Jadual Kandungan
Memcached数据结构
Memcached线程处理流程
参考文献
Rumah pangkalan data tutorial mysql memcached的线程模型

memcached的线程模型

Jun 07, 2016 pm 04:27 PM
memcached struktur data Model benang

Memcached数据结构 memcached的多线程主要是通过实例化多个libevent实现的,分别是一个主线程和n个workers线程。每个线程都是一个单独的libevent实例,主线程eventloop负责处理监听fd,监听客户端的建立连接请求,以及accept连接,将已建立的连接round robin到

Memcached数据结构

memcached的多线程主要是通过实例化多个libevent实现的,分别是一个主线程和n个workers线程。每个线程都是一个单独的libevent实例,主线程eventloop负责处理监听fd,监听客户端的建立连接请求,以及accept连接,将已建立的连接round robin到各个worker。workers线程负责处理已经建立好的连接的读写等事件。”one event loop per thread”.

首先看下主要的数据结构

thread.c

CQ_ITEM是主线程accept后返回的已建立连接的fd的封装。

/* An item in the connection queue. */
typedef struct conn_queue_item CQ_ITEM;
struct conn_queue_item {
    int     sfd;
    int     init_state;
    int     event_flags;
    int     read_buffer_size;
    int     is_udp;
    CQ_ITEM *next;
};
Salin selepas log masuk

CQ是一个管理CQ_ITEM的单向链表

/* A connection queue. */  
typedef struct conn_queue CQ;  
struct conn_queue {  
    CQ_ITEM *head;  
    CQ_ITEM *tail;  
    pthread_mutex_t lock;  
    pthread_cond_t  cond;  
};  
Salin selepas log masuk

LIBEVENT_THREAD 是memcached里的线程结构的封装,可以看到每个线程都包含一个CQ队列,一条通知管道pipe和一个libevent的实例event_base。

typedef struct {
    pthread_t thread_id;        /* unique ID of this thread */
    struct event_base *base;    /* libevent handle this thread uses */
    struct event notify_event;  /* listen event for notify pipe */
    int notify_receive_fd;      /* receiving end of notify pipe */
    int notify_send_fd;         /* sending end of notify pipe */
    CQ  new_conn_queue;         /* queue of new connections to handle */
} LIBEVENT_THREAD;
Salin selepas log masuk

Memcached对每个网络连接的封装conn

    typedef struct{  
      int sfd;  
      int state;  
      struct event event;  
      short which;  
      char *rbuf;  
      ... //这里省去了很多状态标志和读写buf信息等  
    }conn;  
Salin selepas log masuk

memcached主要通过设置/转换连接的不同状态,来处理事件(核心函数是drive_machine,连接的状态机)。

Memcached线程处理流程

Memcached.c 里main函数,先对主线程的libevent实例进行初始化, 然后初始化所有的workers线程,并启动。接着主线程调用server_socket(这里只分析tcp的情况)创建监听socket,绑定地址,设置非阻塞模式并注册监听socket的libevent 读事件等一系列操作。最后主线程调用event_base_loop接收外来连接请求。

Main() {
/* initialize main thread libevent instance */  
     main_base = event_init();  
/* start up worker threads if MT mode */  
thread_init(settings.num_threads, main_base);   
server_socket(settings.port, 0);
/* enter the event loop */  
event_base_loop(main_base, 0);  
}
Salin selepas log masuk

最后看看memcached网络事件处理的最核心部分- drive_machine drive_machine是多线程环境执行的,主线程和workers都会执行drive_machine。

static void drive_machine(conn *c) {  
    bool stop = false;  
    int sfd, flags = 1;  
    socklen_t addrlen;  
    struct sockaddr_storage addr;  
    int res;  
    assert(c != NULL);  
    while (!stop) {  
        switch(c->state) {  
        case conn_listening:  
            addrlen = sizeof(addr);  
            if ((sfd = accept(c->sfd, (struct sockaddr *)&addr, &addrlen)) == -1) {  
                //省去n多错误情况处理  
                break;  
            }  
            if ((flags = fcntl(sfd, F_GETFL, 0)) 
<p>drive_machine主要是通过当前连接的state来判断该进行何种处理,因为通过libevent注册了读写事件后回调的都是这个核心函数,所以实际上我们在注册libevent相应事件时,会同时把事件状态写到该conn结构体里,libevent进行回调时会把该conn结构作为参数传递过来,就是该方法的形参。
连接的状态枚举如下。</p>
<p class="highlight"></p><pre class="brush:php;toolbar:false">    enum conn_states {  
        conn_listening,  /** the socket which listens for connections */  
        conn_read,       /** reading in a command line */  
        conn_write,      /** writing out a simple response */  
        conn_nread,      /** reading in a fixed number of bytes */  
        conn_swallow,    /** swallowing unnecessary bytes w/o storing */  
        conn_closing,    /** closing this connection */  
        conn_mwrite,     /** writing out many items sequentially */  
    };  
Salin selepas log masuk

实际对于case conn_listening:这种情况是主线程自己处理的,workers线程永远不会执行此分支我们看到主线程进行了accept后调用了

dispatch_conn_new(sfd, conn_read, EV_READ | EV_PERSIST,DATA_BUFFER_SIZE, false);
Salin selepas log masuk

这个函数就是通知workers线程的地方,看看

void dispatch_conn_new(int sfd, int init_state, int event_flags,  
                           int read_buffer_size, int is_udp) {  
        CQ_ITEM *item = cqi_new();  
        int thread = (last_thread + 1) % settings.num_threads;  
        last_thread = thread;  
        item->sfd = sfd;  
        item->init_state = init_state;  
        item->event_flags = event_flags;  
        item->read_buffer_size = read_buffer_size;  
        item->is_udp = is_udp;  
        cq_push(&threads[thread].new_conn_queue, item);  
        MEMCACHED_CONN_DISPATCH(sfd, threads[thread].thread_id);  
        if (write(threads[thread].notify_send_fd, "", 1) != 1) {  
            perror("Writing to thread notify pipe");  
        }  
} 
Salin selepas log masuk

可以清楚的看到,主线程首先创建了一个新的CQ_ITEM,然后通过round robin策略选择了一个thread并通过cq_push将这个CQ_ITEM放入了该线程的CQ队列里,那么对应的workers线程是怎么知道的呢? 就是通过

write(threads[thread].notify_send_fd, "", 1)
Salin selepas log masuk

向该线程管道写了1字节数据,则该线程的libevent立即回调了thread_libevent_process方法(上面已经描述过)。 然后那个线程取出item,注册读时间,当该条连接上有数据时,最终也会回调drive_machine方法,也就是drive_machine方法的 case conn_read:等全部是workers处理的,主线程只处理conn_listening 建立连接这个。 memcached的这套多线程event机制很值得设计linux后端网络程序时参考。

参考文献

  • memcache源码分析--线程模型
  • memcached结构分析——线程模型
  • Memcached的线程模型及状态机
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1664
14
Tutorial PHP
1269
29
Tutorial C#
1248
24
Model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini, dengan keupayaan bahasa Cina setanding dengan GPT-4, dan harganya hanya hampir satu peratus daripada GPT-4-Turbo Model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini, dengan keupayaan bahasa Cina setanding dengan GPT-4, dan harganya hanya hampir satu peratus daripada GPT-4-Turbo May 07, 2024 pm 04:13 PM

Bayangkan model kecerdasan buatan yang bukan sahaja mempunyai keupayaan untuk mengatasi pengkomputeran tradisional, tetapi juga mencapai prestasi yang lebih cekap pada kos yang lebih rendah. Ini bukan fiksyen sains, DeepSeek-V2[1], model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini. DeepSeek-V2 ialah gabungan model bahasa pakar (MoE) yang berkuasa dengan ciri-ciri latihan ekonomi dan inferens yang cekap. Ia terdiri daripada 236B parameter, 21B daripadanya digunakan untuk mengaktifkan setiap penanda. Berbanding dengan DeepSeek67B, DeepSeek-V2 mempunyai prestasi yang lebih kukuh, sambil menjimatkan 42.5% kos latihan, mengurangkan cache KV sebanyak 93.3% dan meningkatkan daya pemprosesan penjanaan maksimum kepada 5.76 kali. DeepSeek ialah sebuah syarikat yang meneroka kecerdasan buatan am

KAN, yang menggantikan MLP, telah diperluaskan kepada konvolusi oleh projek sumber terbuka KAN, yang menggantikan MLP, telah diperluaskan kepada konvolusi oleh projek sumber terbuka Jun 01, 2024 pm 10:03 PM

Awal bulan ini, penyelidik dari MIT dan institusi lain mencadangkan alternatif yang sangat menjanjikan kepada MLP - KAN. KAN mengatasi MLP dari segi ketepatan dan kebolehtafsiran. Dan ia boleh mengatasi prestasi MLP berjalan dengan bilangan parameter yang lebih besar dengan bilangan parameter yang sangat kecil. Sebagai contoh, penulis menyatakan bahawa mereka menggunakan KAN untuk menghasilkan semula keputusan DeepMind dengan rangkaian yang lebih kecil dan tahap automasi yang lebih tinggi. Khususnya, MLP DeepMind mempunyai kira-kira 300,000 parameter, manakala KAN hanya mempunyai kira-kira 200 parameter. KAN mempunyai asas matematik yang kukuh seperti MLP berdasarkan teorem penghampiran universal, manakala KAN berdasarkan teorem perwakilan Kolmogorov-Arnold. Seperti yang ditunjukkan dalam rajah di bawah, KAN telah

Robot Tesla bekerja di kilang, Musk: Tahap kebebasan tangan akan mencapai 22 tahun ini! Robot Tesla bekerja di kilang, Musk: Tahap kebebasan tangan akan mencapai 22 tahun ini! May 06, 2024 pm 04:13 PM

Video terbaru robot Tesla Optimus dikeluarkan, dan ia sudah boleh berfungsi di kilang. Pada kelajuan biasa, ia mengisih bateri (bateri 4680 Tesla) seperti ini: Pegawai itu juga mengeluarkan rupanya pada kelajuan 20x - pada "stesen kerja" kecil, memilih dan memilih dan memilih: Kali ini ia dikeluarkan Salah satu sorotan video itu ialah Optimus menyelesaikan kerja ini di kilang, sepenuhnya secara autonomi, tanpa campur tangan manusia sepanjang proses. Dan dari perspektif Optimus, ia juga boleh mengambil dan meletakkan bateri yang bengkok, memfokuskan pada pembetulan ralat automatik: Berkenaan tangan Optimus, saintis NVIDIA Jim Fan memberikan penilaian yang tinggi: Tangan Optimus adalah robot lima jari di dunia paling cerdik. Tangannya bukan sahaja boleh disentuh

Melebihi DPO secara menyeluruh: Pasukan Chen Danqi mencadangkan pengoptimuman pilihan mudah SimPO, dan turut memperhalusi model sumber terbuka 8B terkuat Melebihi DPO secara menyeluruh: Pasukan Chen Danqi mencadangkan pengoptimuman pilihan mudah SimPO, dan turut memperhalusi model sumber terbuka 8B terkuat Jun 01, 2024 pm 04:41 PM

Untuk menyelaraskan model bahasa besar (LLM) dengan nilai dan niat manusia, adalah penting untuk mempelajari maklum balas manusia untuk memastikan bahawa ia berguna, jujur ​​dan tidak berbahaya. Dari segi penjajaran LLM, kaedah yang berkesan ialah pembelajaran pengukuhan berdasarkan maklum balas manusia (RLHF). Walaupun keputusan kaedah RLHF adalah cemerlang, terdapat beberapa cabaran pengoptimuman yang terlibat. Ini melibatkan latihan model ganjaran dan kemudian mengoptimumkan model dasar untuk memaksimumkan ganjaran tersebut. Baru-baru ini, beberapa penyelidik telah meneroka algoritma luar talian yang lebih mudah, salah satunya ialah pengoptimuman keutamaan langsung (DPO). DPO mempelajari model dasar secara langsung berdasarkan data keutamaan dengan meparameterkan fungsi ganjaran dalam RLHF, sekali gus menghapuskan keperluan untuk model ganjaran yang jelas. Kaedah ini mudah dan stabil

Tiada data OpenAI diperlukan, sertai senarai model kod besar! UIUC mengeluarkan StarCoder-15B-Instruct Tiada data OpenAI diperlukan, sertai senarai model kod besar! UIUC mengeluarkan StarCoder-15B-Instruct Jun 13, 2024 pm 01:59 PM

Di barisan hadapan teknologi perisian, kumpulan UIUC Zhang Lingming, bersama penyelidik dari organisasi BigCode, baru-baru ini mengumumkan model kod besar StarCoder2-15B-Instruct. Pencapaian inovatif ini mencapai kejayaan ketara dalam tugas penjanaan kod, berjaya mengatasi CodeLlama-70B-Instruct dan mencapai bahagian atas senarai prestasi penjanaan kod. Keunikan StarCoder2-15B-Instruct terletak pada strategi penjajaran diri yang tulen Keseluruhan proses latihan adalah terbuka, telus, dan sepenuhnya autonomi dan boleh dikawal. Model ini menjana beribu-ribu arahan melalui StarCoder2-15B sebagai tindak balas kepada penalaan halus model asas StarCoder-15B tanpa bergantung pada anotasi manual yang mahal.

LLM sudah selesai! OmniDrive: Mengintegrasikan persepsi 3D dan perancangan penaakulan (terbaharu NVIDIA) LLM sudah selesai! OmniDrive: Mengintegrasikan persepsi 3D dan perancangan penaakulan (terbaharu NVIDIA) May 09, 2024 pm 04:55 PM

Ditulis di atas & pemahaman peribadi pengarang: Kertas kerja ini didedikasikan untuk menyelesaikan cabaran utama model bahasa besar multimodal semasa (MLLM) dalam aplikasi pemanduan autonomi, iaitu masalah melanjutkan MLLM daripada pemahaman 2D kepada ruang 3D. Peluasan ini amat penting kerana kenderaan autonomi (AV) perlu membuat keputusan yang tepat tentang persekitaran 3D. Pemahaman spatial 3D adalah penting untuk AV kerana ia memberi kesan langsung kepada keupayaan kenderaan untuk membuat keputusan termaklum, meramalkan keadaan masa depan dan berinteraksi dengan selamat dengan alam sekitar. Model bahasa besar berbilang mod semasa (seperti LLaVA-1.5) selalunya hanya boleh mengendalikan input imej resolusi rendah (cth.) disebabkan oleh had resolusi pengekod visual, had panjang jujukan LLM. Walau bagaimanapun, aplikasi pemanduan autonomi memerlukan

Yolov10: Penjelasan terperinci, penggunaan dan aplikasi semuanya di satu tempat! Yolov10: Penjelasan terperinci, penggunaan dan aplikasi semuanya di satu tempat! Jun 07, 2024 pm 12:05 PM

1. Pengenalan Sejak beberapa tahun kebelakangan ini, YOLO telah menjadi paradigma dominan dalam bidang pengesanan objek masa nyata kerana keseimbangannya yang berkesan antara kos pengiraan dan prestasi pengesanan. Penyelidik telah meneroka reka bentuk seni bina YOLO, matlamat pengoptimuman, strategi pengembangan data, dsb., dan telah mencapai kemajuan yang ketara. Pada masa yang sama, bergantung pada penindasan bukan maksimum (NMS) untuk pemprosesan pasca menghalang penggunaan YOLO dari hujung ke hujung dan memberi kesan buruk kepada kependaman inferens. Dalam YOLO, reka bentuk pelbagai komponen tidak mempunyai pemeriksaan yang komprehensif dan teliti, mengakibatkan lebihan pengiraan yang ketara dan mengehadkan keupayaan model. Ia menawarkan kecekapan suboptimum, dan potensi yang agak besar untuk peningkatan prestasi. Dalam kerja ini, matlamatnya adalah untuk meningkatkan lagi sempadan kecekapan prestasi YOLO daripada kedua-dua pasca pemprosesan dan seni bina model. sampai habis

Menewaskan GPT-4o dalam beberapa saat, menewaskan Llama 3 70B dalam 22B, Mistral AI membuka model kod pertamanya Menewaskan GPT-4o dalam beberapa saat, menewaskan Llama 3 70B dalam 22B, Mistral AI membuka model kod pertamanya Jun 01, 2024 pm 06:32 PM

Unicorn AI Perancis MistralAI, yang menyasarkan OpenAI, telah membuat langkah baharu: Codestral, model kod besar pertama, telah dilahirkan. Sebagai model AI generatif terbuka yang direka khusus untuk tugas penjanaan kod, Codestral membantu pembangun menulis dan berinteraksi dengan kod dengan berkongsi arahan dan menyelesaikan titik akhir API. Kecekapan Codestral dalam pengekodan dan bahasa Inggeris membolehkan pembangun perisian mereka bentuk aplikasi AI lanjutan. Saiz parameter Codestral ialah 22B, ia mematuhi Lesen Pengeluaran MistralAINon baharu, dan boleh digunakan untuk tujuan penyelidikan dan ujian, tetapi penggunaan komersial adalah dilarang. Pada masa ini, model ini tersedia untuk dimuat turun di HuggingFace. pautan muat turun

See all articles