Прежде чем перейти к статье, хочу вам представить, экономическую онлайн игру Brave Knights, в которой вы можете играть и зарабатывать. Регистируйтесь, играйте и зарабатывайте!
Сегодня я расскажу вам про довольно простую, но интересную реализацию многопоточности в HTTP-сервере без создания потока для каждого клиента. На мое удивление информацию про такую реализацию я нашёл с трудом, поэтому решил поделиться с вами. Начнем с описание проблемы.
Проблемы решения "один поток = один клиент"
Проблемы, которые описаны ниже, справедливы как для потоков, так и для процессов, поэтому "один поток = один клиент" также можно расценивать как и "один процесс - один клиент" в данном контексте.
Первая проблема - количество потоков, которые могут быть созданы в программе, ограничено. Следствием этого ограничено и количество пользователей, подключённых к нашему серверу. Такая проблема есть, например, у Apache.
Проблема вторая - один поток занят только одним клиентом. В связи с этим мы получаем неэффективное использование ресурсов. (поток может простаивать, пока ждёт события от клиента)
Плюсом ко всему этому нужно понимать, что создание потока (или процесса) - это довольно тяжелая операция, и иногда она требует затрат больше, чем само обслуживание клиента.
Решение, которое я приведу ниже, закрывает эти проблемы.
Решение есть
Первая проблема решается тем, что количество потоков мы сделаем независимым от количества наших клиентов. Количеством потоков мы управляем сами (оно может устанавливаться как статистически, при запуске сервера, так и динамически, подстраиваясь под нагрузку, например).
Вторая проблема закрывается тем, что потоки не прикреплены к клиентам. Фактически, обслуживание клиента разбивается на задачи, которые решают потоки. Таким образом, мы избавляемся от простоев потоков, если работа для них есть.
Конечный автомат
Первое, что нам понадобится, ввести состояние клиента. Таким образом поток (далее, воркер) будет знать, какой хэндлер нужно вызвать для текущего состояния. Хэндлером может выступать метод, который выполняет характерные для состояния действия. После обработки очередного состояния мы, в зависимости от условий, меняем его.
На каждое состояние у нас есть свой хэндлер. Рассмотрим пример. У клиента четыре состояния: readRequest, generateResponse, sendResponse и closeConnection (чтение запроса, создание ответа, отправка ответа и закрытие соединения, соответственно). На каждое состояние мы имеем хэндлер. readRequest читает и парсит запрос и, в зависимости от успеха чтения и парсинга (например, в зависимости от того, что вернула функция чтения запроса), переключает состояние либо на generateResponse, либо на closeConnection. generateResponse отвечает за генерацию ответа и переключает состояние клиента на sendResponse. sendResponse отправляет ответ клиенту и либо возвращет клиента на состояние readRequest, либо переключает на closeConnection. closeConnection, в свою очередь, просто отключает клиента и удаляет его.
Этот примитивный пример показывает суть принципа. Мы можем добавлять новые состояния клиентов (причем в коде делается это довольно просто: мы просто реализуем новый метод) и переключать их как угодно в зависимости от условий. Вы можете с легкостью разбивать состояние на два отдельных, если чувствуете в этом необходимость. В нашем примере парсинг запроса включен в состояние readRequest и его можно вынести в отдельное состояние - parsingRequest, например.
Это довольно гибкое решение с точки зрения архитектуры. Обратите внимание, что конечный автомат в целом может существовать и без потоков, но с ними ведь все интереснее:)
Довольно неплохая лекция на тему конечных автоматов. Также информации об этом методе в интернете полно, поэтому заострять внимание на деталях мы не будем.
ThreadPool (или пул потоков)
Пул потоков как таковым пулом потоков не является. Скорее он представляет собой пул (в виде очереди, например) задач для этих потоков.
Механика проста: при создании клиента главный процесс добавляет его в пул. Клиентов воркеры рассматривают как некоторую задачу, которую им нужно взять из пула, решить и вернуть обратно. Воркеры находятся в ожидании (активном или нет - решать вам) появления задач в пуле, и как только она появляется там, по принципу «кто успел, тот и съел», один из них получает ее (гонку за получение клиента мы конечно же обрамляем мутексами, семафорами и чем угодно ещё). Воркер, в зависимости от состояния клиента, вызывает необходимый хэндлер, переключает состояние клиента и кладёт его обратно в пул. Дальнейшая судьба клиента воркеру неизвестна. Задача воркера - обработать текущее состояние клиента.
Если наш клиент отправил нам только часть запроса, поток в сервере формата "один клиент=один поток" будет ожидать оставшуюся часть запроса. (то есть простаивать) В нашем же случае поток обработает часть запроса и пойдет обрабатывать следующих клиентов, если такие есть (простаивания потока не происходит).
Статья, которая мне в свое время помогла разобраться в пуле потоков. Я реализовывал все это в более упрощенном варианте, но это лишний раз доказывает, что тут есть где разгуляться и шаблон можно с легкостью подстроить под свои задачи:)
Заключение
Как я уже упомянул выше, решение довольно простое и, возможно, его не стоит брать в качестве основы для реализации, но этот вариант отлично подойдёт как шаблон, который можно усовершенствовать и подстроить под себя и свою задачу.
В этот раз я в общих чертах рассказал только про суть подхода. Если вам интересно увидеть продолжение статьи уже с практической частью (подходы к реализации и их подводные камни) - дайте знать об этом:)
На этом все. Делитесь своими вариантами, предложениями, дополнениями и критикой в комментариях! Благодарю за прочтение:)
Несколько полезных ссылок:
https://habr.com/ru/post/260065/
https://habr.com/ru/company/latera/blog/273283/
http://www.aosabook.org/en/nginx.html
