百万在线：大型游戏服务端开发
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1.5　回头看操作系统

服务端编程很注重程序运行效率，所以我们要知其然，也要知其所以然。

1.5.1　多进程为什么能提升性能

回过头想想1.4节的分布式程序，将多个程序部署在多台物理机上显然可以提升性能，那么将它们部署在同一台物理机上是否也能提高性能？

早期的计算机只能够执行单个任务（如图1-17所示），程序由代码段和数据段组成，如果计算机只需执行一个任务，内存的逻辑结构可以很简单。图1-17中内存的语句1～5代表代码段，变量1代表数据段，PC代表当前程序执行到哪条语句了。

图1-17　单任务计算机的结构示意图

有些语句会阻塞程序执行，按照1.1.2节的游戏流程，服务端需要在玩家登录时加载数据、登出时保存数据（如代码1-8所示），由于硬盘速度很慢，因此类似于readFileSync的语句就有可能阻塞程序，因为要等待读取数据后才能再往下执行。

代码1-8　添加数据保存功能的服务端（Node.js）

var server = net.createServer(function(socket){
    //新连接
    var data = fs.readFileSync('save.txt');
    //...
    //断开连接
    socket.on('close',function(){
        fs.writeFileSync('save.txt', data)
    });
});

CPU的执行时序如图1-18所示，状态R代表执行中（Runing），状态S代表休眠（Sleeping）。CPU只有在R状态下才会忙碌，S状态下CPU无事可做。

图1-18　代码1-8中CPU的执行时序

既然CPU可能会进入“无事可做”的状态，一种充分利用CPU资源的方法就此产生，即让物理机同时运行多个互不相干的程序（进程）。如图1-19所示，每个进程的代码段和数据段相互独立，且它们都会记录各自执行到哪条语句了（即图中的PC）。操作系统会分配CPU，当进程1无事可做时，就让CPU执行进程2的语句，反之亦然。

图1-19　多进程的内存结构

所以，为什么开启多个程序可以提高执行效率？是因为单个程序中可能会存在一些阻塞语句让CPU空闲，开启多个程序可以填补CPU的空闲时间。

按照以上分析，如果程序中不包含阻塞语句，且运行在单核CPU下，同台物理机下部署多个程序是不能提升性能的。不过当代大多是多核CPU，可以同时执行多个程序，因此在非阻塞程序中，开启与CPU核心数相当的进程可以充分利用CPU。在图1-20中，core1执行着进程1、core2执行着进程2、core3和core4无事可做。

图1-20　四核CPU示意图

1.5.2　阻塞为什么不占CPU

除了读取文件，如果用C、C++、C#开发网络程序，还会用到一些阻塞函数，比如等待客户端连接的accept函数、接收数据的recv函数等。那阻塞为什么不会占用CPU资源呢？

为了便于说明，先看看代码1-9，程序每隔0.1秒打印一句“count is XXX”，代码中的sleep函数可以使程序休眠一段时间。

代码1-9　阻塞（C语言）

void Block() {
    int count = 0;
    while(true) {
        count++;
        printf("count is %d", count);
        sleep(100);//0.1秒
    }
}

操作系统为了支持多任务，实现了进程调度的功能，它会把进程分为“运行”和“休眠”等几种状态。运行状态是进程获得CPU使用权，正在执行代码的状态；休眠状态是阻塞状态，比如代码1-9运行到sleep时，程序会从运行状态变为等待状态，过0.1秒后又变回运行状态。操作系统会分时执行各个运行状态的进程，由于速度很快，看上去就像是在同时执行多个任务。

图1-21中的计算机运行着A、B、C三个进程，其中进程A执行着代码1-9中的程序，一开始，这三个进程都被操作系统的工作队列引用，它们处于运行状态，会分时执行。

图1-21　操作系统工作队列示意图

当程序执行到sleep语句时，操作系统会将进程A从工作队列移到等待队列中（如图1-22所示）。这样一来，工作队列中就只剩下进程B和进程C了。依据进程调度规则，CPU会轮流执行这两个进程的程序，不会执行进程A的程序。所以进程A被阻塞，不会往下执行代码，也不会占用CPU资源。等到条件成立（比如等待一段时间），操作系统会重新将进程A放入工作队列中，继续执行。

图1-22　操作系统等待队列示意图

1.5.3　线程会占用多少资源

1.4节用“多进程”的方案提高了服务端的承载量，事实上，使用“多线程”方案亦可。一般的程序（进程）包含一个代码段和一个数据段，多线程程序则包含了多个代码段。如图1-23所示，进程1包含了线程1和线程2这两个线程，每个线程都有它们自己的代码和PC（记录运行到哪个语句），它们共享数据（变量1）。

图1-23　多线程程序示意图

线程会占用多少资源呢？

·Linux系统默认会给线程分配8MB的栈空间。虽然它承诺给线程8MB的内存，但要等到用到时才会分配。就像某网盘标榜给每个用户2TB大小的空间，实际并没有即刻分配那么多。但占用的实际内存至少会是一“页”，即4KB。

·CPU切换线程需要做很多工作，它执行一条语句大概需要几纳秒，完成一次线程切换大概需要几微秒，花销较大。开启的线程数越多，CPU就需要做更多的切换工作，这会使响应变慢。

可见，在普通的计算机中，虽然操作系统理论上可以支持（近乎）无限的线程数，但实际上运行几百个性能就很不好了（请记住这里的“几百个”，后面章节会再次提起）。

知识拓展：1.2.3节介绍的网络模块的底层实现有如下两种方法：

1）每当有新的客户端连接时，开启新线程处理该客户端。

2）使用多路复用技术，所谓“多路”，指的是服务端可以阻塞（如使用epoll_wait）等待多个客户端的连接，有任何一个收到数据即返回。

Web服务器可以用这两种方法，但游戏服务端大多只会用第2种方法。这是因为Web服务器都是短连接，发送消息后即断开，同时在线的客户端很少；游戏服务端大多是长连接，同时在线的玩家很多，方法1只能支持数百名玩家。

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