19 单服务器高性能模式：Reactor与Proactor
专栏上一期我介绍了单服务器高性能的PPC和TPC模式，它们的优点是实现简单，缺点是都无法支撑高并发的场景，尤其是互联网发展到现在，各种海量用户业务的出现，PPC和TPC完全无能为力。今天我将介绍可以应对高并发场景的单服务器高性能架构模式：Reactor和Proactor。
Reactor
PPC模式最主要的问题就是每个连接都要创建进程（为了描述简洁，这里只以PPC和进程为例，实际上换成TPC和线程，原理是一样的），连接结束后进程就销毁了，这样做其实是很大的浪费。为了解决这个问题，一个自然而然的想法就是资源复用，即不再单独为每个连接创建进程，而是创建一个进程池，将连接分配给进程，一个进程可以处理多个连接的业务。
引入资源池的处理方式后，会引出一个新的问题：进程如何才能高效地处理多个连接的业务？当一个连接一个进程时，进程可以采用“read -> 业务处理 -> write”的处理流程，如果当前连接没有数据可以读，则进程就阻塞在read操作上。这种阻塞的方式在一个连接一个进程的场景下没有问题，但如果一个进程处理多个连接，进程阻塞在某个连接的read操作上，此时即使其他连接有数据可读，进程也无法去处理，很显然这样是无法做到高性能的。
解决这个问题的最简单的方式是将read操作改为非阻塞，然后进程不断地轮询多个连接。这种方式能够解决阻塞的问题，但解决的方式并不优雅。首先，轮询是要消耗CPU的；其次，如果一个进程处理几千上万的连接，则轮询的效率是很低的。
为了能够更好地解决上述问题，很容易可以想到，只有当连接上有数据的时候进程才去处理，这就是I/O多路复用技术的来源。
I/O多路复用技术归纳起来有两个关键实现点：
- 当多条连接共用一个阻塞对象后，进程只需要在一个阻塞对象上等待，而无须再轮询所有连接，常见的实现方式有select、epoll、kqueue等。
- 当某条连接有新的数据可以处理时，操作系统会通知进程，进程从阻塞状态返回，开始进行业务处理。
I/O多路复用结合线程池，完美地解决了PPC和TPC的问题，而且“大神们”给它取了一个很牛的名字：Reactor，中文是“反应堆”。联想到“核反应堆”，听起来就很吓人，实际上这里的“反应”不是聚变、裂变反应的意思，而是“事件反应”的意思，可以通俗地理解为“来了一个事件我就有相应的反应”，这里的“我”就是Reactor，具体的反应就是我们写的代码，Reactor会根据事件类型来调用相应的代码进行处理。Reactor模式也叫Dispatcher模式（在很多开源的系统里面会看到这个名称的类，其实就是实现Reactor模式的），更加贴近模式本身的含义，即I/O多路复用统一监听事件，收到事件后分配（Dispatch）给某个进程。
Reactor模式的核心组成部分包括Reactor和处理资源池（进程池或线程池），其中Reactor负责监听和分配事件，处理资源池负责处理事件。初看Reactor的实现是比较简单的，但实际上结合不同的业务场景，Reactor模式的具体实现方案灵活多变，主要体现在：
- Reactor的数量可以变化：可以是一个Reactor，也可以是多个Reactor。
- 资源池的数量可以变化：以进程为例，可以是单个进程，也可以是多个进程（线程类似）。
将上面两个因素排列组合一下，理论上可以有4种选择，但由于“多Reactor单进程”实现方案相比“单Reactor单进程”方案，既复杂又没有性能优势，因此“多Reactor单进程”方案仅仅是一个理论上的方案，实际没有应用。
最终Reactor模式有这三种典型的实现方案：
- 单Reactor单进程/线程。
- 单Reactor多线程。
- 多Reactor多进程/线程。
以上方案具体选择进程还是线程，更多地是和编程语言及平台相关。例如，Java语言一般使用线程（例如，Netty），C语言使用进程和线程都可以。例如，Nginx使用进程，Memcache使用线程。
1.单Reactor单进程/线程
单Reactor单进程/线程的方案示意图如下（以进程为例）：
注意，select、accept、read、send是标准的网络编程API，dispatch和“业务处理”是需要完成的操作，其他方案示意图类似。
详细说明一下这个方案：
- Reactor对象通过select监控连接事件，收到事件后通过dispatch进行分发。
- 如果是连接建立的事件，则由Acceptor处理，Acceptor通过accept接受连接，并创建一个Handler来处理连接后续的各种事件。
- 如果不是连接建立事件，则Reactor会调用连接对应的Handler（第2步中创建的Handler）来进行响应。
- Handler会完成read->业务处理->send的完整业务流程。
单Reactor单进程的模式优点就是很简单，没有进程间通信，没有进程竞争，全部都在同一个进程内完成。但其缺点也是非常明显，具体表现有：
- 只有一个进程，无法发挥多核CPU的性能；只能采取部署多个系统来利用多核CPU，但这样会带来运维复杂度，本来只要维护一个系统，用这种方式需要在一台机器上维护多套系统。
- Handler在处理某个连接上的业务时，整个进程无法处理其他连接的事件，很容易导致性能瓶颈。
因此，单Reactor单进程的方案在实践中应用场景不多，只适用于业务处理非常快速的场景，目前比较著名的开源软件中使用单Reactor单进程的是Redis。
需要注意的是，C语言编写系统的一般使用单Reactor单进程，因为没有必要在进程中再创建线程；而Java语言编写的一般使用单Reactor单线程，因为Java虚拟机是一个进程，虚拟机中有很多线程，业务线程只是其中的一个线程而已。
2.单Reactor多线程
为了克服单Reactor单进程/线程方案的缺点，引入多进程/多线程是显而易见的，这就产生了第2个方案：单Reactor多线程。
单Reactor多线程方案示意图是：
我来介绍一下这个方案：
- 主线程中，Reactor对象通过select监控连接事件，收到事件后通过dispatch进行分发。
- 如果是连接建立的事件，则由Acceptor处理，Acceptor通过accept接受连接，并创建一个Handler来处理连接后续的各种事件。
- 如果不是连接建立事件，则Reactor会调用连接对应的Handler（第2步中创建的Handler）来进行响应。
- Handler只负责响应事件，不进行业务处理；Handler通过read读取到数据后，会发给Processor进行业务处理。
- Processor会在独立的子线程中完成真正的业务处理，然后将响应结果发给主进程的Handler处理；Handler收到响应后通过send将响应结果返回给client。
单Reator多线程方案能够充分利用多核多CPU的处理能力，但同时也存在下面的问题：
- 多线程数据共享和访问比较复杂。例如，子线程完成业务处理后，要把结果传递给主线程的Reactor进行发送，这里涉及共享数据的互斥和保护机制。以Java的NIO为例，Selector是线程安全的，但是通过Selector.selectKeys()返回的键的集合是非线程安全的，对selected keys的处理必须单线程处理或者采取同步措施进行保护。
- Reactor承担所有事件的监听和响应，只在主线程中运行，瞬间高并发时会成为性能瓶颈。
你可能会发现，我只列出了“单Reactor多线程”方案，没有列出“单Reactor多进程”方案，这是什么原因呢？主要原因在于如果采用多进程，子进程完成业务处理后，将结果返回给父进程，并通知父进程发送给哪个client，这是很麻烦的事情。因为父进程只是通过Reactor监听各个连接上的事件然后进行分配，子进程与父进程通信时并不是一个连接。如果要将父进程和子进程之间的通信模拟为一个连接，并加入Reactor进行监听，则是比较复杂的。而采用多线程时，因为多线程是共享数据的，因此线程间通信是非常方便的。虽然要额外考虑线程间共享数据时的同步问题，但这个复杂度比进程间通信的复杂度要低很多。
3.多Reactor多进程/线程
为了解决单Reactor多线程的问题，最直观的方法就是将单Reactor改为多Reactor，这就产生了第3个方案：多Reactor多进程/线程。
多Reactor多进程/线程方案示意图是（以进程为例）：
方案详细说明如下：
- 父进程中mainReactor对象通过select监控连接建立事件，收到事件后通过Acceptor接收，将新的连接分配给某个子进程。
- 子进程的subReactor将mainReactor分配的连接加入连接队列进行监听，并创建一个Handler用于处理连接的各种事件。
- 当有新的事件发生时，subReactor会调用连接对应的Handler（即第2步中创建的Handler）来进行响应。
- Handler完成read→业务处理→send的完整业务流程。
多Reactor多进程/线程的方案看起来比单Reactor多线程要复杂，但实际实现时反而更加简单，主要原因是：
- 父进程和子进程的职责非常明确，父进程只负责接收新连接，子进程负责完成后续的业务处理。
- 父进程和子进程的交互很简单，父进程只需要把新连接传给子进程，子进程无须返回数据。
- 子进程之间是互相独立的，无须同步共享之类的处理（这里仅限于网络模型相关的select、read、send等无须同步共享，“业务处理”还是有可能需要同步共享的）。
目前著名的开源系统Nginx采用的是多Reactor多进程，采用多Reactor多线程的实现有Memcache和Netty。
我多说一句，Nginx采用的是多Reactor多进程的模式，但方案与标准的多Reactor多进程有差异。具体差异表现为主进程中仅仅创建了监听端口，并没有创建mainReactor来“accept”连接，而是由子进程的Reactor来“accept”连接，通过锁来控制一次只有一个子进程进行“accept”，子进程“accept”新连接后就放到自己的Reactor进行处理，不会再分配给其他子进程，更多细节请查阅相关资料或阅读Nginx源码。
Proactor
Reactor是非阻塞同步网络模型，因为真正的read和send操作都需要用户进程同步操作。这里的“同步”指用户进程在执行read和send这类I/O操作的时候是同步的，如果把I/O操作改为异步就能够进一步提升性能，这就是异步网络模型Proactor。
Proactor中文翻译为“前摄器”比较难理解，与其类似的单词是proactive，含义为“主动的”，因此我们照猫画虎翻译为“主动器”反而更好理解。Reactor可以理解为“来了事件我通知你，你来处理”，而Proactor可以理解为“来了事件我来处理，处理完了我通知你”。这里的“我”就是操作系统内核，“事件”就是有新连接、有数据可读、有数据可写的这些I/O事件，“你”就是我们的程序代码。
Proactor模型示意图是：
详细介绍一下Proactor方案：
- Proactor Initiator负责创建Proactor和Handler，并将Proactor和Handler都通过Asynchronous Operation Processor注册到内核。
- Asynchronous Operation Processor负责处理注册请求，并完成I/O操作。
- Asynchronous Operation Processor完成I/O操作后通知Proactor。
- Proactor根据不同的事件类型回调不同的Handler进行业务处理。
- Handler完成业务处理，Handler也可以注册新的Handler到内核进程。
理论上Proactor比Reactor效率要高一些，异步I/O能够充分利用DMA特性，让I/O操作与计算重叠，但要实现真正的异步I/O，操作系统需要做大量的工作。目前Windows下通过IOCP实现了真正的异步I/O，而在Linux系统下的AIO并不完善，因此在Linux下实现高并发网络编程时都是以Reactor模式为主。所以即使Boost.Asio号称实现了Proactor模型，其实它在Windows下采用IOCP，而在Linux下是用Reactor模式（采用epoll）模拟出来的异步模型。
小结
今天我为你讲了单服务器支持高并发的高性能架构模式Reactor和Proactor，希望对你有所帮助。
这就是今天的全部内容，留一道思考题给你吧，针对“前浪微博”消息队列架构的案例，你觉得采用何种并发模式是比较合适的，为什么？
欢迎你把答案写到留言区，和我一起讨论。相信经过深度思考的回答，也会让你对知识的理解更加深刻。（编辑乱入：精彩的留言有机会获得丰厚福利哦！）
- 林 👍（523） 💬（11）
IO操作分两个阶段 1、等待数据准备好(读到内核缓存) 2、将数据从内核读到用户空间(进程空间) 一般来说1花费的时间远远大于2。 1上阻塞2上也阻塞的是同步阻塞IO 1上非阻塞2阻塞的是同步非阻塞IO，这讲说的Reactor就是这种模型 1上非阻塞2上非阻塞是异步非阻塞IO，这讲说的Proactor模型就是这种模型
2018-06-10 - 林 👍（493） 💬（18）
Reactor与Proactor能不能这样打个比方： 1、假如我们去饭店点餐，饭店人很多，如果我们付了钱后站在收银台等着饭端上来我们才离开，这就成了同步阻塞了。 2、如果我们付了钱后给你一个号就可以离开，饭好了老板会叫号，你过来取。这就是Reactor模型。 3、如果我们付了钱后给我一个号就可以坐到坐位上该干啥干啥，饭好了老板会把饭端上来送给你。这就是Proactor模型了。
2018-06-11 - 正是那朵玫瑰 👍（101） 💬（1）
感谢华仔，我也再实验了下netty4，其实handler的独立的线程池里面执行其实也没有问题，netty已经帮我们处理好了，当我们处理完业务，write数据的时候，会先放到一个队列里面，真正出站还是由io线程统一调度，这样就避免了netty3的问题！
2018-06-15 - 正是那朵玫瑰 👍（64） 💬（5）
根据华仔之前对前浪微博消息中间件的分析，TPS定位在1380，QPS定位在13800，消息要高可靠（不能丢失消息），定位在常量连接海量请求的系统吧。基于此来分析下吧。 1、单Reactor单进程/线程 redis采用这种模式，原因是redis是基于内存的数据库，在处理业务会非常快，所以不会对IO读写进行过长时间的阻塞，但是如果redis开启同步持久化后，业务处理会变慢，阻塞了IO线程，也就无法处理更多的连接了，而我们的消息中间件需要消息的高可靠，必定要同步持久化，如果异步的话，就看异步持久化的时间间隔了，假设500ms持久化一次，那就有可能会丢失500ms的消息。当然华仔分析的无法利用多核cpu的特性也是一大缺点；虽然我们要求的TPS不算很高，但是QPS很高了，所以我觉得这种模式不合适 2、单Reactor多进程/线程 这种模式我觉得也不是和合适，虽然真正的业务处理在独立的线程了，IO线程并没有被阻塞，可以处理更多的连接和读写事件。我们的中间件可能不会面对海量的连接数，但是会面对大量的读请求，瓶颈是在处理读操作上，跟单Reactor单进程/线程差别不大；我倒觉得前一讲说的TPC prethread 模式是合适的，有独立的线程负责read-业务处理-send。 3、多Reactor多进程/线程 这种模式是最合适的了，不过华仔在讲解是read→业务处理→send，业务处理还是在IO线程上，如果业务处理的慢，还是会阻塞IO线程的，我觉得最好是业务处理放到独立的线程池里面去，这就变成了mainReactor负责监听连接，subReactor 负责IO读写，后面的业务线程池负责真正的业务处理，这样就既可以面对海量的连接，海量的请求也可以支撑。 不知理解的是否正确？
2018-06-09 - 空档滑行 👍（46） 💬（2）
消息队列系统属于中间件系统，连接数相对固定，长链接为主，所以把accept分离出来的意义是不大的。消息中间件要保证数据持久性，所以入库操作应该是耗时最大的操作。综合起来我觉得单reactor，多线程/进程的方式比较合适。
2018-06-10 - LinMoo 👍（26） 💬（1）
请教两个问题 谢谢 之前学习NIO和AIO的时候是这么描述的：进程请求IO（无论是硬盘还是网络IO），先让内核读取数据到内核缓存，然后从内核缓存读取到进程。这里面就有2个IO等待时间，第一个是读取到内核缓存，第二个是读取到进程。前者花费的时间远远大于后者。在第一个时间中进程不做等待就是NIO，即非阻塞。第二个时间中进程也不需要等待就是AIO，即异步。 第一个问题：文章中说Reactor 是非阻塞同步网络模型，因为真正的 read 和 send 操作都需要用户进程同步操作。这里的read和send指的是我上面说的第二个时间吗？ 第二个问题：因为我理解你的“来了事件我来处理，处理完了我通知你”。这里的我来处理就是包括第一和第二个时间吗？ 感觉我之前被误解了，是我哪个地方理解不对吗？麻烦解答一下。
2018-06-09 - 正是那朵玫瑰 👍（17） 💬（4）
感谢华仔的解答，我看到在针对多reactor多线程模型，也有同学留言有疑问，我想请教下华仔，多reactor多线程模型中IO线程与业务处理在同一线程中，如果业务处理很耗时，定会阻塞IO线程，所以留言同学“衣申人”也说要不要将IO线程跟业务处理分开，华仔的答案是性能没有提升，复杂度提升很多，我还没见过这种处理方式，华仔对netty应该是很熟悉的，我的疑问是：在netty中boss线程池就是mainReactor，work线程池就是subReactor，正常在ChannelPipeline中添加ChannelHandler是在work线程即IO线程中串行执行，但是如果pipeline.addLast(group, "handler", new MyBusinessLogicHandler());这样的话，业务hangdle就会在group线程池里面执行了，这样不就是多reactor多线程模型中把IO线程和业务处理线程分开么？而且我在很多著名开源项目里面看到使用netty都是这样处理的，比如阿里的开源消息中间件rocketmq使用netty也是如此。华仔说没有见过这种处理方式，能否解答下？不知道是不是我理解错了
2018-06-14 - 沙亮亮 👍（12） 💬（1）
根据unix网络编程上说的，select和poll都是轮询方式，epoll是注册方式。为什么您说select也不是轮询方式
2018-07-16 - 努力成为架构师的萌新 👍（11） 💬（1）
萌新，没有什么实践经验，理解和总结的可能不到位，也有些疑问希望得到解答 总结: 少连接，多请求 - PPC/TPC 多连接，多请求 - 单Rector 单线程 (无法充分利用内核，需要业务处理迅速) - 单Rector 多线程 (复杂度较高，应对瞬间高并发能力较差) - 多Rector 多线程 (复杂度比 单Rector多线程 低，强化应对高并发的能力) 疑问: 1. 多Rector多线程 相比于其他Rector模式的缺点是什么， 既可以充分利用内核，复杂度不错，也有一定应对高并发的能力，岂不是万金油的选择？ 2. 多Rector多线程/进程 的模式和PPC/TPC很像，都是在请求连接的时候开始新线程/进程 进行处理，这两者之间有什么区别？ 后浪微博的场景会有多连接，多请求(访问量)，并且可能存在高并发的场合， 所以可以采用多Rector多线程(分析错的话希望指点)
2021-06-25 - ban 👍（7） 💬（1）
这个Reactor Proactor好抽象，不太理解
2018-12-02 - 文竹 👍（7） 💬（1）
服务基本上都是部署在Linux上的，所以仅能使用reactor。前浪微博的写QPS在千级别，读在万级别，一般单台稍微好点配置好点的机器都能承受这两个QPS，再加上这两个QPS因任务分配器被分摊到了多态机器，最终单台机器上的QPS并不高。所以使用单reactor多线程模式足矣。
2018-08-19 - 孙振超 👍（7） 💬（1）
ppc和tpc时是每一个连接创建一个进程或线程，处理完请求后将其销毁，这样的性能比较低，为提升性能，首先考虑是链接处理完后不再销毁进程或线程，将这一部分的成本给降下来。改进后存在的问题是如果当前的链接没有请求又把进程或线程都给占住的情况下，新进来的链接就没有处理资源了。对此的解决方法是把io处理从阻塞改为非阻塞，这样当链接没有请求的时候可以去其他有请求的链接，这样改完后存在的问题有两个：一是寻找有请求的链接需要轮询需要耗费cpu而是当请求特别多的时候轮询一遍也需要耗费很长时间。基于这种情况引出了io多路复用，在处理进程和链接这之间加了一个中间人，将所有的链接都汇总到一个地方，处理进程都阻塞在中间人上，当某一个链接有请求进来了，就通知一个进程去处理。在具体的实现方式上根据中间人reactor的个数和处理请求进程的个数上有四种组合，用的比较多的还是多reactor和多进程。 之前的留言中有一个类比成去餐厅吃饭的例子还是蛮恰当的，肯德基麦当劳里面是reactor模式，需要用户先领个号然后等叫号取餐；海底捞和大多数中餐厅就是paractor模式，下完单后服务员直接将食品送过来。 回到文章中的问题，消息中间件的场景是链接数少请求量大，采用多进程或多线程来处理会比较好，对应单reactor还是多reactor应该都可以。
2018-07-14 - 老北 👍（5） 💬（3）
华仔，请教个问题。 redis是使用单reactor单进程模式。缺点是handler在处理某个连接上的业务时，整个进程无法处理其他连接的事件。 但是我做了个测试，在redis里面存放了一个1000w长度的list，然后使用lrange 0 -1全取出来，这会用很久。 这时候我新建个连接，继续其他key的读写操作都是可以的。不是应该阻塞吗？
2018-07-07 - luck bear 👍（4） 💬（1）
你好，我是小白，针对单reactor,多线程的方式，负责处理业务的processor的子线程，是在什么时候创建，由谁创建，每来一个新链接，都要创建一个新的子线程吗？
2018-06-23 - FelixSun 👍（3） 💬（1）
小白有一个问题困扰了好几天，可能也是经验不足没接触过这方面，请问一下。这里反复说的连接和请求究竟是什么意思？我查了一些资料，用MySQL举例，是不是说，mysql的连接数就是指的连接，mysql在最大连接数下支持的一秒内的请求处理数量是指的请求？
2018-11-14