為什么nginx只用4個(gè)線程發(fā)揮出的性能就大大超越了100個(gè)進(jìn)程的Apache HTTPD？回想一下計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí)，答案其實(shí)是很明顯的。

即使是單核CPU的計(jì)算機(jī)也能“同時(shí)”運(yùn)行數(shù)百個(gè)線程。但我們都[應(yīng)該]知道這只不過(guò)是操作系統(tǒng)用時(shí)間分片玩的一個(gè)小把戲。一顆CPU核心同一時(shí)刻只能執(zhí)行一個(gè)線程，然后操作系統(tǒng)切換上下文，核心開(kāi)始執(zhí)行另一個(gè)線程的代碼，以此類推。給定一顆CPU核心，其順序執(zhí)行A和B永遠(yuǎn)比通過(guò)時(shí)間分片“同時(shí)”執(zhí)行A和B要快，這是一條計(jì)算機(jī)科學(xué)的基本法則。一旦線程的數(shù)量超過(guò)了CPU核心的數(shù)量，再增加線程數(shù)系統(tǒng)就只會(huì)更慢，而不是更快。

這幾乎就是真理了……

有限的資源

上面的說(shuō)法只能說(shuō)是接近真理，但還并沒(méi)有這么簡(jiǎn)單，有一些其他的因素需要加入。當(dāng)我們尋找數(shù)據(jù)庫(kù)的性能瓶頸時(shí)，總是可以將其歸為三類：CPU、磁盤、網(wǎng)絡(luò)。把內(nèi)存加進(jìn)來(lái)也沒(méi)有錯(cuò)，但比起磁盤和網(wǎng)絡(luò)，內(nèi)存的帶寬要高出好幾個(gè)數(shù)量級(jí)，所以就先不加了。

如果我們無(wú)視磁盤和網(wǎng)絡(luò)，那么結(jié)論就非常簡(jiǎn)單。在一個(gè)8核的服務(wù)器上，設(shè)定連接/線程數(shù)為8能夠提供最優(yōu)的性能，再增加連接數(shù)就會(huì)因上下文切換的損耗導(dǎo)致性能下降。數(shù)據(jù)庫(kù)通常把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在磁盤上，磁盤又通常是由一些旋轉(zhuǎn)著的金屬碟片和一個(gè)裝在步進(jìn)馬達(dá)上的讀寫頭組成的。讀/寫頭同一時(shí)刻只能出現(xiàn)在一個(gè)地方，然后它必須“尋址”到另外一個(gè)位置來(lái)執(zhí)行另一次讀寫操作。所以就有了尋址的耗時(shí)，此外還有旋回耗時(shí)，讀寫頭需要等待碟片上的目標(biāo)數(shù)據(jù)“旋轉(zhuǎn)到位”才能進(jìn)行操作。使用緩存當(dāng)然是能夠提升性能的，但上述原理仍然成立。

在這一時(shí)間段（即"I/O等待"）內(nèi)，線程是在“阻塞”著等待磁盤，此時(shí)操作系統(tǒng)可以將那個(gè)空閑的CPU核心用于服務(wù)其他線程。所以，由于線程總是在I/O上阻塞，我們可以讓線程/連接數(shù)比CPU核心多一些，這樣能夠在同樣的時(shí)間內(nèi)完成更多的工作。

那么應(yīng)該多多少呢？這要取決于磁盤。較新型的SSD不需要尋址，也沒(méi)有旋轉(zhuǎn)的碟片。可別想當(dāng)然地認(rèn)為“SSD速度更快，所以我們應(yīng)該增加線程數(shù)”，恰恰相反，無(wú)需尋址和沒(méi)有旋回耗時(shí)意味著更少的阻塞，所以更少的線程[更接近于CPU核心數(shù)]會(huì)發(fā)揮出更高的性能。只有當(dāng)阻塞創(chuàng)造了更多的執(zhí)行機(jī)會(huì)時(shí)，更多的線程數(shù)才能發(fā)揮出更好的性能。

網(wǎng)絡(luò)和磁盤類似。通過(guò)以太網(wǎng)接口讀寫數(shù)據(jù)時(shí)也會(huì)形成阻塞，10G帶寬會(huì)比1G帶寬的阻塞少一些，1G帶寬又會(huì)比100M帶寬的阻塞少一些。不過(guò)網(wǎng)絡(luò)通常是放在第三位考慮的，有些人會(huì)在性能計(jì)算中忽略它們。

計(jì)算公式

下面的公式是由PostgreSQL提供的，不過(guò)我們認(rèn)為可以廣泛地應(yīng)用于大多數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品。你應(yīng)該模擬預(yù)期的訪問(wèn)量，并從這一公式開(kāi)始測(cè)試你的應(yīng)用，尋找最合適的連接數(shù)值。

連接數(shù) = ((核心數(shù) * 2) + 有效磁盤數(shù))

按這個(gè)公式，你的4核i7數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的連接池大小應(yīng)該為((4 * 2) + 1) = 9。取個(gè)整就算是是10吧。是不是覺(jué)得太小了？跑個(gè)性能測(cè)試試一下，我們保證它能輕松搞定3000用戶以6000TPS的速率并發(fā)執(zhí)行簡(jiǎn)單查詢的場(chǎng)景。如果連接池大小超過(guò)10，你會(huì)看到響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)開(kāi)始增加，TPS開(kāi)始下降。這一公式其實(shí)不僅適用于數(shù)據(jù)庫(kù)連接池的計(jì)算，大部分涉及計(jì)算和I/O的程序，線程數(shù)的設(shè)置都可以參考這一公式。

公理

你需要一個(gè)小連接池，和一個(gè)充滿了等待連接的線程的隊(duì)列

如果你有10000個(gè)并發(fā)用戶，設(shè)置一個(gè)10000的連接池基本等于失了智。1000仍然很恐怖。即是100也太多了。你需要一個(gè)10來(lái)個(gè)連接的小連接池，然后讓剩下的業(yè)務(wù)線程都在隊(duì)列里等待。連接池中的連接數(shù)量應(yīng)該等于你的數(shù)據(jù)庫(kù)能夠有效同時(shí)進(jìn)行的查詢?nèi)蝿?wù)數(shù)（通常不會(huì)高于2*CPU核心數(shù)）。

我們經(jīng)常見(jiàn)到一些小規(guī)模的web應(yīng)用，應(yīng)付著大約十來(lái)個(gè)的并發(fā)用戶，卻使用著一個(gè)100連接數(shù)的連接池。這會(huì)對(duì)你的數(shù)據(jù)庫(kù)造成極其不必要的負(fù)擔(dān)。

請(qǐng)注意

連接池的大小最終與系統(tǒng)特性相關(guān)。

比如一個(gè)混合了長(zhǎng)事務(wù)和短事務(wù)的系統(tǒng)，通常是任何連接池都難以進(jìn)行調(diào)優(yōu)的。最好的辦法是創(chuàng)建兩個(gè)連接池，一個(gè)服務(wù)于長(zhǎng)事務(wù)，一個(gè)服務(wù)于短事務(wù)。

再例如一個(gè)系統(tǒng)執(zhí)行一個(gè)任務(wù)隊(duì)列，只允許一定數(shù)量的任務(wù)同時(shí)執(zhí)行，此時(shí)并發(fā)任務(wù)數(shù)應(yīng)該去適應(yīng)連接池連接數(shù)，而不是反過(guò)來(lái)。