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惊群效应

一、服务器网络模型和惊群传统的服务器使用“listen-accept-创建通信socket”完成客户端的一次请求服务。...这就是惊群效应。...Python 2则使用了epoll (Linux) or kqueue (BSD and Mac OS X) 否则选用select()。所以python tornado在面对惊群问题其实是没有解决的。...使用python分析程序发现epoll wait函数占用了40%左右的cpu时间。很显然就是遇到了惊群响应。后面用golang重新实现了服务器，就没有了惊群。...六、总结管中窥豹、惊群问题说大不大，但是如果碰到，可能是限制高并发性能的重要一个瓶颈，在探索惊群问题解决上，对各个服务器模型的分析以及内核层调研中整理了这些想法，希望对大家有所帮助。

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nginx惊群问题

什么是nginx惊群问题？了解惊群问题首先要了解下nginx进程部署架构：nginx进程主要是一个主进程（master)和多个工作进程（worker）。...nginx解决惊群到方法简单总结就是同一时刻保证只有一个worker在监听。那么这个是如何做到呢？...//ngx_use_accept_mutex表示是否需要通过对accept加锁来解决惊群问题。

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惊群问题 | 复现 | 解决

由于多个 Worker 进程都在等待同一个套接字上的事件，就会出现标题所说的惊群问题。 ?...什么是惊群问题惊群问题又称惊群效应，当多个进程等待同一个事件，事件发生后内核会唤醒所有等待中的进程，但是只有一个进程能够获得 CPU 执行权对事件进行处理，其他的进程都是被无效唤醒的，随后会再次陷入阻塞状态...发生惊群问题的时机通过上面的介绍可以知道，惊群问题主要发生在 socketaccept 和 socketselect 两个函数的调用上。下面我们通过两个例子复现这两个系统调用的惊群。...如何解决惊群问题因为惊群问题主要是出在系统调用上，但是内核系统更新肯定没那么及时，而且不能保证所有操作系统都会修复这个问题。...所以最好的方式还是让内核程序解决惊群的问题，从问题的根源上去解决。

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nginx怎么避免惊群？

什么是惊群？...以上所述的浪费性能的现象就是惊群。 nginx怎么解决惊群？...然后通过消息队列等同步方式使其他子进程处理这些新建的连接，这样惊群不就避免了？没错，惊群是避免了，但是效率低下，因为这个进程只能用来accept连接。...所以，即使accept调用没有惊群了，我们也还得处理惊群这事，因为epoll有这问题。...现在，我们可以看看nginx是怎么处理这个惊群问题了。

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Linux网络编程“惊群”问题总结

今天和大家一起讨论一下网络开发中遇到的“惊群”现象。之前只是听说过这个现象，网上查资料也了解了基本概念，在实际的工作中还真没有遇到过。今天周末，结合自己的理解和网上的资料，彻底将“惊群”弄明白。...需要弄清楚如下几个问题：（1）什么是“惊群”，会产生什么问题？（2）“惊群”的现象怎么用代码模拟出来？（3）如何处理“惊群”问题，处理“惊群”后的现象又是怎么样呢？...3、编码模拟“惊群”现象我们已经知道了“惊群”是怎么回事，那么就按照上面的图编码实现看一下效果。...难道惊群现象是假的吗？于是赶紧google查一下，惊群到底是怎么出现的。...所谓部分的解决，意思就是：对于部分特殊场景，使用epoll机制，已经不存在“惊群”的问题了，但是对于大多数场景，epoll机制仍然存在“惊群”。

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Linux网络编程“惊群”问题总结

需要弄清楚如下几个问题：（1）什么是“惊群”，会产生什么问题？（2）“惊群”的现象怎么用代码模拟出来？（3）如何处理“惊群”问题，处理“惊群”后的现象又是怎么样呢？...3、编码模拟“惊群”现象　　我们已经知道了“惊群”是怎么回事，那么就按照上面的图编码实现看一下效果。...难道惊群现象是假的吗？于是赶紧google查一下，惊群到底是怎么出现的。...所谓部分的解决，意思就是：对于部分特殊场景，使用epoll机制，已经不存在“惊群”的问题了，但是对于大多数场景，epoll机制仍然存在“惊群”。...终于看到惊群现象的出现了。

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nginx惊群问题的解决方式

关于惊群，指的就是当客户端有新建连接的请求到来时，就会触发各个worker进程的连接建立事件，但是只有一个worker进程能够正常处理该事件，而其他的worker进程会发现事件已经失效，从而重新循环进入等待状态...这种由于一个事件而“惊”起了所有worker进程的现象就是惊群问题。很明显，如果所有的worker进程都被触发了，那么这将消耗大量的资源，本文则主要讲解nginx是如何处理惊群问题的。 1....这个问题是可以容忍的，主要原因有两点：这个时候发生的惊群现象只触发了更少的worker进程，比起每次都惊起所有的worker进程要好很多；会发生这种惊群问题的主要原因是，当前进程释放了锁，但是没有释放所监听的文件描述符...也就是说同一时间只有一个worker进程会监听各个端口， // 这样就避免了"惊群"问题。...小结本文首先对惊群现象的产生原因进行了讲解，然后介绍了nginx是如何解决惊群问题的，最后从源码角度对nginx处理惊群问题的方式进行了讲解。

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Nginx 惊群的原因和解决方案

我的《Nginx 惊群的原因和解决方案》原文链接Nginx 惊群的原因和解决方案Nginx 惊群的原因所谓惊群现象,简单的来说就是当多个进程或线程在同时阻塞等待同一个事件时,如果该事件发生,会唤醒在等待的所有的进程...而常见的惊群问题有accept惊群、epoll惊群。...成功,其余的又会重新休眠,这样就产生了惊群现象。...而nginx中处理的主要是另外一种,epoll导致的惊群问题(确切的来说,是解决多个epfd(epfd是指调用epoll_create获取的描述符)共同监听同一个socket造成的惊群问题)。...epoll 导致的惊群问题虽然accept上已经不存在惊群问题了,但是以目前的服务器架构,都不会简单的使用accept阻塞等待新的连接了,而是使用epoll等I/O多路复用机制。

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Nginx 是如何解决惊群效应的？

前置知识 linux 网络处理的基本方法：bind listen accept epoll 的基本方法：epoll_create epoll_ctl epoll_wait 什么是惊群效应？...复杂的说（来源于网络）TLDR; 惊群效应（thundering herd）是指多进程（多线程）在同时阻塞等待同一个事件的时候（休眠状态），如果等待的这个事件发生，那么他就会唤醒等待的所有进程（或者线程...），但是最终却只能有一个进程（线程）获得这个时间的“控制权”，对该事件进行处理，而其他进程（线程）获取“控制权”失败，只能重新进入休眠状态，这种现象和性能浪费就叫做惊群效应。...总结本文，从了解什么 ”惊群效应“ 到 nginx 架构和 epoll 处理的原理，最终分析三种不同的处理 “惊群效应” 的方案。...参考链接这一篇对于 nginx 锁内部实现有详细解析 https://aosabook.org/en/v2/nginx.html epoll和惊群

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解决多进程模式下引起的“惊群”效应

导语：对不起，我是标题党，本文解决的不是我们理解的“惊群”效应，先为我们操作系统组的正下名，因为腾讯服务器的内核版本，已经解决epoll模式下的惊群现象（本文描述的现象跟惊群其实基本一致）。...猜测然后自己一直纠结着是不是因为Linux的惊群导致。先分析下系统的内核版本，本来测试的机器是前段时间才重装的系统，应该已经解决了惊群的了啊。...咋一看，内核版本已经是修复了惊群现象版本（3.10>2.6）。惊群简单来说就是多个进程或者线程在等待同一个事件，当事件发生时，所有线程和进程都会被内核唤醒。...继续深挖好吧，问题还是不能解决，请教了一些操作系统组的高手，建议使用ET模式去解决一下这个惊群效应。...（https://blog.csdn.net/dog250/article/details/80837278里面是某大神总结的，是可以通过ET模式解决LT模式的惊群现象，但是我把代码编译测试了一遍，确实还是会触发惊群

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workerman如何通过reusePort解决Linux内核进程惊群问题？

惊群惊群是什么？...这里通常指的是accept惊群（linux内核已优化）。当然epoll也存在惊群（linux内核已优化）。惊群会如何？进程/线程的切换需要系统内核进行调度，涉及到上下文切换等。...惊群会让所有该事件的等待进程被唤起，从而带来大量无效的调度。这样的无效调度会浪费系统资源，导致CPU飙高等问题。...感谢 @chaz6chez workerman的惊群 workerman使用pcntl_fork()来实现master/worker的多进程模型，每个worker进程通过使用stream_socket_server...开启监听端口复用后允许多个无亲缘关系的进程监听相同的端口，并且由系统内核做负载均衡，决定将socket连接交给哪个进程处理，避免了惊群效应，可以提升多进程短连接应用的性能。

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ZooKeeper 技术知识总结之二——ZK 惊群与脑裂

ZK 惊群与脑裂 2.1 Zookeeper 的惊群现象 ZooKeeper 的节点通常可以作为分布式锁来使用。...但同时在大量锁的情况下会有**“惊群”**的问题。“惊群”就是在一个节点删除的时候，大量对这个节点的删除动作有订阅Watcher的线程会进行回调，这对Zk集群是十分不利的。...为了解决“惊群“问题，我们需要放弃订阅一个节点的策略，那么怎么做呢？我们将锁抽象成目录，多个线程在此目录下创建瞬时的顺序节点，因为Zk会为我们保证节点的顺序性，所以可以利用节点的顺序进行锁的判断。

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深入浅出 Linux 惊群：现象、原因和解决方案

2. select/poll/Epoll "惊群"现象尽管 accept 系统调用已经不再存在"惊群"现象，但是我们的"惊群"场景还没结束。...可见，尽管 accept 不存在"惊群"，但是我们还是没能摆脱"惊群"的命运。难道真的没办法了么？我只让一个进程去监听 listen socket 的可读事件，这样不就可以避免"惊群"了么？...等等，这样在 LT 模式下就必然"惊群"，epoll 在 LT 模式下的"惊群"没办法解决么？...”现象，LT模式是epoll“惊群”的根源，并且LT模式下的“惊群”没办法避免。...[2] 短时间内各个listen socket间的负载不均衡 6.惊不"惊群"其实是个问题很多时候，我们并不是害怕"惊群"，我们怕的"惊群"之后，做了很多无用功。

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一周技术思考(第36期)-缓存踩踏与惊群效应

惊群效应这种现象实际上又叫做惊群效应。...惊群效应（thundering herd）是指多进程（多线程）在同时阻塞等待同一个事件的时候（休眠状态），如果等待的这个事件发生，那么他就会唤醒等待的所有进程（或者线程），但是最终却只能有一个进程（线程...）获得这个时间的“控制权”，对该事件进行处理，而其他进程（线程）获取“控制权”失败，只能重新进入休眠状态，这种现象和性能浪费就叫做惊群效应。...惊群效应消耗了什么？ Linux 内核对用户进程（线程）频繁地做无效的调度、上下文切换等使系统性能大打折扣。...目前一些常见的服务器软件有的是通过锁机制解决的，比如 Nginx（它的锁机制是默认开启的，可以关闭）；还有些认为惊群对系统性能影响不大，没有去处理，比如 Lighttpd。

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nginx 惊群问题解决 && 条件变量虚假唤醒为什么不学着点？

文章目录惊群问题解决思路条件变量为什么不学着点？对于 epoll 惊群的想法惊群问题解决思路和本文主旨无关的代码我就不放了，上一篇有，因为事关上一篇的主旨。...ngx_process_events_and_timers(ngx_cycle_t *cycle) { ··· /*ngx_use_accept_mutex表示是否需要通过对accept加锁来解决惊群问题...---- 对于 epoll 惊群的想法其实挺羡慕那些能讨论 epoll 惊群的小伙伴，我还没试过epoll惊群，据说是开了多条线程或者多个进程，然后挂一个epoll上了是吧，事件到来的时候就会通知一大堆...不晓得，不晓得哦，应该是我还没机会见识到epoll惊群的场景，不过我不希望会见识到。

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惊！Python居然可以读故事了（附源码）

3.Demo开发：这个demo使用python3开发，包括maindow.py，synthesis.py，synthesistool.py三个文件，分别为demo的界面、界面逻辑处理和语音合成接口调用工具封装

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一张图理解网络模型:epoll模型及epoll 惊群问题解决

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案例研究：Netflix通过gRPC提高开发者工作效率并击败惊群问题

案例研究：Netflix Netflix：通过gRPC提高开发者工作效率并击败惊群问题公司：Netflix 地点：加利福尼亚州洛斯加托斯行业：流媒体供应商挑战： Netflix使用HTTP/1.1...除了解决那些以生产力为导向的问题之外，团队还想要一个与Java没有特别结合的解决方案，因为Netflix的工程师也开始使用其他语言，比如Node.js、Python和Ruby，而gRPC在跨语言兼容性和代码生成提供承诺...“通过改变服务器如何利用gRPC机制自适应地限制并发性，我们已经能够有效地打败惊群问题。gRPC使它在架构上变得简单，我们能够以前所未有的方式着手。...“通过使用gRPC技术改变服务器随时间自适应地改变并发限制，我们已经能够有效地打败惊群问题，”Bozarth说。 “gRPC使它在架构上变得简单。我们能够以前所未有的方式着手。”

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客户同期群分析Python实战

这就是所谓的同期群分析。同期群分析是了解一个特殊客户群体在一段时间内的行为的数据分析技术。在这篇文章中，不会详细介绍同期群分析的理论。...导入数据和python库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df = pd.read_csv...同期群分析着眼于新客户和他们的后续购买行为。...因此，如果我们简单地使用df.loc[df['customer_type']=='First-time',]，我们就会忽略新客户的后续购买，这不是分析同期群行为的正确方法。

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Monzo 采用有针对性的流量削峰策略，以抵御移动应用引发的惊群效应

Monzo 的高级工程师 Jacob Moxham 解释了为什么惊群效应（类似于“惊群问题”）对于 Monzo 平台的稳定性非常危险：惊群效应是我们用来描述大量客户在非常短的时间内打开应用程序的情况。

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