C++(2)之Linux多线程服务端编程总结

C++之Linux多线程服务端编程读书笔记

Author: Once Day Date: 2023年1月31日/2024年8月23日

一位热衷于Linux学习和开发的菜鸟，试图谱写一场冒险之旅，也许终点只是一场白日梦…

漫漫长路，有人对你微笑过嘛…

全系列文章可参考专栏: Linux实践记录_Once-Day的博客-CSDN博客

参考文章:

• 《Linux多线程服务端编程：使用muduo C++网络库》

文章目录

1. 线程安全的对象

线程安全的class应满足下面三个条件：

• 多个线程同时访问时，其表现出正确的行为。
• 无论操作系统如何调度这些线程，无论这些线程的执行顺序如何交织(interleaving)。
• 调用端代码无需额外的同步或其他协调工作。

1.1 对象的创建

**对象构造做到线程安全的唯一要求，是在构造期间不要泄露

this

指针**。

• 不要在构造函数中注册任何回调函数。
• 不要在构造函数中把this传给跨线程的对象。
• 即便在构造函数的最后一行也不行，因为该对象可能是其他的对象的基类。

原因是：在构造函数执行期间未完成对象初始化，this指针泄露可能导致其他地方处代码调用，从而操作未完成初始化的对象。

应采用二段式构造方法，即：构造函数

+initialize()

。在

initialize()

函数中可以返回标志值来判断是否初始化正常。

1.2 对象销毁

在单线程里，对象析构，注意空悬指针和野指针即可。

• 对于多线程，析构函数会把互斥量、自旋量等用于保护临界区的成员给销毁调用，从而导致同步/互斥手段失效。
• 作为class数据成员的MutexLock只能用于同步本class的其他数据成员的读和写，不能保护安全地析构。
• 此外，也必须保证按照相同的顺序加锁互斥量，否则可能导致死锁产生。例如，可以按照互斥量地址从小到大进行加锁。
• 析构过程必须要其他线程都访问不到才是安全的。

原始指针无法解决空悬指针的问题，无法判断一个对象是否被销毁或回收。

通过智能指针引入一个二级指针，便可以一定程度上解决相关问题。

**上图是直接引用源地址，当

p1

释放后，此时

p2

就变成了空悬指针**。

通过引入间接指针，可避免相关问题。但是此时在proxy上也存在竞争条件，proxy不确定自身被引用多少次，因此也就无法确定释放的时机。在此基础上，可以进一步引入引用计数。

**当

sp1

析构/销毁时，引用计数减一，当引用计数降为0时，就可以安全的销毁

proxy

和

Object

了**。

上述的这种引用计数型指针可以直接使用

shared_ptr

和

weak_ptr

。

相比于

shared_ptr

，

weak_ptr

不增加对象的引用次数，为

weak

引用。

1.3 指针类错误

C++里面的内存问题大致如下：

• 缓冲区溢出(buffer overrun)，使用std::vector<char>和std::string等对象。
• 空悬指针/野指针，使用shared_ptr、weak_ptr。
• 重复释放(double delete)，使用scoped_ptr。
• 内存泄露(memory leak)，使用scoped_ptr。
• 不配对的new[]/delete，使用std::vector/scoped_array。
• 内存碎片(memory fragmentation)。

解决上面的手段，是广泛使用智能指针，以及std::vector等模板库，不要再像C语言一样手动分配内存。

**需要注意，

scoped_ptr/shared_ptr/weak_ptr

都是值语意，应该是栈对象、对象直接数据成员、标准库容器的元素，而不应该去手动new分配内存使用**。

1.4 智能指针

此外，智能指针自身并不是完成线程安全的，其级别和内建类型、标准库容器、std::string一样，如下：

• 一个shared_ptr对象实体可被多个线程同时读取。
• 两个shared_ptr对象实体可以被两个线程同时读取，“析构”算写操作。
• 如果要从多个线程读写同一个shared_ptr对象，那么需要加锁。

shared_ptr还有如下的特性：

• 为了避免shared_ptr的拷贝开销，尽量使用常量引用(const reference)，只在外层函数获取一次，后续使用栈对象引用传递。
• shared_ptr的析构动作在创建时被捕获，因此可以无需虚析构，并且可以定制析构动作。
• 析构所在的线程位于最后一个引用指针所在，不一定是创建的线程，为了避免拖慢关键线程的运行，可以通过BlockingQueue将对象析构转移到专用线程中。
• RAII(资源获取即初始化)，new之后的对象立刻交给shared_ptr对象，不直接出现delete。
• 避免循环引用，owner持有指向child的shared_ptr，child指向owner的weak_ptr。

对于对象池，如果元素e本身需要访问对象池pool，可以通过定制析构函数将对象池指针以弱引用(weak_ptr) + 仿函数(bind)组合，从而在元素e释放时尝试处理对象池中的资源状态。这种方式称为弱回调技术。

1.5 并发编程

Go语言指出，没有垃圾回收的并发编程时困难的(Concurrency is hard without garbage collection)。

采用编发编程，不需要使用多么复杂的方法，关键点在于理解清楚。

多线程最好尽量减少跨线程的对象，使用流水线、生产/消费者、任务队列等有规律的机制，最低程度的共享数据。

对于c++语言，最好的方法就是避免使用指针，多使用新特性，如STL模板、Boost库，智能指针等等。

2. 线程同步精要

2.1 线程同步原则

并发编程有两种基本模型，一种是

message passing

，另一种是

shared memory

。

线程同步具有四项原则：

• 尽量最低限度地共享对象，减少需要同步的场合。如果需要共享，尽可能是immutable对象。
• 使用高级的并发编程构件，如TaskQueue，Producer-Consumer Queue，CountDownLatch等等。
• 底层同步原语(primitives)，只用非递归的互斥器和条件变量，慎用读写锁，不要使用信号量。
• 除了使用atomic整数，不要自己编写lock-free代码。

2.2 互斥器原则

互斥器保护了临界区，任何一个时刻最多只有一个线程在此mutex划出的临界区内活动。

• 用RAII(创建时初始化)封装mutex的创建、销毁、加锁、解锁这四个操作。
• 只使用非递归的mutex（即不可重入的mutex）
• 不手动调用lock()和unlock()函数，交给栈对象的构造和析构完成，即Scoped Locking作用域范围锁。
• 规定加锁的顺序，避免死锁现象产生。
• 不使用跨进程的mutex，进程间通信只用TCP sockets。
• 加锁和解锁都在同一个线程。

非重入的互斥锁可以避免重复上锁，暴露逻辑上的缺陷。

互斥器(mutex)是加锁源语，用来排他性访问共享数据，它不是等待原语。在使用mutex的时候，一般都会期望加锁不要阻塞，总是能立刻拿到锁。然后尽快访问数据，用完之后尽快解锁，如此才能不影响性能和并发性。

2.3 条件变量

条件变量(condition variable)的学名叫管程(monitor)。用于等待某个事件发生。

对于等待端(

wait()

)：

• 必须与mutex一起使用，该布尔表达式的读写受此mutex保护。
• 在mutex已上锁的时候才能调用wait()。
• 把判断布尔条件和wait()放在while循环中。

条件变量存在

spurious wakeup

，即虚假唤醒，所以需要使用

while

额外检查。

等于

signal/broadcast

端：

• 不一定要在mutex已上锁的情况调用signal(理论上)。
• 在signal之前一般要修改布尔表达式。
• 修改布尔表达式通常要mutex保护(至少用作full memory barrier)
• 注意区分signal与broadcast，broadcast通常用于表明状态变化，signal通常用于表示资源可用。

倒计时(CountDownLatch)是一种常用且易用的同步手段，可以如下使用：

• 主线程发起多个子线程，等待这些子线程各自都完成一定任务之后，主线程才继续执行。通常用于主线程等待多个子线程完成初始化。
• 主线程发起多个子线程，子线程都等待主线程，主线程完成其他的任务后，通知所有子线程一起执行。

2.4 读写锁和信号量

读写锁(Readers-Writer lock)区分读和写两种操作。

• 读写锁性能不一定比普通mutex更快。
• 读写锁也存在很多误用的情况。
• 读写锁可能发生死锁情况，也可能被堵塞住。

信号量比较复杂，典型处理的问题是哲学家就餐问题，但是正常项目开发不会去如此设计，因此可以少用。

信号量可以使用

mutex

和条件变量来代替。

因此编程的时候可以尽量不使用读写锁和信号量。

2.5 线程库和锁封装

C++支持多线程，因此有标准的线程库实现，以及配套的锁，但是目前并不建议使用，其主要作为Pthread库的封装，且复杂度较高。除非在跨平台程序中，否则无需强迫去使用C++11线程库。

2.6 Singleton与线程安全

单例类最大的问题是线程安全，在多线程执行的环境下，很难确保不会出现并发冲突，特别是在创建和销毁时，chrome禁止全局构造和析构，所以单例类使用函数局部静态变量代替(需要禁止析构函数)。

事实上chrome不建议使用单例类，如果有需求，可以使用pthread的pthread_once_t来实现，或者c++11线程库中call_one。

3. 多线程服务器常用编程模型

3.1 单线程单循环

程序的每个IO线程都有一个event loop，处理读写和定时事件，这是一个非常好的保守性编程方法：

• 线程数目基本固定，可以在程序启动的时候设置，不会频繁创建与销毁。
• 可以方便地在线程间调配负载。
• IO事件发生的线程是固定的，同一个TCP连接不必考虑事件并发。
• 对于没有IO而光有计算任务的线程，使用event loop有些浪费，需要额外补充blocking queue实现的任务队列。

因此，C++多线程服务端编程模式为：one (event) loop per thread + thread pool：

• event loop (也叫 IO loop) 用作IO multiplexing，配合non-blocking IO和定时器。
• thread pool用来做计算，具体可以是任务队列或者生产者消费者队列。

3.2 进程间通信

Linux下进程间通信(IPC)方式很多，如匿名管道(pipe)、具名管道(FIFO)、POSIX消息队列、共享内存、信号(signals)等等。

同步原语(synchronization primitives)有互斥锁(mutex)、条件变量(condition variable)、读写锁(read-writer lock)、文件锁(record locking)、信号量(semaphore)等等。

进程间通信首选Sockets，这样伸缩性比较好，需要跨设备就使用TCP/UDP，本设备上就使用Unix domain。

线程的创建和销毁存在代价，程序尽量一次创建好所需的线程，并且反复使用，不要在运行期间反复创建和销毁线程，最后频率低于1分钟一次。线程也是非常宝库的，程序一般使用数十个线程，但不要同时运行几百上千个用户线程，这对于内核scheduler的负担很大。

3.3 多线程服务器

服务端网络编程处理并发连接的两种方式：

• 线程廉价时，一台机器上可以创建远高于CPU数目的“线程”，这时一个线程只处理一个TCP连接(甚至半个)，通常使用阻塞IO。通常意义上是Python和GO语言提供的协程支持。
• 线程很珍贵时，一台机器上只能创建与CPU数目相当的线程，这时一个线程要处理多个TCP连接上的IO，通常使用非阻塞IO和IO multiplexing，例如libevent、muduo、Netty。

一般推荐运行多个单线程的进程，因为多线程程序写起来很麻烦(目前多线程程序开始成为主流，但是单线程仍然有好处)。

• 单线程程序支持fork，多线程程序fork时容易出现问题。
• 可以限制程序的CPU占用率，这个也可以通过cgroups实现。

3.4 多线程程序适用场景

多线程程序的典型场景：提高响应速度，让IO和“计算”相互重叠，降低latency，虽然多线程不能提高绝对性能，但能提高平均响应性能。

• 有多个CPU可用，单核机器上多线程没有性能优势。
• 线程间存在共享数据，但应该尽可能减少数量。
• 共享的数据是可以修改的，而不是静态常量。
• 提供非匀质的服务，事件的响应有优先级差异，使用专门的线程来处理优先级高的事件，防止优先级反转。
• latency和throughput同样重要，程序存在一定的计算量。
• 利用异步操作，比如logging，需要往磁盘写log file或者往log server 发送消息，但不应该阻塞critical path。
• 可以伸缩(scale up)，一个好的多线程程序应该能够享受CPU数目带来的好处。
• 具有可预测的性能，随着负载增加，性能缓慢下降，超过某个临界点之后会急速下降。
• 多线程能有效地划分责任与功能，让每个线程的逻辑都比较简单，任务单一，便于编码。

一个典型的多线程程序如下所示：

• 任务之间的状态是共享且可变的，如果大量使用共享内存，就是披着多进程外衣的多线程程序。
• master的主要性能指标不是throughput，而是latency，尽快地响应各种事件，几乎不会出现把IO或CPU跑满的情况。
• IO通信、logging、数据库、监控等工作都具有单独的线程。

3.5 多线程信号处理

多线程程序中，信号会分为两类：

• 发送给某一线程(SIGSEGV)，这种信息指定线程执行。
• 发送给进程中的任一线程(SIGTERM)，随机选择线程执行。

一般而言，使用signal需要注意一下原则：

• 不要使用的signal作为IPC的手段，例如使用SIGUSR1来触发服务端的行为，通常可以使用双向监听端口来代替。不过，如果程序堵塞情况下，信号处理还是有较大用处的。
• 不要使用基于signal实现的定时函数，例如alarm/ualarm/setitimer/timer_create/sleep/usleep。
• 大部分异常信息(SIGSEGV/SIGBUS/SIGFPE/SIGABRT等)，只使用默认语义，不进行处理。但是SIGPIPE可以忽略，避免IPC断开时程序意外终止。
• 无替代情况下(比如处理SIGCHLD信号)，可以把异步信号转换为同步的文件描述符事件，例如采用signalfd将信号转换为文件描述事件，从而根本上避免使用signal handler。

4. 多线程日志

4.1 基本信息

在服务端编程中，日志是必须项，生产环境需要做到无时无刻记录任何事情，通常需要包含以下信息：

• 收到的每条内部消息的ID(包括关键字段，长度，hash等)。
• 收到的每条外部消息的全文。
• 发出的每条消息的全文，每条消息都有全局唯一的ID。
• 关键内部状态的变更。

诊断日志不光是给程序员看，也许要给运维人员查看，日志的内容应该避免造成误解，需要尽可能准确。日志框架是一个典型的多生产者-单消费者问题，对于生产者(前端)，要做到低延迟、低CPU开销、无阻塞。对于消费者(后端)，需要足够大的吞吐量，并占用较少资源。

通常C++日志有以下两种风格：

log_info("Received %d bytes from %s", len, 66);
LOG_INFO << "Received " << len << " bytes from " << getClientName();

4.2 功能需求

日志通常有以下的功能：

• 日志消息有多个级别(level)，如TRACE、DEBUG、INFO、WARN、ERROR、FATAL。
• 日志消息可能有多个目的地(appender)，如文件、socket、SMTP等。
• 日志消息的格式可配置(layout)，例如org.apache.log4j.PatternLayout。
• 可以设置运行时过滤器(filter)，控制不同组件的日志消息的级别和目的地。

日志目的地通常只有一个，本地文件，因为往网络写日志消息是不靠谱的，通常网络功能异常后，也是需要生成大量的日志。

本地文件日志需要进行日志文件的滚动(rolling)，一般需要按照文件大小和时间条件来确定。

文件日志内容通常不能时刻刷新，因此通常是定期(3-5s)写入一次磁盘，其次是内存中的日志消息带有cookie(哨兵值/sentry)，其值为某个函数的地址，然后通过coredump文件来寻址尚未写入磁盘的消息。

每条日志尽量都只占用一行，并且时间戳精确到微妙，通过VSDO系统调用，

gettimeofday

几乎没有什么性能损失。

跨洲使用的软件，通常使用GMT时区，多线程程序的线程ID也是需要打印的，此外日志级别、源文件名和行号也是需要打印的。

4.3 性能需求

日志库足够高效，输出的诊断信息才能足够充分，重点在于下面几部分：

• 每秒写几千上万条日志的时候没有明显的性能损失(实际瓶颈在字符串格式化操作)。
• 能应对一个进程产生大量日志数据的场景，例如1GB/min。
• 不阻塞正常的执行流程。
• 在多线程程序中，不造成争用(contention)。

日志库常见优化措施：

• 时间戳字符串中的日志和时间两部分是缓存的，一秒以内的多条日志只需重新格式化微妙部分。
• 日志消息固定长度部分，直接copy赋值即可，无需重复调用strlen获取其长度，通常用于文件名取basename。
• 线程ID和进程ID可以预先格式化为字符串，在输出消息时只需简单拷贝几个字节。
• 多线程日志框架需要使用非阻塞的日志操作，通过背景日志线程来写入日志。
• 当日志消息堆积时，也就是典型的生成速率超过消费速率，则会造成数据 在内存中堆积，严重引发性能问题或者程序崩溃，这个时候直接丢弃多余的日志buffer即可(限速日志)。

5. 工程经验

5.1 分布式系统可靠性

正常的网络设备每年出问题的概率通常超过了1%，因此单机软件通常需要连续运行较长时间。

**但是对于7x24小时的运行，需要明确

       T 
      
      
      
        M 
       
      
        T 
       
      
        B 
       
      
        F 
       
      
     
    
   
     T_{MTBF} 
    
   
 TMTBF​指标，要避免不切实际的软件可靠性指标**。

在64位系统上，通常不需要考虑锁、内存、磁盘写满的情况，这种情况下程序也无法做什么。

硬件和软件条件都无法运行程序长期运行，因此程序设计时候必须确定重启进程的方式和待机，做到随时重启进程，耗时应该尽可能的短。一般而言，exit(3)或者kill(1)这种行为是无法区分的，但是进程都要求可以立即重启，所以程序只使用操作系统能够自动回收的IPC，跨进程的mutex或者semaphore和共享内存需要尽少使用。

可以使用四元组(ip:port:start_time:pid)作为分布式系统中进程的gpid，可以保证唯一性，避免单个条件异常时，弄混不同的进程实例。

进程可以仿照linux procfs内置监控接口，通过http协议暴露内部状态，这样可以避免运维时和黑盒子一样。

5.2 C++编译经验

C++语言需要满足与C兼容、零开销和值语义的约束，与C兼容就必须兼容C语言的编译模型与运行模型，比如可以直接使用C语言的头文件和库。

由于早期计算机设备的性能制约，C语言要求一个大程序必须划分为多个源文件进行编译，并且支持隐式声明。编译设计是单通编译，因此变量和类型必须提前定义，外部变量则等到链接期去实际生成引用。

C++编码规范通常建议使用前向声明来减少编译器依赖，但是需要主要声明和定义需要保持一致，否则容易出现未知的故障。

通常Linux内核版本、glibc版本、c标准库和c++标准库的版本是绑定的，更换也是可以的，不过需要编译大量的相关库，并且由于没有进行完善的测试验证，可能存在未知漏洞。

动态库和静态库使用都存在一定的风险，需要深入了解动态链接机制，对于业务程序，源码编译和分发是更好的选择。

5.3 C++编程

在C++这种需要自己管理内存和对象生命周期的语言里，大规模使用面对对象、继承、多态是自讨苦吃，应该适当使用。

C++ ABI接口主要内容如下，使用库代码时需要注意ABI的兼容性：

• 函数参数传递的方式，比如x86-64用寄存器来传函数的前4个整数参数。
• 虚函数的调用方式，通常是vptr/vtbl机制，然后使用vtbl[offset]来调用。
• struct和class的内存布局，通过偏移量来访问数据成员。
• name mangling(名称处理，c++函数名称会进行修饰)。
• RTTI和异常处理的实现。

C++的内置内联(bool/int/double/char)都是值语义，值语义(value semantics)指的是对象的拷贝与原对象无关。

与此相对的是对象语义，对象语义指的是面对对象下的对象，对象拷贝是禁止的。

值语义通常不用考虑生命周期管理，通常作为栈对象或者其他对象的成员。而对象语义一般需要通过指针和引用访问，必须考虑其释放过程，进而引入十分复杂的生命周期管理。

C++要求能放入标准容器的类型必须具有值语义，但是C++会默认给class提供拷贝和赋值函数，这可能引入隐性bug。当class涉及对象生命周期管理时，就必须实现拷贝和赋值控制，确保对象管理正常。

现代编译器通常对于程序细节优化做得很好，懂点汇编就打败C/C++编译器的时代已经过去了。

5.4 C++内存管理

内存管理基本要求就是不重不漏，不重复delete，也不漏掉delete，并且new/delete需要配对，malloc分配的内存要交给系统默认的free()去释放。

一般情况下不需要重载new运算符，这个仅限大型库的特殊要求。如果有内存统计和检查的需求，通过valgrind等库直接替换，或者重载malloc底层实现即可。

尽量不要为单独的类实现new重载，而且通过显式声明和构造一个函数来完成这个操作。