面试题：网络编程之高并发多线程多进程优化

Question

在一个基于TCP协议的高并发网络服务器应用中，使用多线程或多进程处理客户端连接。请描述可能出现的资源竞争问题及对应的解决方案，并且阐述如何优化线程或进程的数量以达到最佳性能。

Answer 1

资源竞争问题及解决方案

1. 共享内存竞争
   • 问题描述：多个线程或进程可能同时访问和修改共享内存区域，导致数据不一致。例如，在统计客户端连接数时，多个线程同时对连接数变量进行加1操作，可能出现计数错误。
   • 解决方案：使用互斥锁（Mutex）、读写锁（Read - Write Lock）等同步机制。互斥锁用于保护共享资源，同一时间只允许一个线程或进程访问；读写锁允许多个线程同时读共享资源，但写操作时需要独占。
2. 文件描述符竞争
   • 问题描述：多个线程或进程可能同时尝试操作同一个文件描述符，如同时读取或写入网络套接字，导致数据混乱。
   • 解决方案：为每个线程或进程分配独立的文件描述符副本，或者使用文件锁来控制对文件描述符的访问。
3. 全局变量竞争
   • 问题描述：类似共享内存竞争，多个线程或进程对全局变量的并发访问可能导致数据错误。
   • 解决方案：将全局变量改为局部变量，或者使用线程本地存储（Thread - Local Storage, TLS），使每个线程有自己独立的变量副本。

优化线程或进程数量以达到最佳性能

1. 线程数量优化
   • 经验法则：对于CPU密集型任务，线程数一般设置为CPU核心数，以避免过多线程导致的上下文切换开销。对于I/O密集型任务，可适当增加线程数，一般为CPU核心数的2 - 4倍，因为I/O操作等待时线程可释放CPU资源。
   • 动态调整：可以使用自适应算法，根据系统负载（如CPU使用率、I/O等待时间等）动态调整线程数量。例如，当CPU使用率较低且I/O等待队列较长时，增加线程数；当CPU使用率过高时，减少线程数。
2. 进程数量优化
   • 资源限制：进程占用资源比线程多，需要考虑系统的内存、文件描述符等资源限制。一般根据系统资源总量来确定进程数量，避免进程过多导致系统资源耗尽。
   • 负载均衡：采用负载均衡算法，将客户端连接均匀分配到各个进程中。可以使用诸如轮询（Round - Robin）、加权轮询等算法，确保每个进程处理的任务量相对均衡，从而提高整体性能。