浅析Go中fasthttp与net/http的性能对比及应用

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目录

• 处理流程对比
• net/http处理流程
• fasthttp处理流程
• fasthttp为什么快
• 底层实现
• 简单案例
• workerPool结构
• 启动服务
• Start开启协程池
• 接收连接
• 获取 workerChan
• 处理连接
• 总结

处理流程对比

在进行了解fasthttp底层代码实现之前，我们先对两者处理请求的方式进行一个回顾和对比，了解完两者的基本的情况之后，再对fasthttp的实现最进一步分析。

net/http处理流程

在小许文章《图文讲透Golang标准库 net/http实现原理 — 服务端》中讲的比较详细了，这里再把大致流程整理以下，整体流程如下：

1. 将路由和对应的handler注册到一个 map 中，用做后续键值路由匹配

2. 注册完之后就是开启循环监听连接，每获取到一个连接就会创建一个 Goroutine进行处理

3. 在创建好的 Goroutine 里面会循环的等待接收请求数据，然后根据请求的地址去键值路由map中匹配对应的handler

4. 执行匹配到的处理器handler

net/http 的实现是一个连接新建一个 goroutine，如果在连接数非常多的时候，，每个连接都会创建一个 Goroutine 就会给系统带来一定的压力。这也就造成了 net/http在处理高并发时的瓶颈。

每次来了一个连接，都要实例化一个连接对象，这谁受得了，哈哈

fasthttp处理流程

再看看fasthttp处理请求的流程：

1. 启动监听

2. 循环监听端口获取连接，建立workerPool

3. 循环尝试获取连接 net.Conn，先会去 ready 队列里获取 workerChan，获取不到就会去对象池获取

4. 将获取到的的连接net.Conn 发送到 workerChan 的 channel 中

5. 开启一个 Goroutine 一直循环获取 workerChan 这个 channel 中的数据

6. 获取到channel中的net.Conn之后就会对请求进行处理

workerChan 其实就是一个连接处理对象，这个对象里面有一个 channel 用来传递连接；每个 workerChan 在后台都会有一个 Goroutine 循环获取 channel 中的连接，然后进行处理。

workerChan是在workerPool临时对象分别存取

fasthttp为什么快

fasthttp的优化主要有以下几个点：

• 连接复用，如slice中有可复用的workerChan就从ready这个slice中获取，没有可复用的就在workerChanPool创建一个，万一池子满了（默认是 256 * 1024个）就报错。

• 对于内存复用，就是大量使用了sync.Pool（你知道的，sync.Pool复用对象有啥好处），有人统计过，用了整整30个sync.Pool，context、request对象、header、response对象都用了sync.Pool ….

• 利用unsafe.Pointer指针进行[]byte 和 string 转换，避免[]byte到string转换时带来的内存分配和拷贝带来的消耗 。

知道了fasthttp为什么快，接下来我们看下它是如何处理监听处理请求的，在哪些地方用到了这些特性。

底层实现

简单案例

import (
    "github.com/buaazp/fasthttprouter"
    "github.com/valyala/fasthttp"
    "log"
)

func main() {
    //创建路由
    r := fasthttprouter.New()
    r.GET("/", Index)
    if err := fasthttp.ListenAndServe(":8083", r.Handler); err != nil {
        log.Fatalf("ListenAndServe fatal: %s", err)
    }

}
func Index(ctx *fasthttp.RequestCtx) {
    ctx.WriteString("hello xiaou code!")
}

这个案例同样是几样代码就启动了一个服务。

创建路由、为不同的路由执行关联不同的处理函数handler，接着跟net/http一样调用 ListenAndServe 函数进行启动服务监听，等待请求进行处理。

workerPool结构

workerpool 对象表示 连接处理 工作池，这样可以控制连接建立后的处理方式，而不是像标准库 net/http 一样，对每个请求连接都启动一个 goroutine 处理， 内部的 ready 字段存储空闲的 workerChan 对象，workerChanPool 字段表示管理 workerChan 的对象池。

workerPool结构体如下：

type workerPool struct {
    //匹配请求对应的handler
    WorkerFunc ServeHandler
    //最大同时处理的请求数
    MaxWorkersCount int
    
    LogAllErrors bool
    //最大空闲工作时间
    MaxIdleWorkerDuration time.Duration

    Logger Logger
    //互斥锁
    lock         sync.Mutex
    //work数量
    workersCount int
    mustStop     bool
    // 空闲的 workerChan
    ready []*workerChan
    //是否关闭workerPool
    stopCh chan struct{}
    //sync.Pool  workerChan 的对象池
    workerChanPool sync.Pool

    connState func(net.Conn, ConnState)
}

WorkerFunc ：这个属性挺重要的，因为给它赋值的是Server.serveConn

ready：存储了空闲的workerChan

workerChanPool：是workerChan 的对象池，在sync.Pool中存取临时对象，可减少内存分配

启动服务

ListenAndServe是启动服务监听的入口，内部的调用过程如下：

Server.Serve

Serve方法为来自给监听到的连接提供处理服务，直到超过了最大限制（256 * 1024）才会报错。

func (s *Server) Serve(ln net.Listener) error {
    //最大连接处理数
    maxWorkersCount := s.getConcurrency()

    s.mu.Lock()
    s.ln = append(s.ln, ln)
    if s.done == nil {
        s.done = make(chan struct{})
    }
    if s.concurrencyCh == nil {
        s.concurrencyCh = make(chan struct{}, maxWorkersCount)
    }
    s.mu.Unlock()
    //workerPool进行初始化
    wp := &workerPool{
        WorkerFunc:            s.serveConn,
        MaxWorkersCount:       maxWorkersCount,
        LogAllErrors:          s.LogAllErrors,
        MaxIdleWorkerDuration: s.MaxIdleWorkerDuration,
        Logger:                s.logger(),
        connState:             s.setState,
    }
    //开启协程,处理协程池的清理工作
    wp.Start()
    atomic.AddInt32(&s.open, 1)
    defer atomic.AddInt32(&s.open, -1)

    for {
        // 阻塞等待，获取连接net.Conn
        if c, err = acceptConn(s, ln, &lastPerIPErrorTime); err != nil {
            ...
            return err
        }
        s.setState(c, StateNew)
        atomic.AddInt32(&s.open, 1)
        //处理获取到的连接net.Conn
        if !wp.Serve(c) {
            //未能处理，说明已达到最大worker限制
            ...
        }
        c = nil
    }
}

从上面的注释中我们可以看出 Server 方法主要做了以下几件事：

1. 初始化 worker Pool，并启动

2. net.Listener循环接收请求

3. 将接收到的请求交给workerChan 处理

注意：这里如果超过了设定的最大连接数（默认是 256 * 1024个）就直接报错了

Start开启协程池

workerPool进行初始化之后接着就调用Start开启，这里主要是指定sync.Pool变量workerChanPool的创建函数。

接着开启一个协程，该Goroutine的目的是进行定时清理 workerPool 中的 ready 中保存的空闲 workerChan，清理频率为每 10s 启动一次。

清理规则是使用二进制搜索算法找出最近可以清理的工作者的索引

func (wp *workerPool) Start() {
    //wp的关闭channel是否为空
    if wp.stopCh != nil {
        return
    }
    wp.stopCh = make(chan struct{})
    stopCh := wp.stopCh
    //指定workerChanPool的创建函数
    wp.workerChanPool.New = func() interface{} {
        return &workerChan{
            ch: make(chan net.Conn, workerChanCap),
        }
    }
    //开启协程
    go func() {
        var scratch []*workerChan
        for {
            //清理空闲超时的 workerChan
            wp.clean(&scratch)
            select {
            case <-stopCh:
                return
            default:
                // 间隔10 s
                time.Sleep(wp.getMaxIdleWorkerDuration())
            }
        }
    }()
}

开启一个清理Goroutine的目的是为了避免在流量高峰创建了大量协程，之后不再使用，造成协程浪费。

清理流程是在wp.clean()方法中实现的。

接收连接

acceptConn函数通过调用net.Listener的accept方法去接受连接，这里获取连接的方式跟net/http调用的其实都是一样的。

func acceptConn(s *Server, ln net.Listener, lastPerIPErrorTime *time.Time) (net.Conn, error) {
    for {
        c, err := ln.Accept()
        if err != nil {
            //err判断
            ...
        }
        //校验是否net.TCPConn连接
       // 校验每个ip对应的连接数
        if s.MaxConnsPerIP > 0 {
            pic := wrapPerIPConn(s, c)
            if pic == nil {
                ...
                continue
            }
            c = pic
        }
        return c, nil
    }
}

获取 workerChan

func (wp *workerPool) Serve(c net.Conn) bool {
    //获取 workerChan 
    ch := wp.getCh()
    if ch == nil {
        return false
    }
    //将连接放到channel中
    ch.ch <- c
    //返回true
    return true
}

这里调用的getCh()函数实现了获取workerChan，获取到之后将之前接受的连接net.Conn放到workerChan结构体的channel通道中。

我们看下workerChan这个结构体

type workerChan struct {
    lastUseTime time.Time
    ch          chan net.Conn
}

lastUseTime：最后一次被使用的时间，这个值在进行清理workerChan的时候是会用到的

ch：用来传递获取到的连接net.Conn，获取到连接时接收，处理请求时获取

getCh方法：

func (wp *workerPool) getCh() *workerChan {
    var ch *workerChan
    createWorker := false

    wp.lock.Lock()
    //从ready队列中拿workerChan
    ready := wp.ready
    n := len(ready) - 1
    if n < 0 {
        if wp.workersCount < wp.MaxWorkersCount {
            createWorker = true
            wp.workersCount++
        }
    } else {
        //ready队列不为空，从队尾拿workerChan
        ch = ready[n]
        //队尾置为nil
        ready[n] = nil
        //重新将ready赋值给wp.ready
        wp.ready = ready[:n]
    }
    wp.lock.Unlock()
    //ready中获取不到workerChan,则从对象池中新建一个
    if ch == nil {
        if !createWorker {
            return nil
        }
        vch := wp.workerChanPool.Get()
        ch = vch.(*workerChan)
        //开启一个goroutine执行
        go func() {
            //处理ch中channel中的数据
            wp.workerFunc(ch)
            //处理完后将workerChan放回对象池
            wp.workerChanPool.Put(vch)
        }()
    }
    return ch
}

getCh()方法的目的就是获取workerChan，流程如下：

• 先会去 ready 空闲队列中获取 workerChan

• ready 获取不到则从对象池中创建一个新的 workerChan

• 并启动 Goroutine 用来处理 channel 中的数据

workPool中的ready是一个FILO的栈,每次从队尾取出workChan

处理连接

func (wp *workerPool) workerFunc(ch *workerChan) {
    var c net.Conn

    var err error
    for c = range ch.ch {
        //channel的值是nil，退出
        if c == nil {
            break
        }
        //执行请求，并处理
        if err = wp.WorkerFunc(c); err != nil && err != errHijacked {
            ...
        }
        ...
        //将当前workerChan放入ready队列
        if !wp.release(ch) {
            break
        }
    }

    wp.lock.Lock()
    wp.workersCount--
    wp.lock.Unlock()
}

执行流程

• 先遍历workerChan的channel，看是否有连接net.Conn

• 获取到连接之后就执行WorkerFunc 函数处理请求

• 请求处理完之后将当前workerChan放入ready队列

WorkerFunc 函数实际上是 Server 的 serveConn 方法

一开始开代码的时候我还没发现呢，细看了之后在Server.Serve()启动服务时将Server.serveConn()方法赋值给了workerPool的WorkerFunc()。

要想了解实现的朋友可以搜下这方面的代码

func (s *Server) ServeConn(c net.Conn) error {
    ...
    err := s.serveConn(c)
    ...
}

里面的代码会比较多，不过里面的流程就是是获取到请求的参数，找到对应的 handler 进行请求处理，然后返回 响应给客户端。

这里的实现代码可以看到context、request对象的sync.Pool实现，这里就不一一贴出来了。

总结

fasthttp和net/http在实现上还是有较大区别，通过对实现原理的分析，知道了fasthttp速度快是利用了大量sync.Pool对象复用 、[]byte 和 string利用万能指针unsafe.Pointer进行转换等优化技巧。

如果你的业务需要支撑较高的 QPS 并且保持一致的低延迟时间，那么采用 fasthttp 是一个较好的选择。不过net/http兼容性更高，在多数情况下反而是更好的选择！

以上就是浅析Go中fasthttp与net/http的性能对比及应用的详细内容，更多关于Go fasthttp的资料请关注其它相关文章！

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