性能提升9倍的 nginx 线程池，你了解多少？ _nginx

相对于Apache的同步IO模型，Nginx由于采用了NIO的缘故，性能上碾压前者。Nginx是轻量级的，占用的系统资源更少，天然支持高并发。
今天我们就简单的讨论一下nginx的线程模型。注意不是进程模型哦。
nginx的IO模型，大家应该都有所了解。简单而言，就是一个master进程和多个worker进程（进程数由配置决定）；master进程负责accept请求并队列化，最后转发给worker进程并由其进行请求处理和响应的整个过程。
【性能提升9倍的 nginx 线程池，你了解多少？】nginx是以多进程模式运行的。nginx在1.7.11版本提供了多线程特性（multi-threading），不过这个多线程仅用在aio模型中对本地文件的操作上，出发点就是以非阻塞模式，来提高文件IO的效率和并发能力。
所以这个多线程，并不是nginx通过多线程的方式处理proxy request（这部分是通过epoll模式），而是用来处理本地的一些静态文件。
这里涉及到几个基本指令：sendfile、aio和directio，它们均与本地文件的操作有关，接下来我们分别看看它的意义。
sendfile这个指令与系统函数sendfile()具有相同的语义，sendfile的目的就是提高本地文件通过socket发送的效率。官方的博客介绍了如何利用nginx 线程池aio，实现9倍的性能。
它还有一个比较好记的名称，叫做零拷贝。那与传统的文件读取然后发送到网络上，有什么区别呢？
磁盘、网络驱动器、内存是三种不同的传输介质，如果从本地读取一个文件并通过socket发送出去，通常情况下是进过如下几个步骤：

1）磁盘驱动器从根据CPU的调度，从磁盘读取一定长度（chunk）的字节数据
2）字节数据copy到内核内存中
3）将内核内存中的数据copy到进程工作区内存
4）进程通过socket将数据copy到网络驱动器缓存，并通过相应的传输协议发送出去。

可以看到，数据的发送过程涉及到多次copy，这受限于计算机系统的设计问题。
sendfile的主要出发点，就是要减少数据的copy以提高发送效率，sendfile是linux系统级的调用，socket可以通过DMA（直接内存访问）方式直接访问文件数据，并通过传输协议发送，减少了2次数据copy（磁盘到内核，内核到工作区）。
sendfile_max_chunk参数用于限定每次sendfile()调用发送的最大数据尺寸，如果不限制大小的话，将会独占整个worker进程，默认为“无限制” 。这也太霸道了。
对于nginx而言，代理静态本地的静态文件资源（通常是小文件）将是非常高效的，建议对一些静态文件比如html、图片等，开启此参数。
location /video {sendfile on;sendfile_max_chunk 128k;aio on;}directio这个指令用于开启对O_DIRECT标记（BSD，linux）的使用，对应directio()这个系统调用。
此参数是针对大文件而设定的，sendfile针对的是小文件。通过directio可以指定限定的尺寸大小，对于超过此size的文件，将会使用directio（而不再使用sendfile）。
根据directio的设计初衷，它具备sendfile的基本原理，只是不使用内核cache，而是直接使用DMA，而且使用之后内存cache（页对齐部分）也将被释放。
因此directio通常适用于大文件读取，而且通常读取频率很低。因为对于高频的读取，它并不能提高效率（因为它不会重用cache，而是每次都DMA）。由于存在性能权衡问题，此参数默认为off 。
location /video {sendfile on;directio 8m;aio on;}aio谈到aio模型，其实语义也基本相同，就是异步文件IO，nginx默认关闭此特性，它需要在高版本的linux平台上才支持（2.6.22+）。
在linux上，directio只能读取基于512字节边界对齐的blocks，文件结束的那些未对齐的block将使用阻塞模式读取。
同样，如果文件在开头没有对齐，整个文件都将阻塞式读取。这里所谓的对齐，就是文件数据在内存页中的cache情况。
当aio和sendfile都开启时，将会对那些size大于directio设定值的文件使用aio机制：即当小于directio设定值的文件将直接使用sendfile（aio不参与）。
aio，简单而言，就是使用多线程异步模式读取较大的文件，以提高IO效率，但是事实上可能并没有任何提高。因为大文件的读取，并不能使用cache、而且本身也是耗时的，即使是多线程，对于request的等待时间也是无法预估的，特别是并发请求较高的时候。但是aio能够提高IO的并发能力，这个是确定的。
默认情况下，多线程模式是关闭的，我们需要通过--with-threads配置来开启，此特性尽在支持epoll、kqueue的平台上兼容。对于线程池的设置，我们可以通过thread_pool来声明，并在aio指令中指定。