【遇到問題】     手頭原來有一個單程序的linux epoll伺服器程式，近來希望將它改寫成多程序版本，主要原因有：

1. 在服務高峰期間 併發的 網路請求非常海量，目前的單程序版本的程式有點吃不消：單程序時只有一個迴圈先後處理epoll_wait()到的事件，使得某些不幸排隊靠後的socket fd的網路事件處理不及時（擔心有些socket客戶端等不耐煩而超時斷開）；
2. 希望充分利用到伺服器的多顆CPU；

    但隨著改寫工作的深入，便第一次碰到了“驚群”問題，一開始我的程式設想如下：

1. 主程序先監聽埠， listen_fd = socket(...);
2. 建立epoll，epoll_fd = epoll_create(...);
3. 然後開始fork()，每個子程序進入大迴圈，去等待new  accept，epoll_wait(...)，處理事件等。

    接著就遇到了“驚群”現象：當listen_fd有新的accept()請求過來，作業系統會喚醒所有子程序（因為這些程序都epoll_wait()同一個listen_fd，作業系統又無從判斷由誰來負責accept，索性乾脆全部叫醒……），但最終只會有一個程序成功accept，其他程序accept失敗。外國IT友人認為所有子程序都是被“嚇醒”的，所以稱之為Thundering Herd（驚群）。     打個比方，街邊有一家麥當勞餐廳，裡面有4個服務小視窗，每個視窗各有一名服務員。當大門口進來一位新客人，“歡迎光臨！”餐廳大門的感應式門鈴自動響了（相當於作業系統底層捕抓到了一個網路事件），於是4個服務員都擡起頭（相當於作業系統喚醒了所有服務程序）希望將客人招呼過去自己所在的服務視窗。但結果可想而知，客人最終只會走向其中某一個視窗，而其他3個視窗的服務員只能“失望嘆息”（這一聲無奈的嘆息就相當於accept()返回EAGAIN錯誤），然後埋頭繼續忙自己的事去。     這樣子“驚群”現象必然造成資源浪費，那有木有好的解決辦法呢？ 【尋找辦法】     看了網上N多帖子和網頁，閱讀多款優秀開源程式的原始碼，再結合自己的實驗測試，總結如下：

1.  實際情況中，在發生驚群時，並非全部子程序都會被喚醒，而是一部分子程序被喚醒。但被喚醒的程序仍然只有1個成功accept，其他皆失敗。
2. 所有基於linux epoll機制的伺服器程式在多程序時都受驚群問題的困擾，包括 lighttpd 和 nginx 等程式，各家程式的處理辦法也不一樣。
3. lighttpd的解決思路：無視驚群。採用Watcher/Workers模式，具體措施有優化fork()與epoll_create()的位置（讓每個子程序自己去
   epoll_create()和epoll_wait()），捕獲accept()丟擲來的錯誤並忽視等。這樣子一來，當有新accept時仍將有多個lighttpd子程序被喚醒。
4. nginx的解決思路：避免驚群。具體措施有使用全域性互斥鎖，每個子程序在epoll_wait()之前先去申請鎖，申請到則繼續處理，獲取不到則等待，並設定了一個負載均衡的演算法（當某一個子程序的任務量達到總設定量的7/8時，則不會再嘗試去申請鎖）來均衡各個程序的任務量。
5. 一款國內的優秀商業MTA伺服器程式（不便透露名稱）：採用Leader/Followers執行緒模式，各個執行緒地位平等，輪流做Leader來響應請求。
6. 對比lighttpd和nginx兩套方案，前者實現方便，邏輯簡單，但那部分無謂的程序喚醒帶來的資源浪費的代價如何仍待商榷（有網友測試認為這部分開銷不大 http://www.iteye.com/topic/382107）。後者邏輯較複雜，引入互斥鎖和負載均衡算分也帶來了更多的程式開銷。所以這兩款程式在解決問題的同時，都有其他一部分計算開銷，只是哪一個開銷更大，未有資料對比。
7. 但其實不然，這篇論文裡提到的改進並未能徹底解決實際生產環境中的驚群問題，因為大多數多程序伺服器程式都是在fork()之後，再對epoll_wait(listen_fd,...)的事件，這樣子當listen_fd有新的accept請求時，程序們還是會被喚醒。論文的改進主要是在核心級別讓accept()成為原子操作，避免被多個程序都呼叫了。

【採用方案】     多方考量，最後選擇參考lighttpd的Watcher/Workers模型，實現了我需要的那款多程序epoll程式，核心流程如下：

1. 主程序先監聽埠， listen_fd = socket(...); ，setsockopt(listen_fd, SOL_SOCKET, SO_REUSEADDR,...)，setnonblocking(listen_fd)，listen(listen_fd,...)。
2. 開始fork()，到達子程序數上限（建議根據伺服器實際的CPU核數來配置）後，主程序變成一個Watcher，只做子程序維護和訊號處理等全域性性工作。
3. 每一個子程序（Worker）中，都建立屬於自己的epoll，epoll_fd = epoll_create(...);，接著將listen_fd加入epoll_fd中，然後進入大迴圈，epoll_wait()等待並處理事件。千萬注意，epoll_create()這一步一定要在fork()之後。
4. 大膽設想（未實現）：每個Worker程序採用多執行緒方式來提高大迴圈的socket fd處理速度，必要時考慮加入互斥鎖來做同步，但也擔心這樣子得不償失（程序+執行緒頻繁切換帶來的額外作業系統開銷），這一步尚未實現和測試，但看到nginx原始碼中貌似有此邏輯。
   

【小結】     縱觀現如今的Linux伺服器程式開發（無論是遊戲伺服器/WebServer伺服器/balabala各類應用伺服器），epoll可謂大行其道，當紅炸子雞一枚。它也確實是一個好東西，單程序時的事件處理能力就已經大大強於poll/select，難怪Nginx/Lighttpd等生力軍程式都那麼喜歡它。     但畢竟只有一個程序的話，晾著伺服器的多個CPU實在是罪過，為追求更高的機器利用率和更短的請求響應處理時間，還是折騰著搞出了多程序epoll。從新程式在線上伺服器上的表現看，效果也確實不錯 ，開心。。。     感謝諸多網友的帖子分享，現在新程式已經上線，小弟也將心得整理成這篇博文，希望能幫到有需要的童鞋。倉促成文，若有錯漏懇請指正，也請諸位不吝賜教給建議，灰常感謝！