Darling项目中的listen() backlog参数优化解析
2025-05-19 13:18:18作者:尤峻淳Whitney
在Darling项目的shellspawn模块中,存在一个关于socket监听队列长度的性能优化问题。本文将深入分析该问题的技术背景、产生原因以及解决方案。
问题背景
Darling是一个在Linux上运行macOS应用程序的兼容层,其shellspawn模块负责处理shell实例的生成。当用户尝试同时从多个终端启动darling shell实例时,部分实例会因无法连接到shellspawn.sock而失败。
技术分析
问题的根源在于socket监听队列的backlog参数设置不当。在shellspawn.c文件中,listen()系统调用的backlog参数被设置为1,这意味着:
- 操作系统只能为这个socket维护一个等待连接的队列
- 当多个连接请求同时到达时,超出队列容量的连接会被拒绝
- 在并发场景下,这种设置会导致连接失败率显著增加
Linux内核行为解析
Linux内核对于listen()的backlog参数有特定的处理机制:
- 实际生效的backlog值不会超过/proc/sys/net/core/somaxconn中的设置
- Linux 5.4及以后版本默认somaxconn为4096
- 更早版本的内核默认值为128
- 如果应用程序设置的backlog超过somaxconn,内核会自动将其限制为somaxconn值
解决方案
将backlog参数调整为较大的数值是合理的优化方案:
- 建议值至少设置为4096,与新版Linux默认somaxconn一致
- 更高的数值(如8192)也可考虑,内核会自动限制
- 这种调整不会带来额外的资源开销,因为内核会进行合理限制
技术影响
优化后的效果包括:
- 显著提高并发shell实例启动的成功率
- 更好地适应多用户/多终端同时工作的场景
- 系统资源使用仍保持在合理范围内
- 不会影响单用户场景下的性能表现
最佳实践建议
对于类似场景的开发建议:
- 网络服务应设置足够大的backlog以应对突发连接
- 考虑目标系统的默认somaxconn值进行合理设置
- 在性能关键应用中,可以通过调整somaxconn进一步优化
- 监控连接失败率指标,作为调整backlog的依据
通过这次优化,Darling项目在多shell实例并发场景下的稳定性和用户体验得到了显著提升。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146