libwebsockets 多线程环境下 pollfd 操作线程安全问题分析
背景介绍
libwebsockets 是一个轻量级的 C 语言 WebSocket 库,广泛应用于高性能网络通信场景。在实际生产环境中,开发者经常需要将其作为高并发客户端使用,这就涉及到多线程环境下的线程安全问题。
问题现象
在 libwebsockets 4.3.3 版本中,当多个线程同时对不同的 WebSocket 连接调用 lws_callback_on_writable 函数时,经过长时间的性能测试后,程序会在 _lws_change_pollfd 函数中的断言处崩溃:
assert(wsi->position_in_fds_table < (int)pt->fds_count);
问题根源分析
1. 文件描述符表操作机制
libwebsockets 使用一个文件描述符表(fds 数组)来管理所有连接。当删除一个连接时,会调用 __remove_wsi_socket_from_fds 函数,该函数会将待删除的元素与数组最后一个元素交换位置,然后删除最后一个元素。
2. 多线程竞争条件
问题发生在以下场景:
- 线程 A 正在为最新建立的连接调用
lws_callback_on_writable - 同时线程 B 正在销毁另一个连接
由于 fds 数组的交换操作不是原子性的,且 _lws_change_pollfd 函数中的断言检查没有适当的锁保护,导致在检查 position_in_fds_table 时可能遇到已经被交换或删除的元素,从而触发断言失败。
解决方案
1. 锁保护机制优化
通过分析代码,我们发现虽然 __remove_wsi_socket_from_fds 函数中已经有锁保护,但 _lws_change_pollfd 函数中的断言检查缺乏相应的锁保护。正确的做法是在访问共享数据结构前获取锁:
lws_pt_lock(pt, __func__);
assert(wsi->position_in_fds_table < (int)pt->fds_count);
/* 其他操作 */
lws_pt_unlock(pt);
2. 线程安全函数选择
虽然 libwebsockets 提供了线程安全的 lws_cancel_service_pt 函数,但直接使用 lws_callback_on_writable 在性能上更有优势。通过适当的锁保护,可以安全地使用后者。
性能考量
在优化后的代码中,我们需要注意:
- 锁的粒度要尽可能小,只在必要时持有锁
- 避免在锁保护区域内进行耗时操作
- 保持锁获取和释放的对称性
经过测试,优化后的代码在 500,000 次调用(平均每秒 10 次,每次调用持续时间约 110 秒)的性能测试中表现稳定。
最佳实践建议
- 在多线程环境中使用 libwebsockets 时,确保正确配置
LWS_MAX_SMP参数 - 对于高并发场景,考虑使用每个连接独立线程的架构
- 定期检查 libwebsockets 的更新,获取最新的线程安全修复
- 在性能关键路径上,优先使用直接操作而非间接通知机制
总结
libwebsockets 作为高性能 WebSocket 库,在多线程环境下需要特别注意共享数据结构的线程安全问题。通过对 _lws_change_pollfd 函数的锁保护优化,可以有效解决文件描述符表操作的竞争条件问题,同时保持良好的性能表现。开发者在使用时应当理解底层机制,合理设计线程模型,确保系统的稳定性和高性能。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0131
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00