pool"), NGX_MAIN_CONF|NGX_DIRECT_CONF|NGX_CONF_TAKE23, ngx_thread_pool, 0, 0, NULL }, ngx_null_command }; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. ngx_thread_pool 调用位置,关键代码如下 ngx_cycle_t * ngx_init_cycle(ngx
static char * ngx_thread_pool(ngx_conf_t *cf, ngx_command_t *cmd, void *conf) { ngx_str_t *value; ngx_uint_t i; ngx_thread_pool_t *tp; value = cf->args->elts; //根据thread_pool配置中的name作为线程池的唯一标识(如果重名,只有第一个有效) //申请ngx_thread_pool_t结构保存线程...
thread pool "NAME" queue overflow: N tasks waiting 这个错误表示这个线程池消费小于生产,所以可以增加队列长度,如果调整无效,说明系统达到了瓶颈。 另外,我们可以调整线程相关的参数,例如对不同场景,可以提供独立的线程池。 http { thread_pool one threads=128 max_queue=0; thread_pool two threads=32; server...
在Nginx启动的时候,首先会调用ngx_thread_pool_init_worker()函数来初始化线程池。ngx_thread_pool_init_worker()函数最终会调用ngx_thread_pool_init(),源码如下: static ngx_int_t ngx_thread_pool_init(ngx_thread_pool_t *tp, ngx_log_t *log, ngx_pool_t *pool) { ... for (n = 0; n < t...
主线程通过ngx_thread_task_post()函数向任务队列中添加一个任务,代码如下: ngx_int_tngx_thread_task_post(ngx_thread_pool_t*tp,ngx_thread_task_t*task){...if(ngx_thread_mutex_lock(&tp->mtx,tp->log)!=NGX_OK){returnNGX_ERROR;}// 通知线程池有任务需要处理 if (ngx_thread_con...
{ ngx_string("thread_pool"), ngx_thread_pool_create_conf, ngx_thread_pool_init_...
static void * ngx_thread_pool_create_conf(ngx_cycle_t *cycle) { ngx_thread_pool_conf_t *tcf; //从cycle->pool指向的内存池中申请一块内存 tcf = ngx_pcalloc(cycle->pool, sizeof(ngx_thread_pool_conf_t)); if (tcf == NULL) { ...
thread pool "NAME" queue overflow: N tasks waiting 这个错误表示这个线程池消费小于生产,所以可以增加队列长度,如果调整无效,说明系统达到了瓶颈。 另外,我们可以调整线程相关的参数,例如对不同场景,可以提供独立的线程池。 http { thread_pool one threads=128 max_queue=0; thread_pool two threads=32; server...
thread pool "NAME" queue overflow: N tasks waiting 错误输出意味着线程处理作业的速度有可能低于任务入队的速度了。你可以尝试增加队列的最大值,但是如果这无济于事,那么这说明你的系统没有能力处理如此多的请求了。 正如你已经注意到的,你可以使用thread_pool指令,配置线程的数量、队列的最大值,以及线程池的名...
当线程池中所有的线程都处于busy状态,那么新的task请求将会加入到等待队列。我们可以在thread_pool中使用max_queue参数来指定队列的大小,默认队列大小为65536,当队列已满后续的请求将会抛出error。 END nginx官方宣称使用多线程模式,在aio读取文件场景下,性能有9倍的提升,但我还是对这个测试具有一定怀疑态度。