共计 1885 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。
本章钻研对象：分布式计算的网络应用程序，基本功能能够被简略演绎为“收到数据，算一算，收回去”
单线程服务器
最罕用的为“non-blocking IO + IO multiplexing”, 即 Reactor 模式，例如
- lighttpd
- Nginx
- libevent
- Java NIO
- Twisted(Python)
此外还有 ASIO 应用的 Proactor 模式
Reactor
构造
- 事件循环（Event-loop)
- 应用 epoll 进入阻塞监听事件，依照事件类型调用 hanlder
特点
须要非阻塞编程，回调函数必须是非阻塞的，只能在 epoll 处阻塞
- 这导致容易割裂业务逻辑，不容易了解与保护
实用于 IO 密集型
- 计算太多也会阻塞
- 尽管单线程模型不须要思考同步问题，但不能很好的利用多核，而如果同时应用多个过程，则势必会波及到同步问题
多线程服务器
- 阻塞 + 每个申请新建一个线程
- 阻塞 + 线程池
- 非阻塞 + IO multiplexing 也即作者所称的“non-blocking IO + one loop per thread”
- Leader/Follower 等高级模式
One loop per thread
益处
- 线程数目固定
- 不便地在线程间调配负载
- IO 事件产生的线程是固定的，一个连贯会被注册到某个线程的 loop 中，并始终由这个线程负责，同一个 TCP 连贯不必思考并发
但多线程的 loop 相比单线程的 loop 的要求变高，即须要做到线程平安，重要的问题是“如何容许一个线程往另一个线程的 loop 里塞货色？”
线程池
- 实用计算工作较多的状况，重要的基础设施是 BlockingQueue 实现的工作队列或生产者消费者队列
- 把计算工作或待计算数据调配给线程池中的线程
过程间通信只用 TCP
其余 IPC 办法: pipe，FIFO，音讯队列，共享内存，信号
TCP 的益处：跨主机，伸缩性，双向，无负作用，可记录，可重现，容易定位故障
多线程服务器的实用场合
解决并发连贯的两种形式
Go goroutine，python gevent 等的语言提供的 用户态线程，由语言的 runtime 自行调度
- 便宜，能够大量创立
- 通常配合“看起来是阻塞的 IO”，这里指对于用户态的调度器阻塞，而不是对于操作系统阻塞，否则用户态多线程无奈成立
内核级线程 配合 Reactor 模式，例如 libevent，muduo，Netty
- 数量与 CPU 数目相当
- 非阻塞 IO
因为 C ++ 并没有第一类的工具，所以本书只思考第二类
model 剖析
- 单过程 + 单线程：没有伸缩性
- 单过程 + 多线程
多过程 + 单线程
- 复制多份单线程的过程，应用多个 TCP port 提供服务
- 主过程 +worker 过程
- 多过程 + 多线程：汇集了 2 和 3 的毛病
单线程
- 须要 fork 的时候
- 须要限度程序 CPU 占用率的时候
- 单线程的 Reactor 的次要毛病是响应工夫慢，多线程改善这一点
多线程
- IO 吞吐（网络 / 磁盘）是瓶颈时，多线程不会减少吞吐，这时候单线程 + 单过程就够了
- CPU 算力是瓶颈时，多线程不会减少吞吐，这时候单线程 + 多过程更适合也更简略
- 比照多过程
8 外围，压缩 100 个文件
多过程：每个过程压缩 1 个文件
多线程：每个文件用 8 个线程并行压缩
总耗时雷同，因为 CPU 都是满载的，然而后者能更快拿到第一个压缩完的文件，这体现了多线程的低提早
但实际上，线程间算法的并行度很难达到 100%，所以：同一个工作，多线程 或者 会比多过程吞吐量降落一点，但 肯定 能够带来响应工夫的晋升。
多线程的益处在于
- 能 进步响应速度，让 IO 和计算重叠
- 相比过程每次切换都使 CPU Cache 生效，线程间切换老本小，因而实用于“工作集”比拟大的状况
- 宰割事务，将 IO 线程、计算线程和第三方库（例如 logging）线程离开
多线程应用 BlockingQueue 在过程间传递数据
- 计算操作：一个 IO 线程，8 个计算线程（线程池），IO 线程向 BlockingQueue 中增加数据，计算线程收到唤醒后开始计算
写操作：一个独自的 logging 线程，通过一个或多个 BlockingQueue 对外提供接口，别的线程把日志写入 Queue 中即可，不须要期待，这样升高了服务线程的响应工夫
- 留神，读操作并不能利用多线程的便利性，因为无论如何都须要等到后果之后能力持续进行
线程池
- 当计算在每次响应申请中占比比拟高时（20% 以上）适宜
- 能简化编程；防止实时创立线程的开销；加重 IO 线程的累赘（IO 线程进行计算的话，就不能相应 IO 了，会导致响应速度变差）
- 线程池的大小须要阻抗匹配，例如 8 核 CPU，每个计算工作线程的密集计算所占工夫比重为 50%，那么 16 个线程就能跑满全副 CPU，线程池太小，会不能高效利用硬件，太大会导致额定的线程切换和内存开销
多线程不能缩小工作量，而是一种兼顾的思路让工作提前完结。
正文完
