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一、基础知识
1、一个主机的端口号为所有过程所共享，但普通用户过程绑定 bind 不了一些非凡端口号如 20、80 等。
多个过程不能同时监听 listen 同一个端口，会失败。当然父过程能够先 listen 而后 fork 多个子过程，多个子过程都能够 accept 这个 sock，即争夺式响应（惊群效应）。
关注 4 元组是否能惟一确定一个连贯？
2、每个过程都有本人的文件描述符（包含 file fd, socket fd, timer fd, event fd, signal fd），个别是 1024，能够通过 ulimit -n 设置，但所有过程关上的文件描述符总数有下限，跟主机的内存无关。
3、一个过程内的所有线程共享过程的文件描述符。
二、并发服务器计划：
1、循环式 / 迭代式 (iterative) 服务器
无奈充分利用多核 CPU，不适宜执行工夫较长的服务，即实用于短连贯。如果是长连贯则须要在 read/write 之间循环，那么只能服务一个客户端。
2、并发式 (concurrent) 服务器
one connection per process/one connection per thread
适宜执行工夫比拟长的服务
one connection per process : 主过程每次 fork 之后要敞开 connfd，子过程要敞开 listenfd
one connection per thread : 主线程每次 accept 回来就创立一个子线程服务，因为线程共享文件描述符，故不必敞开。
3、prefork or pre threaded（容易产生“惊群”景象，即多个子过程都处于 accept 状态）
4、反应式 (reactive) 服务器 (reactor 模式)（select/poll/epoll）
并发解决多个申请，实际上是在一个线程中实现。无奈充分利用多核 CPU
不适宜执行工夫比拟长的服务，所以为了让客户感觉是在“并发”解决而不是“循环”解决，每个申请必须在绝对较短时间内执行。
5、reactor + thread per request（过渡计划）
6、reactor + worker thread（过渡计划）
7、reactor + thread pool（能适应密集计算）
muduo 库中的 /example/suduku/ 中有这样一个例子，因为数独求解是计算密集型工作。
在实践中为了 reactor 能疾速回到事件循环去响应申请，常常将读到的数据 put 到一个环形内存队列（个别内存 or 共享内存），而 thread pool 的线程则从中读取进行数据计算。
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8、multiple reactors（能适应更大的突发 I /O）
reactors in threads（one loop per thread）
reactors in processes
一般来说一个 subReactor 实用于一个千兆网口
9、multiple reactors + thread pool（one loop per thread + threadpool）（突发 I / O 与密集计算）
subReactor 能够有多个，但 threadpool 只有一个。
10、proactor 服务器(proactor 模式，基于异步 I /O)
实践上 proactor 比 reactor 效率要高一些
异步 I / O 可能让 I / O 操作与计算重叠。充分利用 DMA 个性。
Linux 异步 IO
glibc aio（aio_*），有 bug
kernel native aio（io_*），也不完满。目前仅反对 O_DIRECT 形式来对磁盘读写，跳过零碎缓存。要自已实现缓存，难度不小。
boost asio 实现的 proactor，实际上不是真正意义上的异步 I /O，底层是用 epoll 来实现的，模仿异步 I / O 的。
常见并发服务器计划比拟：
三、一些常见问题
1、Linux 能同时启动多少个线程？
对于 32-bit Linux，一个过程的地址空间是 4G，其中用户态能拜访 3G 左右，而一个线程的默认栈 (stack) 大小是 8M，心算可知，一个过程大概最多能同时启动 350 个线程左右。
2、多线程能进步并发度吗？
如果指的是“并发连接数”，不能。
如果单纯采纳 thread per connection 的模型，那么并发连接数大概 350，这远远低于基于事件的单线程程序所能轻松达到的并发连接数（几千上万，甚至几万）。所谓“基于事件”，指的是用 IO multiplexing event loop 的编程模型，又称 Reactor 模式。
3、多线程能进步吞吐量吗？
对于计算密集型服务，不能。
如果要在一个 8 核的机器上压缩 100 个 1G 的文本文件，每个 core 的解决能力为 200MB/s，那么“每次起 8 个过程，一个过程压缩一个文件”与“只启动一个过程（8 个线程并发压缩一个文件）”，这两种形式总耗时相当，然而第二种形式能较快的拿到第一个压缩完的文件。
4、多线程能进步响应工夫吗？
能够。参考问题 3
5、多线程程序日志库要求
线程平安，即多个线程能够并发写日志，两个线程的日志音讯不会呈现交错。
用一个全局的 mutex 爱护 IO
每个线程独自写一个日志文件
前者造成全副线程抢占一个锁（串行写入）
后者有可能让业务线程阻塞在写磁盘操作上。（磁盘 IO 工夫比拟长）
解决办法：用一个 logging 线程负责收集日志音讯，并写入日志文件，其余业务线程只管往这个“日志线程”发送日志音讯（如通过 BlockingQueue 提供接口），这称为“异步日志”，也是一个经典的生产者消费者模型。
6、线程池大小的抉择
如果池中执行工作时，密集计算所占工夫比重为 P（0<P<=1)，而零碎一共有 C 个 CPU，为了让 C 个 CPU 跑满而不过载，线程池大小的教训公式 T =C/P，即 T *P=C（让 CPU 刚好跑满）
假如 C =8，P=1.0，线程池的工作齐全密集计算，只有 8 个流动线程就能让 CPU 饱和
假如 C =8，P=0.5，线程池的工作有一半是计算，一半是 IO，那么 T =16，也就是 16 个“50% 忙碌的线程”能让 8 个 CPU 忙个不停。
7、线程分类
I/ O 线程（这里特指网络 I /O）
计算线程
第三方库所用线程，如 logging, 又比方 database
