高性能服务器架构思路「不仅是思路」

早期的一些网络聊天室服务，结合了多线程和多进程使用的例子。一开始程序会启动多个广播聊天的进程，每个进程都代表一个房间;每个用户连接到聊天室，就为他启动一个线程，这个线程会阻塞的读取用户的输入流。这种模型在使用阻塞API的环境下，非常简单，但也非常有效。

当我们在广泛使用多线程的时候，我们发现，尽管多线程有很多优点，但是依然会有明显的两个缺点：一个内存占用比较大且不太可控;第二个是多个线程对于用一个数据使用时，需要考虑复杂的“锁”问题。由于多线程是基于对一个函数调用的并行运行，这个函数里面可能会调用很多个子函数，每调用一层子函数，就会要在栈上占用新的内存，大量线程同时在运行的时候，就会同时存在大量的栈，这些栈加在一起，可能会形成很大的内存占用。并且，我们编写服务器端程序，往往希望资源占用尽量可控，而不是动态变化太大，因为你不知道什么时候会因为内存用完而当机，在多线程的程序中，由于程序运行的内容导致栈的伸缩幅度可能很大，有可能超出我们预期的内存占用，导致服务的故障。而对于内存的“锁”问题，一直是多线程中复杂的课题，很多多线程工具库，都推出了大量的“无锁”容器，或者“线程安全”的容器，并且还大量设计了很多协调线程运作的类库。但是这些复杂的工具，无疑都是证明了多线程对于内存使用上的问题。

同时排多条队就是并行

由于多线程还是有一定的缺点，所以很多程序员想到了一个釜底抽薪的方法：使用多线程往往是因为阻塞式API的存在，比如一个read()操作会一直停止当前线程，那么我们能不能让这些操作变成不阻塞呢?——selector/epoll就是Linux退出的非阻塞式API。如果我们使用了非阻塞的操作函数，那么我们也无需用多线程来并发的等待阻塞结果。我们只需要用一个线程，循环的检查操作的状态，如果有结果就处理，无结果就继续循环。这种程序的结果往往会有一个大的死循环，称为主循环。在主循环体内，程序员可以安排每个操作事件、每个逻辑状态的处理逻辑。这样CPU既无需在多线程间切换，也无需处理复杂的并行数据锁的问题——因为只有一个线程在运行。这种就是被称为“并发”的方案。

服务员兼了点菜、上菜就是并发

实际上计算机底层早就有使用并发的策略，我们知道计算机对于外部设备(比如磁盘、网卡、显卡、声卡、键盘、鼠标)，都使用了一种叫“中断”的技术，早期的电脑使用者可能还被要求配置IRQ号。这个中断技术的特点，就是CPU不会阻塞的一直停在等待外部设备数据的状态，而是外部数据准备好后，给CPU发一个“中断信号”，让CPU转去处理这些数据。非阻塞的编程实际上也是类似这种行为，CPU不会一直阻塞的等待某些I/O的API调用，而是先处理其他逻辑，然后每次主循环去主动检查一下这些I/O操作的状态。

多线程和异步的例子，最著名就是Web服务器领域的Apache和Nginx的模型。Apache是多进程/多线程模型的，它会在启动的时候启动一批进程，作为进程池，当用户请求到来的时候，从进程池中分配处理进程给具体的用户请求，这样可以节省多进程/线程的创建和销毁开销，但是如果同时有大量的请求过来，还是需要消耗比较高的进程/线程切换。而Nginx则是采用epoll技术，这种非阻塞的做法，可以让一个进程同时处理大量的并发请求，而无需反复切换。对于大量的用户访问场景下，apache会存在大量的进程，而nginx则可以仅用有限的进程(比如按CPU核心数来启动)，这样就会比apache节省了不少“进程切换”的消耗，所以其并发性能会更好。

Nginx的固定多进程，一个进程异步处理多个客户端

Apache的多态多进程，一个进程处理一个客户

在现代服务器端软件中，nginx这种模型的运维管理会更简单，性能消耗也会稍微更小一点，所以成为最流行的进程架构。但是这种好处，会付出一些另外的代价：非阻塞代码在编程的复杂度变大。

分布式编程复杂度

（编辑：威海站长网）

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