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网络编程原理：一个字符的互联网之旅_穿素白衫的少年的博客-CSDN博客

2021-03-22 - 数据 - 系统/程序/服务/网络 - 性能数据/性能指标收集_穿素白衫的少年的博客-CSDN博客

高性能 - 单服务器高性能模式[网络模型]及性能对比 - 学习/实践_穿素白衫的少年的博客-CSDN博客

计算机网络 - 网络I/O模型 - 学习/实践_穿素白衫的少年的博客-CSDN博客

https://blog.csdn.net/william_n/article/details/124629946

2.整理输出

一定要结合下面这篇文章以及其中的补充部分，思考汇总

高性能 - 单服务器高性能模式[网络模型]及性能对比 - 学习/实践_穿素白衫的少年的博客-CSDN博客

问题目录

1. 连接，请求，进程/线程之间的关系

以及连接分为半连接，就绪连接，活动连接。?

供信息汇总：

18 | 单服务器高性能模式：PPC与TPC-极客时间

网友-咬尾巴的蛇

很感谢分享，我想问下就是我开一个tomcat，支持tcp请求，然后什么都不做处理，同时有几百个请求是后面连接就进不来了吗，我是新手才开始架构这块，希望能帮忙解释下，非常感谢

作者回复: tomcat应该不是ppc的模式，如果你找一个ppc的服务器，连接满了后新的连接进不来，但旧的连接发送请求是没问题的

个人问题：

后面的连接进不来，是否会出现报错，是由服务端来决定如何处理的？TBD

MySQL似乎会报错： To many connections

确实是MySQL本身报错，还是由PDO扩展进行的报错？TBD

网友-互联网老辛

单台数据库服务器可以支撑多少并发？单台nginx 可以支撑多少呢

作者回复: nginx反向代理可以达到3万以上，具体需要根据业务和场景测试

个人补充问题：

请问，这个并发是指并发连接还是并发请求呢。
另外，关于连接超时，这个通常是由谁来做控制呢？

网友-熊猫酒仙

单方close和双方close应该是全双工与半双工的区别，连接仍然还存在的。 ppc/tpc比较适合系统中担当路由器或容器角色的部分，像nginx，甚至像mongodb集群也有router。感觉一些部署容器的线程池，应该属于tpc范畴！

作者回复: close是减少文件描述符引用计数，当socket的文件描述符引用计数为0时，操作系统底层会执行连接关闭操作，全双工和半双工是shutdown操作。路由器恰恰不适合ppc/tpc，nginx也不是这种模式

网友-盘尼西林

怎么理解常量连接海量请求。如果请求多的话，连接还会是常量么？

作者回复:

常量连接海量请求：100个连接，每个连接每秒发10000个请求，例如数据库

海量连接常量请求：100000个连接，每个连接每秒发1个请求，例如nginx

天外来客

主要考察连接数，因单机的fd 是有限的，可根据并发连接数考虑是否部署集群！

作者回复: fd不是关键，关键是进程或者线程数量太多，所占资源和上下文切换很耗费性能

网友-siwei

同一页面发起多次ajax请求是一个连接还是多个连接？

作者回复: ajax发的是HTTP请求，所以你要看你具体的HTTP协议版本是1.0还是1.1还是HTTP/2

个人补充：

持久连接在 HTTP/1.1 中是默认开启的，所以你不需要专门为了持久连接去 HTTP 请求头设置信息，如果你不想要采用持久连接，可以在 HTTP 请求头中加上Connection: close。目前浏览器中对于同一个域名，默认允许同时建立 6 个 TCP 持久连接。

极客时间，使用的http协议基本都是1.1 和 2.0，打开开发者工具，查看network就可以知道，另外，也可以看到很多请求走的是统一连接，从Connection ID就可以知道。

插入补充：

这里的连接是基于TCP传输协议，如果是UDP协议，没有连接的过程，而是直接传输数据，不保证可靠输出。具体要对比TCP与UDP的区别。

29 | HTTP/1：HTTP性能优化-极客时间

30｜HTTP/2：如何提升网络速度？-极客时间

31｜HTTP/3：甩掉TCP、TLS 的包袱，构建高效网络-极客时间

一段话总结

TBD

2. 网络模型有哪些？出现的原因？解决的问题？

计算机网络 - 网络I/O模型 - 学习/实践_穿素白衫的少年的博客-CSDN博客

18 | 单服务器高性能模式：PPC与TPC-极客时间

临时插入，供参考：

DFighting

看大家的评论，对aio、bio和nio讨论的比较多，我也来凑个数：请求到达服务器到最终处理完毕可以分为3个过程，接受请求+系统处理+结果返回，其中需要切换线程写作的是请求接受后，在系统处理这段时间，连接线程如何做： bio:阻塞调用等待系统处理完毕 nio:不阻塞调用，不断查询结果，其实从结果上来看依然是阻塞等待的一种，只不过是主动点 io复用：一个连接同时处理多个io请求，本质上还是阻塞，不过由多个线程同时阻塞等待转为一个线程阻塞，等待多个io调用结果 aio:连接请求和处理请求完全异步，连接交给系统处理以后，我就可以去处理下一个连接，等待系统处理结果完毕以后，发送消息或者信号异步发送结果返回其实从本质以上来看，阻塞和非阻塞这两种性能差异感觉不大，多路复用虽然也是阻塞但是它复用了阻塞线程，提高了性能。异步io才是真正实现了连接线程和系统处理线程的并发执行。以上是我自己的了解，如有不正确的地方，欢迎指正和探讨

作者回复: 异步io性能相比io复用没有明显优势，但操作系统设计比较复杂，目前来看：Linux上主流的是epoll io复用，windows上是IOCP的异步io

19 | 单服务器高性能模式：Reactor与Proactor-极客时间

最终 Reactor 模式有这三种典型的实现方案：

单 Reactor 单进程 / 线程。

单 Reactor 多线程。

多 Reactor 多进程 / 线程。

以上方案具体选择进程还是线程，更多地是和编程语言及平台相关。

例如，Java 语言一般使用线程（例如，Netty），C 语言使用进程和线程都可以。例如，Nginx 使用进程，Memcache 使用线程。

。。。

单 Reactor 单进程的方案在实践中应用场景不多，只适用于业务处理非常快速的场景，目前比较著名的开源软件中使用单 Reactor 单进程的是 Redis。

需要注意的是，C 语言编写系统的一般使用单 Reactor 单进程，因为没有必要在进程中再创建线程；而 Java 语言编写的一般使用单 Reactor 单线程，因为 Java 虚拟机是一个进程，虚拟机中有很多线程，业务线程只是其中的一个线程而已。

一段话总结：

TBD

3.?C10K

https://blog.csdn.net/william_n/article/details/124629946

一段话总结：

TBD

4. MySQL, Memcached, Redis, Apache,?Nginx，ES,??Kafka, RocketMQ, RabitMQ

是如何处理连接问题的，以及各自采用的网络模型是怎样的，考虑的原因，优缺点？ -- 待汇总为表格

临时插入：

18 | 单服务器高性能模式：PPC与TPC-极客时间

网友-Hanson

如果针对自内部系统，是否使用长链接性能损耗较低，毕竟频繁建链拆链性能损耗还是不小的，尤其是TLS的情况下

作者回复: 内部系统长连接多，例如各种中间件，数据库.

网友-馒头

理论上可以理解，如果有实际场景分析配合一起讲解就完美啦

作者回复: 可以看看apache服务器不同运行模式

19 | 单服务器高性能模式：Reactor与Proactor-极客时间

单 Reactor 单进程的方案在实践中应用场景不多，只适用于业务处理非常快速的场景，目前比较著名的开源软件中使用单 Reactor 单进程的是 Redis。

prethread确实可以，mysql就是这种模式

目前著名的开源系统 Nginx 采用的是多 Reactor 多进程，采用多 Reactor 多线程的实现有 Memcache 和 Netty。

我多说一句，Nginx 采用的是多 Reactor 多进程的模式，但方案与标准的多 Reactor 多进程有差异。具体差异表现为主进程中仅仅创建了监听端口，并没有创建 mainReactor 来“accept”连接，而是由子进程的 Reactor 来“accept”连接，通过锁来控制一次只有一个子进程进行“accept”，子进程“accept”新连接后就放到自己的 Reactor 进行处理，不会再分配给其他子进程，更多细节请查阅相关资料或阅读 Nginx 源码。

产品/组件	网络IO模型	优点	缺点	补充
MySQL	prethread
Memcached	多Reactor 多线程
Redis	单Reactor 单线程			因为基于内存操作，单次操作非常快，这作为前提，才可以使用这种方式，否则很难达到高性能。
Apache
Nginx	多Reactor 多进程			Nginx 采用的是多 Reactor 多进程的模式，但方案与标准的多 Reactor 多进程有差异。具体差异表现为主进程中仅仅创建了监听端口，并没有创建 mainReactor 来“accept”连接，而是由子进程的 Reactor 来“accept”连接，通过锁来控制一次只有一个子进程进行“accept”，子进程“accept”新连接后就放到自己的 Reactor 进行处理，不会再分配给其他子进程，更多细节请查阅相关资料或阅读 Nginx 源码。
ES
Kafka
RocketMQ
RabitMQ