C10K问题，单机1万个并发连接问题。高并发的网络编程需要知道的一个概念，我了解到这个概念也比较晚。

           记录一下，原文连接是：http://www.52im.net/thread-566-1-1.html。   我按照自己的理解只截取部分的内容。

 

     单台服务器并发TCP连接数到底可以有多少

         在linux下编写网络服务器程序的朋友肯定都知道每一个tcp连接都要占一个文件描述符，一旦这个文件描述符使用完了，新的连接到来返回给我们的错误是“Socket/File:Can't open so many files”。

　　 这时你需要明白操作系统对可以打开的最大文件数的限制。

        ulimit -n 输出 1024，说明对于一个进程而言最多只能打开1024个文件。 修改/etc/security/limits.conf改变最大句柄数的限制。    

        * soft nofile 204800  
        * hard nofile 204800

　　 如何标识一个TCP连接：
　　系统用一个4四元组来唯一标识一个TCP连接：{local ip, local port,remote ip,remote port}。好吧，我们拿出《UNIX网络编程：卷一》第四章中对accept的讲解来看看概念性的东西，第二个参数cliaddr代表了客户端的ip地址和端口号。而我们作为服务端实际只使用了bind时这一个端口，说明端口号65535并不是并发量的限制。

　　server最大tcp连接数：
　　server通常固定在某个本地端口上监听，等待client的连接请求。不考虑地址重用（unix的SO_REUSEADDR选项）的情况下，即使server端有多个ip，本地监听端口也是独占的，因此server端tcp连接4元组中只有remote ip（也就是client ip）和remote port（客户端port）是可变的，因此最大tcp连接为客户端ip数×客户端port数，对IPV4，不考虑ip地址分类等因素，最大tcp连接数约为2的32次方（ip数）×2的16次方（port数），也就是server端单机最大tcp连接数约为2的48次方。

    上一个10年，著名的C10K并发连接问题

　　最初的服务器都是基于进程/线程模型的，新到来一个TCP连接，就需要分配1个进程（或者线程）。而进程又是操作系统最昂贵的资源，一台机器无法创建很多进程。如果是C10K就要创建1万个进程，那么单机而言操作系统是无法承受的（往往出现效率低下甚至完全瘫痪）。如果是采用分布式系统，维持1亿用户在线需要10万台服务器，成本巨大，也只有Facebook、Google、雅虎等巨头才有财力购买如此多的服务器。

　　C10K问题本质上是操作系统的问题。对于Web1.0/2.0时代的操作系统而言， 传统的同步阻塞I/O模型都是一样的，处理的方式都是requests per second，并发10K和100的区别关键在于CPU。

创建的进程线程多了，数据拷贝频繁（缓存I/O、内核将数据拷贝到用户进程空间、阻塞）， 进程/线程上下文切换消耗大， 导致操作系统崩溃，这就是C10K问题的本质！

　　可见，解决C10K问题的关键就是尽可能减少这些CPU等核心计算资源消耗，从而榨干单台服务器的性能，突破C10K问题所描述的瓶颈。

 　要解决这一问题，从纯网络编程技术角度看，主要思路有两个：

• 一个是对于每个连接处理分配一个独立的进程/线程；
• 另一个思路是用同一进程/线程来同时处理若干连接。

　　1思路一：每个进程/线程处理一个连接

　　这一思路最为直接。但是由于申请进程/线程会占用相当可观的系统资源，同时对于多进程/线程的管理会对系统造成压力，因此这种方案不具备良好的可扩展性。因此，这一思路在服务器资源还没有富裕到足够程度的时候，是不可行的。即便资源足够富裕，效率也不够高。总之，此思路技术实现会使得资源占用过多，可扩展性差。

　　2思路二：每个进程/线程同时处理多个连接（IO多路复用）

　　IO多路复用从技术实现上又分很多种，我们逐一来看看下述各种实现方式的优劣。

　　● 实现方式1：传统思路最简单的方法是循环挨个处理各个连接，每个连接对应一个 socket，当所有 socket 都有数据的时候，这种方法是可行的。但是当应用读取某个 socket 的文件数据不 ready 的时候，整个应用会阻塞在这里等待该文件句柄，即使别的文件句柄 ready，也无法往下处理。

　　实现小结：直接循环处理多个连接。
　　问题归纳：任一文件句柄的不成功会阻塞住整个应用。

　　● 实现方式2：select要解决上面阻塞的问题，思路很简单，如果我在读取文件句柄之前，先查下它的状态，ready 了就进行处理，不 ready 就不进行处理，这不就解决了这个问题了嘛？于是有了 select 方案。用一个 fd_set 结构体来告诉内核同时监控多个文件句柄，当其中有文件句柄的状态发生指定变化（例如某句柄由不可用变为可用）或超时，则调用返回。之后应用可以使用 FD_ISSET 来逐个查看是哪个文件句柄的状态发生了变化。这样做，小规模的连接问题不大，但当连接数很多（文件句柄个数很多）的时候，逐个检查状态就很慢了。因此，select 往往存在管理的句柄上限（FD_SETSIZE）。同时，在使用上，因为只有一个字段记录关注和发生事件，每次调用之前要重新初始化 fd_set 结构体。

1	intselect(int nfds, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds, struct timeval *timeout);

 

　　实现小结：有连接请求抵达了再检查处理。

　　问题归纳：句柄上限+重复初始化+逐个排查所有文件句柄状态效率不高。

　　● 实现方式3：poll 主要解决 select 的前两个问题：通过一个 pollfd 数组向内核传递需要关注的事件消除文件句柄上限，同时使用不同字段分别标注关注事件和发生事件，来避免重复初始化。实现小结：设计新的数据结构提供使用效率。问题归纳：逐个排查所有文件句柄状态效率不高。

　　● 实现方式4：epoll既然逐个排查所有文件句柄状态效率不高，很自然的，如果调用返回的时候只给应用提供发生了状态变化（很可能是数据 ready）的文件句柄，进行排查的效率不就高多了么。epoll 采用了这种设计，适用于大规模的应用场景。实验表明，当文件句柄数目超过 10 之后，epoll 性能将优于 select 和 poll；当文件句柄数目达到 10K 的时候，epoll 已经超过 select 和 poll 两个数量级。

　　实现小结：只返回状态变化的文件句柄。

　　问题归纳：依赖特定平台（Linux）。

　　因为Linux是互联网企业中使用率最高的操作系统，Epoll就成为C10K killer、高并发、高性能、异步非阻塞这些技术的代名词了。FreeBSD推出了kqueue，Linux推出了epoll，Windows推出了IOCP，Solaris推出了/dev/poll。这些操作系统提供的功能就是为了解决C10K问题。epoll技术的编程模型就是异步非阻塞回调，也可以叫做Reactor，事件驱动，事件轮循（EventLoop）。Nginx，libevent，node.js这些就是Epoll时代的产物。

　　● 实现方式5：由于epoll, kqueue, IOCP每个接口都有自己的特点，程序移植非常困难，于是需要对这些接口进行封装，以让它们易于使用和移植，其中libevent库就是其中之一。跨平台，封装底层平台的调用，提供统一的 API，但底层在不同平台上自动选择合适的调用。按照libevent的官方网站，libevent库提供了以下功能：当一个文件描述符的特定事件（如可读，可写或出错）发生了，或一个定时事件发生了，libevent就会自动执行用户指定的回调函数，来处理事件。目前，libevent已支持以下接口/dev/poll, kqueue, event ports, select, poll 和 epoll。Libevent的内部事件机制完全是基于所使用的接口的。因此libevent非常容易移植，也使它的扩展性非常容易。目前，libevent已在以下操作系统中编译通过：Linux，BSD，Mac OS X，Solaris和Windows。使用libevent库进行开发非常简单，也很容易在各种unix平台上移植。一个简单的使用libevent库的程序如下：