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C10K问题由来
互联网的基础是网络通信，早期的互联网可以说是一个小群体的集合。互联网还不够普及，用户也不多，一台服务器同时在线100个用户，在当时已经算是大型应用了，所以并不存在 C10K 的难题。互联网的爆发期是在www网站、浏览器出现后。早的互联网称之为Web1.0，大部分的使用场景是下载一个HTML页面，用户在浏览器中查看网页上的信息，这个时期也不存在C10K问题。
Web2.0时代到来后，就不同了。一方面是，互联网普及率大大提高了，用户群体几何倍增长。另一方面是，互联网不再是单纯地浏览www网页，逐渐开始进行交互，而且应用程序的逻辑也变得更复杂。从简单的表单提交，到即时通信和在线实时互动，C10K的问题才体现出来了。因为每一个用户都必须与服务器保持连接，才能进行实时数据交互。诸如Facebook这样的网站，同一时间的并发TCP连接很可能已经过亿。
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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CPU等核心资源消耗，从而榨干单台服务器的性能，突破C10K问题所描述的瓶颈。
三、C10K问题的解决方案探讨
从网络编程技术的角度来说，主要思路为：
为每个连接分配一个独立的线程/进程。
同一个线程/进程同时处理多个连接（IO多路复用）。
3.1 为每个连接分配一个独立的线程/进程
这一思路为直接。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。
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。
此思路技术实现会使得资源占用过多，可扩展性差，在实际应用中已被抛弃。
3.2 同一个线程/进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：循环逐个处理各个连接，每个连接对应一个 socket
循环逐个处理各个连接，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ready，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3：使用poll方法
poll 主要解决 select 的前两个问题：
1.通过一个 pollfd 数组，向内核传递需要关注的事件，以消除文件句柄上限。
2.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，提高使用效率。
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：使用epoll方法
既然“poll逐个排查所有文件句柄状态”效率不高，很自然的，在调用返回的时候，如果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，进行排查的效率就高很多。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高的操作系统，所以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。
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