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网络编程
信号驱动IO
询问时通过信号返回
有数据时发送信号给应用层
异步IO
询问和拷贝时都不阻塞
Windows:IOCP
LINUX:io_uring
如何区分同步IO和异步IO？
select/poll/epoll
都是同步IO，都是上层用户层程序进行拷贝，拷贝时，应用层依然会阻塞
区分点：
拷贝是由应用拷贝还是内核拷贝？应用拷贝必然要阻塞，所以是同步IO。
网络相关的问题
惊群效应
一般发生在多个进程同时阻塞等待一事件的时候，该事件的发生唤醒了多个进程，但只有一个进程获得“控制权”，造成大量因为无效唤醒产生的性能浪费。
Linux惊群效应详解（最详细的了吧）_羊群效应 惊群效应 ectd_sinat_35297665的博客-CSDN博客
c10k问题
服务器如何支持10k个并发连接？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）。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，那么就单机而言，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
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！
主流网络模型的介绍（涉及设计模式）
有哪些模型？
thread-based架构模型
Single-Reactor单线程模型
Single-Reactor多线程模型
Muti-Reactor多线程模型
Muti-Reactor多进程模型
Thread-based架构模型
每多一个client连接，就创建一个线程
每个线程独自完成读取、解码、处理、编程、发送回去，5个步骤
场景：
并发量不大的情况
缺点：
线程创建、销毁开销大
创建线程需要一定资源
线程切换需要资源
一个进程可以开启的线程数量有限
单Reactor单线程模型
单Reactor指的是什么？
一个Reactor就是一个epoll对象
步骤：
所有的client建立连接，处理业务逻辑都在一个线程里。
一个数据的处理时间会影响未处理数据的时间
缺点：
业务逻辑处理十分耗时，会大大降低IO处理效率，甚至会影响新的client的连接
单Reactor线程池模型
改进点：
把IO和业务逻辑处理进行剥离
单Reactor只用负责新client的连接，读和发送
引入线程池来处理业务逻辑。
不足：
当面临百万连接、高并发和大数据时，单Reactor处理不过来。
多Reactor多线程模型（和多线程模型）
改进：（主从结构）
（把新client的添加和 对client发来的读、写操作分离
mainReactor将负责新client的添加，引入子Reactor进行读、写操作
多进程VS多线程
资源分配：
主从之间涉及资源竞争时，多线程需要锁保证同步，多进程则需要进程间通信。
资源利用：
单进程多线程，资源利用率稍低
多个进程，资源利用更充分
编程难度：
单进程多线程比较容易，都在一个进程
多进程需要对进程间通信进行控制
各开源组件模型的选择
网络框架源码剖析
陈硕网络编程
简单的、非并发
TTCP：tcp性能测试工具
Round-trip：测试2台机器的时间差，，udp
x5J8tXj._6z2RdB
Netcat：网络编程的瑞士军刀
SLOW sink/sourse：慢速的收发的工具（从应用层模拟）
并发网络编程
SOCKS proxy server（中继2个tcp）
Sudoku solver
Simple memcached
Broadcasting to multiple TCP peers