似乎有人不知道nodejs是支持多核的？v0.10 Cluster可以搭建nodejs多核服务。v0.12重写了Cluster，据说提升了非常大的性能。
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个CPU、多台服务器来分担负载，这就是所
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个 CPU、多台服务器来分担负载，这就是所谓分布的策略。分布式的服务器概念很简单，但是实现起来却比较复杂。因为我们写的程序，往往都是以一个 CPU，一块内存为基础来设计的，所以要让多个程序同时运行，并且协调运作，这需要更多的底层工作。
服务器设计技术有很多，按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。 1 循环服务器与并发服务器模型 在网络程序里面，一般来说都是许多客户对应一个服务器，为了处理客户的请求，对服务端的程序就提出了特殊的要求。 目前最常用的服务器模型有： ·循环服务器：服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求 ·并发服务器：服务器在同一时刻可以响应多个客户端的请求 1.1 UDP循环服务器的实现方法： UDP循环服务器每次从套接字上读取一个客户端的请求->处理->然后将结果返回给客户机
为了说明白为什么引入线程这个概念，我们将线程和进程进行一个对比，这个问题就很清晰明了了。
并发IO问题一直是后端编程中的技术挑战，从最早的同步阻塞Fork进程，到多进程/多线程，到现在的异步IO、协程。PHP程序员因为有强大的LAMP框架，对底层方面的知识知之甚少，本文目的就是详细介绍PHP进行并发IO编程的各种尝试，最后再介绍Swoole的使用，深入浅出全面理解并发IO问题。
原文出处： 韩天峰（@韩天峰-Rango） 并 发IO问题一直是后端编程中的技术挑战，从最早的同步阻塞Fork进程，到多进程/多线程，到现在的异步IO、协程。PHP程序员因为有强大的LAMP框架，对底层方面的知识知之甚少，本文目的就是详细介绍PHP进行并发IO编程的各种尝试，最后再介绍Swoole的使用，深入浅出全面理解并发IO问题。 多进程/多线程同步阻塞 最早的服务器端程序都是通过多进程、多线程来解决并发IO的问题。进程模型出现的最早，从Unix系统诞生就开始有了进程的概念。最早的服务器端程序一般都是
多进程并发即运行多个独立的程序，优势在于并发处理的任务都由操作系统管理，不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便；
并且它们会共享相同的上下文。当其他线程运行时，它可以被抢占（中断）和临时挂起（也称为睡眠） ；
IBM有个家伙做了个测试，发现切换线程context的时候，windows比linux快一倍多。进出最快的锁（windows2k的 critical section和linux的pthread_mutex），windows比linux的要快五倍左右。当然这并不是说linux不好，而且在经过实际编程之后，综合来看我觉得linux更适合做high performance server，不过在多线程这个具体的领域内，linux还是稍逊windows一点。这应该是情有可原的，毕竟unix家族都是从多进程过来的，而 windows从头就是多线程的。
首先要实现多任务，我们需要设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务。因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Wroker。
. 经典的服务器结构概述（中） 今天将和大家详细探讨分服模型，本文结构如下： 1模型描述 分服模型是游戏服务器中最典型，也是历久最悠久的模型。其特征是游戏服务器是一个个单独的世界。每个服务器的帐号是独
昨天和一个前同事聊天，各种吐槽PHP，吐槽Swoole，他认为PHP到处是坑，PHP局限很大。PHP+Swoole不适合做高并发服务器，C+Swoole才是最好的方案。C++有各种数据结构，C++可以开线程，C++可以共享对象。看来有必要好好得说明一下了。
上一篇我们介绍了Nginx的是适用场景。今天我们来介绍一下Nginx的进程结构模型。
作为老牌服务器，Apache仍在不断地发展，就目前来说，它一共有三种稳定的MPM（Multi-Processing Module，多进程处理模块）。它们分别是 prefork、worker 和 event 。
单进程单线程：一个人在一个桌子上吃菜。 单进程多线程：多个人在同一个桌子上一起吃菜。 多进程单线程：多个人每个人在自己的桌子上吃菜。
分布式系统是由多个节点组成的系统，每个节点就是个计算机机器，用户访问网站感知不到是多个机器组成的系统。当用户访问某个网站的时候,给浏览器发出一个请求，背后是一个大型分布式系统为我们提供服务，有的提供存储数据，有的提供计算，有的负责处理请求，最终他们相互调节把数据返回给浏览器。
Apache 是一个非常成熟的Web服务器，工作模式也在不断优化 现在 Apache 已经有了 3 个核心工作模式，看下他们各自的工作方式是什么样的 （1）prefork MPM，多进程工作模式 先生成主进程，完成基础的初始化工作，然后，通过fork预先产生一批的子进程（子进程会复制父进程的内存空间，不需要再做基础的初始化工作），然后等待服务 之所以预先生成，是为了减少频繁创建和销毁进程的开销 多进程的好处，是进程之间的内存数据不会相互干扰，同时，某个进程异常终止也不会影响其他进程。但是，就内存而言，每个子
并发 两个或者更多的任务（独立的活动）同时发生（进行）：一个程序同时执行多个独立的任务。 以往计算机，单核cpu（中央处理器）—— 某一个时刻只能执行一个任务：由操作系统调度，每秒钟进行多次所谓的“任务切换”。 并发的假象（不是真正的并发），这种切换（上下文切换）是要有时间开销的。 比如操作系统要保存你切换时的各种状态，执行进度等信息，都需要时间，一会切换回来的时候要复原这些信息。 硬件发展，出现了多处理器计算机：用于服务器和高性能计算领域。 台式机：在一块芯片上有多核（多个）cpu：双核，4核，8核
年底这段时间一直在研究苹果的APNS（英文全称：Apple Push Notification Service）服务，进行了很多尝试，积累了一些经验。写出来总结一下，有不对的地方欢迎指正。
如今 Twemproxy 凭借其高性能的优势, 在很多互联网公司得到了广泛的应用，已经占据了不可动摇的地位，
在Python中，可以使用标准库中的threading模块实现多线程编程。具体步骤如下：
最近swoole在php中越来越知名,很多人说swoole给与了php的新生,有swoole的php可以和node js,go等语言抗衡,那么,我们从技术角度来说,swoole到底实现了什么,如果没有
Python 的多线程库 threading 在某些情况下确实是鸡肋的，这是因为 Python 的全局解释器锁（Global Interpreter Lock, GIL）导致了多线程的并发性能不能真正发挥出来。简单来说，这意味着在任何给定时刻只有一个线程能够真正地运行 Python 代码，这就限制了多线程的性能。
IO在计算机中指Input/Output，也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留，由CPU这个超快的计算核心来执行，涉及到数据交换的地方，通常是磁盘、网络等，就需要IO接口。
之前一直都用python的多线程库(比如threading)来写一些并发的代码，后来发现其实用这个方法写的程序其实并不是真正的并行(parrallel)计算，而只是利用单个CPU进行的并发(concurrency)计算。因此，多线程也仅仅只在处理一些被频繁阻塞的程序时才会有效率上的提升，比如网络爬虫里等待http返回等；而在CPU使用密集的程序里使用多线程反而会造成效率的下降。那么为什么python不把threading库设计成并发的线程呢？这是因为python本身有一个全局翻译锁，叫GIL(Global Interpreter Lock)，这个锁的目的是让当前的python解释器在同一时间只能执行一条语句，从而保证程序的正确运行，这也就导致了一个python解释器只能并发处理而不能并行处理。那么，如果想并行的执行代码，显然需要开启多个python解释器，这也就不是多线程，而是多进程了，因此python在多线程库里并不支持多核处理，而是在多进程库(multiprocessing)里支持多核处理。
本文介绍了多进程模型在游戏服务器端开发中的实践，重点讲解了如何利用多进程模型实现游戏服务器的负载均衡、服务状态管理、无缝扩展和容灾备份等方面的技术和实现方式。
大家所熟悉的性能测试工具有Loadrunner、JMeter，以及其他小众一些的工具，如Locust、Ngrinder、Gatling等等，那么你们知道这些工具有什么不同吗？为什么有的工具能模拟数千上几万的并发，有的工具单机只能模拟一两千的并发，这其中的原因是什么呢？那么这节课我就来告诉大家，你所不了解性能测试工具的一面：并发模式。
swoole是面向生产环境的 PHP 异步网络通信引擎，使用 c/c++ 编写，提供了 PHP 语言的异步多线程服务器，异步 TCP/UDP 网络客户端，异步 MySQL，异步 Redis，数据库连接池，AsyncTask，消息队列，毫秒定时器，异步文件读写，异步DNS查询等功能。swoole还内置了Http/WebSocket服务器端/客户端、Http2.0服务器端。
相当于短链接，当accept之后，就开始数据的接收和数据的发送，不接受新的连接，即一个server，一个client
有一天，java遇到了python兄弟，调侃道：“我听一位刚学python的老伙计道，你这并发包很不好用呀。” “怎么不好用了，我有Threading模块，只要创建一个Thread实例，调用start()就可以了，而且我的线程是真正的Posix Thread，这可是操作系统级的呀。”python道。 java道：“这年头，许多语言用的都是内核线程，谁还用模拟线程，用户线程呀，你这个特性也没什么起眼的，你多线程最致命的一点就是没法使用多核优势，在四核，八核的的cpu下多线程跑，依然只用了一核，白白浪费了
模块化结构的思想是一个很久的概念，但也正是成熟的思想造就了Nginx的巨大优越性。
了解关于cgi、fastCGI、php-cgi、php-fpm的概念更能加深理解。 下面是我查阅大量资料后整理的关系图供大家参考，也欢迎留言一起讨论
在服务器端程序开发领域，性能问题一直是备受关注的重点。业界有大量的框架、组件、类库都是以性能为卖点而广为人知。然而，服务器端程序在性能问题上应该有何种基本思路，这个却很少被这些项目的文档提及。本文正式希望介绍服务器端解决性能问题的基本策略和经典实践，并分为几个部分来说明：
上面的代码开启了5个子进程去执行函数，我们可以观察结果，是同时打印的，这里实现了真正的并行操作，就是多个CPU同时执行任务。我们知道进程是python中最小的资源分配单元，也就是进程中间的数据，内存是不共享的，每启动一个进程，都要独立分配资源和拷贝访问的数据，所以进程的启动和销毁的代价是比较大了，所以在实际中使用多进程，要根据服务器的配置来设定。
因为nginx具备优秀的静态内容处理能力，然后将动态内容转发给uWSGI服务器，这样可以达到很好的客户端响应。支持的并发量更高，方便管理多进程，发挥多核的优势，提升性能。这时候nginx和uWSGI之间的沟通就要用到uwsgi协议。
PHP两种运行模式是WEB模式、CLI模式。无论哪种模式，PHP工作原理都是一样的，作为一种SAPI运行。
那么我们为什么需要并发编程呢？举个简单的例子，如果你想开发一个界面应用程序，这个程序需要若干个存有100万个数据的CSV文件进行处理，然后将处理完的数据写入到另外的文件，那么这个程序的任务就可以分为三个小部分：导入CSV文件，处理数据，写出数据，界面显示进度（导入/写出），如果不使用并发，那么需要先等所有的CSV文件导入后，然后处理数据，再处理数据的同时更新数据处理的进度，然后处理下一个数据之前需要等待当前数据写入到文件，这样的话，在处理一个任务的时候，另外的任务会处于“僵死”的状态。比如处理数据的时候，界面上的按钮将无法使用，点击界面上控件的时候，数据将无法被处理。
Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。这个进程对象的方法和线程对象的方法差不多也有start(), run(), join()等方法，其中有一个方法不同Thread线程对象中的守护线程方法是setDeamon，而Process进程对象的守护进程是通过设置daemon属性来完成的。
GIL（global interpreter lock），全局解释器锁，是很多编程语言实现中都具有的特性，由于它的存在，解释器无法实现真正的并发。它也是 Python 中经常讨论的话题之一。
观察了周围，工作了几年，大部分人都是埋着头拉车，而不愿去抬头思考一下，思考spring为什么能够管理那么多的javabean，思考Tomcat为什么能够把用户的请求转发给java类，这些都是怎么做到的。
一般人理解 Node 是单线程的，所以 Node 启动后线程数应该为 1，我们做实验看一下。
根据我们之前的一贯思路，对于一个工具来说都有一定边界和基础，然而软件或者数学都是基于一定的边界的，这些边界条件的变化也会对结果产生一定的影响，但是本质上没有改变。作者将这种重要的点叫做边界。边界的改变会对结果有很大的影响，但不改变主题，所以存在最优的边界条件。寻找最优的过程就是优化。
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很多同学都听说过，现代操作系统比如Mac OS X，UNIX，Linux，Windows等，都是支持“多任务”的操作系统。
2、2019年五月份到2020年五月份的市场份额变化（由此可以看出apache的市场份额占有率在降低，nginx在上升）
一直以来很少看到有多少人使用php的socket模块来做一些事情，大概大家都把它定位在脚本语言的范畴内吧，但是其实php的socket模块可以做很多事情，包括做ftplist,http post提交，smtp提交，组包并进行特殊报文的交互（如smpp协议），whois查询。这些都是比较常见的查询。
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