在前文中讲述了Linux服务端TCP的某个链路变成CLOSE_WAIT状态，然后由于客户端已经关闭了（发送了RST标志的报文），那么服务端如果继续向这个链路中写入数据的话就会收到SIGPIPE信号而终止，这篇文章主要通过客户端进入CLOSE_WAIT后由于收到服务端产生的RST标志报文进入死循环的情况。注：RST表示复位，用来关闭异常的连接。
在上一篇文章里我们介绍了 tomcat io 主要包含那些 items，在这里我们主要介绍tomcat io 的基础-多路复用。tomcat 服务器(tomcat7以上)默认使用 java NIO 模型，NIO 不仅仅需要 java 语言上的支持，同时还离不开各种操作系统对于多路复用的支持(linux，windows，mac 等等)，所以 tomcat的NIO 是建立在操作系统基础之上的。
很多公司面试的时候都喜欢问为什么 Redis 那么快？这就得益于 Redis的 事件驱动模块 ，什么是 事件驱动 呢？通俗来说，事件驱动 指的是当某一事件发生触发某一处理过程。举个例子，当发生火灾时，就会触发消防队救火，在这个例子中，事件是发生火灾，而处理过程是消防队救火。而在 Redis 中的事件指的是客户端连接就绪（可接收或者可发送数据），所以当客户端连接就绪时，就会触发 Redis 的处理过程（调用某一个处理函数）去处理客户端连接。
上篇文章，介绍了Unix域的socket通信，并通过实例测试了TCP和UDP两种传输方式。本篇，在上篇例程的基础上，来学习epoll的多路复用功能，通过给服务端增加epoll监听功能，实现对多个客户端的数据进行接收。
最近笔者阅读并研究Redis源码，在Redis客户端与服务器端交互这个内容点上，需要参考网上一些文章，但是遗憾的是发现大部分文章都断断续续的非系统性的，不能给读者此交互流程的整体把握。所以这里我尝试，站在源码的角度，将Redis client/server 交互流程尽可能简单地展现给大家，同时也站在DBA的角度给出一些日常工作中注意事项。
Web服务器是一个基于Linux的简单的服务器程序，其主要功能是接收HTTP请求并发送HTTP响应，从而使客户端能够访问网站上的内容。本项目旨在使用C++语言，基于epoll模型实现一个简单的Web服务器。选择epoll模型是为了高效地处理大量并发连接。
原文链接：http://scotdoyle.com/python-epoll-howto.html
不同于传统的“一个进程处理一个客户端请求”的方式，IO复用可以让一个进程处理多个客户端的请求，更加节省资源。
java的nio是水平触发吗？在linux上，其实现是基于linux epoll的。所以首先我们要了解epoll。
前面学习了 Linux 的 IO 多路复用 select/poll/epoll 的实现原理，最近学习了下 Go 语言的 netpoll 网络轮询器，在学习的过程中，产生了下面这些疑问，相信对这块内容有所了解的同学都会比较关心：
本章节是用基本的Linux基本函数加上epoll调用编写一个完整的服务器和客户端例子，可在Linux上运行，客户端和服务端的功能如下:
今天给大家分享一篇万字长文《微言 Netty：百万并发基石上的 epoll 之剑》。
相信很多人知道石中剑这个典故，在此典故中，天命注定的亚瑟很容易的就拔出了这把石中剑，但是由于资历不被其他人认可，所以他颇费了一番周折才成为了真正意义上的英格兰全境之王，亚瑟王。
先抛出一个问题，基于此问题引出文章的主题：1999 年 Dan Kegel 在其个人站点提出了 C10K问题，首字母 C 是 Client 的缩写，C10K 即单机同时处理 1 万个连接的问题。C10K 表示处理 10000 个并发连接，注意这里的并发连接和每秒请求数不同，虽然它们是相似的，每秒处理许多请求需要很高的吞吐量（快速处理它们），但是更大数量的并发连接需要高效的连接调度，即 I/O 模型的问题。
此时,用户应用程序也同样需要占用这些资源,如果不加以限制，那么会和操作系统争抢资源，导致冲突。
2015年，在腾讯暑期实习期间，leader给我布置的一个任务是整理分析网络模型。虽然也有正常工作要做，但这个任务贯穿了整个实习期。后来实习结束的总结PPT上，这部分内容占到了一半篇幅，我从C10K问题引入，讲了很多：从fork-exec的多进程到进程池；从多线程再到IO多路复用；从accept的惊群到pthread_cond_wait的惊群。
熟练掌握 BIO,NIO,AIO 的基本概念以及一些常见问题是你准备面试的过程中不可或缺的一部分，另外这些知识点也是学习 Netty 的基础吧。
BIO(Blocking IO) 又称同步阻塞IO，一个客户端由一个线程来进行处理
服务器端为了能流畅处理多个客户端链接，一般在某个线程A里面accept新的客户端连接并生成新连接的socket fd，然后将这些新连接的socketfd给另外开的数个工作线程B1、B2、B3、B4，这些工作线程处理这些新连接上的网络IO事件（即收发数据），同时，还处理系统中的另外一些事务。这里我们将线程A称为主线程，B1、B2、B3、B4等称为工作线程。工作线程的代码框架一般如下： while (!m_bQuit) { epoll_or_select_func(); hand
应用场景：BIO 适合用于连接数比较小且固定的架构，这种方式对服务器资源要求比较高，但程序简单易理解。
这次，我们以最简单 socket 网络模型，一步一步的过度到 I/O 多路复用。
传统的IO模型了处理一个Get请求，需要监听客户端请求（bind/listen），和客户端建立连接（accept），从 socket中读取请求（recv），解析客户端发送请求（parse），根据请求类型读取键值数据（get），最后给客户端返回结果即向 socket中写回数据（send）；
要想客户端和服务器能在网络中通信，那必须得使用 Socket 编程，它是进程间通信里比较特别的方式，特别之处在于它是可以跨主机间通信。
虽然市面上已经有很多成熟的网络库，但是编写一个自己的网络库依然让我获益匪浅，这篇文章主要包含：
上周在线上出现了一个很低级的问题，但是正是这个低级的问题引起了我的兴趣，其实所谓的低级是因为配置文件配置错了，原本线上是为每个客户端设置了一个席位，就说是客户端的配置内容是不同的，但是由于部署的人员将两个客户端席位设置的一样，这时候连接服务端的时候会出现问题，服务端的设置的策略是同一时刻只能有一个席位在线，接下来就开始了“一出好戏”----2个客户端开始抢占服务器，不断的进行“互踢”，因为客户端设置了断线重连。
上网一搜epoll，基本是这样的结果出来：《多路转接I/O – epoll模型》，万变不离这个标题。 但是呢，不变的事物，我们就更应该抓出其中的重点了。 多路、转接、I/O、模型。 别急，先记住这几个词，我比较喜欢你们看我文章的时候带着问题。
因为最近想学习如何用epoll写服务器, 于是找到了一篇介绍的文章. 因为我最近一直看不进技术文章, 于是打算通过翻译来强迫自己学习. 原文在这里:
IO多路复用通常用于处理单进程高并发，在Linux中，一切皆文件，一个socket连接会对应一个文件描述符，在监听多个文件描述符的状态应用中epoll相对于select和poll效率更高
本来是在研究epoll的另一个问题的，结果发现这个问题，所以这篇文章就先写这个问题吧。
很多C++同学的项目都是webserver，属于网络编程项目。今天来看看微信，是怎么考察网络和系统的，这次分享是校招实习的面经。
本篇是高性能、高并发系列的第三篇，承接上文《读取文件时程序经历了什么》，在讲解了进程、线程以及I/O后，我们来到了高并发中又一关键技术，即I/O多路复用。
C 是 Client 单词首字母缩写，10K 指 1 万，C10K 指单机同时处理 1 万个并发连接问题。
fd：file descriptor，文件描述符。linux内核将所有外部设备都看作一个文件来操作，对文件的读写会调用内核提供的命令，返回一个文件描述符。对一个socket的读写也会有相应的socket fd。描述符就是一个指向内核中结构体的数字。
a) iocp 是完全线程安全的，即同时可以有多个线程等待在 iocp 的完成队列上；
java代码和系统调用有一定的关系，Java是解释型语言（Java并不值钱，值钱的是jvm），我们所写的java代码最终都编译成字节码，然后去进行系统调用，本文我们还是从一个简单的服务端程序学习理解下io。
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9622548.html
在之前的Netty之线程唤醒wakeup文章中, 介绍了如何唤醒Netty中的监听线程. 接下来我们通过部分源码,结合一些命令和实验,看一下它的实现.
worker_processes指令是用来设计Nginx进程数，官方默认设为1，赋值太多了，将会对系统IO影响效率，降低Nginx服务器性能。但是为了让多核CPU能够更好的处理并行任务，我们可以讲该值设置大一些，最好这个值是机器CPU的倍数，并不是越大越好。 worker_cpu_affinity
Socket编程进行的是端到端的通信，基于网络层和传输层的实现。在网络层，Socket 函数需要指定到底是 IPv4 还是IPv6。传输层需要指定是tcp还是udp。 基于TCP协议的socket调用过程：
在这个连接的生命周期里，绝大部分时间都是空闲的，活跃时间（发送数据和接收数据的时间）占比极少，这样独占一个服务器是严重的资源浪费。事实上所有的服务器都是高并发的，可以同时为成千上万个客户端提供服务，这一技术又被称为IO复用。
IO 有阻塞和非阻塞两种模式，在阻塞IO下，我们需要耗费一个线程去阻塞在read操作下，去等待有足够多的数据可读并返回。在非阻塞IO下，不停对所有fd集合进行轮询，筛选出所有可读fd进行处理。
虽然你在线程池的用途上有些混乱，epoll 和 线程池没多大关系，但是这个问题其实蛮不错的，所以详细说一下希望给有需要的读者解决部分疑惑。
流指的是可以进行I/O操作的内核对象，例如: 文件，管道和套接字等，流的入口就是文件描述符fd。
作为即时通讯技术的开发者来说，高性能、高并发相关的技术概念早就了然与胸，什么线程池、零拷贝、多路复用、事件驱动、epoll等等名词信手拈来，又或许你对具有这些技术特征的技术框架比如：Java的Netty、Php的workman、Go的nget等熟练掌握。但真正到了面视或者技术实践过程中遇到无法释怀的疑惑时，方知自已所掌握的不过是皮毛。
每一次客户端连接,都会在linux内核 指定区域创建一个文件描述符,并指向一个 "文件" 每个文件描述符(对应一个客户端连接 ,socket) 一旦开始被线程处理,便必须等该连接释放线程才能切换(否则中断后,数据丢失了) 在java中,每接到一个连接,便copy主线程(java进程) 一份作为子线程 去处理客户端的连接来解决阻塞的问题,这使 java web 服务端能够以多线程的形式处理多个客户端的连接;
Nginx反向代理并发能力的强弱，直接影响到系统的稳定性。安装Nginx过程，默认配置并不涉及到过多的并发参数，作为产品运行，不得不考虑这些因素。Nginx作为产品运行，官方建议部署到Linux64位系统，基于该建议，本文中从系统线之上考虑Nginx的并发优化。
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