最近在读陈硕的moduo网络库的书，记录总结一些东西。

本章内容主要介绍muduo网络库的简单使用和muduo多线程模型，以及比较muduo网络库和其他一些网络库的性能。muduo网络库的使用在此不赘述，和大部分网络库使用差不多。本章内容中让我收获比较大的是，6.6节在详解muduo多线程模型时，比较了常见的并发网络服务程序设计方案。读完这章的我有一个巨大的疑问，就是到底应该如何有效的提高并发连接数？这个问题暂时还没想的太明白

常见的并发网络服务程序设计方案

陈硕在附录A中举了三大TCP网络编程案例：echo服务器、chat聊天/聊天室以及proxy代理服务器。

方案0 单线程 accpet + read/write 最最基本的模型 

方案1 accept + fork 即每个连接均以一个进程来处理 process-per-connection

方案2 accpet + thread 即每个连接均以一个线程来处理 thread-per-connection

方案3 pre  fork 

方案4 pre threaded

方案5 单线程reactor 即单线程poll然后read/write

方案6 （过渡方案）单线程reactor + thread-per-task 依旧是单线程poll，不同的是，每个请求（不是每个链接）创建一个线程

方案7 （过渡方案）单线程reactor + work thread 依旧是单线程poll，不同的是，每个连接创建一个线程，相同链接上的请求由同一个计算线程处理，以此保证同一个连接上请求结果的顺序性，而方案6无法保证这一点。该方案的问题在于，可能还不如直接用方案2了呢。因为该方案并发连接数限制于线程数目。

方案8 单线程reactor + thread-pool 基于方案6，构造线程池，Reactor线程处理IO，计算任务交个线程。每个请求分发给计算线程池处理。该方案的每个连接上的一长串请求有乱序返回的可能，所以需要依靠id来梳理响应

方案9 reactor in threads，即one loop per thread，一个main Reactor 负责accept(2)连接，然后将连接分发到其他线程的sub Reactor上。

方案10 reactor in process，nginx内置方案。和方案9大同小异

方案11 多reactors + threa

最近在读陈硕的moduo网络库的书，记录总结一些东西。

本章分析和设计一个高效的多线程日志库。

功能需求

• 必要的需求
  • 日志级别设定
• 非必要需求
  • 日志目的地 - 对于诊断日志来说，日志目的地即本机，因为往网络写日志消息并不可靠，诊断日志的功能之一就是诊断网络故障。
  • 日志消息格式可配置 - 可变可不变，尽量保持日志解析的方便程度，即尽量保持日志格式的不可变性
  • 日志运行时过滤器 - 控制不同组件输出不同的日志级别，可要可不要

性能需求

简而言之，就是高效，日志前端写入不会阻塞或尽量不阻塞。对日志消息前端而言，要做到低延迟、低CPU开销、少阻塞；对于日志消息后端而言，要做到足够大的吞吐量以及占用较少资源。

书中列出了几个具体指标：

• 每秒写几千上万条日志消息时，不会带来明显的性能损失
• 能应对一个进程产生大量日志数据的场景，例如1GB/min
• 不阻塞正常执行的流程
• 在多线程程序中，不造成争用

多线程异步日志

在多线程服务程序中，如果在网络IO或者业务线程中直接往磁盘写数据，写操作可能会比较耗时，直接导致请求方超时。故，在常规的实时业务处理流程中应该避免磁盘IO。

以下过程仅仅是自述理解使用，具体过程建议看书，书中写的非常详细。

muduo网络使用的双缓冲技术，即准备两块buffer，A和B，然后日志前端会兵乓式往A和B写入日志消息，日志后端会处理不在使用的那块buffer中的日志消息。在实施过程中准备了四块buffer，日志前端持有A和B，日志后端持有C和D。日志前端和后端分别持有两块Buffer Vector，V1和V2。

日志前端往A中写数据，写满时将A压入V1，用B替换A，之后继续往B中写入数据，通知日志后端处理数据。

日志后端处理过程为，等待日志前端写满A的通知，压入当前正使用的buffer到V1中，并替换日志前端的A和B为日志后端的C和D。日志后端交换V1和V2，该操作即清空日志前端的Buffer Vector，并将原Vector交于后端处理。日志后端在写入日志数据到磁盘之后，重新用A和B填满后端所需要的两块buffer。