1. C10K 问题

1.1. 什么是 C10K 问题

• C10K 问题，即单机 10000 个并发连接问题；

1.2. 为什么有 C10K 问题

• Web2.0时代到来后，一方面，互联网普及率大大提高了，用户群体几何倍增长；另一方面，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。
• 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，也只有Facebook、Google、Apple等巨头，才有财力购买如此多的服务器。
• 基于上述考虑，如何突破单机性能局限，是高性能网络编程所必须要直面的问题。这些局限和问题，最早被Dan Kegel 进行了归纳和总结，并首次系统地分析和提出了解决方案。后来，这种普遍的网络现象和技术局限，都被大家称为 C10K 问题。

1.3. C10K 问题的本质是什么

• 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。

• 由于硬件成本的大幅度降低和硬件技术的进步，如果一台服务器能够同时服务更多的客户端，那么也就意味着服务每一个客户端的成本大幅度降低；

1.4. C10K 问题的解决思路是什么

• 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。
• 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）

2. C10M问题

• 如何利用 8 核 CPU、64G 内存，在 10GBPS 的网络上保持 1000万 的并发连接；