並發伺服器怎麼實現的

❶ tcp並發伺服器實現eth0功能

大家都知道各類網路伺服器程序的編寫步驟，並且都知道網路伺服器就兩大類：循環服務和並發服務。這里附上源代碼來個小結吧。
一、 循環服務
循環網路伺服器編程實現的步驟是這樣的：
建立socket（這里用到socket()函數及函數setsockopt()）
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把socket和IP地址及埠綁定（這里用到bind函數）
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開始監聽（這里用到listen()函數）
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----------------------- | 有連接|
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| 接受新的連接（這里用到accept()函數）
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| 從連接里讀取數據（這里用到recv()系統函數，當然也可以是read()函數） |
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| 返回信息給連接（這里用到send()系統函數，當然也可以是write()函數） |
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| /\ |
| / \ |
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| | 還有數據 |-Y-------------------------------------------------------
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這種伺服器模型是典型循環服務，如果不加上多進程/線程技術，此種服務吞吐量有限，大家都可以看到，如果前一個連接服務數據沒有收發完畢後面的連接沒辦法處理。所以一般有多進程技術，對一個新連接啟用一個新進程去處理，而監聽socket繼續監聽。
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❷ tcp伺服器多個連接並發執行怎麼實現

線程是相對獨立的執行單位，是計算機系統進行調度的最小單位，其切換由操作系統控制，稱之為短作業調度。換句話說您沒有任何必要去手動調度線程。如果您想要實現的是連接分配的話，請參考您的操作系統的進程間通信和同步文檔，一般底層編程都是通過共享存儲區，消息隊列等方式實現的。如果是高層次的庫實現網路通信，請參考庫文檔，比如C#和java都提供了足夠的介面實現此類功能。

❸ 單機如何實現百萬並發TCP連接

一開始我無法理解，單機怎麼可能實現百萬並發連接，因為系統可用埠數只有：65535 - 1024 = 64511，每個TCP連接需要佔用一個獨立的埠，那最多也只能做到6W多並發連接。然而我忽視了一個很基本的問題，埠號在同一個IP下不能重復，但我們可以給一個網卡綁定多個IP地址，如果單機要主動發起100萬並發連接，我們最少需要使用17個IP地址。

TCP伺服器監聽在指定埠接收客戶端連接後，創建一個新的socket用於同客戶端進行讀寫數據，但該socket並不需要也不會綁定一個新的埠，所以對於TCP伺服器來說，不存在埠不夠用的情況，TCP伺服器能夠保持多少個並發連接取決於伺服器性能、內存大小、帶寬大小以及伺服器端設置（例如：進程能打開的文件數等）。以100W連接數為例，所需要總內存大小大約為：1,000,000 20K = 20G, 廣播一個1KB的消息需要佔用的帶寬：1,000,000 1K = 1000M，所需打開文件描述符1,000,000個。

對於TCP伺服器連接數壓力測試來說，瓶頸在客戶端，因為每個客戶端要連接到TCP服務端需要使用一個本地埠，而對於一個IP地址來說，埠范圍就是：0-65536，其中還要一些埠被系統或其他程序使用。所以從一台主機單個IP上發起同TCP伺服器的連接數理論最大值為65535，當然我們可以給該主機綁定N個IP地址，同時從多個IP發起連接，所以理論上客戶端可以發起的連接數為：IP數*65535，這時客戶端的CPU、內存和帶寬以及文件句柄資源就是限制。

❹ epoll編程，如何實現高並發伺服器開發

首先，我們需要了解epoll編程的概念。epoll是一項對Linux內核進行的輪詢，以處理大量的文件描述符和一個增強版的Linux下多路復用IO介面選擇/投票。

一個成熟的高性能伺服器，epoll相關代碼，不到1萬分之一。在今天的posix和Unix /BSD/ systemv設計的回顧中，epoll補丁不應該被實現。非同步反應器框架應該只有一個簡單的、統一的選擇器。

5、是不是可以使用epoll技術跟多線程技術配合開發？如何？
6、系統應該怎樣開發使用TCP協議。

❺ 並發伺服器的實現如何選擇多進程，多線程還是IO復用

產生進程的開銷要比線程的開銷更大。如果你的伺服器連接的客戶端的數量比較少，那麼進程和線程在效率方面的差別感覺並不大。如果數量很大，比如1000，甚至更多，如果你用進程，那麼響應完1000+的客戶端連接就會變得很慢，因為你要把資源復制1000多份；但是用線程，它們共享同一個進程里的資源，就不需要花那麼大的開銷去響應客戶端的連接。

❻ 如何提高伺服器並發能力

有什麼方法衡量伺服器並發處理能力

1. 吞吐率

吞吐率，單位時間里伺服器處理的最大請求數，單位req/s

從伺服器角度，實際並發用戶數的可以理解為伺服器當前維護的代表不同用戶的文件描述符總數，也就是並發連接數。伺服器一般會限制同時服務的最多用戶數，比如apache的MaxClents參數。

這里再深入一下，對於伺服器來說，伺服器希望支持高吞吐率，對於用戶來說，用戶只希望等待最少的時間，顯然，雙方不能滿足，所以雙方利益的平衡點，就是我們希望的最大並發用戶數。

2. 壓力測試

有一個原理一定要先搞清楚，假如100個用戶同時向伺服器分別進行10個請求，與1個用戶向伺服器連續進行1000次請求，對伺服器的壓力是一樣嗎？實際上是不一樣的，因對每一個用戶，連續發送請求實際上是指發送一個請求並接收到響應數據後再發送下一個請求。這樣對於1個用戶向伺服器連續進行1000次請求, 任何時刻伺服器的網卡接收緩沖區中只有1個請求，而對於100個用戶同時向伺服器分別進行10個請求，伺服器的網卡接收緩沖區最多有100個等待處理的請求，顯然這時的伺服器壓力更大。

壓力測試前提考慮的條件

並發用戶數: 指在某一時刻同時向伺服器發送請求的用戶總數(HttpWatch)
總請求數
請求資源描述
請求等待時間(用戶等待時間)
用戶平均請求的等待時間
伺服器平均請求處理的時間
硬體環境
壓力測試中關心的時間又細分以下2種:

用戶平均請求等待時間（這里暫不把數據在網路的傳輸時間，還有用戶PC本地的計算時間計算入內）
伺服器平均請求處理時間
用戶平均請求等待時間主要用於衡量伺服器在一定並發用戶數下，單個用戶的服務質量；而伺服器平均請求處理時間就是吞吐率的倒數，一般來說，用戶平均請求等待時間 = 伺服器平均請求處理時間 * 並發用戶數

怎麼提高伺服器的並發處理能力

1. 提高CPU並發計算能力

伺服器之所以可以同時處理多個請求，在於操作系統通過多執行流體系設計使得多個任務可以輪流使用系統資源，這些資源包括CPU，內存以及I/O. 這里的I/O主要指磁碟I/O, 和網路I/O。

多進程 & 多線程

多執行流的一般實現便是進程，多進程的好處可以對CPU時間的輪流使用，對CPU計算和IO操作重疊利用。這里的IO主要是指磁碟IO和網路IO，相對CPU而言，它們慢的可憐。

而實際上，大多數進程的時間主要消耗在I/O操作上。現代計算機的DMA技術可以讓CPU不參與I/O操作的全過程，比如進程通過系統調用，使得CPU向網卡或者磁碟等I/O設備發出指令，然後進程被掛起，釋放出CPU資源，等待I/O設備完成工作後通過中斷來通知進程重新就緒。對於單任務而言，CPU大部分時間空閑，這時候多進程的作用尤為重要。

多進程不僅能夠提高CPU的並發度。其優越性還體現在獨立的內存地址空間和生命周期所帶來的穩定性和健壯性，其中一個進程崩潰不會影響到另一個進程。

但是進程也有如下缺點：

fork()系統調用開銷很大: prefork
進程間調度和上下文切換成本: 減少進程數量
龐大的內存重復：共享內存
IPC編程相對比較麻煩

❼ 什麼是並發通信伺服器

不同於順序伺服器， 並發伺服器 就要能在一個時間為多個客戶端提供服務。 例如，一個 聊天伺服器 可能服務一個特定的客戶端數小時 不同於順序伺服器， 並發伺服器 就要能在一個時間為多個客戶端提供服務。 例如，一個 聊天伺服器 可能服務一個特定的客戶端數小時 ──在停止為這個客戶端服務之前伺服器不能等待， 除非是在等待一下個客戶端到來之前的間隙才能等待。── 在停止為這個客戶端服務之前伺服器不能等待， 除非是在等待一下個客戶端到來之前的間隙才能等待。 http:/ /cnsnap.cn.freebsd.org/doc/zh_ CN.GB2312/books/developers- handbook/sockets-concurrent- servers.html

❽ 實現並發伺服器，有哪幾種基於線程方式的實現模式，各有什麼優劣

在java5以前實現多線程有兩種方法（繼承Thread類和實現Runnable介面）
它們分別為：
使用new Thread()和new Thread(Runnable)形式
第一種直接調用thread的run方法，所以，往往使用Thread子類，即new SubThread()。
第二種調用
Runnable的run方法。
第一種：
new Thread(){}.start();這表示調用Thread子類對象的run方法，new Thread(){}表示一個Thread的匿名子類的實例對象，子類加上run方法後的代碼如下：
new Thread(){
public void run(){
}
}.start();
第二種：
new Thread(
new Runnable(){}
).start();
這表示調用Thread對象接受的Runnable對象的run方法，new Runnable(){}表示一個Runnable的匿名子類的實例對象,
runnable的子類加上run方法後的代碼如下：
new Thread(new Runnable(){
public void run(){
}
}
).start();