阅读了一些文章（见最后的参考阅读）后，我整理出了以下要点：
实现多并发的socket服务器有这样几个方法：
1. 多进程共享一个监听端口
listen和bind之后使用fork()创建一份当前进程的拷贝，并启动子进程。子进程采用阻塞式accept、read、write，即这些操作会阻塞线程，直到操作完成才继续执行。缺点是进程之间通信速度慢，每个进程占用很多内存，所以并发数一般受限于进程数。
2. 多线程
类似多进程，只不过用线程代替了进程。主线程负责accept，为每个请求建立一个线程（或者使用线程池复用线程）。比多进程速度快，占用更少的内存，稳定性不及多进程。因为每个线程都有自己的堆栈空间，其占用的内存还是无法免除的，所以并发数一般受限于线程数。
一个阻塞式IO程序的流程示例图：
3. 事件驱动的非阻塞IO（nonblocking I/O）
单线程，将socket设置为非阻塞模式（accept、read、write会立即返回。如果已经accept完了所有的连接，或读光了缓冲区的数据，或者写满了缓冲区，会返回-1，而不是进入阻塞状态）。使用select或epoll等机制，同时监听多个IO操作有无事件发生。当其中的一个或多个处于Ready状态（即：监听的socket可以accept，tcp连接可以read等）后，立即处理相应的事件，处理完后立即回到监听状态（注意这里的监听是监听IO事件，不是监听端口）。相当于阻塞式IO编程中任意一处都可能回到主循环中继续等待，并能从等待中直接回到原处继续执行；而accept、读、写都不再阻塞，阻塞全部移动到了一个多事件监听操作中。
一个非阻塞式IO程序的流程示例图：
举例来说，如果在A连接的Read request的过程中，缓冲区数据读完了，而请求还没有结束，直接返回到主循环中监听其它事件。而这时如果发现另一个Send了一半的Response连接B变为了可写状态，则直接处理B连接Send Response事件，从上次B连接写了一半的地方开始，继续写入数据。这样一来，虽然是单线程，但A和B同时进行，互不干扰。
因为流程更加复杂，无法依靠线程的堆栈保存每个连接处理过程中的各种状态信息，我们需要自己维护它们，这种编程方式需要更高的技巧。比方说，原先我们可以在send_response函数中用局部变量保存发送数据的进度，而现在我们只能找一块其它的地方，为每一个连接单独保存这个值了。
nginx即使用事件驱动的非阻塞IO模式工作。
nginx支持多种事件机制：跨平台的select，Linux的poll和epoll，FreeBSD的kqueue，Solaris的/dev/poll等。在高并发的情况下，在Linux上使用epoll性能最好，或者说select的性能太差了。
事件机制分为水平触发，或译状态触发（level-triggered）和边缘触发（edge-triggered）。前者是用通过状态表示有事件发生，后者通过状态变化表示事件发生。打个比方来说，使用状态触发的时候，只要缓冲区有数据，你就能检测到事件的存在。而使用边缘触发，你必须把缓冲区的数据全部读完之后，才能进行下一次事件的检测，否则，因为状态一直处于可读状态，没有发生变化，你将永远收不到这个事件。显然，后者对编写程序的严谨性要求更高。
select和poll属于前者，epoll同时支持这两种模式。值得一提的是，我自己测试了一下，发现即使在20000并发的情况下，epoll使用这两种模式之前性能差异仍可以忽略不计。
另外需要注意的是，对于常规文件设置非阻塞是不起作用的。
4. 此外还有异步IO，一般在Windows上使用，这里就不谈了。
另外nginx使用了Linux的sendfile函数。和传统的用户程序自己read和write不同，sendfile接收两个文件描述符，直接在内核中实现复制操作，相比read和write，可以减少内核态和用户态的切换次数，以及数据拷贝的次数。
接下来正式开始设计。我选择了非阻塞IO，epoll的边缘触发模式。先找了个比较完整的使用epoll的一个socket server例子作为参考，然后在它的基础上边修改边做实验：
http://banu.com/blog/2/how-to-use-epoll-a-complete-example-in-c/
这个例子比较简单，而且也没有体现出非阻塞IO编程。不过通过它我了解到了epoll的基本使用方法。为了实现并发通信，我们需要把程序“摊平”。
首先，分析我们的HTTP服务器通信过程用到的变量：
状态
Wait for reading
Wait for writing
次数
变量类型
非本地变量
备注
Accept
Y
N
n
local
Read request
Y
N
n
nonlocal
Read buf
Open file
N
N
n
nonlocal
文件名
Send response header
N
Y
n
nonlocal
Response header buf
Read file -> Send response content
N
Y
n*n
nonlocal
Read&write buf
Write pos
fd
Sock
读满read buf或读到EOF，再发
发送时将read buf
Close file
N
N
n
fd
Close socket
N
N
n
sock
然后，定义一个结构用于保存这些变量：
struct process { int sock; int status; int response_code; int fd; int read_pos; int write_pos; int total_length; char buf[BUF_SIZE]; };
为了简便，我直接用一个全局数组装所有的process:
static struct process processes[MAX_PORCESS];
另外定义每个连接通信过程中的三个状态：
#define STATUS_READ_REQUEST_HEADER 0 #define STATUS_SEND_RESPONSE_HEADER 1 #define STATUS_SEND_RESPONSE 2
之后，就是按部就班地实现主循环、读取request，解析header，判断文件是否存在、检查文件修改时间，发送相应的header和content了。
下面只把程序中跟epoll有关的关键部分贴出来：
main()函数：
使用epoll_create()创建一个epoll fd，注意，这里的listen_sock已经设置为nonblocking（我使用了这篇文章中的setNonblocking函数）了：
efd = epoll_create1 ( 0 ); if ( efd == -1 ) { ... } event.data.fd = listen_sock; event.events = EPOLLIN | EPOLLET; s = epoll_ctl ( efd, EPOLL_CTL_ADD, listen_sock, &event ); if ( s == -1 ) { ... } /* Buffer where events are returned */ events = calloc ( MAXEVENTS, sizeof event );
这里的EPOLLIN表示监听“可读”事件。
在主循环中epoll_wait()：
while ( 1 ) { int n, i; n = epoll_wait ( efd, events, MAXEVENTS, -1 ); if ( n == -1 ) { perror ( "epoll_wait" ); } for ( i = 0; i < n; i++ ) { if ( ( events[i].events & EPOLLERR ) || ( events[i].events & EPOLLHUP ) ) { fprintf ( stderr, "epoll error\n" ); close ( events[i].data.fd ); continue; } handle_request ( events[i].data.fd ); } }
epoll_wait()会在发生事件后停止阻塞，继续执行，并把发生了事件的event的file descriptor放入events中，返回数组大小。注意的是，这里要循环处理所有的fd。
接下来是关键部分：
void handle_request ( int sock ) { if ( sock == listen_sock ) { accept_sock ( sock ); } else { struct process* process = find_process_by_sock ( sock ); if ( process != 0 ) { switch ( process->status ) { case STATUS_READ_REQUEST_HEADER: read_request ( process ); break; case STATUS_SEND_RESPONSE_HEADER: send_response_header ( process ); break; case STATUS_SEND_RESPONSE: send_response ( process ); break; default: break; } } } }
根据epoll返回的fd，做不同处理：如果是监听的socket，则accept()；否则，根据sock的fd查找相应的process结构体，从中取回状态信息，返回到之前的处理状态中。这样就能实现信春哥，死后原地复活的状态恢复机制了。
在accept中，将accept出来的连接也设置为非阻塞，然后在process数组中找一个还没使用的空位，初始化，然后把这个socket存到process结构体中：
struct process* accept_sock ( int listen_sock ) { int s; // 在ET模式下必须循环accept到返回-1为止 while ( 1 ) { struct sockaddr in_addr; socklen_t in_len; int infd; char hbuf[NI_MAXHOST], sbuf[NI_MAXSERV]; if ( current_total_processes >= MAX_PORCESS ) { // 请求已满，accept之后直接挂断 infd = accept ( listen_sock, &in_addr, &in_len ); if ( infd == -1 ) { if ( ( errno == EAGAIN ) || ( errno == EWOULDBLOCK ) ) { break; } else { perror ( "accept" ); break; } } close ( infd ); return; } in_len = sizeof in_addr; infd = accept ( listen_sock, &in_addr, &in_len ); if ( infd == -1 ) { if ( ( errno == EAGAIN ) || ( errno == EWOULDBLOCK ) ) { break; } else { perror ( "accept" ); break; } } getnameinfo ( &in_addr, in_len, hbuf, sizeof hbuf, sbuf, sizeof sbuf, NI_NUMERICHOST | NI_NUMERICSERV ); //设置为非阻塞 s = setNonblocking ( infd ); if ( s == -1 ) abort (); int _disibledevent=>1; setsockopt ( infd, SOL_TCP, TCP_CORK, &on, sizeof ( _disibledevent=>//添加监视sock的读取状态 event.data.fd = infd; event.events = EPOLLIN | EPOLLET; s = epoll_ctl ( efd, EPOLL_CTL_ADD, infd, &event ); if ( s == -1 ) { perror ( "epoll_ctl" ); abort (); } struct process* process = find_empty_process_for_sock ( infd ); current_total_processes++; reset_process ( process ); process->sock = infd; process->fd = NO_FILE; process->status = STATUS_READ_REQUEST_HEADER; } }
三个不同状态对应三个不同函数进行处理，我就不全贴了，以read_request为例：
void read_request ( struct process* process ) { int sock = process->sock, s; char* buf=process->buf; char read_complete = 0; ssize_t count; while ( 1 ) { count = read ( sock, buf + process->read_pos, BUF_SIZE - process->read_pos ); if ( count == -1 ) { if ( errno != EAGAIN ) { handle_error ( process, "read request" ); return; } else { //errno == EAGAIN表示读取完毕 break; } } else if ( count == 0 ) { // 被客户端关闭连接 cleanup ( process ); return; } else if ( count > 0 ) { process->read_pos += count; } } int header_length = process->read_pos; // determine whether the request is complete if ( header_length > BUF_SIZE - 1 ) { process->response_code = 400; process->status = STATUS_SEND_RESPONSE_HEADER; strcpy ( process->buf, header_400 ); send_response_header ( process ); handle_error ( processes, "bad request" ); return; } buf[header_length]=0; read_complete = ( strstr ( buf, "\n\n" ) != 0 ) || ( strstr ( buf, "\r\n\r\n" ) != 0 ); if ( read_complete ) { // ... //解析之后，打开文件，把文件描述符存入process，然后进入发送header状态 process->status = STATUS_SEND_RESPONSE_HEADER; //修改此sock的监听状态，改为监视写状态 event.data.fd = process->sock; event.events = EPOLLOUT | EPOLLET; s = epoll_ctl ( efd, EPOLL_CTL_MOD, process->sock, &event ); if ( s == -1 ) { perror ( "epoll_ctl" ); abort (); } //发送header send_response_header ( process ); } }
这里的注意点如下：
1. 读取的时候要一直循环读取到返回-1为止，然后检查errno，如果errno为EAGAIN，表示缓冲区已经空了，这个socket变为了“不可读”。如果不读完，边缘触发模式的epoll_wait将永远不会再触发这个socket的“可读”事件。
2. 使用epoll_ctl ( efd, EPOLL_CTL_MOD, process->sock, &event )修改epoll的状态，这里在读完后，我们要继续监听“可写”事件，因此要把epoll监听的事件改为EPOLLOUT。
3. 最后不直接返回，而要直接进入send_response_header函数，因为可能一开始这个socket就是可写的，这样“可写”事件永远不会触发，我们就永远发不出这个response了。
接下来不断完善这个程序并进行优化，并实现了304 not modified功能之后，用ab测试性能，并和nginx对比：
Server Software: clowwindyserver/1.0 Server Hostname: localhost Server Port: 8082 Document Path: /jquery.js Document Length: 57244 bytes Concurrency Level: 100 Time taken for tests: 2.241 seconds Complete requests: 10000 Failed requests: 0 Write errors: 0 Total transferred: 574420000 bytes HTML transferred: 572440000 bytes Requests per second: 4462.88 [#/sec] (mean) Time per request: 22.407 [ms] (mean) Time per request: 0.224 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 250348.23 [Kbytes/sec] received
Server Software: nginx/0.7.67 Server Hostname: localhost Server Port: 80 Document Path: /jquery.js Document Length: 57244 bytes Concurrency Level: 100 Time taken for tests: 2.490 seconds Complete requests: 10000 Failed requests: 0 Write errors: 0 Total transferred: 574720000 bytes HTML transferred: 572440000 bytes Requests per second: 4016.54 [#/sec] (mean) Time per request: 24.897 [ms] (mean) Time per request: 0.249 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 225428.04 [Kbytes/sec] received
结果很令人欣慰的比nginx快了一点点，并且只用了700K内存。不过作为一个功能比nginx少了很多的程序来说这一结果是意料之中的。 然后试图测试上万并发的情况，结果too many open files了。于是修改fd数限制：
# echo 32768 > /proc/sys/fs/file-max # ulimit -n 32768
再次测试：
Server Software: clowwindyserver/1.0 Server Hostname: localhost Server Port: 8082 Document Path: /jquery.js Document Length: 57244 bytes Concurrency Level: 10000 Time taken for tests: 2.249 seconds Complete requests: 10000 Failed requests: 0 Write errors: 0 Total transferred: 574420000 bytes HTML transferred: 572440000 bytes Requests per second: 4445.59 [#/sec] (mean) Time per request: 2249.420 [ms] (mean) Time per request: 0.225 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 249378.52 [Kbytes/sec] received
nginx设置worker_connections 20480以后：
Server Software: nginx/0.7.67 Server Hostname: localhost Server Port: 80 Document Path: /jquery.js Document Length: 57244 bytes Concurrency Level: 10000 Time taken for tests: 2.715 seconds Complete requests: 10000 Failed requests: 0 Write errors: 0 Total transferred: 574720000 bytes HTML transferred: 572440000 bytes Requests per second: 3683.83 [#/sec] (mean) Time per request: 2714.569 [ms] (mean) Time per request: 0.271 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 206754.74 [Kbytes/sec] received
结果性能只下降了一点点，并且依然领先nginx。不过，为了承受更多的连接调大process数组以后，进程一共吃了40M内存。而nginx仅用了5M内存。因为我们使用了极其浪费内存的用数组装连接状态和缓存的方法，所以会吃掉缓存大小（process.buf的大小）乘以process数组的大小的内存。调小缓存以后内存占用降到6M，不过这并不是根本解决之道，还是存在很大的浪费。如果改为动态内存管理，应该就会小于nginx了。
这说明事件驱动的非阻塞IO可以顶得住上万并发，并需要远小于阻塞式编程的服务器程序的内存，速度也更快。
最后把源码丢到github了，想看完整源码的同学请移步：
http://github.com/clowwindy/clowwindy_server
参考阅读：
The C10K problem （强烈推荐）
Introduction to non-blocking I/O
Non-blocking I/O with regular files
Linux Files and the Event Poll Interface
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