高性能是每个程序员的追求，无论我们是做一个系统还是写一行代码，都希望能够达到高性能的效果，而高性能又是最复杂的一环，磁盘、操作系统、CPU、内存、缓存、网络、编程语言、架构等，每个都有可能影响系统达到高性能，一行不恰当的 debug 日志，就可能将服务器的性能从 TPS 30000 降低到 8000；一个 tcp_nodelay 参数，就可能将响应时间从 2 毫秒延长到 40 毫秒。因此，要做到高性能计算是一件很复杂很有挑战的事情，软件系统开发过程中的不同阶段都关系着高性能最终是否能够实现。
站在架构师的角度，当然需要特别关注高性能架构的设计。高性能架构设计主要集中在两方面：
尽量提升单服务器的性能，将单服务器的性能发挥到极致。
如果单服务器无法支撑性能，设计服务器集群方案。
除了以上两点，最终系统能否实现高性能，还和具体的实现及编码相关。但架构设计是高性能的基础，如果架构设计没有做到高性能，则后面的具体实现和编码能提升的空间是有限的。形象地说，架构设计决定了系统性能的上限，实现细节决定了系统性能的下限。
单服务器高性能的关键之一就是服务器采取的并发模型，并发模型有如下两个关键设计点：
服务器如何管理连接。
服务器如何处理请求。
以上两个设计点最终都和操作系统的 I/O 模型及进程模型相关。
I/O 模型：阻塞、非阻塞、同步、异步。
进程模型：单进程、多进程、多线程。
在下面详细介绍并发模型时会用到上面这些基础的知识点，所以我建议你先检测一下对这些基础知识的掌握情况，更多内容你可以参考《UNIX 网络编程》三卷本。今天，我们先来看看单服务器高性能模式：PPC 与 TPC。
PPC
PPC 是 Process Per Connection 的缩写，其含义是指每次有新的连接就新建一个进程去专门处理这个连接的请求，这是传统的 UNIX 网络服务器所采用的模型。基本的流程图是：
父进程接受连接（图中 accept）。
父进程“fork”子进程（图中 fork）。
子进程处理连接的读写请求（图中子进程 read、业务处理、write）。
子进程关闭连接（图中子进程中的 close）。
注意，图中有一个小细节，父进程“fork”子进程后，直接调用了 close，看起来好像是关闭了连接，其实只是将连接的文件描述符引用计数减一，真正的关闭连接是等子进程也调用 close 后，连接对应的文件描述符引用计数变为 0 后，操作系统才会真正关闭连接，更多细节请参考《UNIX 网络编程：卷一》。
PPC 模式实现简单，比较适合服务器的连接数没那么多的情况，例如数据库服务器。对于普通的业务服务器，在互联网兴起之前，由于服务器的访问量和并发量并没有那么大，这种模式其实运作得也挺好，世界上第一个 web 服务器 CERN httpd 就采用了这种模式（具体你可以参考https://en.wikipedia.org/wiki/CERN_httpd）。互联网兴起后，服务器的并发和访问量从几十剧增到成千上万，这种模式的弊端就凸显出来了，主要体现在这几个方面：
fork 代价高：站在操作系统的角度，创建一个进程的代价是很高的，需要分配很多内核资源，需要将内存映像从父进程复制到子进程。即使现在的操作系统在复制内存映像时用到了 Copy on Write（写时复制）技术，总体来说创建进程的代价还是很大的。
父子进程通信复杂：父进程“fork”子进程时，文件描述符可以通过内存映像复制从父进程传到子进程，但“fork”完成后，父子进程通信就比较麻烦了，需要采用 IPC（Interprocess Communication）之类的进程通信方案。例如，子进程需要在 close 之前告诉父进程自己处理了多少个请求以支撑父进程进行全局的统计，那么子进程和父进程必须采用 IPC 方案来传递信息。
支持的并发连接数量有限：如果每个连接存活时间比较长，而且新的连接又源源不断的进来，则进程数量会越来越多，操作系统进程调度和切换的频率也越来越高，系统的压力也会越来越大。因此，一般情况下，PPC 方案能处理的并发连接数量最大也就几百。
prefork
PPC 模式中，当连接进来时才 fork 新进程来处理连接请求，由于 fork 进程代价高，用户访问时可能感觉比较慢，prefork 模式的出现就是为了解决这个问题。
顾名思义，prefork 就是提前创建进程（pre-fork）。系统在启动的时候就预先创建好进程，然后才开始接受用户的请求，当有新的连接进来的时候，就可以省去 fork 进程的操作，让用户访问更快、体验更好。prefork 的基本示意图是：
prefork 的实现关键就是多个子进程都 accept 同一个 socket，当有新的连接进入时，操作系统保证只有一个进程能最后 accept 成功。但这里也存在一个小小的问题：“惊群”现象，就是指虽然只有一个子进程能 accept 成功，但所有阻塞在 accept 上的子进程都会被唤醒，这样就导致了不必要的进程调度和上下文切换了。幸运的是，操作系统可以解决这个问题，例如 Linux 2.6 版本后内核已经解决了 accept 惊群问题。
prefork 模式和 PPC 一样，还是存在父子进程通信复杂、支持的并发连接数量有限的问题，因此目前实际应用也不多。Apache 服务器提供了 MPM prefork 模式，推荐在需要可靠性或者与旧软件兼容的站点时采用这种模式，默认情况下最大支持 256 个并发连接。
TPC
TPC 是 Thread Per Connection 的缩写，其含义是指每次有新的连接就新建一个线程去专门处理这个连接的请求。与进程相比，线程更轻量级，创建线程的消耗比进程要少得多；同时多线程是共享进程内存空间的，线程通信相比进程通信更简单。因此，TPC 实际上是解决或者弱化了 PPC fork 代价高的问题和父子进程通信复杂的问题。
TPC 的基本流程是：
父进程接受连接（图中 accept）。
父进程创建子线程（图中 pthread）。
子线程处理连接的读写请求（图中子线程 read、业务处理、write）。
子线程关闭连接（图中子线程中的 close）。
注意，和 PPC 相比，主进程不用“close”连接了。原因是在于子线程是共享主进程的进程空间的，连接的文件描述符并没有被复制，因此只需要一次 close 即可。
TPC 虽然解决了 fork 代价高和进程通信复杂的问题，但是也引入了新的问题，具体表现在：
创建线程虽然比创建进程代价低，但并不是没有代价，高并发时（例如每秒上万连接）还是有性能问题。
无须进程间通信，但是线程间的互斥和共享又引入了复杂度，可能一不小心就导致了死锁问题。
多线程会出现互相影响的情况，某个线程出现异常时，可能导致整个进程退出（例如内存越界）。
除了引入了新的问题，TPC 还是存在 CPU 线程调度和切换代价的问题。因此，TPC 方案本质上和 PPC 方案基本类似，在并发几百连接的场景下，反而更多地是采用 PPC 的方案，因为 PPC 方案不会有死锁的风险，也不会多进程互相影响，稳定性更高。
prethread
TPC 模式中，当连接进来时才创建新的线程来处理连接请求，虽然创建线程比创建进程要更加轻量级，但还是有一定的代价，而 prethread 模式就是为了解决这个问题。
和 prefork 类似，prethread 模式会预先创建线程，然后才开始接受用户的请求，当有新的连接进来的时候，就可以省去创建线程的操作，让用户感觉更快、体验更好。
由于多线程之间数据共享和通信比较方便，因此实际上 prethread 的实现方式相比 prefork 要灵活一些，常见的实现方式有下面几种：
主进程 accept，然后将连接交给某个线程处理。
子线程都尝试去 accept，最终只有一个线程 accept 成功，方案的基本示意图如下：
Apache 服务器的 MPM worker 模式本质上就是一种 prethread 方案，但稍微做了改进。Apache 服务器会首先创建多个进程，每个进程里面再创建多个线程，这样做主要是为了考虑稳定性，即：即使某个子进程里面的某个线程异常导致整个子进程退出，还会有其他子进程继续提供服务，不会导致整个服务器全部挂掉。
prethread 理论上可以比 prefork 支持更多的并发连接，Apache 服务器 MPM worker 模式默认支持 16 × 25 = 400 个并发处理线程。
小结
今天我为你讲了传统的单服务器高性能模式 PPC 与 TPC，希望对你有所帮助。
这就是今天的全部内容，留一道思考题给你吧，什么样的系统比较适合本期所讲的高性能模式？原因是什么？
欢迎你把答案写到留言区，和我一起讨论。相信经过深度思考的回答，也会让你对知识的理解更加深刻。（编辑乱入：精彩的留言有机会获得丰厚福利哦！）
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精选留言
三高系统，比如秒杀、即时通信，不能使用。
三低系统，比如ToB系统，运营类、管理类系统，一般可以使用。
高吞吐系统，如果是内存计算为主的，一般可以使用，如果是网络IO为主的，一般不能使用。
首先，PPC和TPC能够支持的最大连接数差不多，都是几百个，所以我觉得他们适用的场景也是差不多的。
接着再从连接数和请求数来划分，这两种方式明显不支持高连接数的场景，所以答案就是：
1. 常量连接海量请求。比如数据库，redis，kafka等等
2. 常量连接常量请求。比如企业内部网址
1. 海量连接（成千上万）海量请求：例如抢购，双十一等
这样的系统，我觉得这讲所说的模式都不适应，面对海量的连接至少要使用IO复用模型或者异步IO模型，针对海量的请求，无论使用多进程处理还是多线程，单机都是无法支撑的，应该集群了吧。
2. 常量连接（几十上百）海量请求：例如中间件
常量连接，我觉得这讲的模式应该可以适用，如使用TPC的preyhtead模型，启动几十上百的线程去处理连接，应该问题不大吧，但是老师举的列子是中间件是这类系统，我就有点疑问了，是不是中间件系统都可以是阻塞IO模型来实现，比如activemq既支持BIO也支持NIO，但是NIO只是解决了能处理更多的连接，而真正每个请求的处理快慢还得看后面的业务的处理；而阿里的rocketmq也是使用netty这样的NIO框架实现的。但在面对常量连接的场景下，NIO并没有优势啊。
3. 海量连接常量请求：例如门户网站
这种系统我觉得非常适合使用netty这样的NIO框架来实现，IO复用模型可以处理海量的连接，而每个连接的请求数据量会很小，处理会很长快，如华仔说的门户网站，只要简单返回页面即可。
4. 常量连接常量请求：例如内部运营系统，管理系统
这种系统，本讲的模式就很适合了。
水平有限，望华仔指点下。
在游戏服务器中，如果一个线程只用于处理一个连接的所有请求，那就是太浪费资源了
NIO：利用多路复用IO技术，可以通过少量的线程处理大量的请求。Tomcat8在Linux系统中默认使用这种方式。Tomcat7必须修改Connector配置来启动。
NIO最适用于“高并发”的业务场景，所谓高并发一般是指1ms内至少同时有成百上千个连接请求准备就绪，其他情况下NIO技术发挥不出它明显的优势。
ppc和tpc都是有一个进程来处理链接，收到一个请求就新创建一个进程或线程来处理，在处理完成之前调用方是处于阻塞状态，这种机制决定了单机容量不会太大。
但在文章中提到数据库一般是ppc模式，但数据库通常是链接数少请求量大的场景，为什么会采用这种模式呢？reactor模式为什么不适合数据库？还望老师解惑，多谢！
记日志不应该用同步的方式记录数据库或者文件，而是应该发消息的方式吗？
TPC支持的并发量大，适合互联网产品场景。对于支持稳定性，需要创建冗余进程。
您说互联网模式下不适合ppc和tpc，那么互联网模式下一版用什么呢？
还有前面留言说海量链接可以用nio的多路复用来减少连接的需求数量，我理解多路复用是点对点之间而言的，门户网站这种海量是点很多，点对点之间连接不多，这种多路复用也没有太大效果吧？
看ppc和tpc模式，最后都是服务器write之后就close，意思是这两种模式都不支持长连接？
本文的模式适合的是海量请求的系统，因为得创建新的进程线程。不知道这样理解对不对[捂脸]
ppc/tpc比较适合系统中担当路由器或容器角色的部分，像nginx，甚至像mongodb集群也有router。
感觉一些部署容器的线程池，应该属于tpc范畴！
日常工作中我们如何去对自己的系统进行高性能评估？就用ab测试查看结果吗？
在这 3 万个长连接场景下，CPU利用率大概在 65%左右，而内存剩余不到 2 个G。
这个结果，与网上很多文章介绍的，轻轻松松就能支持百万长连接例子相差很大啊。
结合老师的经验，我这个结果能打几分呢？能给一些优化的方向吗？