如何实现单服务器300万个长连接的？-来自知乎的经典问答

看到一篇文章说“最终我们采用了多消息循环、异步非阻塞的模型，在一台双核、24G内存的服务器上，实现峰值

维持超过300万个长连接。”
很疑惑，这是吹牛还是真的做到了？
什么是“多消息循环、异步非阻塞”？有什么特点？
用单台服务器实现高连接数，和使用多台服务器实现高连接数，哪种成本更高？修改

这……我能说也不怎么困难咩？实际在去年操作过一次，并且看过一篇文章（研究eurasia socket内存使用量的时

候翻到的最后会单独列出），我的成果是2G内存双核18W左右的并发连接。

1. 事件驱动，这个只是为了IO和CPU异步，让CPU从IO等待中解放出来，这样就能在CPU循环中往死里accept连接了

，nginx就靠这个把apache玩死的，nodejs的快不仅仅因为这个，语言层的magic就扯远了。

2. 利用双核，2个核就2个进程，一个进程一个事件驱动核（epoll，select啥的），增加链接吞吐。

3. 参数调优，这才是最重要的一步，一个Socket连接默认是有内存消耗的，我不记得Python的Socket占用是4M还

是多少来着了，当然这个也可以调优，eurasia的作者沈大侠说过可以搞到2M来着？当然这对于一个24G的服务器来

说300w还是搞不定的，但是就送TCP本身来分析的话，tcp_rmem/tcp_wmem，这2个系统tcp读写缓存默认都很高，拉

低到4k，然后把tcp_mem也得改下，这个说起来太麻烦，man一下就有了，总的来说就是得拉高High值

4. 网卡要给力，端口给足，句柄加高。

参考文献：100万并发连接服务器笔记之1M并发连接目标达成

从我的测试和此文的结论来看，他在7.5G左右实现了1M并发，24G到3M差不多，我那么挫的水平2G 18W，24G怎么说

也能上2M啊，而且如果仅仅是推送，业务层逻辑复杂度不强，等于就是个Proxy所以恩。

至于单台和多台之间的选择，追求技术的，单台你屌你牛逼，追求稳妥Crash也不会造成太大影响还想在推送一层

玩点花样用点动态语言的，多台不二选择。

不是吹牛，理论上完全可以达到。
（以下参考值皆是Linux平台上）

1，Linux单个进程可以维持的连接数(fd)理论值是通过ulimit -a设置，或在server内使用setrlimit()设置，具体

最大是多少？我看我的64机上是64bits的一个数值，所以，权且认为理论上是2^64-1。 anyway，几百万不是问题

。

2，TCP连接数。因为是Server端，不用向系统申请临时端口，只占fd资源。所以tcp连接数不受限制。

3，维持连接当然需要内存消耗，假如每个连接（fd），我们为其分配5k字节（应该足够了，就存放一些用户信息

之类的）。这样是5k*3000000=15G。 文中有24G内存，应该也足够了。

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下面我们说下文中提及的 多消息循环、异步非阻塞。
先说异步和非阻塞吧。权且认为这俩是一个概念。都是指的IO的异步和非阻塞。
1，异步+非阻塞的话，Linux上必然是epoll了。
原理上简而言之吧，异步就是基于事件的读写，epoll同时监听所有的tcp连接（fd），当有哪些连接上有了事件（

读、写、错误），就返回有事件的连接集合，然后处理这个集合里的需要处理的连接事件。这儿就是基于事件的异

步IO。
非阻塞。 在得到有事件的tcp连接集合之后，逐一进行读（写）。分开来说，需要读的fd，其实数据已经到OS的

tcp buffer里了，读完直接返回，CPU不等待。（返回EAGAIN，其实就进行了几次memcpy）； 需要写的连接，同样

，其实是把数据写到了OS的tcp buffer里，写满为止。。不会等待对方发来ACK再返回。这样，其实这里CPU基本上

只进行了一些memcpy的操作。。即便同时几十万连接有事件，也是瞬间处理完的事。。。然后，CPU再进行异步io

等待（epoll_wait()）。
当然这儿要充分利用多核，最好将io线程和work线程分开。

2，多消息循环。。这个应该是他们内部的概念。我个人猜测是异步的消息协议。
举例子，传统的TCP连接是一问一答，如HTTP。

如图，客户端在发送A和发送B之间，CPU就纯等待。服务器在回复A之后，也是纯等待B包的到来。。这样的话。TCP

吞吐量很低。

异步协议就是读写完全分开，无需等待（当然，在包内需要自行对应包的ID来识别对应请求包和回复包）。如图

这样的话，双方在任一时刻，都尽最大努力的发包。充分利用tcp连接。使单条TCP连接吞量直线上升。而且，如果

其中有一个包处理的极慢，丝豪不影响其他包的回包。

大体推算一下流量，因为300万的客户端均是手机客户端，，假如每个人每天平均收到500条push信息。300万

*500=1500000000， 1500000000 /一天86400=17361。一个封装的不错的server每秒进行2W次IO是很轻松的事。

最后说单台Hold大量和多台Hold小量的区别。
成本上肯定是多台的硬件本高了。。但是，这个量级，从架构上，绝对是多台更加合理。我们假如，每个连接有一

个用户认证的过程 ，用户认证时要去数据库（或其他类似db）查询用户信息，当你升级服务重启时，300万用户瞬

间断开，客户端会重连；再次启动之后，300万用户同时连接，同时请求库。。然后，杯具了。。。

刚好搜索长连接的时候看到这个问题，就来回答一下，算做是知乎的处女答。
首先理解多消息循环、异步非阻塞从程序设计角度来说是两个层次的东西。
1.多消息循环指的就是利用到epoll或者select来做的IO多路复用机制
2.异步非阻塞是指利用到下层的IO多路复用做的基于事件触发方式的一种设计方式

其实现在的异步模型大同小异，大致过程如下（分三层，一二层就是上面所说的两个层次）：
1.（最重要的）维护一个事件反应堆，用epoll或者select或者kqueue来做，反应堆的作用就是用同步的方式处理

异步问题，在反应堆上注册好事件后如果相应的事件发生，就调用其回调函数，一般情况下反应堆是一个进程内全

局唯一的。
2.上层的buffer，维护一系列的buffer用于管理每一个连接的数据，可以把buffer看做是一个对象。一般在一个连

接到达的时候分配一个buffer对象，然后上层的连接注册事件的时候是注册到buffer上，buffer再注册到反应堆中

。
3.就是一个个的连接对象，把每一个来自外部的连接都抽象为一个具体的对象，用于管理每一个连接，其中这个对

象就包含了上面所说的buffer对象和其他一些状态。

处理并发的过程就是这样的：
1.为监听套接口在反应堆注册一个事件，此事件发生调用对应的回调，一般情况是accept这个连接，然后为这个连

接创建连接对象，统一管理。
2.为此连接创建buffer对象，并注册对应的读写错误事件的回调（上层对于buffer的读写事件回调都是业务层来控

制的了）.
3.在加入监听队列后是离散的，准确来说epoll中是由一颗红黑树维护的，每一个事件的先后顺序跟它达到的顺序

有关。
4.维护了众多的连接对象，也就是这里的并发情况了，如果有事件发生会调用回调来处理，理论上无阻塞情况减少

了很多CPU的wait，这部分时间用于处理真正的业务，所以异步模型能够带来很高的CPU处理能力，减少等待，单位

时间处理的事件越多，从外部来看并发就很高，实际上也是一个串行的工作状态，但是串行过程没有等待。

若水、槐槐、管显笋 等人赞同
不说清楚具体每秒收发包数量以及包大小就是耍流氓！300万静态连接纯吃内存谁都搞得来，3000连接每秒10000请

求和300万连接每秒100请求你说谁消耗大？同样每秒100请求，每个请求广播给10个客户端和广播给100客户端你说

哪个消耗大？关键数据不说，还分析啥？

这个模型现在被 nginx/node.js 采用，建议你仔细研究一下相关文档、代码。
单机高连接数好与不好跟业务有一定的相关性，当然跟“钱”也有关系。

如果内存可以更多，还可以维持更多的连接数，无需吹牛。

2013年11月4日更新：
这两天发现还有不少朋友对这个话题有兴趣，再细说一点。
消息循环。前面提到过 nginx/node.js 都是采用的 IO 事件触发的消息循环，如果不了解可以直接看代码。
多消息循环。在多核 CPU 的服务器，是一个 IO 口上的事件用多个进程处理，充分利用多核的运算能力。每个进

程运行一下独立的消息循环，一般来说，进程数据与 CPU 核数相同。
异步非阻塞 就更容易理解了。CPU 不同步读写 IO，减少 CPU 等待时间。在业务层面的通讯也全部采用异步模型

。
正如我前面提到的，这些模型，在 nginx 上几乎都能找到代码。最近比较流行的 node.js 也有大量异步模型。

2014/06/19 更新：
最近我们用 Erlang 实现了了一个版本，维持长连接的效果也很好，开发时间成本低。

内存足够多，文件描述符限制足够大即可。不需要啥高端技术。

1. IO多路复用技术：使用一个线程来检查多个文件描述符的就绪状态
2.长连接
3.异步接收和发送：异步双工，就是开启两个线程分别处理读、写
4.参数调优（我还木有查到QAQ）