问异步服务器设计

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我们有一个从500-1500个GPS设备接收数据的服务器。每个设备每10-30秒发送一个包含大约1-4个GPS坐标的数据包。服务器是异步设计的，侦听器使用Begin- EndAccept处理连接，使用Begin- EndReceive处理通信。一旦接收到分组，数据就被处理并存储在数据库中。

对于很少的设备(500-700个设备)，这只需要50ms，并且我们只有不到50个并发线程在运行，实际的CPU使用率(20-40%)。然而，当服务器承受着连接(1000+)的压力时，线程的数量会激增到500-600，CPU使用率也会下降到几个百分点。处理时间也增加到几分钟。

对于以这种速率发送许多小数据包的特定场景，异步设计是不是很糟糕，还是代码中存在问题？

我们目前不得不将负载分布在三台服务器上以容纳所有设备，它们都是托管在Hyper-V服务器上的具有6个CPU和4 4GB内存的虚拟机。

解决方案：

我从人们的回答中找到的解决方案是，立即使用.Net并行库将其调度为任务，因为当跨多个内核调度线程时，这种方法要智能得多：

void EndReceive(IAsyncResult res)
{
   Task.Factory.StartNew((object o) => { HandleReceive(o as IAsyncResult); }, res, TaskCreationOptions.PreferFairness);
}

现在线程数很少超过50个。