下面来分别对这几个问题进行分析. 1. 操作系统能否支持百万连接? 对于绝大部分 Linux 操作系统, 默认情况下确实不支持 C1000K! 因为操作系统包含最大打开文件数(Max Open Fil
对于绝大部分 Linux 操作系统, 默认情况下确实不支持 C1000K! 因为操作系统包含最大打开文件数(Max Open Files)限制, 分为系统全局的, 和进程级的限制.
从客户端角度看，单机如果能发出百万并发，那我可以做出一个能发出百万并发的压测工具。从服务端角度看，可以优化现有的服务器支持更多的并发。
还记得一年半前，做的一个项目需要用到 Android 推送服务。和 iOS 不同，Android 生态中没有统一的推送服务。Google 虽然有 Google Cloud Messaging ，但是连国外都没统一，更别说国内了，直接被墙。
PS：最好是通过代码，自己试一下，了解下百万连接的思路，按照正常是分布式的架构，单机始终是有瓶颈的，100万用户的连接的话单机8g4核轻轻松松，分布式系统就要设计到分布式消息队列，负载均衡，注册中心的概念，推送使用netty方便系统的开发，沾包和拆包的问题方法去解决，而不是自己写一个socket程序很复杂，netty是通过责任链的方式，通过pipline控制之后的步骤。netty的底层是基于NIO，NIO的底层是基于多路复用的机制，多路复用机制是依托于操作系统的，百万连接这个是拼操作系统参数的，java代码是使用的NIO，如果不是使用的NIO，不好意思你达不到，设置到一些系统操作的配置。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
很多同学第一反应就是端口的限制，端口号最多是 65536个，那就最多只能支持 65536 条 TCP 连接。
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储，但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点，其吞吐量动辄几万、几十上百万，这其中的原由值得我们一探究竟。本文属于Kafka知识扫盲系列，让我们一起掌握Kafka各种精巧的设计。
Netty是一个高性能网络应用框架，应用非常普遍，目前在Java领域里，Netty基本上成为网络程序的标配了。Netty框架功能丰富，也非常复杂，今天我们主要分析Netty框架中的线程模型，而 线程模型直接影响着网络程序的性能。
什么是epoll epoll是什么？按照man手册的说法：是为处理大批量句柄而作了改进的poll。当然，这不是2.6内核才有的，它是在2.5.44内核中被引进的(epoll(4) is a new API introduced in Linux kernel 2.5.44)，它几乎具备了之前所说的一切优点，被公认为Linux2.6下性能最好的多路I/O就绪通知方法。 epoll的相关系统调用 epoll只有epoll_create,epoll_ctl,epoll_wait 3个系统调用。 1. int ep
Netty 是一个高性能网络应用框架，应用非常普遍，目前在 Java 领域里，Netty 基本上成为网络程序的标配了。Netty 框架功能丰富，也非常复杂，今天我们主要分析 Netty 框架中的线程模型，而线程模型直接影响着网络程序的性能。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-lscpu.html
千万级并发实现的秘密 先解释一下什么是10k问题： 什么是 10K 问题？ 在 1999 年，Dan Kegel 向网络服务器提出了一个骇人听闻的难题： 是时候让网络服务器去同时应对 10000 个客户端了，你觉得呢？毕竟网络已经变得很普及了。 这就是著名的 C10K 问题。 通过改善操作系统内核和从像 Apache 那样的线程服务器迁移到像 Nginx, Node 这样的事件驱动服务器，工程师们解决了这个 C10K 问题。 但现在我们面临着一个更大的挑战，如果同时应对一千万个连接呢？要解决这个难题，需要些
水平触发：socket的接收缓冲区里有数据来了，只要缓冲里有数据，select、poll或者epoll就都会一直收到通知
lscpu 命令显示有关 CPU 架构的信息 lscpu 命令安装： -bash: lscpu: command not found #Ubuntu apt-get install util-linux #CentOS yum install util-linux #Fedora dnf install util-linux #OS X brew install util-linux #Docker docker run cmd.cat/lscpu lscpu lscpu 命令补充说明： l
lscpu 命令显示有关 CPU 架构的信息 lscpu 命令安装： -bash: lscpu: command not found #Ubuntu apt-get install util-linux #CentOS yum install util-linux #Fedora dnf install util-linux #OS X brew install util-linux #Docker docker run cmd.cat/lscpu lscpu lscpu 命令补充说明：
来源：Dozer's Technology Blog 链接：https://www.dozer.cc/2014/12/netty-long-connection.html(点击文末阅读原文前往) 推送服务 还记得一年半前，做的一个项目需要用到 Android 推送服务。和 iOS 不同，Android 生态中没有统一的推送服务。Google 虽然有 Google Cloud Messaging ，但是连国外都没统一，更别说国内了，直接被墙。 所以之前在 Android 上做推送大部分只能靠轮询。而我们之前
我们知道单机的端口最多65536，除去系统使用的端口， 留给程序使用的也就6万个端口， 在需要对单机做长连接压力测试的时候，如果要测60W的长连接并发，就得找10台机器，而一般情况下我们并没有这么多的空闲机器去做这种规模的测试，那如何用两台机器模拟百万连接呢？对于TCP的连接，系统用一个4四元组来唯一标识：{server ip, server port,client ip,client port}。这里有两个变量是固定的， server ip与clinet ip。能做文章的也就是两台服务器的端口号了。如果server port 只开启一个端口的话， 那一台client最多也就 6W个连接能连上，多了因为端口的限制无法创建新的连接。如果server端多开几个端口，根据TCP的唯一标识，我们便能够模拟超过6W的连接测试了。处面是具体的代码，项目依赖netty，版本为4.1.25.Final。
今天给大家分享一篇万字长文《微言 Netty：百万并发基石上的 epoll 之剑》。
Java NIO是为了解决高并发请求提出的设计模型，是基于IO多路复用设计出来的。底层又依赖于操作系统的支持(select、poll、epoll)。
所以，对 server 端，通过增加内存、修改最大文件描述符个数等参数，单机最大并发 TCP 连接数超过 10 万, 甚至上百万是没问题的。
一、结论 提出这个问题说明对网络编程的一些基础原理未搞明白，先说下结论： 一个 socket 是否设置为阻塞模式，只会影响到 connect/accept/send/recv 等四个 socket API 函数，不会影响到 select/poll/epoll_wait 函数，后三个函数的超时或者阻塞时间是由其函数自身参数控制的。 二、原理分析 下面详细的解释，为了方便解释，在这之前我们先明确几个基础概念： connfd：创建 socket，主动发起连接的一端（客户端），该端调用 connect 函数主动发起
漫画 | 一台Linux服务器最多能支撑多少个TCP连接？文章里有介绍服务器能支撑的连接数远不止65535，但客服端呢，是不是受限于此呢，本文给你解惑。
相信很多人知道石中剑这个典故，在此典故中，天命注定的亚瑟很容易的就拔出了这把石中剑，但是由于资历不被其他人认可，所以他颇费了一番周折才成为了真正意义上的英格兰全境之王，亚瑟王。
近期有个需求，需要测试下 SLB 的四层负载均衡性能，即测试 TCP 的最大连接数和连接速度。本次测试我们选择使用 Jmeter。
Netty作为高性能的网络通信框架，它是IO模型演变过程中的产物。Netty以Java NIO为基础，是一种基于异步事件驱动的网络通信应用框架，Netty用以快速开发高性能、高可靠的网络服务器和客户端程序，很多开源框架都选择Netty作为其网络通信模块。本文主要通过分析IO模型的优化演进之路，比较不同IO模型的异同，让大家对于Java IO模型有着更加深刻的理解，我想这也是Netty如何实现高性能网络通信理解的重要基础。话不多说，我们赶紧发车了。
一直以来很少看到有多少人使用php的socket模块来做一些事情，大概大家都把它定位在脚本语言的范畴内吧，但是其实php的socket模块可以做很多事情，包括做ftplist,http post提交，smtp提交，组包并进行特殊报文的交互（如smpp协议），whois查询。这些都是比较常见的查询。
做为一个有追求的程序员，不能只满足增删改查，我们要对系统全方面无死角掌控。掌握了这些基本的网络知识后，相信一方面日常排错中会事半功倍，另一方面日常架构中不得不考虑的高并发问题，理解了这些底层协议也是会如虎添翼。
首先，问题中描述的65535个连接指的是客户端连接数的限制。 在tcp应用中，server事先在某个固定端口监听，client主动发起连接，经过三次握手后建立tcp连接。那么对单机，其最大并发tcp连接数是多少呢？ 如何标识一个TCP连接 在确定最大连接数之前，先来看看系统如何标识一个tcp连接。系统用一个4四元组来唯一标识一个TCP连接：{localip, localport,remoteip,remoteport} = {本地ip，本地port，远程ip，远程port} client最大tcp连接数 c
“socket中有一个主要的数据结构sock_common，在它里面有两个联合体。”
如果你的项目中支持高并发，或者是测试过比较多的并发连接。那么相信你一定遇到过“Too many open files”这个错误。
应用程序向操作系统发出IO请求：应用程序发出IO请求给操作系统内核，操作系统内核需要等待数据就绪，这里的数据可能来自别的应用程序或者网络。一般来说，一个IO分为两个阶段：
很多读者在看完百万 TCP 连接的系列文章之后，反馈问我有没有测试源码。也想亲自动手做出来体验体验。这里为大家的实践精神点赞。
Redis 是一种基于键值对 (Key-Value) 的 NoSQL 数据库，Redis 的 Value 可以由 String，hash，list，set，zset，Bitmaps，HyperLogLog 等多种数据结构和算法组成。Redis 还提供了键过期，发布订阅，事务，Lua脚本，哨兵，Cluster 等功能。Redis 执行命令的速度非常快，根据官方给的性能可以达到 10w+ QPS。那么本文主要介绍到底 Redis 快在哪里，主要有以下几点：
Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，因为寻址会比较消耗时间，但是实际上，Kafka的特性之一就是高吞吐率。
作者简介：曾任职于阿里巴巴，每日优鲜等互联网公司，任技术总监。15年电商互联网经历。
首先我们来看如何标识一个TCP连接？系统是通过一个四元组来识别，(src_ip,src_port,dst_ip,dst_port)即源IP、源端口、目标IP、目标端口。比如我们有一台服务192.168.0.1，开启端口80.那么所有的客户端都会连接到这台服务的80端口上面。有一种误解，就是我们常说一台机器有65536个端口，那么承载的连接数就是65536个，这个说法是极其错误的，这就混淆了源端口和访问目标端口。我们做压测的时候，利用压测客户端，这个客户端的连接数是受到端口数的限制，但是服务器上面的连接数可以达到成千上万个，一般可以达到百万（4C8G配置），至于上限是多少，需要看优化的程度。具体做法如下：
运维工程师（Operations）是负责维护并确保整个服务的高可用性，同时不断优化系统架构提升部署效率、优化资源利用率提高整体的ROI的专业人员。他们的基本职责是负责服务的稳定性，确保服务可以7*24H不间断地为用户提供服务。
I/O模型主要包括：阻塞IO、非阻塞IO、I/O 多路复用、异步I/O和信号I/O;
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NIO（Non-blocking I/O，在Java领域，也称为New I/O），是一种同步非阻塞的I/O模型，也是I/O多路复用的基础，已经被越来越多地应用到大型应用服务器，成为解决高并发与大量连接、I/O处理问题的有效方式。 那么NIO的本质是什么样的呢？它是怎样与事件模型结合来解放线程、提高系统吞吐的呢？ 本文会从传统的阻塞I/O和线程池模型面临的问题讲起，然后对比几种常见I/O模型，一步步分析NIO怎么利用事件模型处理I/O，解决线程池瓶颈处理海量连接，包括利用面向事件的方式编写服务端/客户端程序。
当用户线程调用了 read 系统调用，内核（kernel）就开始了 IO 的第一个阶段：准备数据。很多时候，数据在一开始还没有到达（比如，还没有收到一个完整的Socket数据包），这个时候 kernel 就要等待足够的数据到来。
eBPF 是 Linux Kernel 3.15 中引入的全新设计，将原先的 BPF 发展成一个指令集更复杂、应用范围更广的“内核虚拟机”。
使用golang实现websocket通讯，单机可以支持百万连接，使用gin框架、nginx负载、可以水平部署、程序内部相互通讯、使用grpc通讯协议。
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