所谓c10k问题，指的是：服务器如何支持10k个并发连接，也就是concurrent 10000 connection（这也是c10k这个名字的由来）。由于硬件成本的大幅度降低和硬件技术的进步，如果一台服务器能够同时服务更多的客户端，那么也就意味着服务每一个客户端的成本大幅度降低。从这个角度来看，c10k问题显得非常有意义。
一、C10K问题由来
互联网的基础是网络通信，早期的互联网可以说是一个小群体的集合。互联网还不够普及，用户也不多，一台服务器同时在线100个用户，在当时已经算是大型应用了，所以并不存在 C10K 的难题。互联网的爆发期是在www网站、浏览器出现后。最早的互联网称之为Web1.0，大部分的使用场景是下载一个HTML页面，用户在浏览器中查看网页上的信息，这个时期也不存在C10K问题。
Web2.0时代到来后，就不同了。一方面是，互联网普及率大大提高了，用户群体几何倍增长。另一方面是，互联网不再是单纯地浏览www网页，逐渐开始进行交互，而且应用程序的逻辑也变得更复杂。从简单的表单提交，到即时通信和在线实时互动，C10K的问题才体现出来了。因为每一个用户都必须与服务器保持连接，才能进行实时数据交互。诸如Facebook这样的网站，同一时间的并发TCP连接很可能已经过亿。
早期的腾讯QQ也同样面临C10K问题，只不过他们是用了UDP这种原始的包交换协议来实现的，绕开了这个难题，当然过程肯定是痛苦的。如果当时有epoll技术，他们肯定会用TCP。众所周之，后来的手机QQ、微信都采用TCP协议。
实际上，当时也有异步模式，如：select/poll模型。这些技术都有一定的缺点：selelct最大不能超过1024；poll没有限制，但每次收到数据时，需要遍历每一个连接，查看哪个连接有数据请求。
这时候问题就来了，最初的服务器都是基于进程/线程模型的，新到来一个TCP连接，就需要分配1个进程（或者线程）。进程又是操作系统最昂贵的资源，一台机器无法创建很多进程。如果是C10K，就要创建1万个进程，那么就单机而言，操作系统是无法承受的（往往出现效率低下、甚至完全瘫痪）。如果是采用分布式系统，维持1亿用户在线需要10万台服务器，成本巨大，也只有Facebook、Google、Apple等巨头，才有财力购买如此多的服务器。
基于上述考虑，如何突破单机性能局限，是高性能网络编程所必须要直面的问题。这些局限和问题，最早被Dan Kegel 进行了归纳和总结，并首次系统地分析和提出了解决方案。后来，这种普遍的网络现象和技术局限，都被大家称为 C10K 问题。
二、C10K问题的本质
C10K问题，本质上是操作系统的问题。对于Web1.0/2.0时代的操作系统而言， 传统的同步阻塞I/O模型都是一样的，处理的方式都是requests per second，并发10K和100的区别关键在于CPU。
创建的进程、线程多了，数据拷贝频繁（缓存I/O、内核将数据拷贝到用户进程空间、阻塞）， 进程/线程上下文切换消耗大， 导致操作系统崩溃，这就是C10K问题的本质！
可见，解决C10K问题的关键就是：尽可能减少CPU等核心资源消耗，从而榨干单台服务器的性能，突破C10K问题所描述的瓶颈。
三、C10K问题的解决方案探讨
从网络编程技术的角度来说，主要思路为：
- 为每个连接分配一个独立的线程/进程。
- 同一个线程/进程同时处理多个连接（IO多路复用）。
3.1 为每个连接分配一个独立的线程/进程
这一思路最为直接。但是，由于申请进程/线程会占用相当可观的系统资源，同时对于多进程/线程的管理会对系统造成压力，因此，这种方案不具备良好的可扩展性。
这一思路在服务器资源还没有富裕到足够程度的时候，是不可行的。即便资源足够富裕，效率也不够高。
总之，此思路技术实现会使得资源占用过多，可扩展性差，在实际应用中已被抛弃。
3.2 同一个线程/进程同时处理多个连接（IO多路复用）
IO多路复用，从技术实现上，又分很多种。我们逐一来看看下述各种实现方式的优劣。
实现方式1：循环逐个处理各个连接，每个连接对应一个 socket
循环逐个处理各个连接，每个连接对应一个 socket。当所有 socket 都有数据的时候，这种方法是可行的。但是，当应用读取某个 socket 的文件数据不 ready 的时候，整个应用会阻塞在这里，等待该文件句柄ready，即使别的文件句柄 ready，也无法往下处理。
实现小结：直接循环处理多个连接。
问题归纳：任一文件句柄的不成功会阻塞住整个应用。
实现方式2：使用select方法
使用select方法解决上面阻塞的问题，思路比较简单。在读取文件句柄之前，先查下它的状态，如果ready 了，就进行处理；如果不 ready， 就不进行处理；这不就解决了这个问题了嘛？于是，有了 select 方案。用一个 fd_set 结构体来告诉内核同时监控多个文件句柄，当其中有文件句柄的状态发生指定变化（例如某句柄由不可用变为可用）或超时，则调用返回。之后，应用可以使用 FD_ISSET 来逐个查看，确定哪个文件句柄的状态发生了变化。这样做，小规模的连接问题不大，但当连接数很多（文件句柄个数很多）的时候，逐个检查状态就很慢了。因此，select 往往存在管理的句柄上限（FD_SETSIZE）。同时，在使用上，因为只有一个字段记录关注和发生事件，所以每次调用之前，要重新初始化fd_set结构体。
intselect(intnfds, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds,structtimeval *timeout);
实现小结：有连接请求抵达了，再检查处理。
问题归纳：句柄上限+重复初始化+逐个排查所有文件句柄状态，效率不高。
实现方式3：使用poll方法
poll 主要解决 select 的前两个问题：
1.通过一个 pollfd 数组，向内核传递需要关注的事件，以消除文件句柄上限。
2.使用不同字段分别标注“关注事件和发生事件”，来避免重复初始化。
实现小结：设计新的数据结构，提高使用效率。
问题归纳：逐个排查所有文件句柄状态，效率不高。
实现方式4：使用epoll方法
既然“poll逐个排查所有文件句柄状态”效率不高，很自然的，在调用返回的时候，如果只给应用提供发生了状态变化（很可能是数据 ready）的文件句柄，进行排查的效率就高很多。epoll 采用了这种设计，适用于大规模的应用场景。实验表明：当文件句柄数目超过10之后，epoll 性能将优于 select 和 poll；当文件句柄数目达到 10K 的时候，epoll 已经超过 select 和 poll 两个数量级。
实现小结：只返回状态变化的文件句柄。
问题归纳：依赖特定平台（Linux）。
因为Linux是互联网企业中使用率最高的操作系统，所以Epoll就成为“C10K killer、高并发、高性能、异步非阻塞”这些技术的代名词了。FreeBSD推出了kqueue，Linux推出了epoll，Windows推出了IOCP，Solaris推出了/dev/poll。这些操作系统提供的功能，就是为了解决C10K问题。epoll技术的编程模型就是异步非阻塞回调，也可以叫做Reactor、事件驱动、事件轮循（EventLoop）。Nginx、libevent、node.js这些就是Epoll时代的产物。
实现方式5：使用libevent库
由于epoll,、kqueue、IOCP每个接口都有自己的特点，程序移植非常困难，所以需要对这些接口进行封装，以让它们易于使用和移植，其中libevent库就是其中之一。跨平台，封装底层平台的调用，提供统一的 API，但底层在不同平台上自动选择合适的调用。按照libevent的官方网站，libevent库提供了以下功能：当一个文件描述符的特定事件（如可读，可写或出错）发生了，或一个定时事件发生了，libevent就会自动执行用户指定的回调函数，来处理事件。目前，libevent已支持以下接口/dev/poll、kqueue、event ports、select、poll 和 epoll。Libevent的内部事件机制完全是基于所使用的接口的。因此，libevent非常容易移植，也使它的扩展性非常容易。目前，libevent已在以下操作系统中编译通过：Linux、BSD、Mac OS X、Solaris和Windows。使用libevent库进行开发非常简单，也很容易在各种unix平台上移植。一个简单的使用libevent库的程序如下：
四、引申讨论C10M问题
随着技术的演进，epoll已经可以较好地处理 C10K 问题。但是，如果要进一步的扩展，例如支持10M 规模的并发连接，原有的技术就无能为力了。那么，新的瓶颈在哪里呢？
从前面的演化过程中，我们可以看到，根本的思路是：要高效地去除阻塞，让CPU更多地处理核心任务。所以，就千万级并发而言，内核不是解决方案，而是问题所在！
这意味着：
不要让内核执行所有繁重的任务。将数据包处理、内存管理、处理器调度等任务从内核转移到应用程序，由应用程序高效地完成。让Linux只处理控制层，数据层完全交给应用程序来处理。
当连接很多时，首先需要大量的进程/线程来做事。同时，系统中的应用进程/线程可能大量地都处于 ready 状态，需要系统不断地进行快速切换，而我们知道系统上下文的切换是有代价的。虽然现在 Linux 系统的调度算法已经设计地很高效了，但对于10M这样大规模的场景，仍然力有不足。
所以我们面临的瓶颈有两个：一个是进程/线程作为处理单元，还是太厚重了；另一个是系统调度的代价太高了。
很自然地，我们会想到，如果有一种更轻量级的进程/线程作为处理单元，而且它们的调度可以做到很快（最好不需要锁），那就完美了。
现在，这样的技术在某些语言中已经有了一些实现，它们就是coroutine（协程），或协作式例程。具体来说，Python、Lua 语言中的coroutine（协程）模型，Go语言中的goroutine（Go协程）模型，都是类似的一个概念。实际上，多种语言（甚至 C 语言）都可以实现类似的模型。
它们在实现上都是试图用一组少量的线程来实现多个任务，一旦某个任务阻塞，则可能用同一线程继续运行其他任务，避免大量上下文的切换。每个协程所独占的系统资源往往只有栈部分。而且，各个协程之间的切换，往往是用户通过代码来显式指定的（跟各种callback 类似），不需要内核参与，可以很方便实地现异步。
这个技术本质上也是异步非阻塞技术，它是将事件回调进行了包装，让程序员看不到里面的事件循环。程序员就像写阻塞代码一样简单。比如调用 client->recv() 等待接收数据时，就像阻塞代码一样写。实际上是，底层库在执行recv时悄悄保存了一个状态，比如代码行数、局部变量的值。然后，就跳回到EventLoop中了。什么时候真的数据到来时，它再把刚才保存的代码行数、局部变量值取出来，又开始继续执行。
这就是协程的本质。协程是异步非阻塞的另外一种展现形式。Golang、Erlang、Lua协程都是这个模型。
4.1 同步阻塞
大家看完协程，是否感觉到：实际上，协程和同步阻塞是一样的。答案是正确的。所以，协程也叫做用户态进程/用户态线程。区别就在于：进程/线程是操作系统充当了EventLoop调度，而协程是应用程序自己用Epoll进行调度。
协程的优点是：它比系统线程开销小。其缺点是：如果其中一个协程中有密集计算，其他的协程就不运行了。
操作系统进程的优点是：无论代码怎么写，所有进程都可以并发运行。其缺点是：开销大。
Erlang解决了协程密集计算的问题，它基于自行开发VM，并不执行机器码。即使存在密集计算的场景，VM发现某个协程执行时间过长，也可以进行中止切换。Golang由于是直接执行机器码，所以无法解决此问题。所以，Golang要求用户必须在密集计算的代码中，自行Yield。
实际上，同步阻塞程序的性能并不差，它的效率很高，不会浪费资源。当进程发生阻塞后，操作系统会将它挂起，不会分配CPU。直到数据到达，才会重新分配CPU。只是进程开多了之后，多进程的副作用才明显，因为进程多了，互相切换开销太大。所以，如果一个服务器程序只有1000左右的并发连接，同步阻塞模式是最好的。
4.2 异步回调和协程哪个性能好
协程虽然是用户态调度，实际上还是需要调度的。既然存在调度，就存在上下文切换。所以，协程虽然比操作系统进程性能要好，但总还是有额外消耗的。而异步回调是没有切换开销的，它等同于顺序执行代码。所以，异步回调程序的性能是要优于协程模型的性能。
5、参考资料
[1] 为什么QQ用的是UDP协议而不是TCP协议？
[2] 移动端IM/推送系统的协议选型：UDP还是TCP？
[3] 高性能网络编程经典：《The C10K problem(英文)》[附件下载]
[4] 高性能网络编程(一)：单台服务器并发TCP连接数到底可以有多少
[5] 《The C10K problem （英文在线阅读、英文PDF版下载、中文译文）》
[6] 搜狗实验室技术交流文档《C10K问题探讨》(52im.net).pdf (350.83 KB)
[7] [通俗易懂]深入理解TCP协议（上）：理论基础
[8] [通俗易懂]深入理解TCP协议（下）：RTT、滑动窗口、拥塞处理
[9] 《TCP/IP详解 卷1：协议 (在线阅读版)》