一、背景
单服务器下的编程，想要高性能，该怎么做？
确切地说，怎么使用好“异步”这个银弹？大多数人会说，使用线程池！！没错，线程池采用了池化技术，是Doug Lea 专门为了多线程编程，利用java实现了线程池技术，方便编程人员直接使用。
这篇文章我们想探讨的内容包括：
- 单服务器下，PPC模式 (Process Per Connection)
- 单服务器下，TPC模式 (Thread Per Connection)
- 单服务器下，Reactor模式
- 单服务器下，Proactor模式
通过对上述的模式梳理，希望能总结出线程池技术与Reactor编程模式的关联、异同。
二、PPC模式
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。
适用于常量连接数，支持的并发连接数有限。fork代价高，后面衍生了一个prefork模式。
三、TPC模式
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。
适用于常量连接数，存在 CPU 线程调度和切换代价的问题；创建线程虽然比创建进程代价低，但并不是没有代价，后面衍生了一个prethread模式。
四、Reactor模式
事件反应，来一个事件我就有相应的反应。也作Dispatcher模式。IO多路复用统一监听事件，收到事件后分配Dispatch给某个进程。
1、Reactor模式的引入
每个连接都要创建进程/线程，在连接结束后，销毁它，这造成了极大的浪费。为了解决这个问题，一个自然而然的想法就是资源复用，即不再单独为每个连接创建进程/线程，引入资源池技术（线程池技术）。
在引入线程池后，会引出一个新的问题：
进程如何才能高效地处理多个连接的业务？
- 一个进程一个连接时，进程可以采用“read -> 业务处理 -> write”的处理流程；如果当前连接没有数据可读，则进程就阻塞在read操作上。
- 一个进程多连接时，进程阻塞在某个连接的read操作上，此时即使其他连接有数据可读，该进程也无法去处理。无法做到高性能！！！
第一种场景下，是没有问题；第二种场景下，解决方法是把read操作改为非阻塞，然后进程不断地轮询多个连接。缺点是：1、轮询消耗cpu；2、一个进程处理几千上万的连接，轮询的效率低。
由此引入IO多路复用结合线程池，完美解决了PPC和TPC的问题。
2、Reactor模式的分类
Reactor数量可以是一个或多个；
资源池的数量可以是单个或多个进程/线程。
- 单 Reactor 单进程 / 线程
- 单 Reactor 多进程 / 线程
- 多 Reactor 多进程 / 线程
1）单 Reactor 单进程 / 线程
适用于业务处理非常快速的场景，比如开源软件redis。
2）单 Reactor 多进程 / 线程
为了业务处理之间不干扰，把单线程修改为多线程。这里一般是多线程，不会是多进程，因为线程之间通信比较方便，且是共享数据的。
3）多 Reactor 多进程 / 线程
采用该模式的有著名的nginx, netty。
四、Proactor模式
来了事件我来处理，处理完了我通知你。模型示意图见下：
