1)多線程方式利用多核心
鎖(信號量、互斥鎖、自旋鎖、讀寫鎖、原子鎖cas、樂觀鎖、悲觀鎖)
鎖的粒度
什麼狀況下用什麼鎖，比較困惑
react
消息隊列linux
管道(不須要加鎖)： pipe+epoll/select/epollnginx
資源+鎖redis
併發實體：線程sql
總結：
須要大量的鎖。
docker
2)多進程方式利用多核心
共享內存
數據庫
pipe管道、
父進程fork子進程有限制
只能一端讀一端寫
數據是單向的
編程
socket：
通常用這種來
用epoll
數組
信號網絡
併發實體：進程。
總結：
3)csp模型
go語言：
併發實體：goroutine(協程，用channel來通訊)。
協程是輕量級的線程。
協程切換比較輕量，是開發者本身調度的。
線程切換須要進程，進程切換須要。
總結：
優化多線程的編程方式。
4)actor
erlang:
語言層面實現actor模型。
把actor命名爲進程，actor是輕量級的進程。
skynet：
從框架層面實現actor。
actor由程序來調度，比較輕量。
提幾個問題：
1.actor之間是如何溝通的？
統一性差，隔離性強。
獨立的運行環境。
a actor和b actor溝通，就發送到對方的消息隊列中。
多進程是socket溝通，其實也是消息的方式。
2.actor是怎麼運行的？
多進程中，有一個主線程，經過os調度來運行。
actor中,當消息隊列中有消息的時候，就能夠運行：
多個線程，消耗actor消息。 工做線程。輪訓，消息隊列取出消息，並在actor
環境中運行了。
取出消息，而且調用回調函數。
3.actor是如何調度的呢？
不是每一個actor都有消息。這個怎麼處理呢？
全局消息隊列。把actor中的消息插入全局消息隊列，指針的方式。
經過多線程消費全局消息隊列的方式來調度actor，這樣範圍縮小，效率提升。
將有消息的消息隊列放入全局消息隊列中，工做線程只須要輪訓全局消息隊列，
就能夠對整個actor消息進行調度了。
4.actor怎麼接收網絡中的數據？
fd和actor綁定
epoll_create
紅黑樹+就緒隊列
epoll_ctrl
epoll_event, fd, actor_id
epoll_wait(ev[])
取出一個數組
ev[].data.ptr -->actorid, fd--》找到actor--》網絡線程發送數據到actor
5.如何使用skynet？
agent--》玩家actor
hall--》大廳actor
main--》啓動actor
redis---》玩家不能退出，從新進去要保存數據。 redis actor
room--》房間actor，3人一個房間組成的actor
./skynet/skynet config.test
main
redis
hall
把功能拆分紅多個actor， 熱點拆分爲多個actor，
一個actor就是一個統一性較差的環境。
架構：
main：網關--》listenfd
agent： connedfd--》其它數據所有由agent進行處理
遊戲是相同的，咱們不能放到一個actor中處理，而要建立不少個節點，充分利用cpu
每個client都有一個agent
hall：保存匹配隊列的--》大廳
每個agent與hall鏈接
hall去建立一個room actor
skynet中的2種調用方式：
send：消息隊列send，異步調用。
call--》rpc: 阻塞，同步調用。
指導思想： 簡單可用，逐步優化，忌諱過分優化
邏輯的完備性
actor:
隔離的環境(lua或內存塊)
回調函數
消息隊列
單線程來處理的
讓工做線程去輪訓只有消息的actor
總結：
優化的是多進程的解決方案。
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併發編程的2個考慮：
隔離性
運行環境隔離：
多線程隔離性差、統一性高
統一性
數據的統一
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分佈式：
C：一致性
A：可用性
P：分區容錯性
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源碼：
nginx
redis
skynet
zeromq
造輪子：
中間件：
內存池
線程池
鏈接池
消息隊列
高併發IO：
epoll
reactor
proactor
網絡協議棧：
用戶態，實現百萬鏈接
nginx模塊開發
併發設計
集羣能力：
數據庫的集羣。
zookeeper的集羣--》多進程的管理。
linux內核編程：
網卡子系統的編程
內存管理
進程間通訊
內核的編譯
性能測試：
數據庫的索引優化和sql優化。
linux調優、內存調優。
部署能力：
docker
一線架構