web并发模型

并发：cpu划分时间片，轮流执行每个请求任务，时间片到期后，换到下一个、

并行：在多核服务器上，每个cpu内核执行一个任务，是真正的并行

IO密集型的应用，由于请求过程中很多时间都是外部IO操作，CPU在wait状态，所以并发执行可以有效提高系统吞吐量

纯CPU密集型的应用：在单核上并发执行多个请求，不能提高系统吞吐量（由于任务来回场景切换的开销，吞吐量反而会下降）;只有多核并行运算，才能有效提高吞吐量

web并发模型有：multi-process   multi-thread    multi-process+multi-thread   event I/O  coroutine

多进程优点

• 并发模型非常简单，由操作系统调度运行稳定强壮
• 非常容易管理（通过操作系统进行监控与系统管理）
• 隔离性好
• 代码兼容性极好，不必考虑线程安全问题
• 多进程可以有效利用多核cpu，实现并行处理

多进程缺点

• 内存消耗大户（每个独立进程都需要加载完整的应用环境，内存消耗超大）
• cpu消耗偏高（多进程并发，需要CPU内核在多个进程间频繁切换，而进行的场景切换是非常昂贵的，需要大量的内存换页操作）
• 很低的I/O并发处理能力 

1. 每个进程的并发能力非常有限，单台服务器启动的进程数有限，并发能力无法有效提高 
2. 只适合处理短请求，不适合处理长请求（每个请求都能在很短时间内执行完毕，因而不会造成进程长期阻塞，一但某个进程特别是IO操作阻塞，会造成进程阻塞，当大面积IO操作阻塞发生，服务器就无法响应了）

多线程优点

• 多线程并发内存消耗比较小
• 多线程并发CPU消耗比较小
• 很容易创建和高效利用共享资源
• IO并发能力很高
• 可高效利用多核CPU，实现并行运算 

多线程的缺点

•  VM的内存管理要求超高

1. 对内存管理要求非常高，应用代码稍不注意，就会产生OOM
2. GC的策略会影响线程并发能力和系统吞吐量，需要对GC策略和调优有很好的经验
3. 在大内存服务器上的物理利用率问题（VM内存堆不宜过大，一般2GB为宜，过大的内存堆会造成GC效率下降，在物理内存很大的服务器上为了有效利用更多内存，需要跑多个VM，增加了复杂度）

• 对共享资源的操作
• 应用代码和第三方库都必须是线程安全的
• 单进程多线程模型不方便通过操作系统管理（一旦出现线程死锁或者线程阻塞很容易导致整个VM进程挂起失去响应，隔离性很差）

event IO原理

• 单进程单线程
• 内部维护一个事件队列
• 每个请求切成多个事件
• 单进程顺序从事件队列中取出每个事件执行下去

event IO的优点

• 惊人的IO并发处理能力
• 极少的内存消耗（单一进程单一线程，无场景切换无需保存场景）
• CPU消耗偏低（无进程或者线程场景切换的开销）

event IO的缺点

• 必须使用异步编程
• CPU密集型的运算会阻塞整个进程
• 所有IO操作必须使用异步库
• 只能跑在1个CPU内核上，无法有效利用多核并行运算（运行多个进程利用多核CPU）

coroutine原理

• 在单个线程上运行多个纤程，每个纤程维护一个context
• 纤程非常轻量级，单个线程可以轻易维护几万个纤程
• 纤程的调度主要依赖应用程序框架
• 纤程的切换（必须自己编程实现，一般框架实现了纤程调度）
• 纤程本质上是基于event IO之上的高级封装，但消除了event IO原始的异步编程复杂度

coroutine的优点

• 支持极高的IO并发，和event IO基本相当
• 纤程的创建和切换的系统开销非常小，CPU和内存消耗都很小

coroutine的缺点

• 纤程运行在单线程上，无法有效利用多核实现并行运算（通过启动多个进程或者多个线程来利用多核CPU）
• CPU密集型的运算会阻塞整个进程
• 所有IO操作必须使用异步库

原文： 《《Web并发模型粗浅探讨》》