1)多线程方式利用多核心
锁(信号量、互斥锁、自旋锁、读写锁、原子锁cas、乐观锁、悲观锁)
锁的粒度
什么状况下用什么锁，比较困惑
react
消息队列linux
管道(不须要加锁)： pipe+epoll/select/epollnginx
资源+锁redis
并发实体：线程sql
总结：
须要大量的锁。
docker
2)多进程方式利用多核心
共享内存
数据库
pipe管道、
父进程fork子进程有限制
只能一端读一端写
数据是单向的
编程
socket：
通常用这种来
用epoll
数组
信号网络
并发实体：进程。
总结：
3)csp模型
go语言：
并发实体：goroutine(协程，用channel来通讯)。
协程是轻量级的线程。
协程切换比较轻量，是开发者本身调度的。
线程切换须要进程，进程切换须要。
总结：
优化多线程的编程方式。
4)actor
erlang:
语言层面实现actor模型。
把actor命名为进程，actor是轻量级的进程。
skynet：
从框架层面实现actor。
actor由程序来调度，比较轻量。
提几个问题：
1.actor之间是如何沟通的？
统一性差，隔离性强。
独立的运行环境。
a actor和b actor沟通，就发送到对方的消息队列中。
多进程是socket沟通，其实也是消息的方式。
2.actor是怎么运行的？
多进程中，有一个主线程，经过os调度来运行。
actor中,当消息队列中有消息的时候，就能够运行：
多个线程，消耗actor消息。 工做线程。轮训，消息队列取出消息，并在actor
环境中运行了。
取出消息，而且调用回调函数。
3.actor是如何调度的呢？
不是每一个actor都有消息。这个怎么处理呢？
全局消息队列。把actor中的消息插入全局消息队列，指针的方式。
经过多线程消费全局消息队列的方式来调度actor，这样范围缩小，效率提升。
将有消息的消息队列放入全局消息队列中，工做线程只须要轮训全局消息队列，
就能够对整个actor消息进行调度了。
4.actor怎么接收网络中的数据？
fd和actor绑定
epoll_create
红黑树+就绪队列
epoll_ctrl
epoll_event, fd, actor_id
epoll_wait(ev[])
取出一个数组
ev[].data.ptr -->actorid, fd--》找到actor--》网络线程发送数据到actor
5.如何使用skynet？
agent--》玩家actor
hall--》大厅actor
main--》启动actor
redis---》玩家不能退出，从新进去要保存数据。 redis actor
room--》房间actor，3人一个房间组成的actor
./skynet/skynet config.test
main
redis
hall
把功能拆分红多个actor， 热点拆分为多个actor，
一个actor就是一个统一性较差的环境。
架构：
main：网关--》listenfd
agent： connedfd--》其它数据所有由agent进行处理
游戏是相同的，咱们不能放到一个actor中处理，而要建立不少个节点，充分利用cpu
每个client都有一个agent
hall：保存匹配队列的--》大厅
每个agent与hall链接
hall去建立一个room actor
skynet中的2种调用方式：
send：消息队列send，异步调用。
call--》rpc: 阻塞，同步调用。
指导思想： 简单可用，逐步优化，忌讳过分优化
逻辑的完备性
actor:
隔离的环境(lua或内存块)
回调函数
消息队列
单线程来处理的
让工做线程去轮训只有消息的actor
总结：
优化的是多进程的解决方案。
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并发编程的2个考虑：
隔离性
运行环境隔离：
多线程隔离性差、统一性高
统一性
数据的统一
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分布式：
C：一致性
A：可用性
P：分区容错性
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源码：
nginx
redis
skynet
zeromq
造轮子：
中间件：
内存池
线程池
链接池
消息队列
高并发IO：
epoll
reactor
proactor
网络协议栈：
用户态，实现百万链接
nginx模块开发
并发设计
集群能力：
数据库的集群。
zookeeper的集群--》多进程的管理。
linux内核编程：
网卡子系统的编程
内存管理
进程间通讯
内核的编译
性能测试：
数据库的索引优化和sql优化。
linux调优、内存调优。
部署能力：
docker
一线架构