Go netpoller 原生网络模型之源码全面揭秘

本文将基于 Linux 平台来解析 Go netpoll 之 I/O 多路复用的底层是如何基于 epoll 封装实现的，从源码层层推进，全面而深度地解析 Go netpoll 的设计理念和实现原理，以及 Go 是如何利用 netpoll 来构建它的原生网络模型的。主要涉及到的一些概念：I/O 模式、用户/内核空间、epoll、Linux 源码、goroutine scheduler 等等，我会尽量简单地讲解，如果有对相关概念不熟悉的同学，还是希望能提前熟悉一下。

Redis 多线程网络模型全面揭秘

在目前的技术选型中，Redis 俨然已经成为了系统高性能缓存方案的事实标准，因此现在 Redis 也成为了后端开发的基本技能树之一，Redis 的底层原理也顺理成章地成为了必须学习的知识。 Redis 从本质上来讲是一个网络服务器，而对于一个网络服务器来说，网络模型是它的精华，搞懂了一个网络服务器的网络模型，你也就搞懂了它的本质。 本文通过层层递进的方式，介绍了 Redis 网络模型的版本变更里程，剖析了其从单线程进化到多线程的工作原理，此外，还一并分析并解答了 Redis 的网络模型的很多抉择背后的思考，帮助读者能更深刻地理解 Redis 网络模型的设计。

Linux I/O 原理和 Zero-copy 技术全面揭秘

如今的网络应用早已从 CPU 密集型转向了 I/O 密集型，网络服务器大多是基于 C-S 模型，也即 客户端 - 服务端 模型，客户端需要和服务端进行大量的网络通信，这也决定了现代网络应用的性能瓶颈：I/O。 传统的 Linux 操作系统的标准 I/O 接口是基于数据拷贝操作的，即 I/O 操作会导致数据在操作系统内核地址空间的缓冲区和应用程序地址空间定义的缓冲区之间进行传输。设置缓冲区最大的好处是可以减少磁盘 I/O 的操作，如果所请求的数据已经存放在操作系统的高速缓冲存储器中，那么就不需要再进行实际的物理磁盘 I/O 操作；然而传统的 Linux I/O 在数据传输过程中的数据拷贝操作深度依赖 CPU，也就是说 I/O 过程需要 CPU 去执行数据拷贝的操作，因此导致了极大的系统开销，限制了操作系统有效进行数据传输操作的能力。 I/O 是决定网络服务器性能瓶颈的关键，而传统的 Linux I/O 机制又会导致大量的数据拷贝操作，损耗性能，所以我们亟需一种新的技术来解决数据大量拷贝的问题，这个答案就是零拷贝(Zero-copy)。

gnet: 一个轻量级且高性能的 Go 网络框架

gnet 是一个基于 Event-Loop 事件驱动的高性能和轻量级网络库。这个库直接使用 epoll 和 kqueue 系统调用而非标准 Golang 网络包：net 来构建网络应用，它的工作原理类似两个开源的网络库：libuv 和 libevent。 这个项目存在的价值是提供一个在网络包处理方面能和 Redis、Haproxy 这两个项目具有相近性能的 Go 语言网络服务器框架。 gnet 的亮点在于它是一个高性能、轻量级、非阻塞的纯 Go 实现的网络库。