linux多线程服务端编程
㈠ 服务端通过UDP接收的数据能否多线程处理
多线程并不能提高执行效率，相反，由于多了线程切换，会有一丁点额外开销
多线程能提高交互和响应效率。
原因是cpu只能一条一条指令的做。
如果是多核编程或多处理器编程，那就肯定能快了。
㈡ 想接触C++多线程编程，需要从哪方面入手，有没有
多线程编程的难点不在于锁，正常人看一下操作系统再写几个线程demo就可以基本理解了。对于C++而言，甚至连编写线程安全的类也不是难事。只需要用同步原语来保持对共享资源的访问即可。
我个人觉得最需要的就是实战，写Demo谁都会写。同步原语就那么几个，信号量，互斥量，条件变量等。但是怎么用呢？当你从点击星际争霸到和玩家匹配进行游戏，这当中程序是怎么运行的？
事件驱动是怎么驱动的？
就目前来说，我遇到的困难不是线程的死锁，而是对并发模型的理解。Actor，Reactor模式等。这些东西不实战，个人空想理解起来会吃力。
推荐《linux多线程服务端编程》，这本书给我的观点是实战性很强，而且涉及面也比较广。后几章提到了分布式系统和作者对C++的思考以及STL algotrithm的运用。如作者所说：“对于面向对象，封装式必须的；但继承和多态耦合性太强，很不划算”我就很赞同
同时展示了一个用C++开发的网络库，不过虽然看了这本书，我还是没找到为什么要用C++的理由。我认为C的确可以很好地解决问题。C++的话就RAII算是真的有益处。
但读之前你需要有一定的C++和操作系统基础。当时买这本书的时候还觉得有点心疼，现在看看物超所值。（我那本CSAPP就翻了一章=-=）
总结：看现代操作系统第二章，同时结合C++11的thread库写经典Demo（生产者消费者问题等）
花两周左右。剩下的就是实战。如果不实战，你还是不知道这些东西在生产环境中是怎么使用的。
可以结合muo skynet等开源网络框架学习并发模型。
㈢ Unix C多线程编程 线程间变量覆盖问题
变量不会自己被覆盖，这种情况多数是内存溢出导致污染了其他线程栈
第二个问题，贴上我以前对这个问题的回答：
C99标准之前是不可以这么声明数组的，但是C99开始引入了变长数组这一概念，也就是使用变量定义数组各维，也就是你可以用 int a[x]; 这种方式定义数组，x的值无需是常量，但是有几个主要限制：
1：必须在函数内部声明或者是函数参数（也就是必须在存储在栈区），也不能是成员变量
2：不能在声明的同时初始化
3：不能是静态变量或用extern修饰
4：数组的类型以及长度的类型都必须支持sizeof（一般来说就是只能用内部类型）
大部分支持C99的编译器都支持这个特性（VC2005之后，GCC3.2之后），这个和new出来的数组还是本质上不一样的，这个其实是程序在运行期间在进程栈区生成定长数组，所以也不需要你手动释放，但这种做法对一些高级的调试方法可能有一定的影响
㈣ 如何看懂《Linux多线程服务端编程
一：进程和线程
每个进程有自己独立的地址空间。“在同一个进程”还是“不在同一个进程”是系统功能划分的重要决策点。《Erlang程序设计》[ERL]把进程比喻为人：
每个人有自己的记忆（内存），人与人通过谈话（消息传递）来交流，谈话既可以是面谈（同一台服务器），也可以在电话里谈（不同的服务器，有网络通信）。面谈和电话谈的区别在于，面谈可以立即知道对方是否死了（crash,SIGCHLD），而电话谈只能通过周期性的心跳来判断对方是否还活着。
有了这些比喻，设计分布式系统时可以采取“角色扮演”，团队里的几个人各自扮演一个进程，人的角色由进程的代码决定（管登录的、管消息分发的、管买卖的等等）。每个人有自己的记忆，但不知道别人的记忆，要想知道别人的看法，只能通过交谈（暂不考虑共享内存这种IPC）。然后就可以思考：
·容错：万一有人突然死了
·扩容：新人中途加进来
·负载均衡：把甲的活儿挪给乙做
·退休：甲要修复bug，先别派新任务，等他做完手上的事情就把他重启
等等各种场景，十分便利。
线程的特点是共享地址空间，从而可以高效地共享数据。一台机器上的多个进程能高效地共享代码段(操作系统可以映射为同样的物理内存)，但不能共享数据。如果多个进程大量共享内存，等于是把多进程程序当成多线程来写，掩耳盗铃。
“多线程”的价值，我认为是为了更好地发挥多核处理器(multi-cores)的效能。在单核时代，多线程没有多大价值（个人想法：如果要完成的任务是CPU密集型的，那多线程没有优势，甚至因为线程切换的开销，多线程反而更慢；如果要完成的任务既有CPU计算，又有磁盘或网络IO，则使用多线程的好处是，当某个线程因为IO而阻塞时，OS可以调度其他线程执行，虽然效率确实要比任务的顺序执行效率要高，然而，这种类型的任务，可以通过单线程的”non-blocking IO+IO multiplexing”的模型（事件驱动）来提高效率，采用多线程的方式，带来的可能仅仅是编程上的简单而已）。Alan Cox说过：”A computer is a state machine.Threads are for people who can’t program state machines.”（计算机是一台状态机。线程是给那些不能编写状态机程序的人准备的）如果只有一块CPU、一个执行单元，那么确实如Alan Cox所说，按状态机的思路去写程序是最高效的。
二：单线程服务器的常用编程模型
据我了解，在高性能的网络程序中，使用得最为广泛的恐怕要数”non-blocking IO + IO multiplexing”这种模型，即Reactor模式。
在”non-blocking IO + IO multiplexing”这种模型中，程序的基本结构是一个事件循环（event loop），以事件驱动（event-driven）和事件回调的方式实现业务逻辑：
[cpp] view plain
//代码仅为示意，没有完整考虑各种情况
while(!done)
{
int timeout_ms = max(1000, getNextTimedCallback());
int retval = poll(fds, nfds, timeout_ms);
if (retval<0){
处理错误，回调用户的error handler
}else{
处理到期的timers,回调用户的timer handler
if(retval>0){
处理IO事件，回调用户的IO event handler
}
}
}
这里select(2)/poll(2)有伸缩性方面的不足（描述符过多时，效率较低），Linux下可替换为epoll(4)，其他操作系统也有对应的高性能替代品。
Reactor模型的优点很明显，编程不难，效率也不错。不仅可以用于读写socket，连接的建立(connect(2)/accept(2))，甚至DNS解析都可以用非阻塞方式进行，以提高并发度和吞吐量(throughput)，对于IO密集的应用是个不错的选择。lighttpd就是这样，它内部的fdevent结构十分精妙，值得学习。
基于事件驱动的编程模型也有其本质的缺点，它要求事件回调函数必须是非阻塞的。对于涉及网络IO的请求响应式协议，它容易割裂业务逻辑，使其散布于多个回调函数之中，相对不容易理解和维护。
三：多线程服务器的常用编程模型
大概有这么几种：
a：每个请求创建一个线程，使用阻塞式IO操作。在Java 1.4引人NIO之前，这是Java网络编程的推荐做法。可惜伸缩性不佳（请求太多时，操作系统创建不了这许多线程）。
b：使用线程池，同样使用阻塞式IO操作。与第1种相比，这是提高性能的措施。
c：使用non-blocking IO + IO multiplexing。即Java NIO的方式。
d：Leader/Follower等高级模式。
在默认情况下，我会使用第3种，即non-blocking IO + one loop per thread模式来编写多线程C++网络服务程序。
1：one loop per thread
此种模型下，程序里的每个IO线程有一个event loop，用于处理读写和定时事件（无论周期性的还是单次的）。代码框架跟“单线程服务器的常用编程模型”一节中的一样。
libev的作者说：
One loop per thread is usually a good model. Doing this is almost never wrong, some times a better-performance model exists, but it is always a good start.
这种方式的好处是：
a：线程数目基本固定，可以在程序启动的时候设置，不会频繁创建与销毁。
b：可以很方便地在线程间调配负载。
c：IO事件发生的线程是固定的，同一个TCP连接不必考虑事件并发。
Event loop代表了线程的主循环，需要让哪个线程干活，就把timer或IO channel（如TCP连接）注册到哪个线程的loop里即可：对实时性有要求的connection可以单独用一个线程；数据量大的connection可以独占一个线程，并把数据处理任务分摊到另几个计算线程中（用线程池）；其他次要的辅助性connections可以共享一个线程。
比如，在dbproxy中，一个线程用于专门处理客户端发来的管理命令；一个线程用于处理客户端发来的MySQL命令，而与后端数据库通信执行该命令时，是将该任务分配给所有事件线程处理的。
对于non-trivial（有一定规模）的服务端程序，一般会采用non-blocking IO + IO multiplexing，每个connection/acceptor都会注册到某个event loop上，程序里有多个event loop，每个线程至多有一个event loop。
多线程程序对event loop提出了更高的要求，那就是“线程安全”。要允许一个线程往别的线程的loop里塞东西，这个loop必须得是线程安全的。
在dbproxy中，线程向其他线程分发任务，是通过管道和队列实现的。比如主线程accept到连接后，将表示该连接的结构放入队列，并向管道中写入一个字节。计算线程在自己的event loop中注册管道的读事件，一旦有数据可读，就尝试从队列中取任务。
2：线程池
不过，对于没有IO而光有计算任务的线程，使用event loop有点浪费。可以使用一种补充方案，即用blocking queue实现的任务队列：
[cpp] view plain
typedef boost::function<void()>Functor;
BlockingQueue<Functor> taskQueue; //线程安全的全局阻塞队列
//计算线程
void workerThread()
{
while (running) //running变量是个全局标志
{
Functor task = taskQueue.take(); //this blocks
task(); //在产品代码中需要考虑异常处理
}
}
// 创建容量（并发数）为N的线程池
int N = num_of_computing_threads;
for (int i = 0; i < N; ++i)
{
create_thread(&workerThread); //启动线程
}
//向任务队列中追加任务
Foo foo; //Foo有calc()成员函数
boost::function<void()> task = boost::bind(&Foo::calc，&foo);
taskQueue.post(task);
除了任务队列，还可以用BlockingQueue<T>实现数据的生产者消费者队列，即T是数据类型而非函数对象，queue的消费者从中拿到数据进行处理。其实本质上是一样的。
3：总结
总结而言，我推荐的C++多线程服务端编程模式为：one (event) loop per thread + thread pool：
event loop用作IO multiplexing，配合non-blockingIO和定时器；
thread pool用来做计算，具体可以是任务队列或生产者消费者队列。
以这种方式写服务器程序，需要一个优质的基于Reactor模式的网络库来支撑，muo正是这样的网络库。比如dbproxy使用的是libevent。
程序里具体用几个loop、线程池的大小等参数需要根据应用来设定，基本的原则是“阻抗匹配”（解释见下），使得CPU和IO都能高效地运作。所谓阻抗匹配原则：
如果池中线程在执行任务时，密集计算所占的时间比重为 P (0 < P <= 1)，而系统一共有 C 个 CPU，为了让这 C 个 CPU 跑满而又不过载，线程池大小的经验公式 T = C/P。（T 是个 hint，考虑到 P 值的估计不是很准确，T 的最佳值可以上下浮动 50%）
以后我再讲这个经验公式是怎么来的，先验证边界条件的正确性。
假设 C = 8，P = 1.0，线程池的任务完全是密集计算，那么T = 8。只要 8 个活动线程就能让 8 个 CPU 饱和，再多也没用，因为 CPU 资源已经耗光了。
假设 C = 8，P = 0.5，线程池的任务有一半是计算，有一半等在 IO 上，那么T = 16。考虑操作系统能灵活合理地调度 sleeping/writing/running 线程，那么大概 16 个“50%繁忙的线程”能让 8 个 CPU 忙个不停。启动更多的线程并不能提高吞吐量，反而因为增加上下文切换的开销而降低性能。
如果 P < 0.2，这个公式就不适用了，T 可以取一个固定值，比如 5*C。
另外，公式里的 C 不一定是 CPU 总数，可以是“分配给这项任务的 CPU 数目”，比如在 8 核机器上分出 4 个核来做一项任务，那么 C=4。
四：进程间通信只用TCP
Linux下进程间通信的方式有：匿名管道(pipe)、具名管道(FIFO)、POSIX消息队列、共享内存、信号(signals)，以及Socket。同步原语有互斥器(mutex)、条件变量(condition variable)、读写锁(reader-writer lock)、文件锁(record locking)、信号量(semaphore)等等。
进程间通信我首选Sockets（主要指TCP，我没有用过UDP，也不考虑Unix domain协议）。其好处在于：
可以跨主机，具有伸缩性。反正都是多进程了，如果一台机器的处理能力不够，很自然地就能用多台机器来处理。把进程分散到同一局域网的多台机器上，程序改改host:port配置就能继续用；
TCP sockets和pipe都是操作文件描述符，用来收发字节流，都可以read/write/fcntl/select/poll等。不同的是，TCP是双向的，Linux的pipe是单向的，进程间双向通信还得开两个文件描述符，不方便；而且进程要有父子关系才能用pipe，这些都限制了pipe的使用；
TCP port由一个进程独占，且进程退出时操作系统会自动回收文件描述符。因此即使程序意外退出，也不会给系统留下垃圾，程序重启之后能比较容易地恢复，而不需要重启操作系统（用跨进程的mutex就有这个风险）；而且，port是独占的，可以防止程序重复启动，后面那个进程抢不到port，自然就没法初始化了，避免造成意料之外的结果；
与其他IPC相比，TCP协议的一个天生的好处是“可记录、可重现”。tcpmp和Wireshark是解决两个进程间协议和状态争端的好帮手，也是性能（吞吐量、延迟）分析的利器。我们可以借此编写分布式程序的自动化回归测试。也可以用tcp之类的工具进行压力测试。TCP还能跨语言，服务端和客户端不必使用同一种语言。
分布式系统的软件设计和功能划分一般应该以“进程”为单位。从宏观上看，一个分布式系统是由运行在多台机器上的多个进程组成的，进程之间采用TCP长连接通信。
使用TCP长连接的好处有两点：一是容易定位分布式系统中的服务之间的依赖关系。只要在机器上运行netstat -tpna|grep <port>就能立刻列出用到某服务的客户端地址（Foreign Address列），然后在客户端的机器上用netstat或lsof命令找出是哪个进程发起的连接。TCP短连接和UDP则不具备这一特性。二是通过接收和发送队列的长度也较容易定位网络或程序故障。在正常运行的时候，netstat打印的Recv-Q和Send-Q都应该接近0，或者在0附近摆动。如果Recv-Q保持不变或持续增加，则通常意味着服务进程的处理速度变慢，可能发生了死锁或阻塞。如果Send-Q保持不变或持续增加，有可能是对方服务器太忙、来不及处理，也有可能是网络中间某个路由器或交换机故障造成丢包，甚至对方服务器掉线，这些因素都可能表现为数据发送不出去。通过持续监控Recv-Q和Send-Q就能及早预警性能或可用性故障。以下是服务端线程阻塞造成Recv-Q和客户端Send-Q激增的例子：
[cpp] view plain
$netstat -tn
Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign
tcp 78393 0 10.0.0.10:2000 10.0.0.10:39748 #服务端连接
tcp 0 132608 10.0.0.10:39748 10.0.0.10:2000 #客户端连接
tcp 0 52 10.0.0.10:22 10.0.0.4:55572
五：多线程服务器的适用场合
如果要在一台多核机器上提供一种服务或执行一个任务，可用的模式有：
a：运行一个单线程的进程；
b：运行一个多线程的进程；
c：运行多个单线程的进程；
d：运行多个多线程的进程；
考虑这样的场景：如果使用速率为50MB/s的数据压缩库，进程创建销毁的开销是800微秒，线程创建销毁的开销是50微秒。如何执行压缩任务？
如果要偶尔压缩1GB的文本文件，预计运行时间是20s，那么起一个进程去做是合理的，因为进程启动和销毁的开销远远小于实际任务的耗时。
如果要经常压缩500kB的文本数据，预计运行时间是10ms，那么每次都起进程 似乎有点浪费了，可以每次单独起一个线程去做。
如果要频繁压缩10kB的文本数据，预计运行时间是200微秒，那么每次起线程似 乎也很浪费，不如直接在当前线程搞定。也可以用一个线程池，每次把压缩任务交给线程池，避免阻塞当前线程（特别要避免阻塞IO线程）。
由此可见，多线程并不是万灵丹(silver bullet)。
1：必须使用单线程的场合
据我所知，有两种场合必须使用单线程：
a：程序可能会fork(2)；
实际编程中，应该保证只有单线程程序能进行fork(2)。多线程程序不是不能调用fork(2)，而是这么做会遇到很多麻烦：
fork一般不能在多线程程序中调用，因为Linux的fork只克隆当前线程的thread of control，不可隆其他线程。fork之后，除了当前线程之外，其他线程都消失了。
这就造成一种危险的局面。其他线程可能正好处于临界区之内，持有了某个锁，而它突然死亡，再也没有机会去解锁了。此时如果子进程试图再对同一个mutex加锁，就会立即死锁。因此，fork之后，子进程就相当于处于signal handler之中（因为不知道调用fork时，父进程中的线程此时正在调用什么函数，这和信号发生时的场景一样），你不能调用线程安全的函数（除非它是可重入的），而只能调用异步信号安全的函数。比如，fork之后，子进程不能调用：
malloc，因为malloc在访问全局状态时几乎肯定会加锁；
任何可能分配或释放内存的函数，比如snprintf；
任何Pthreads函数；
printf系列函数，因为其他线程可能恰好持有stdout/stderr的锁；
除了man 7 signal中明确列出的信号安全函数之外的任何函数。
因此，多线程中调用fork，唯一安全的做法是fork之后，立即调用exec执行另一个程序，彻底隔断子进程与父进程的联系。
在多线程环境中调用fork，产生子进程后。子进程内部只存在一个线程，也就是父进程中调用fork的线程的副本。
使用fork创建子进程时，子进程通过继承整个地址空间的副本，也从父进程那里继承了所有互斥量、读写锁和条件变量的状态。如果父进程中的某个线程占有锁，则子进程同样占有这些锁。问题是子进程并不包含占有锁的线程的副本，所以子进程没有办法知道它占有了哪些锁，并且需要释放哪些锁。
尽管Pthread提供了pthread_atfork函数试图绕过这样的问题，但是这回使得代码变得混乱。因此《Programming With Posix Threads》一书的作者说：”Avoid using fork in threaded code except where the child process will immediately exec a new program.”。
b：限制程序的CPU占用率；
这个很容易理解，比如在一个8核的服务器上，一个单线程程序即便发生busy-wait，占满1个core，其CPU使用率也只有12.5%，在这种最坏的情况下，系统还是有87.5%的计算资源可供其他服务进程使用。
因此对于一些辅助性的程序，如果它必须和主要服务进程运行在同一台机器的话，那么做成单线程的能避免过分抢夺系统的计算资源。
㈤ 怎样学习python
python作为当下最热门的计算机编程语言之一，是许多互联网大厂（如阿里腾讯等）在招聘时会作出要求的能力之一。学好python对于将来大数据方向、云计算方向等物联网时代新兴岗位的学习很有帮助。
想要学习Python，需要掌握的内容还是比较多的，对于自学的同学来说会有一些难度，不推荐自学能力差的人。我们将学习的过程划分为4个阶段，每个阶段学习对应的内容，具体的学习顺序如下：
Python学习顺序：
①Python软件开发基础
掌握计算机的构成和工作原理
会使用Linux常用工具
熟练使用Docker的基本命令
建立Python开发环境，并使用print输出
使用Python完成字符串的各种操作
使用Python re模块进行程序设计
使用Python创建文件、访问、删除文件
掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python中的包
能够使用Python面向对象方法开发软件
能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库操作
掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发
能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、http服务器，开发邮件软件
能开发多进程、多线程软件
能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓
能够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧
能够使用Python熟练编写爬虫软件
能够熟练使用Python库进行数据分析
招聘网站Python招聘职位数据爬取分析
掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别
掌握基本设计模式、常用算法
掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法
②Python软件开发进阶
③Python全栈式WEB工程师
④Python多领域开发
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
㈥ C# socket服务器端 多线程客户端 如何少量使用CPU
1）开启的线程设置为后台线程
Thread t = new Thread(你的线程函数);
t.IsBackground = true
2）建议你利用socket提供的异步回调 socket.BeginXXXXX() socket.EndXXXX 来实现多线程处理
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利用异步回调最大的好处是：（1）可以充分利用.net framework 的线程池中I/O线程，最大限度降低CPU处理开销。曾经做过处理1000多个socket TCP客户端连接的程序，双核CPU平均占用不超过12%（2）网络通信过程各种异常是不可避免的，异步编程结构很容易实现异常处理。
㈦ 关于Socket多线程编程的recv函数问题
建议设个flag,在服务端进这个while后，如果没处理（文件没发送）完毕前，不在进入，或多开几个thread设置不同端口等待接收客户端的要求。
㈧ 如何看懂《Linux多线程服务端编程
一：进程和线程
每个进程有自己独立的地址空间。“在同一个进程”还是“不在同一个进程”是系统功能划分的重要决策点。《Erlang程序设计》[ERL]把进程比喻为人：
每个人有自己的记忆（内存），人与人通过谈话（消息传递）来交流，谈话既可以是面谈（同一台服务器），也可以在电话里谈（不同的服务器，有网络通信）。面谈和电话谈的区别在于，面谈可以立即知道对方是否死了（crash,SIGCHLD），而电话谈只能通过周期性的心跳来判断对方是否还活着。
有了这些比喻，设计分布式系统时可以采取“角色扮演”，团队里的几个人各自扮演一个进程，人的角色由进程的代码决定（管登录的、管消息分发的、管买卖的等等）。每个人有自己的记忆，但不知道别人的记忆，要想知道别人的看法，只能通过交谈（暂不考虑共享内存这种IPC）。然后就可以思考：
·容错：万一有人突然死了
·扩容：新人中途加进来
·负载均衡：把甲的活儿挪给乙做
·退休：甲要修复bug，先别派新任务，等他做完手上的事情就把他重启
等等各种场景，十分便利。
线程的特点是共享地址空间，从而可以高效地共享数据。一台机器上的多个进程能高效地共享代码段(操作系统可以映射为同样的物理内存)，但不能共享数据。如果多个进程大量共享内存，等于是把多进程程序当成多线程来写，掩耳盗铃。
“多线程”的价值，我认为是为了更好地发挥多核处理器(multi-cores)的效能。在单核时代，多线程没有多大价值（个人想法：如果要完成的任务是CPU密集型的，那多线程没有优势，甚至因为线程切换的开销，多线程反而更慢；如果要完成的任务既有CPU计算，又有磁盘或网络IO，则使用多线程的好处是，当某个线程因为IO而阻塞时，OS可以调度其他线程执行，虽然效率确实要比任务的顺序执行效率要高，然而，这种类型的任务，可以通过单线程的”non-blocking IO+IO multiplexing”的模型（事件驱动）来提高效率，采用多线程的方式，带来的可能仅仅是编程上的简单而已）。Alan Cox说过：”A computer is a state machine.Threads are for people who can’t program state machines.”（计算机是一台状态机。线程是给那些不能编写状态机程序的人准备的）如果只有一块CPU、一个执行单元，那么确实如Alan Cox所说，按状态机的思路去写程序是最高效的。
二：单线程服务器的常用编程模型
据我了解，在高性能的网络程序中，使用得最为广泛的恐怕要数”non-blocking IO + IO multiplexing”这种模型，即Reactor模式。
在”non-blocking IO + IO multiplexing”这种模型中，程序的基本结构是一个事件循环（event loop），以事件驱动（event-driven）和事件回调的方式实现业务逻辑：
[cpp] view plain
//代码仅为示意，没有完整考虑各种情况
while(!done)
{
int timeout_ms = max(1000, getNextTimedCallback());
int retval = poll(fds, nfds, timeout_ms);
if (retval<0){
处理错误，回调用户的error handler
}else{
处理到期的timers,回调用户的timer handler
if(retval>0){
处理IO事件，回调用户的IO event handler
}
}
}
这里select(2)/poll(2)有伸缩性方面的不足（描述符过多时，效率较低），Linux下可替换为epoll(4)，其他操作系统也有对应的高性能替代品。
Reactor模型的优点很明显，编程不难，效率也不错。不仅可以用于读写socket，连接的建立(connect(2)/accept(2))，甚至DNS解析都可以用非阻塞方式进行，以提高并发度和吞吐量(throughput)，对于IO密集的应用是个不错的选择。lighttpd就是这样，它内部的fdevent结构十分精妙，值得学习。
基于事件驱动的编程模型也有其本质的缺点，它要求事件回调函数必须是非阻塞的。对于涉及网络IO的请求响应式协议，它容易割裂业务逻辑，使其散布于多个回调函数之中，相对不容易理解和维护。
三：多线程服务器的常用编程模型
大概有这么几种：
a：每个请求创建一个线程，使用阻塞式IO操作。在Java 1.4引人NIO之前，这是Java网络编程的推荐做法。可惜伸缩性不佳（请求太多时，操作系统创建不了这许多线程）。
b：使用线程池，同样使用阻塞式IO操作。与第1种相比，这是提高性能的措施。
c：使用non-blocking IO + IO multiplexing。即Java NIO的方式。
d：Leader/Follower等高级模式。
在默认情况下，我会使用第3种，即non-blocking IO + one loop per thread模式来编写多线程C++网络服务程序。
1：one loop per thread
此种模型下，程序里的每个IO线程有一个event loop，用于处理读写和定时事件（无论周期性的还是单次的）。代码框架跟“单线程服务器的常用编程模型”一节中的一样。
libev的作者说：
One loop per thread is usually a good model. Doing this is almost never wrong, some times a better-performance model exists, but it is always a good start.
这种方式的好处是：
a：线程数目基本固定，可以在程序启动的时候设置，不会频繁创建与销毁。
b：可以很方便地在线程间调配负载。
c：IO事件发生的线程是固定的，同一个TCP连接不必考虑事件并发。
Event loop代表了线程的主循环，需要让哪个线程干活，就把timer或IO channel（如TCP连接）注册到哪个线程的loop里即可：对实时性有要求的connection可以单独用一个线程；数据量大的connection可以独占一个线程，并把数据处理任务分摊到另几个计算线程中（用线程池）；其他次要的辅助性connections可以共享一个线程。
比如，在dbproxy中，一个线程用于专门处理客户端发来的管理命令；一个线程用于处理客户端发来的MySQL命令，而与后端数据库通信执行该命令时，是将该任务分配给所有事件线程处理的。
对于non-trivial（有一定规模）的服务端程序，一般会采用non-blocking IO + IO multiplexing，每个connection/acceptor都会注册到某个event loop上，程序里有多个event loop，每个线程至多有一个event loop。
多线程程序对event loop提出了更高的要求，那就是“线程安全”。要允许一个线程往别的线程的loop里塞东西，这个loop必须得是线程安全的。
在dbproxy中，线程向其他线程分发任务，是通过管道和队列实现的。比如主线程accept到连接后，将表示该连接的结构放入队列，并向管道中写入一个字节。计算线程在自己的event loop中注册管道的读事件，一旦有数据可读，就尝试从队列中取任务。
2：线程池
不过，对于没有IO而光有计算任务的线程，使用event loop有点浪费。可以使用一种补充方案，即用blocking queue实现的任务队列：
[cpp] view plain
typedef boost::function<void()>Functor;
BlockingQueue<Functor> taskQueue; //线程安全的全局阻塞队列
//计算线程
void workerThread()
{
while (running) //running变量是个全局标志
{
Functor task = taskQueue.take(); //this blocks
task(); //在产品代码中需要考虑异常处理
}
}
// 创建容量（并发数）为N的线程池
int N = num_of_computing_threads;
for (int i = 0; i < N; ++i)
{
create_thread(&workerThread); //启动线程
}
//向任务队列中追加任务
Foo foo; //Foo有calc()成员函数
boost::function<void()> task = boost::bind(&Foo::calc，&foo);
taskQueue.post(task);
除了任务队列，还可以用BlockingQueue<T>实现数据的生产者消费者队列，即T是数据类型而非函数对象，queue的消费者从中拿到数据进行处理。其实本质上是一样的。
3：总结
总结而言，我推荐的C++多线程服务端编程模式为：one (event) loop per thread + thread pool：
event loop用作IO multiplexing，配合non-blockingIO和定时器；
thread pool用来做计算，具体可以是任务队列或生产者消费者队列。
以这种方式写服务器程序，需要一个优质的基于Reactor模式的网络库来支撑，muo正是这样的网络库。比如dbproxy使用的是libevent。
程序里具体用几个loop、线程池的大小等参数需要根据应用来设定，基本的原则是“阻抗匹配”（解释见下），使得CPU和IO都能高效地运作。所谓阻抗匹配原则：
如果池中线程在执行任务时，密集计算所占的时间比重为 P (0 < P <= 1)，而系统一共有 C 个 CPU，为了让这 C 个 CPU 跑满而又不过载，线程池大小的经验公式 T = C/P。（T 是个 hint，考虑到 P 值的估计不是很准确，T 的最佳值可以上下浮动 50%）
以后我再讲这个经验公式是怎么来的，先验证边界条件的正确性。
假设 C = 8，P = 1.0，线程池的任务完全是密集计算，那么T = 8。只要 8 个活动线程就能让 8 个 CPU 饱和，再多也没用，因为 CPU 资源已经耗光了。
假设 C = 8，P = 0.5，线程池的任务有一半是计算，有一半等在 IO 上，那么T = 16。考虑操作系统能灵活合理地调度 sleeping/writing/running 线程，那么大概 16 个“50%繁忙的线程”能让 8 个 CPU 忙个不停。启动更多的线程并不能提高吞吐量，反而因为增加上下文切换的开销而降低性能。
如果 P < 0.2，这个公式就不适用了，T 可以取一个固定值，比如 5*C。
另外，公式里的 C 不一定是 CPU 总数，可以是“分配给这项任务的 CPU 数目”，比如在 8 核机器上分出 4 个核来做一项任务，那么 C=4。
四：进程间通信只用TCP
Linux下进程间通信的方式有：匿名管道(pipe)、具名管道(FIFO)、POSIX消息队列、共享内存、信号(signals)，以及Socket。同步原语有互斥器(mutex)、条件变量(condition variable)、读写锁(reader-writer lock)、文件锁(record locking)、信号量(semaphore)等等。
进程间通信我首选Sockets（主要指TCP，我没有用过UDP，也不考虑Unix domain协议）。其好处在于：
可以跨主机，具有伸缩性。反正都是多进程了，如果一台机器的处理能力不够，很自然地就能用多台机器来处理。把进程分散到同一局域网的多台机器上，程序改改host:port配置就能继续用；
TCP sockets和pipe都是操作文件描述符，用来收发字节流，都可以read/write/fcntl/select/poll等。不同的是，TCP是双向的，Linux的pipe是单向的，进程间双向通信还得开两个文件描述符，不方便；而且进程要有父子关系才能用pipe，这些都限制了pipe的使用；
TCP port由一个进程独占，且进程退出时操作系统会自动回收文件描述符。因此即使程序意外退出，也不会给系统留下垃圾，程序重启之后能比较容易地恢复，而不需要重启操作系统（用跨进程的mutex就有这个风险）；而且，port是独占的，可以防止程序重复启动，后面那个进程抢不到port，自然就没法初始化了，避免造成意料之外的结果；
与其他IPC相比，TCP协议的一个天生的好处是“可记录、可重现”。tcpmp和Wireshark是解决两个进程间协议和状态争端的好帮手，也是性能（吞吐量、延迟）分析的利器。我们可以借此编写分布式程序的自动化回归测试。也可以用tcp之类的工具进行压力测试。TCP还能跨语言，服务端和客户端不必使用同一种语言。
分布式系统的软件设计和功能划分一般应该以“进程”为单位。从宏观上看，一个分布式系统是由运行在多台机器上的多个进程组成的，进程之间采用TCP长连接通信。
使用TCP长连接的好处有两点：一是容易定位分布式系统中的服务之间的依赖关系。只要在机器上运行netstat -tpna|grep <port>就能立刻列出用到某服务的客户端地址（Foreign Address列），然后在客户端的机器上用netstat或lsof命令找出是哪个进程发起的连接。TCP短连接和UDP则不具备这一特性。二是通过接收和发送队列的长度也较容易定位网络或程序故障。在正常运行的时候，netstat打印的Recv-Q和Send-Q都应该接近0，或者在0附近摆动。如果Recv-Q保持不变或持续增加，则通常意味着服务进程的处理速度变慢，可能发生了死锁或阻塞。如果Send-Q保持不变或持续增加，有可能是对方服务器太忙、来不及处理，也有可能是网络中间某个路由器或交换机故障造成丢包，甚至对方服务器掉线，这些因素都可能表现为数据发送不出去。通过持续监控Recv-Q和Send-Q就能及早预警性能或可用性故障。以下是服务端线程阻塞造成Recv-Q和客户端Send-Q激增的例子：
[cpp] view plain
$netstat -tn
Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign
tcp 78393 0 10.0.0.10:2000 10.0.0.10:39748 #服务端连接
tcp 0 132608 10.0.0.10:39748 10.0.0.10:2000 #客户端连接
tcp 0 52 10.0.0.10:22 10.0.0.4:55572
五：多线程服务器的适用场合
如果要在一台多核机器上提供一种服务或执行一个任务，可用的模式有：
a：运行一个单线程的进程；
b：运行一个多线程的进程；
c：运行多个单线程的进程；
d：运行多个多线程的进程；
考虑这样的场景：如果使用速率为50MB/s的数据压缩库，进程创建销毁的开销是800微秒，线程创建销毁的开销是50微秒。如何执行压缩任务？
如果要偶尔压缩1GB的文本文件，预计运行时间是20s，那么起一个进程去做是合理的，因为进程启动和销毁的开销远远小于实际任务的耗时。
如果要经常压缩500kB的文本数据，预计运行时间是10ms，那么每次都起进程 似乎有点浪费了，可以每次单独起一个线程去做。
如果要频繁压缩10kB的文本数据，预计运行时间是200微秒，那么每次起线程似 乎也很浪费，不如直接在当前线程搞定。也可以用一个线程池，每次把压缩任务交给线程池，避免阻塞当前线程（特别要避免阻塞IO线程）。
由此可见，多线程并不是万灵丹(silver bullet)。
1：必须使用单线程的场合
据我所知，有两种场合必须使用单线程：
a：程序可能会fork(2)；
实际编程中，应该保证只有单线程程序能进行fork(2)。多线程程序不是不能调用fork(2)，而是这么做会遇到很多麻烦：
fork一般不能在多线程程序中调用，因为Linux的fork只克隆当前线程的thread of control，不可隆其他线程。fork之后，除了当前线程之外，其他线程都消失了。
这就造成一种危险的局面。其他线程可能正好处于临界区之内，持有了某个锁，而它突然死亡，再也没有机会去解锁了。此时如果子进程试图再对同一个mutex加锁，就会立即死锁。因此，fork之后，子进程就相当于处于signal handler之中（因为不知道调用fork时，父进程中的线程此时正在调用什么函数，这和信号发生时的场景一样），你不能调用线程安全的函数（除非它是可重入的），而只能调用异步信号安全的函数。比如，fork之后，子进程不能调用：
malloc，因为malloc在访问全局状态时几乎肯定会加锁；
任何可能分配或释放内存的函数，比如snprintf；
任何Pthreads函数；
printf系列函数，因为其他线程可能恰好持有stdout/stderr的锁；
除了man 7 signal中明确列出的信号安全函数之外的任何函数。
因此，多线程中调用fork，唯一安全的做法是fork之后，立即调用exec执行另一个程序，彻底隔断子进程与父进程的联系。
在多线程环境中调用fork，产生子进程后。子进程内部只存在一个线程，也就是父进程中调用fork的线程的副本。
使用fork创建子进程时，子进程通过继承整个地址空间的副本，也从父进程那里继承了所有互斥量、读写锁和条件变量的状态。如果父进程中的某个线程占有锁，则子进程同样占有这些锁。问题是子进程并不包含占有锁的线程的副本，所以子进程没有办法知道它占有了哪些锁，并且需要释放哪些锁。
尽管Pthread提供了pthread_atfork函数试图绕过这样的问题，但是这回使得代码变得混乱。因此《Programming With Posix Threads》一书的作者说：”Avoid using fork in threaded code except where the child process will immediately exec a new program.”。
b：限制程序的CPU占用率；
这个很容易理解，比如在一个8核的服务器上，一个单线程程序即便发生busy-wait，占满1个core，其CPU使用率也只有12.5%，在这种最坏的情况下，系统还是有87.5%的计算资源可供其他服务进程使用。
因此对于一些辅助性的程序，如果它必须和主要服务进程运行在同一台机器的话，那么做成单线程的能避免过分抢夺系统的计算资源。
㈨ 一个Linux多进程编程
1 引言
对于没有接触过Unix/Linux操作系统的人来说，fork是最难理解的概念之一：它执行一次却返回两个值。fork函数是Unix系统最杰出的成就之一，它是七十年代UNIX早期的开发者经过长期在理论和实践上的艰苦探索后取得的成果，一方面，它使操作系统在进程管理上付出了最小的代价，另一方面，又为程序员提供了一个简洁明了的多进程方法。与DOS和早期的Windows不同，Unix/Linux系统是真正实现多任务操作的系统，可以说，不使用多进程编程，就不能算是真正的Linux环境下编程。
多线程程序设计的概念早在六十年代就被提出，但直到八十年代中期，Unix系统中才引入多线程机制，如今，由于自身的许多优点，多线程编程已经得到了广泛的应用。
下面，我们将介绍在Linux下编写多进程和多线程程序的一些初步知识。
2 多进程编程
什么是一个进程？进程这个概念是针对系统而不是针对用户的，对用户来说，他面对的概念是程序。当用户敲入命令执行一个程序的时候，对系统而言，它将启动一个进程。但和程序不同的是，在这个进程中，系统可能需要再启动一个或多个进程来完成独立的多个任务。多进程编程的主要内容包括进程控制和进程间通信，在了解这些之前，我们先要简单知道进程的结构。
2.1 Linux下进程的结构
Linux下一个进程在内存里有三部分的数据，就是"代码段"、"堆栈段"和"数据段"。其实学过汇编语言的人一定知道，一般的CPU都有上述三种段寄存器，以方便操作系统的运行。这三个部分也是构成一个完整的执行序列的必要的部分。
"代码段"，顾名思义，就是存放了程序代码的数据，假如机器中有数个进程运行相同的一个程序，那么它们就可以使用相同的代码段。"堆栈段"存放的就是子程序的返回地址、子程序的参数以及程序的局部变量。而数据段则存放程序的全局变量，常数以及动态数据分配的数据空间（比如用malloc之类的函数取得的空间）。这其中有许多细节问题，这里限于篇幅就不多介绍了。系统如果同时运行数个相同的程序，它们之间就不能使用同一个堆栈段和数据段。
2.2 Linux下的进程控制
在传统的Unix环境下，有两个基本的操作用于创建和修改进程：函数fork( )用来创建一个新的进程，该进程几乎是当前进程的一个完全拷贝；函数族exec( )用来启动另外的进程以取代当前运行的进程。Linux的进程控制和传统的Unix进程控制基本一致，只在一些细节的地方有些区别，例如在Linux系统中调用vfork和fork完全相同，而在有些版本的Unix系统中，vfork调用有不同的功能。由于这些差别几乎不影响我们大多数的编程，在这里我们不予考虑。
2.2.1 fork( )
fork在英文中是"分叉"的意思。为什么取这个名字呢？因为一个进程在运行中，如果使用了fork，就产生了另一个进程，于是进程就"分叉"了，所以这个名字取得很形象。下面就看看如何具体使用fork，这段程序演示了使用fork的基本框架：
void main(){
int i;
if ( fork() == 0 ) {
/* 子进程程序 */
for ( i = 1; i <1000; i ++ ) printf("This is child process\n");
}
else {
/* 父进程程序*/
for ( i = 1; i <1000; i ++ ) printf("This is process process\n");
}
}
程序运行后，你就能看到屏幕上交替出现子进程与父进程各打印出的一千条信息了。如果程序还在运行中，你用ps命令就能看到系统中有两个它在运行了。
那么调用这个fork函数时发生了什么呢？fork函数启动一个新的进程，前面我们说过，这个进程几乎是当前进程的一个拷贝：子进程和父进程使用相同的代码段；子进程复制父进程的堆栈段和数据段。这样，父进程的所有数据都可以留给子进程，但是，子进程一旦开始运行，虽然它继承了父进程的一切数据，但实际上数据却已经分开，相互之间不再有影响了，也就是说，它们之间不再共享任何数据了。它们再要交互信息时，只有通过进程间通信来实现，这将是我们下面的内容。既然它们如此相象，系统如何来区分它们呢？这是由函数的返回值来决定的。对于父进程，fork函数返回了子程序的进程号，而对于子程序，fork函数则返回零。在操作系统中，我们用ps函数就可以看到不同的进程号，对父进程而言，它的进程号是由比它更低层的系统调用赋予的，而对于子进程而言，它的进程号即是fork函数对父进程的返回值。在程序设计中，父进程和子进程都要调用函数fork（）下面的代码，而我们就是利用fork（）函数对父子进程的不同返回值用if...else...语句来实现让父子进程完成不同的功能，正如我们上面举的例子一样。我们看到，上面例子执行时两条信息是交互无规则的打印出来的，这是父子进程独立执行的结果，虽然我们的代码似乎和串行的代码没有什么区别。
读者也许会问，如果一个大程序在运行中，它的数据段和堆栈都很大，一次fork就要复制一次，那么fork的系统开销不是很大吗？其实UNIX自有其解决的办法，大家知道，一般CPU都是以"页"为单位来分配内存空间的，每一个页都是实际物理内存的一个映像，象INTEL的CPU，其一页在通常情况下是4086字节大小，而无论是数据段还是堆栈段都是由许多"页"构成的，fork函数复制这两个段，只是"逻辑"上的，并非"物理"上的，也就是说，实际执行fork时，物理空间上两个进程的数据段和堆栈段都还是共享着的，当有一个进程写了某个数据时，这时两个进程之间的数据才有了区别，系统就将有区别的"页"从物理上也分开。系统在空间上的开销就可以达到最小。
下面演示一个足以"搞死"Linux的小程序，其源代码非常简单：
void main()
{
for( ; ; ) fork();
}
这个程序什么也不做，就是死循环地fork，其结果是程序不断产生进程，而这些进程又不断产生新的进程，很快，系统的进程就满了，系统就被这么多不断产生的进程"撑死了"。当然只要系统管理员预先给每个用户设置可运行的最大进程数，这个恶意的程序就完成不了企图了。
2.2.2 exec( )函数族
下面我们来看看一个进程如何来启动另一个程序的执行。在Linux中要使用exec函数族。系统调用execve（）对当前进程进行替换，替换者为一个指定的程序，其参数包括文件名（filename）、参数列表（argv）以及环境变量（envp）。exec函数族当然不止一个，但它们大致相同，在Linux中，它们分别是：execl，execlp，execle，execv，execve和execvp，下面我只以execlp为例，其它函数究竟与execlp有何区别，请通过manexec命令来了解它们的具体情况。
一个进程一旦调用exec类函数，它本身就"死亡"了，系统把代码段替换成新的程序的代码，废弃原有的数据段和堆栈段，并为新程序分配新的数据段与堆栈段，唯一留下的，就是进程号，也就是说，对系统而言，还是同一个进程，不过已经是另一个程序了。（不过exec类函数中有的还允许继承环境变量之类的信息。）
那么如果我的程序想启动另一程序的执行但自己仍想继续运行的话，怎么办呢？那就是结合fork与exec的使用。下面一段代码显示如何启动运行其它程序：
char command[256];
void main()
{
int rtn; /*子进程的返回数值*/
while(1) {
/* 从终端读取要执行的命令 */
printf( ">" );
fgets( command, 256, stdin );
command[strlen(command)-1] = 0;
if ( fork() == 0 ) {
/* 子进程执行此命令 */
execlp( command, command );
/* 如果exec函数返回，表明没有正常执行命令，打印错误信息*/
perror( command );
exit( errorno );
}
else {
/* 父进程， 等待子进程结束，并打印子进程的返回值 */
wait ( &rtn );
printf( " child process return %d\n",. rtn );
}
}
}
此程序从终端读入命令并执行之，执行完成后，父进程继续等待从终端读入命令。熟悉DOS和WINDOWS系统调用的朋友一定知道DOS/WINDOWS也有exec类函数，其使用方法是类似的，但DOS/WINDOWS还有spawn类函数，因为DOS是单任务的系统，它只能将"父进程"驻留在机器内再执行"子进程"，这就是spawn类的函数。WIN32已经是多任务的系统了，但还保留了spawn类函数，WIN32中实现spawn函数的方法同前述UNIX中的方法差不多，开设子进程后父进程等待子进程结束后才继续运行。UNIX在其一开始就是多任务的系统，所以从核心角度上讲不需要spawn类函数。
在这一节里，我们还要讲讲system（）和popen（）函数。system（）函数先调用fork（），然后再调用exec（）来执行用户的登录shell，通过它来查找可执行文件的命令并分析参数，最后它么使用wait（）函数族之一来等待子进程的结束。函数popen（）和函数system（）相似，不同的是它调用pipe（）函数创建一个管道，通过它来完成程序的标准输入和标准输出。这两个函数是为那些不太勤快的程序员设计的，在效率和安全方面都有相当的缺陷，在可能的情况下，应该尽量避免。
2.3 Linux下的进程间通信
详细的讲述进程间通信在这里绝对是不可能的事情，而且笔者很难有信心说自己对这一部分内容的认识达到了什么样的地步，所以在这一节的开头首先向大家推荐着名作者Richard Stevens的着名作品：《Advanced Programming in the UNIX Environment》，它的中文译本《UNIX环境高级编程》已有机械工业出版社出版，原文精彩，译文同样地道，如果你的确对在Linux下编程有浓厚的兴趣，那么赶紧将这本书摆到你的书桌上或计算机旁边来。说这么多实在是难抑心中的景仰之情，言归正传，在这一节里，我们将介绍进程间通信最最初步和最最简单的一些知识和概念。
首先，进程间通信至少可以通过传送打开文件来实现，不同的进程通过一个或多个文件来传递信息，事实上，在很多应用系统里，都使用了这种方法。但一般说来，进程间通信（IPC：InterProcess Communication）不包括这种似乎比较低级的通信方法。Unix系统中实现进程间通信的方法很多，而且不幸的是，极少方法能在所有的Unix系统中进行移植（唯一一种是半双工的管道，这也是最原始的一种通信方式）。而Linux作为一种新兴的操作系统，几乎支持所有的Unix下常用的进程间通信方法：管道、消息队列、共享内存、信号量、套接口等等。下面我们将逐一介绍。
2.3.1 管道
管道是进程间通信中最古老的方式，它包括无名管道和有名管道两种，前者用于父进程和子进程间的通信，后者用于运行于同一台机器上的任意两个进程间的通信。
无名管道由pipe（）函数创建：
#include <unistd.h>
int pipe(int filedis[2])；
参数filedis返回两个文件描述符：filedes[0]为读而打开，filedes[1]为写而打开。filedes[1]的输出是filedes[0]的输入。下面的例子示范了如何在父进程和子进程间实现通信。
#define INPUT 0
#define OUTPUT 1
void main() {
int file_descriptors[2];
/*定义子进程号 */
pid_t pid;
char buf[256];
int returned_count;
/*创建无名管道*/
pipe(file_descriptors);
/*创建子进程*/
if((pid = fork()) == -1) {
printf("Error in fork\n");
exit(1);
}
/*执行子进程*/
if(pid == 0) {
printf("in the spawned (child) process...\n");
/*子进程向父进程写数据，关闭管道的读端*/
close(file_descriptors[INPUT]);
write(file_descriptors[OUTPUT], "test data", strlen("test data"));
exit(0);
} else {
/*执行父进程*/
printf("in the spawning (parent) process...\n");
/*父进程从管道读取子进程写的数据，关闭管道的写端*/
close(file_descriptors[OUTPUT]);
returned_count = read(file_descriptors[INPUT], buf, sizeof(buf));
printf("%d bytes of data received from spawned process: %s\n",
returned_count, buf);
}
}
在Linux系统下，有名管道可由两种方式创建：命令行方式mknod系统调用和函数mkfifo。下面的两种途径都在当前目录下生成了一个名为myfifo的有名管道：
方式一：mkfifo("myfifo","rw");
方式二：mknod myfifo p
生成了有名管道后，就可以使用一般的文件I/O函数如open、close、read、write等来对它进行操作。下面即是一个简单的例子，假设我们已经创建了一个名为myfifo的有名管道。
/* 进程一：读有名管道*/
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
void main() {
FILE * in_file;
int count = 1;
char buf[80];
in_file = fopen("mypipe", "r");
if (in_file == NULL) {
printf("Error in fdopen.\n");
exit(1);
}
while ((count = fread(buf, 1, 80, in_file)) > 0)
printf("received from pipe: %s\n", buf);
fclose(in_file);
}
/* 进程二：写有名管道*/
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
void main() {
FILE * out_file;
int count = 1;
char buf[80];
out_file = fopen("mypipe", "w");
if (out_file == NULL) {
printf("Error opening pipe.");
exit(1);
}
sprintf(buf,"this is test data for the named pipe example\n");
fwrite(buf, 1, 80, out_file);
fclose(out_file);
}
2.3.2 消息队列
消息队列用于运行于同一台机器上的进程间通信，它和管道很相似，事实上，它是一种正逐渐被淘汰的通信方式，我们可以用流管道或者套接口的方式来取代它，所以，我们对此方式也不再解释，也建议读者忽略这种方式。
2.3.3 共享内存
共享内存是运行在同一台机器上的进程间通信最快的方式，因为数据不需要在不同的进程间复制。通常由一个进程创建一块共享内存区，其余进程对这块内存区进行读写。得到共享内存有两种方式：映射/dev/mem设备和内存映像文件。前一种方式不给系统带来额外的开销，但在现实中并不常用，因为它控制存取的将是实际的物理内存，在Linux系统下，这只有通过限制Linux系统存取的内存才可以做到，这当然不太实际。常用的方式是通过shmXXX函数族来实现利用共享内存进行存储的。
首先要用的函数是shmget，它获得一个共享存储标识符。
#include <sys/types.h>
#include <sys/ipc.h>
#include <sys/shm.h>
int shmget(key_t key, int size, int flag);
这个函数有点类似大家熟悉的malloc函数，系统按照请求分配size大小的内存用作共享内存。Linux系统内核中每个IPC结构都有的一个非负整数的标识符，这样对一个消息队列发送消息时只要引用标识符就可以了。这个标识符是内核由IPC结构的关键字得到的，这个关键字，就是上面第一个函数的key。数据类型key_t是在头文件sys/types.h中定义的，它是一个长整形的数据。在我们后面的章节中，还会碰到这个关键字。
当共享内存创建后，其余进程可以调用shmat（）将其连接到自身的地址空间中。
void *shmat(int shmid, void *addr, int flag);
shmid为shmget函数返回的共享存储标识符，addr和flag参数决定了以什么方式来确定连接的地址，函数的返回值即是该进程数据段所连接的实际地址，进程可以对此进程进行读写操作。
使用共享存储来实现进程间通信的注意点是对数据存取的同步，必须确保当一个进程去读取数据时，它所想要的数据已经写好了。通常，信号量被要来实现对共享存储数据存取的同步，另外，可以通过使用shmctl函数设置共享存储内存的某些标志位如SHM_LOCK、SHM_UNLOCK等来实现。
㈩ linux下C语言socket编程双机互发数据
这个问题很好办啦，服务器接受一个连接请求，然后开一个线程或者进程都可以，再在线程或者进程里面采用其他技术实现同时收发(比如I/O复用，比如非阻塞I/O)。客户端也可以采用I/O复用。
推荐资料的话，《unix网络编程》这本书很好，公认的经典，当教科书用，这本书里有你想要的所有内容。
ps:你基础太差，多补补吧，别想一下吃个胖子。
另外我这里正好有个例子满足你的要求,贴给你，自己写的，不是网上找的,用的是多进程加I/O复用技术:
server端:
/****************************************************************
**
**
**
****************************************************************/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/socket.h>
#include <arpa/inet.h>
#include <netinet/in.h>
#include <errno.h>
#include <string.h>
#include <signal.h>
#include <sys/wait.h>
#include <sys/select.h>
#include <sys/time.h>
#include <unistd.h>
#define BUFLEN 1024
#define MAX(a,b) ((a)>(b)?(a):(b))
typedef void Sigfunc (int);
void str_echo(FILE *,int);
//Sigfunc *signal(int, Sigfunc *);
int main(int argc,char **argv)
{
int connfd,listenfd;
pid_t childpid;
socklen_t clilen;
struct sockaddr_in cliaddr,servaddr;
void sig_chld(int);
listenfd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0);
memset(&servaddr,0,sizeof(servaddr));
servaddr.sin_family = AF_INET;
servaddr.sin_addr.s_addr = htonl(INADDR_ANY);
servaddr.sin_port = htons(5358);
bind(listenfd,(struct sockaddr*)&servaddr,sizeof(servaddr));
listen(listenfd,8);
signal(SIGCHLD,sig_chld);
while(1)
{
clilen = sizeof(cliaddr);
if((connfd = accept(listenfd,(struct sockaddr*)&cliaddr,&clilen)) < 0)
{
if(errno == EINTR)
{
fputs("accept error: EINTR\n",stdout);
continue;
}
else
{
fputs("accept error..\n",stdout);
}
}
if((childpid = fork()) == 0)
{
close(listenfd);
str_echo(stdin,connfd);
exit(0);
}
close(connfd);
}
}
void str_echo(FILE *fp,int sockfd)
{
int n = 0;
char sendbuf[BUFLEN] = { 0 },recvbuf[BUFLEN] = { 0 };
int maxfdp;
fd_set rset;
FD_ZERO(&rset);
while(1)
{
FD_SET(fileno(fp),&rset);
FD_SET(sockfd, &rset);
maxfdp = MAX(fileno(fp),sockfd)+1;
select(maxfdp, &rset ,NULL, NULL, NULL);
if(FD_ISSET(sockfd, &rset))
{
if(n = read(sockfd, recvbuf, BUFLEN) == 0)
{
return;
}
if(n == -1)
{
break;
}
printf("%s\n",recvbuf);
memset(recvbuf,0,BUFLEN);
}
if(FD_ISSET(fileno(fp),&rset))
{
scanf("%s",sendbuf);
write(sockfd, sendbuf,strlen(sendbuf));
}
}
}
void sig_chld (int signo)
{
pid_t pid;
int stat;
while ((pid = waitpid(-1,&stat, WNOHANG)) > 0)
{
printf("child %d terminated\n",pid);
}
return;
}
client端:
#include <stdio.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/socket.h>
#include <sys/select.h>
#include <arpa/inet.h>
#include <netinet/in.h>
#include <string.h>
#define MAX(a,b) (a)>(b)?(a):(b)
int main()
{
int s,connectReturn, maxfd;
fd_set rset;
char sendbuf[1024] = {0};
char recvbuf[1024] = {0};
long port=5358;
s=socket(PF_INET,SOCK_STREAM,0);
struct sockaddr_in sa;
sa.sin_family=AF_INET;
sa.sin_addr.s_addr=inet_addr("127.0.0.1");
sa.sin_port=htons(port);
connectReturn=connect(s,(struct sockaddr *)&sa,sizeof(sa));
printf("%d\n",connectReturn);
FD_ZERO(&rset);
while(1)
{
FD_SET(fileno(stdin), &rset);
FD_SET(s, &rset);
maxfd=MAX(fileno(stdin), s) + 1;
select(maxfd, &rset, NULL, NULL, NULL);
if(FD_ISSET(fileno(stdin), &rset))
{
scanf("%s",sendbuf);
send(s,sendbuf,strlen(sendbuf),0);
bzero(sendbuf, 1024);
}
else if(FD_ISSET(s, &rset))
{
memset(recvbuf,0,1024);
recv(s,recvbuf,1024,0);
printf("remote: %s\n",recvbuf);
}
}
return 0;
}