今天简单说下C10K 的问题，关于这个问题Ruby 的作者松本行弘在《代码的未来》- 云计算时代的编程 一章中有详细的阐述， 有兴趣的同学可以直接去购买。本人已经在某淘，购买一本 哈哈哈~~~
在做技术规划和架构设计的时候，不要做过度设计，如果咱们只有一万用户，先别去操百万用户在线的心。淘宝那么大，也是从 Apache、PHP、MySql 发展起来的， 没人能预见到淘宝能发展到这样一个规模，一旦发展起来，业务的爆发增长会驱动技术的迅速发展，在业务还不及格的时候，不用为技术的未来担心。
这个思路在业务领域不会有太大的问题，因为需求的变化实在太快了，需要实时去应付。但在底层技术的发展上，我们就有可能遇到短视的报复，比如：这个数据长度不会超过16位吧，这个程序不可能使用到2000年吧。于是就有了千年虫的问题，也有了 C10K 的问题。
C10K 就是 Client 10000 问题， 即,「在同时连接到服务器的客户端数量超过 10000 个的环境中，即便硬件性能足够， 依然无法正常提供服务」，简而言之，就是单机1万个并发连接问题。这个概念最早由 Dan Kegel 提出并发布于其个人站点（ http://www.kegel.com/c10k.html ）。
为什么会出现这个问题？因为计算机的上古时代，没有网络的时代，不会有程序员预测到互联网时代的到来，也不会想到一台服务器会创建那么多进程。即使在互联网的初期，单台服务器有100个同时在线已经算不错了。甚至，他们在设计Unix 的 PID 的时候，采用了有符号的16位整数，这就导致一台计算机上能够创建出来的进程无法超过32767个。 而计算机也得运行一些后台进程，这样应用软件能够创建的进程数就更少了。
当然，这个问题随着技术的发展很快解决了，现在大部分的个人电脑操作系统可以创建64位的进程，由于数据类型带来的进程数上限消失了，但是我们仍然不能无限制的创建进程，因为随着连接数的上升会占用系统大量内存，同样可以造成系统不可用。
操作系统里内存的主要作用是，进程请求内存的时候为其分配可用内存，进程释放后回收内存，并监控内存的使用情况，为了提高内存的使用率，现代操作系统需要程序能够共享内存，并且内存的限制对开发者透明，有些程序占用了内存空间，但不一定是一直使用的，这样就可用把这部分数据序列化到磁盘上，需要的时候在加载到内存，这样内存资源永远会给最需要的程序使用。于是程序员们发明了虚拟内存（Virtual Memory ）。
虚拟内存技术支持程序访问比物理内存大得多的内存空间，也使得多个程序共享内存更加高效，物理内存由 RAM 芯片提供， 虚拟内存则依靠透明的使用磁盘空间，使程序运行起来好像有了更大的内存空间。
但是问题依然存在，进程和线程的创建都需要消耗一定的内存，每创建一个栈空间，都会产生内存开销，当内存使用超过物理内存的时候，一部分数据就会持久化到磁盘上，随之而来的就是性能的大幅度下降。
这就像银行挤兑，人们把现金存入银行，收取一定的利息，平时只有少数人去银行取现，银行会拿人们存的钱去做更有价值的投资。但是，如果大部分人都去银行取现，银行是没有那么多现金的。取不到钱的用户，被门挡在外面的用户，一定会去拉横幅喊口号「最喜欢双截棍柔中带刚，不喜欢银行就上少林武当」云云，于是银行就处于不可用状态了。现在的 P2P 理财也是一个道理，投资者都去变现，无论是多么良性的资产，一样玩完。
为什么现在会有这么大的连接需求呢？因为业务驱动和技术发展嘛。除了普通的网页浏览和表单提交，即时通信和实时互动交流越来越成为主流需求，keep-alive 技术也能让浏览器产生长连接，实时在线的客户端越来越多，如果不能解决 C10K 问题，将导致服务商需要购买大量的服务器，而每一台服务器都不能做到物尽其用，即使你配置了更好的 CPU 和更大的内存。
当然，现在我们早已经突破了 C10K 这个瓶颈，具体的思路就是通过单个进程或线程服务于多个客户端请求，通过异步编程和事件触发机制替换轮训，IO 采用非阻塞的方式，减少不必要的性能损耗，等等。
底层的相关技术包括 epoll、kqueue、libevent 等，应用层面的解决方案包括 OpenResty、Golang、Node.js 等，比如 OpenResty 的介绍中是这么说的：
据说现在都去搞 C10M 了，你们怕不怕？
如果往两端用力拉一条由很多环 （连接）组成的锁链，其中最脆弱的一个连接会先断掉。因此，锁链整体的强度取决于其中最脆弱的一环。
C10K 问题的情况也很相似。一台服务器同时应付超过一万个（或者更多）并发连接的情况，哪怕只有一个要素没有考虑到超过一万个客户端的情况，这个要素就会成为「最弱连接」，从而导致问题的发生。
每个做架构设计和技术实现的程序员，都应当考虑这个最弱连接问题。
你是最弱的一环吗？
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