答案是:的确就是排队。但是并不是一定要处理完请求1才能去处理请求2:实际上请求的处理过程中,有很多的时间是耗在IO等其他地方,这时可以切换去处理其他请求,把等待的时间可以充分利用起来,达到更高的吞吐量。切换调度的策略是线程库,或者OS实现的,由于每个进程/线程需要占用不少资源(典型的是内存,一个线程通常需要2M的栈空间),更重要的是,线程/进程切换时的开销是非常大的。

既然如此,为何不让线程自己来管理呢?于是大家都开始用select/poll了,由于减少了上面说到的开销,吞吐量显著提高。这就是所谓的IO多路复用。但是大家用着用着,发现并发到了一定量级又上不去了怎么办?这就是所谓的c10k problem了。

经查,发现是select用O(n)的效率不断地去查看那些fd,效率太低。于是Linux供出了epoll,bsd供出了kqueue,windows供出了IOCP,通过在内核中提供callback机制的方式,epoll在内部使用RBTree把O(n)降到了O(logn)(感谢鱼丸粗面纠正)。于是并发量就上去了。

大家熟知的libevent/libev基本上就是把不同系统的类似机制封装好,为上层提供一个统一的接口,方便开发和移植。这个还有个装逼的说法叫做reactor模式。

最后回到你的问题,nodejs的确就是排队的。关键在于怎么在排队的时候充分利用插队策略来达到最高的效率。nodejs内部的实现我没有具体了解,不过应当是使用类似协程这样的技术,在需要阻塞的地方,从底层入手引入调度机制,从而使得上层看起来似乎仍然是同步、阻塞的(感谢@TonySeek的指正,nodejs用的是callback套callback的方式,详见评论;我说的那个是python+gevent的实现方式) 。

扩展一下,对于如何充分利用多核来提高效率的问题,答案就是:多开几个进程(补充:这里特指针对单进程而言;而且并不是进程越多越好,一般而言与CPU线程数相当为佳)。

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