我覺得伺服器在成為大併發前，首先要能承受住大併發的壓力，無論能否正常返回，首先不能崩潰。
apache和nginx是兩個出名的伺服器，先來分析一下它們。
大量使用者訪問的時候，apache會建立大量的程序數，吃掉大量的記憶體，而nginx記憶體這塊做得很好，不過這也是nginx的瓶頸所在。
所謂有記憶體就是給你花的，你不花怎麼對得起伺服器呢，何況現在的伺服器一般都是高配。
快速響應與記憶體大小其實是兩個極端，apache與nginx正好在這兩個極端上。
apache 為每乙個connection 分配乙個程序，當connection 井噴時，程序數也隨之井噴。
nginx 的程序由使用者設定，單個worker程序就可以處理使用者所有的事件，epoll_wait 返回大量事件(a,b,c,d,e)時，伺服器會順序執行的所有的事件，事件a沒有處理完，
e是不能執行的，也不用同時分配記憶體，這樣就避免記憶體井噴的現象，當事件處理粒度大的時候，效能就出現瓶頸了。
apache 的優點在於程序數的可伸縮性，隨著連線數的變化而變化，缺點在於連線數大時會吃掉太多記憶體。
nginx優點在於所用記憶體很少，但是事件需要順序執行，伸縮性上不如apache.
所以大併發伺服器在響應速度與記憶體上必須要兼顧，當然還要是響應速度的重點，因為一切都是為了qps。
如果記憶體寶貴，可以採用nginx的epoll 方式，事件按順序執行，並且不建長連線。
如果記憶體寬裕，可以採用apache方式，伸縮性會好一些。
也許你會問我，為什麼不說說cpu的占用情況呢，其實大家要明白乙個道理，cpu占用低不一定就是好事，有事情做的時候就得趕緊做，cpu占用當然就高一點，
不占用cpu意味著就不做事，怎麼著，事件來了，你還不幹了？
qps達到什麼量級才能稱做大併發呢？
以日訪問量(pv)為2千萬來算，即 pv=2*10^7
這樣大的訪問量,如果用一台伺服器來完成（這麼大的訪問量才用一台伺服器，公司肯定扣）
每天80%的工作都是在20%的時間裡完成，按照這個理論，伺服器集中訪問時間 pt=24/4=6小時（中午2小時，傍晚2小時，晚上2小時，正常）
=18000秒，即 pt = 2*10^4
qps=pv/pt=10^3
才一千就可以達到2千萬的量級，不可思議吧。
qps=pv/pt=5*10^5
如果採用5臺伺服器（還是太扣），單台qps只需要10^5。
你在家裡試驗時，可能發現10萬的qps是不可能的，但是對於高配的伺服器其實不算什麼,而如果用50臺機子，則qps則只要1萬，家裡的pc也能達到吧，嘿嘿。
這樣大的併發量，不知從何想起。
其實人普遍都有對大東西的敬畏感，感覺那麼大的東西背後一定有高深莫測的技術，但如果這個東西是你做的，你一定不會覺得它有什麼
有機會再專門寫寫p2p流**的體會。
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