上回说了介个概念的介绍，这回我们说说几种模型的对比。
通过上图，我们可以发现如下内容：
1 除了第10个方案是多进程的，其它几个都是多线程的；
进程间通信肯定没有线程间通信方便，共享同一进程空间的线程，那不是白共享的。
2 都使用非阻塞IO，并且使用复用技术，即 select/poll/epoll；
阻塞的IO操作是等待在read上，直到有数据来，如果没有数据，当前线程就一直等啊，等啊，也就累啊，累啊。非阻塞的IO操作呢，我read，没有数据，ok，没有我先去干会别的，等有了IO动静说给我就可以了，我到时候再来read。也就是说这个read等待的线程可以把cpu让出来给其它线程用。整体上效率就上来了啊。
3 第6和第7种方案和其它几种方案相比较，并发性偏低，开销大，线程数根据实际连接情况变化；
在多核cpu上，cpu的数量总归是有限的，来一个请求或者连接就建立一个线程去处理，当线程数量超过cpu时，甚至超过很多时，这个线程切换代价将是性能下降的主要根源，如果线程数量有限的话，由于每个线程都是专门为每个请求或者连接服务，其它请求或连接就得等待，这样的并发性势必偏低。
开销大，连接或请求到达，才建立线程，开销肯定比先建立好多个线程等待连接的开销要大。
线程数量可变指的是，由于连接或请求到了才建立线程，也就是说线程受连接或请求数量决定。当线程数量较多时，性能也就下降了。
4 都支持多核体系
这个主要是现在为了提高性能，让线程或进程最大限度的都正常运转起来，必须都是可以在多cpu结构上运行的，让这没有啥说的，多个进程或者线程在多个cpu上运行总比在一个cpu跑的顺溜。当然得使用得当。
下面说说各个模型的特点：几本上描述就是按照原书作者的观点
方案6：reactor主要负责网络IO，服务器收到请求，reactor不做计算或处理，而是创建一个新线程去处理。因为线程的建立是根据请求而进行的，如果一个连接上在某一时间段有好多请求，那么多个线程将用于处理这一个连接上的请求，有的请求执行时间短，有的执行时间长，先执行完的结果就返回给请求了，但是这个先执行完的请求由可能不是先提出请求的，这就是说如果执行结果有顺序要求的话，就需要特殊处理了。
方案7：这个方案是是为每个连接创建线程，连接上的请求都分配给一个线程。这个就可以保证一个连接上的执行顺序。与方案6的比较，二者还有一个区别,就是方案6在处理一个连接上有大量突发请求时，可以把各个请求分配给多个线程同时处理，但是方案7呢，突发请求只能排队等待同一个线程按照顺序来处理。这就取决于实际场景需要什么样的取舍。
方案8：首先建立固定线程数量的线程池，网络IO操作都放在一个线程，而每个连接的具体计算交给线程池。这种方案适合计算任务彼此独立，IO压力也不大的场景。但是这种方案，由于线程池中线程的独立处理，也会导致不安顺序返回执行结果的情况。线程池的另外一个作用还有执行阻塞操作，在这里阻塞不会导致io性能下降而直接影响用户体验。如果一个IO操作压力大的话，那么把IO分给其它线程，也就是下面的方案9了。
方案9：用原书作者的话说就是one loop per thread，每个线程都是一个select/poll/epoll循环。主IO线程还是负责收集连接，然后根据某种算法把连接分配给子IO线程，每个子IO线程在循环里处理多个连接或者请求。在子IO线程里也处理一些小规模或者压力不大的计算任务。这种方案，连接到来呢，直接分配给子IO线程，主Io线程就不用去关心这个链接或者请求了，而方案8，主IO线程把连接或请求给了线程池里的线程，计算完了，再给主IO线程，二者比较呢，方案8的进出线程池代价比方案9的要大。
原书作者陈硕写的muduo库就是用的这种方案。
方案10：这个方案是nginx使用的方案，这个服务器模型貌似最近几年挺火，
一个高性能的 HTTP 和反向代理 服务器，
俄罗斯的程序设计师Igor Sysoev所开发，供俄国大型的入口网站及搜索引擎Rambler使用。其特点是占有内存少，并发能力强，事实上nginx的并发能力确实在同类型的网页服务器中表现较好，中国大陆使用nginx网站用户有：新浪、网易、腾讯等，听说淘宝也用的是这个方案。
方案11：这个就是在方案9的基础啊上，再添加一个线程池来计算。小规模的计算可以在子IO线程处理，压力较大的计算处理就放到专用的计算线程池计算，这样，既可以处理突发性IO，又可以用于有突发的计算情况。
总结，按照陈硕原书的说法，一个程序使用一个event loop还是多个event loop，按照每千兆比特每秒的吞吐量配置一个event loop的原则来设定loop的数量。如果这样的话，千兆网卡用一个loop足以，这下大家了解到了吧，一般情况，我们平时的网卡其实一个loop就可以应付了。
完，不知道说的是不是有不合理的地方，大家看到，多多交流，互相改进。
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