前引：在Linux系统的高并发领域，I/O处理效率直接决定了服务的性能上限。当我们面对每秒数万甚至数十万的连接请求时，传统的“一连接一线程”模型会因线程切换开销暴增而迅速崩溃，而早期的I/O多路转接技术如select和poll，也早前引：在Linux系统的高并发领域，I/O处理效率直接决定了服务的性能上限。当我们面对每秒数万甚至数十万的连接请求时，传统的“一连接一线程”模型会因线程切换开销暴增而迅速崩溃，而早期的I/O多路转接技术如select和poll，也早已暴露出身法笨重的短板——select受限于FD_SETSIZE的1024文件描述符限制，poll虽突破了数量约束，却需在用户态与内核态间频繁拷贝事件数组，在高并发场景下性能损耗呈指数级上升！前引：在Linux系统的高并发领域，I/O处理效率直接决定了服务的性能上限。当我们面对每秒数万甚至数十万的连接请求时，传统的“一连接一线程”模型会因线程切换开销暴增而迅速崩溃，而早期的I/O多路转接技术如select和poll，也早已暴露出身法笨重的短板——select受限于FD_SETSIZE的1024文件描述符限制，poll虽突破了数量约束，却需在用户态与内核态间频繁拷贝事件数组，在高并发场景下性能损耗呈指数级上升！​​​​​​​前引：在Linux系统的高并发领域，I/O处理效率直接决定了服务的性能上限。当我们面对每秒数万甚至数十万的连接请求时，传统的“一连接一线程”模型会因线程切换开销暴增而迅速崩溃，而早期的I/O多路转接技术如select和poll，也早已暴露出身法笨重的短板——select受限于FD_SETSIZE的1024文件描述符限制，poll虽突破了数量约束，却需在用户态与内核态间频繁拷贝事件数组，在高并发场景下性能损耗呈指数级上升！​​​​​​​前引：在Linux系统的高并发领域，I/O处理效率直接决定了服务的性能上限。当我们面对每秒数万甚至数十万的连接请求时，传统的“一连接一线程”模型会因线程切换开销暴增而迅速崩溃，而早期的I/O多路转接技术如select和poll，也早已暴露出身法笨重的短板——select受限于FD_SETSIZE的1024文件描述符限制，poll虽突破了数量约束，却需在用户态与内核态间频繁拷贝事件数组，在高并发场景下性能损耗呈指数级上升！​​​​​​​前引：在Linux系统的高并发领域，I/O处理效率直接决定了服务的性能上限。当我们面对每秒数万甚至数十万的连接请求时，传统的“一连接一线程”模型会因线程切换开销暴增而迅速崩溃，而早期的I/O多路转接技术如select和poll，也早已暴露出身法笨重的短板——select受限于FD_SETSIZE的1024文件描述符限制，poll虽突破了数量约束，却需在用户态与内核态间频繁拷贝事件数组，在高并发场景下性能损耗呈指数级上升！​​​​​​​前引：在Linux系统的高并发领域，I/O处理效率直接决定了服务的性能上限。当我们面对每秒数万甚至数十万的连接请求时，传统的“一连接一线程”模型会因线程切换开销暴增而迅速崩溃，而早期的I/O多路转接技术如select和poll，也早已暴露出身法笨重的短板——select受限于FD_SETSIZE的1024文件描述符限制，poll虽突破了数量约束，却需在用户态与内核态间频繁拷贝事件数组，在高并发场景下性能损耗呈指数级上升！​​​​​​​前引：在Linux系统的高并发领域，I/O处理效率直接决定了服务的性能上限。当我们面对每秒数万甚至数十万的连接请求时，传统的“一连接一线程”模型会因线程切换开销暴增而迅速崩溃，而早期的I/O多路转接技术如select和poll，也早已暴露出身法笨重的短板——select受限于FD_SETSIZE的1024文件描述符限制，poll虽突破了数量约束，却需在用户态与内核态间频繁拷贝事件数组，在高并发场景下性能损耗呈指数级上升！​​​​​​​前引：在Linux系统的高并发领域，I/O处理效率直接决定了服务的性能上限。当我们面对每秒数万甚至数十万的连接请求时，传统的“一连接一线程”模型会因线程切换开销暴增而迅速崩溃，而早期的I/O多路转接技术如select和poll，也早已暴露出身法笨重的短板——select受限于FD_SETSIZE的1024文件描述符限制，poll虽突破了数量约束，却需在用户态与内核态间频繁拷贝事件数组，在高并发场景下性能损耗呈指数级上升！​​​​​​​前引：在Linux系统的高并发领域，I/O处理效率直接决定了服务的性能上限。当我们面对每秒数万甚至数十万的连接请求时，传统的“一连接一线程”模型会因线程切换开销暴增而迅速崩溃，而早期的I/O多路转接技术如select和poll，也早已暴露出身法笨重的短板——select受限于FD_SETSIZE的1024文件描述符限制，poll虽突破了数量约束，却需在用户态与内核态间频繁拷贝事件数组，在高并发场景下性能损耗呈指数级上升！​​​​​​​前引：在Linux系统的高并发领域，I/O处理效率直接决定了服务的性能上限。当我们面对每秒数万甚至数十万的连接请求时，传统的“一连接一线程”模型会因线程切换开销暴增而迅速崩溃，而早期的I/O多路转接技术如select和poll，也早已暴露出身法笨重的短板——select受限于FD_SETSIZE的1024文件描述符限制，poll虽突破了数量约束，却需在用户态与内核态间频繁拷贝事件数组，在高并发场景下性能损耗呈指数级上升！​​​​​​​前引：在Linux系统的高并发领域，I/O处理效率直接决定了服务的性能上限。当我们面对每秒数万甚至数十万的连接请求时，传统的“一连接一线程”模型会因线程切换开销暴增而迅速崩溃，而早期的I/O多路转接技术如select和poll，也早已暴露出身法笨重的短板——select受限于FD_SETSIZE的1024文件描述符限制，poll虽突破了数量约束，却需在用户态与内核态间频繁拷贝事件数组，在高并发场景下性能损耗呈指数级上升！​​​​​​​引：在Linux系统的高并发领域，I/O处理效率直接决定了服务的性能上限。当我们面对每秒数万甚至数十万的连接请求时，传统的“一连接一线程”模型会因线程切换开销暴增而迅速崩溃，而早期的I/O多路转接技术如select和poll，也早已暴露出身法笨重的短板——select受限于FD_SETSIZE的1024文件描述符限制，poll虽突破了数量约束，却需在用户态与内核态间频繁拷贝事件数组，在高并发场景下性能损耗呈指数级上升！已暴露出身法笨重的短板——select受限于FD_SETSIZE的1024文件描述符限制，poll虽突破了数量约束，却需在用户态与内核态间频繁拷贝事件数组，在高并发场景下性能损耗呈指数级上升！前引：在Linux系统的高并发领域，I/O处理效率直接决定了服务的性能上限。当我们面对每秒数万甚至数十万的连接请求时，传统的“一连接一线程”模型会因线程切换开销暴增而迅速崩溃，而早期的I/O多路转接技术如select和poll，也早已暴露出身法笨重的短板——select受限于FD_SETSIZE的1024文件描述符限制，poll虽突破了数量约束，却需在用户态与内核态间频繁拷贝事件数组，在高并发场景下性能损耗呈指数级上升！前引：在Linux系统的高并发领域，I/O处理效率直接决定了服务的性能上限。当我们面对每秒数万甚至数十万的连接请求时，传统的“一连接一线程”模型会因线程切换开销暴增而迅速崩溃，而早期的I/O多路转接技术如select和poll，也早已暴露出身法笨重的短板——select受限于FD_SETSIZE的1024文件描述符限制，poll虽突破了数量约束，却需在用户态与内核态间频繁拷贝事件数组，在高并发场景下性能损耗呈指数级上升！前引：在Linux系统的高并发领域，I/O处理效率直接决定了服务的性能上限。当我们面对每秒数万甚至数十万的连接请求时，传统的“一连接一线程”模型会因线程切换开销暴增而迅速崩溃，而早期的I/O多路转接技术如select和poll，也早已暴露出身法笨重的短板——select受限于FD_SETSIZE的1024文件描述符限制，poll虽突破了数量约束，却需在用户态与内核态间频繁拷贝事件数组，在高并发场景下性能损耗呈指数级上升！