1. 引言
只有真正写过操作系统内核的人，比如大神Linus才能真正理解进程和线程的区别与联系，像我们学过操作系统课程的人都知道进程和线程的基本概念，但是仅仅是懂个皮毛而已。所以我也是纸上谈兵，根据理论知识加上自己多年的编程实践和项目上的经历，以及最近做的一些实验，总结一下如何通过多进程、多线程模型来提高应用系统的性能，比如对于开源的软交换FreeSwitch。
2. 函数、程序、进程和线程
计算机科学中一个函数可以理解为对于输入数据的运算，并输出结果，这个和数学中的函数概念类似。程序是一组函数的集合，一般包含一个主函数，是整个程序的入口。进程就是一个程序在某个数据集上的一次运行，或者说针对某个输入数据集，程序的运算过程就是进程，是计算机操作系统对资源分配的最小单元。线程是操作系统能够进行运算调度的最小单元，它被包含在进程之中，一个线程指的是进程中一个单一顺序的函数执行序列，在多核系统上多个线程可以并发执行、交替执行、顺序执行，线程之间可以共享所在进程内部的所有资源，而进程之间是相互独立的，进程之间通信需要相对复杂的方法，而线程之间通信简单轻量一些。
3. 分治法
在计算机科学中，分治法是一种很重要的算法模型。就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题，直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础，比如：快速排序、归并排序、快速傅立叶变换等等。举一个简单的例子，计算表达式：(1+2)*(3+4)，1+2、3+4作为两个独立的子任务，分别在两个子任务中进行计算，得到3和7，然后再执行子任务3*7。子任务可以用线程或者进程去完成，分别对应于多线程和多进程开发模型。当然也可以不进行分解运算，直接在一个线程中完成上述3个步骤，只不过要借助于堆栈这种数据结构。对于不同的计算问题，到底是否需要使用分治法，取决于问题分解的开销和分治法减少的开销，比如矩阵运算、随机优化算法、排序算法等等，都很适合用分治法进行并行计算从而加快运算速度。
4. 多进程
在一个或者多个计算机上，运行同一个程序的多个实例，分别处理不同的数据集，这就是多进程。比如：启动多个FreeSwitch进程，分别处理不同客户的通话数据(信令和媒体流)。我做了一个多进程的实验，程序的功能非常简单：对于收到的UDP数据不做任何加工处理，直接回复给客户端，硬件信息和测试程序截图如下。
压测结果如下图，可以看出CPU、CPS和并发进程数量成线性关系，基本上达到了理想的线性加速比，由此可见多进程对于FreeSwitch这种UDP处理的任务可以很好的提高吞吐率。当然也不是说进程启动越多越好，由于操作系统要对进程进行调度(选择不同的进程占用CPU进行运算)，同一台机器上进程数量过多反而降低了系统的吞吐率，一般来说启动进程数量小于等于机器上CPU核数。
5. 多线程
在同一个进程内部，启动多个线程进行运算，比如：FreeSwitch内部有处理信令的线程(所有通话使用同一个信令处理线程)，每个通话使用一个独立的媒体流处理线程，也就是1+N的模式。不同通话的线程相对独立，可以运行在不同的CPU内核上，从而提高CPU利用率，进而提高FreeSwitch的吞吐率。当然也不是说线程越多越好，线程数量过多会导致系统对线程的调度开销太大，对于媒体流处理线程，G711编解码每秒是50个数据包，如果频繁的线程调度会导致编解码效率的降低，从而导致出现丢包、声音颤抖等问题。一般而言一个FreeSwitch进程支持300左右的并发通话，占用3个左右的内核是合适的，如果让FreeSwitch支持更高的并发通话，占用过多的内核会导致系统长期疲劳从而增加不稳定性。
6. 结论
多进程和多线程并不矛盾，二者解决问题的层次是不一样的。多线程是解决单个进程提升性能的问题，在进程内部把某些可以并行运算的任务放到不同的线程中执行。但无论如何优化，单个进程总有一个性能上限，这个时候就需要使用多进程模式来提升整个系统的能力，一般叫做负载均衡。举一个例子：单个FreeSwitch支持20CPS、300并发通话，但是我们在FreeSwitch前面增加了负载均衡器之后，单个集群可以支持到1200CPS、18000并发通话，并且集群又可以在更高层次上线性扩展，比如：分地区部署不同的集群，实现多站点并行异地多活模式。
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