有哪些关于C++高性能服务器开发的高质量博客？

作为一名在C++高性能服务器开发领域摸爬滚打多年的开发者，深知寻找靠谱、有深度的内容是多么不容易。市面上充斥着太多泛泛而谈的文章，真正能让你醍醐灌顶、学到实战技巧的却寥寥无几。今天，我来跟你聊聊我私藏的一些“宝藏”博客，它们不仅内容质量极高，而且往往能触及到高性能服务器开发的各个关键环节，让你受益匪浅。

在开始之前，我们得明白，C++高性能服务器开发 这几个字的分量。它不是简单的写个API，而是要深入到操作系统、网络协议、内存管理、并发模型、数据结构、算法的方方面面，并且需要你时刻保持对效率和稳定性的极致追求。所以，那些只停留在“如何使用某个库”的博客，很难算得上“高质量”。

那么，哪些博客能真正称得上高质量呢？我总结了以下几个维度来评价：

深度与广度兼备： 不仅讲解某个具体技术点，还能将其置于整个系统架构中去分析，同时触及到多个相关技术领域。
实战经验丰富： 作者往往是实际参与过大规模、高并发服务器项目开发的，他们的经验和洞察力是无价的。
对底层原理的深入剖析： 不回避复杂性，愿意深入到操作系统内核、CPU指令集、内存模型等层面去解释现象。
清晰的逻辑和严谨的论证： 观点有理有据，代码示例经过精心设计，能够清晰地传达作者的意图。
持续更新与互动： 作者保持学习和进步，并且愿意与读者交流，解答疑问。

基于这些标准，我为你精心挑选了以下几类博主和他们的博客（或者更确切地说，是他们发布的一系列深度文章，因为很多顶级内容并非集中在一个“博客”的名下，而是分散在他们的个人网站、GitHub Pages、甚至是特定技术社区的专栏中）：



1. C++ 语言本身与底层优化大师：

这类博主是C++高性能开发的基石。他们对C++语言特性、标准库、以及如何通过语言特性来压榨性能有着深刻的理解。

Scott Meyers (Effective C++ 系列)：虽然 Scott Meyers 的著作（如《Effective C++》、《More Effective C++》、《Effective Modern C++》）是书籍，但他的思想和方法论深刻影响了整个 C++ 社区。很多博客会引用他的观点，或者围绕他的思想进行延伸。他对于如何写出高效、安全、可维护的 C++ 代码提供了极其宝贵的指导。当你阅读他的内容时，你会开始理解RAII、拷贝与移动、虚函数等背后隐藏的性能考量。
Herb Sutter (GotW Guru Of The Week)：Herb Sutter 是 C++ 标准委员会的chairman，他的 GotW 系列文章是深入理解 C++ 语言机制的绝佳资源。他会从非常精妙的角度剖析 C++ 的各个角落，包括并发、内存模型、语言特性等。虽然 GotW 可能不是纯粹的“服务器开发”博客，但它提供的底层知识对于构建高性能服务器是 绝对必要 的。很多关于 C++11/14/17/20 的新特性，他都能给出最权威、最深入的解读。
Jason Turner (C++ Weekly)：Jason Turner 的 C++ Weekly 系列以短小精悍的视频形式，深入讲解 C++ 的某个具体特性或优化技巧。他非常注重实际性能，经常会展示不同写法在性能上的差异，并解释背后的原因。他的内容非常贴近实战，能让你快速掌握一些实用的优化技巧，比如如何避免不必要的内存分配、如何利用编译器优化等。
Arne Mertz (Modernes C++ by Arne Mertz)：Arne Mertz 在他的博客上分享了大量关于 C++11 及以后版本的现代 C++ 特性。他同样非常关注性能和最佳实践。如果你想了解如何更好地利用 `std::move`、`std::unique_ptr`、`constexpr` 等特性来提升服务器的性能和安全性，他的博客绝对值得一看。

为什么这些博客高质量？

它们不是告诉你“怎么用”，而是告诉你“为什么这么做”。当你理解了 C++ 内存模型、拷贝/移动语义、const 的真正含义，以及不同编译选项对生成代码的影响时，你才能在服务器开发中做出更明智的选择。比如，一个不经意的对象拷贝，在服务器高并发场景下就可能成为性能瓶颈。



2. 网络协议与操作系统底层：

高性能服务器的基石在于高效的网络通信和对操作系统的深度理解。

Krzysztof Kowalczyk (Blog about network programming)：Krzysztof Kowalczyk 是一位经验丰富的网络工程师，他的博客深入探讨了TCP/IP 协议栈、网络编程模型（如 Reactor、Proactor）、epoll/kqueue 的工作原理等。他对细节的把握非常到位，能够从内核层面解释网络通信的各个环节，以及如何通过精细调优来提升性能。比如，他关于 TCP 拥塞控制、零拷贝（Zerocopy）的讲解，对于优化网络 I/O 具有极高的参考价值。
Anatoly Poltalov (The Adventures of a C++ Programmer)：Anatoly 的博客中有一些关于网络通信、高性能 C++、以及底层优化的优秀文章。他会分享自己遇到的实际问题以及解决方案，常常涉及对 Linux 内核、系统调用、以及内存管理等方面的深入分析。他的文章往往带有强烈的个人探索色彩，能让你感受到从问题到解决方案的真实过程。
Brendan Gregg (Brendan Gregg's Blog)：虽然 Brendan Gregg 主要关注的是 Linux 性能分析和故障排除，他的工具（如 `perf`、`bpftrace`）和方法论是性能调优的利器。他的博客提供了大量关于 CPU、内存、 I/O、网络等系统资源的深度分析方法。理解如何使用这些工具来定位服务器性能瓶颈，对于任何一个高性能服务器开发者来说都是必不可少的技能。他关于 `bpf`（BPF: Berkeley Packet Filter）的讲解尤其精彩，能够让你深入了解如何在不修改内核的情况下进行细粒度的性能监控和分析。

为什么这些博客高质量？

网络协议和操作系统是服务器运行的土壤。只有深入理解了这些底层机制，你才能写出真正高效、可靠的网络服务。例如，理解 `epoll` 的惊群效应，或者 TCP 的 `keepalive` 机制，都直接关系到你的服务器能否在高并发下保持稳定。



3. 并发模型与异步编程：

现代服务器无一不依赖并发来处理大量请求。高效的并发模型是性能的关键。

Pavel Yosifovich (CppCon talks and blog)：Pavel Yosifovich 是 CppCon 的常客，他的许多演讲视频都围绕着现代 C++、并发、以及高性能网络编程展开。他的讲解清晰易懂，并且善于将复杂的概念通过生动的比喻来解释。他在 CppCon 上的关于 Coroutines (协程) 的讲解，对于理解异步编程和提高并发吞吐量非常有帮助。
Mattias Petter Johansson (The Cherno)：The Cherno 的 C++ 教程虽然很多聚焦于游戏开发，但他关于多线程、同步机制（mutex, semaphore）、以及异步编程的讲解，同样适用于服务器开发。他善于通过直观的例子来展示并发带来的挑战以及如何解决这些挑战。他的内容能帮助你建立起对并发编程的基本概念和实践的扎实理解。
Concurrency Explained (various sources)：在 C++ 社区中，关于并发的讨论从未停止。很多时候，你需要阅读多篇关于特定并发模型的文章，比如 Event Loop, Thread Pool, Actor Model, Coroutines 等。寻找那些深入分析这些模型优缺点、适用场景、以及实际实现的文章。例如，搜索“epoll vs select vs poll”的深度对比，或者关于如何设计一个高效的线程池的文章。

为什么这些博客高质量？

没有高效的并发处理，你的服务器就像一个只有一把锁的咖啡店，只能服务一个顾客。理解线程安全、锁的粒度、如何避免死锁、以及如何选择合适的并发模型（如基于事件驱动的非阻塞 I/O，还是基于线程池的同步 I/O），这些都是构建高性能服务器的核心要素。



4. 架构设计与性能调优的实践者：

这些博主通常有丰富的项目经验，能够将理论知识与实际工程相结合。

OpenResty/Nginx 相关的博客和社区：OpenResty 是基于 Nginx 和 Lua 的高性能 Web 平台。与之相关的博客，尤其是 Nginx 核心开发者或者 OpenResty 社区贡献者的文章，会分享大量的Nginx 内部工作机制、模块开发、以及在高并发场景下的调优技巧。了解 Nginx 的事件模型、连接管理、以及如何通过 Lua 脚本进行高效的业务逻辑处理，对于开发高性能网络服务非常有启发。
一些知名科技公司的技术博客（如 Google, Facebook, Twitter, Netflix, Alibaba Cloud 等）：这些公司的工程师会分享他们在维护大规模分布式系统时遇到的挑战和解决方案。虽然不全是 C++，但他们关于系统设计、缓存、负载均衡、高可用性、分布式一致性等方面的经验，对于构建高性能服务器至关重要。寻找那些深入讲解具体技术（如 Kafka, Redis, ZooKeeper 等）在实际场景中如何使用的文章。

为什么这些博客高质量？

它们告诉你如何在真实的、复杂的系统中应用 C++ 和各种技术。很多时候，性能瓶颈不在于某个函数调用，而在于整体架构设计。这些博客能够提供宝贵的“宏观视角”，让你理解如何在服务设计、数据存储、请求路由等各个环节做出最优选择。



如何找到更多高质量内容？

除了以上我为你推荐的，还有一个非常重要的方法：关注顶级的 C++ 和系统编程会议，例如 CppCon, GDC (Game Developer Conference 很多游戏引擎和图形库开发者也是高性能 C++ 的高手), OSDI, SOSP, USENIX ATC 等。这些会议的演讲者通常是各自领域的顶尖专家，他们的演讲内容往往是多年经验的总结，很多也会在会后发布 slides 或视频。

另外，GitHub 上的优秀项目也是一个宝藏。阅读像 Boost.Asio, Libevent, Libuv, RocksDB, leveldb, Seastar, DPDK 等高性能 C++ 项目的源码，以及它们的文档和相关的技术讨论，你会学到很多书本上学不到的知识。

最后，我想强调的是：

多动手实践： 看再多博客，不如自己动手写代码、做实验、进行性能测试。
保持批判性思维： 博客内容质量参差不齐，要学会辨别，找到那些有理有据、经得起推敲的观点。
持续学习： 技术发展日新月异，保持学习的动力和能力，才能在这个领域走得更远。

希望我为你整理的这些资源能帮助你在 C++ 高性能服务器开发的道路上越走越好！如果你在阅读过程中有任何心得或新的发现，也非常欢迎分享。

网友意见

我这正好有篇关于高性能服务器是如何实现的文章，不知道你想找的是不是这类博客。

=======================正文======================

当在读这篇文章的时候，你想过没有，知乎的服务器是怎么把这篇文章发送给你的呢？

说简单也简单，不就是一个用户请求吗？服务器根据请求从数据库中捞出这篇文章，然后通过网络发回去。

说复杂也复杂，服务器是如何并行处理成千上万个用户请求呢？这里面涉及到哪些技术呢？

这篇文章就来为你解答这个问题。

多进程

历史上最早出现也是最简单的一种并处处理多个请求的方法就是利用多进程。

比如在Linux世界中，我们可以使用fork、exec等方法创建多个进程，我们可以在父进程中接收用户的链接请求，然后创建子进程去处理用户请求，就像这样：

这种方法的优点就在于：

1. 编程简单，非常容易理解
2. 由于各个进程的地址空间是相互隔离的，因此一个进程崩溃后并不会影响其它进程
3. 充分利用多核资源

多进程并行处理的优点和明显，但是缺点同样明显：

1. 各个进程地址空间相互隔离，这一优点也会变成缺点，那就是进程间要想通信就会变得比较困难，你需要借助进程间通信(IPC，interprocess communications)机制，想一想你现在知道哪些进程间通信机制，然后让你用代码实现呢？显然，进程间通信编程相对复杂，而且性能也是一大问题
2. 我们知道创建进程开销是比线程要大的，频繁的创建销毁进程无疑会加重系统负担。

幸好，除了进程，我们还有线程。

多线程

不是创建进程开销大吗？不是进程间通信困难吗？这些对于线程来说统统不是问题。

什么？你还不了解线程，赶紧看看这篇《

》，这里详细讲解了线程这个概念是怎么来的。

由于线程共享进程地址空间，因此线程间通信天然不需要借助任何通信机制，直接读取内存就好了。

线程创建销毁的开销也变小了，要知道线程就像寄居蟹一样，房子(地址空间)都是进程的，自己只是一个租客，因此非常的轻量级，创建销毁的开销也非常小。

我们可以为每个请求创建一个线程，即使一个线程因执行I/O操作——比如读取数据库等——被阻塞暂停运行也不会影响到其它线程，就像这样：

但线程就是完美的、包治百病的吗，显然，计算机世界从来没有那么简单。

由于线程共享进程地址空间，这在为线程间通信带来便利的同时也带来了无尽的麻烦。

正是由于线程间共享地址空间，因此一个线程崩溃会导致整个进程崩溃退出，同时线程间通信简直太简单了，简单到线程间通信只需要直接读取内存就可以了，也简单到出现问题也极其容易，死锁、线程间的同步互斥、等等，这些极容易产生bug，无数程序员宝贵的时间就有相当一部分用来解决多线程带来的无尽问题。

虽然线程也有缺点，但是相比多进程来说，线程更有优势，但想单纯的利用多线程就能解决高并发问题也是不切实际的。

因为虽然线程创建开销相比进程小，但依然也是有开销的，对于动辄数万数十万的链接的高并发服务器来说，创建数万个线程会有性能问题，这包括内存占用、线程间切换，也就是调度的开销。

因此，我们需要进一步思考。

Event Loop：事件驱动

到目前为止，我们提到“并行”二字就会想到进程、线程。但是，并行编程只能依赖这两项技术吗，并不是这样的。

还有另一项并行技术广泛应用在GUI编程以及服务器编程中，这就是近几年非常流行的事件驱动编程，event-based concurrency。

大家不要觉得这是一项很难懂的技术，实际上事件驱动编程原理上非常简单。

这一技术需要两种原料：

1. event
2. 处理event的函数，这一函数通常被称为event handler

剩下的就简单了：

你只需要安静的等待event到来就好，当event到来之后，检查一下event的类型，并根据该类型找到对应的event处理函数，也就是event handler，然后直接调用该event handler就好了。

That's it !

以上就是事件驱动编程的全部内容，是不是很简单！

从上面的讨论可以看到，我们需要不断的接收event然后处理event，因此我们需要一个循环(用while或者for循环都可以)，这个循环被称为Event loop。

使用伪代码表示就是这样：

       while(true) {     event = getEvent();     handler(event); }     

Event loop中要做的事情其实是非常简单的，只需要等待event的带来，然后调用相应的event处理函数即可。

注意，这段代码只需要运行在一个线程或者进程中，只需要这一个event loop就可以同时处理多个用户请求。

有的同学可以依然不明白为什么这样一个event loop可以同时处理多个请求呢？

原因很简单，对于web服务器来说，处理一个用户请求时大部分时间其实都用在了I/O操作上，像数据库读写、文件读写、网络读写等。当一个请求到来，简单处理之后可能就需要查询数据库等I/O操作，我们知道I/O是非常慢的，当发起I/O后我们大可以不用等待该I/O操作完成就可以继续处理接下来的用户请求。

现在你应该明白了吧，虽然上一个用户请求还没有处理完我们其实就可以处理下一个用户请求了，这就是并行，这种并行就可以用事件驱动编程来处理。

这就好比餐厅服务员一样，一个服务员不可能一直等这上一个顾客下单、上菜、吃饭、买单之后才接待下一个顾客，服务员是怎么做的呢？当一个顾客下完单后直接处理下一个顾客，当顾客吃完饭后会自己回来买单结账的。

看到了吧，同样是一个服务员也可以同时处理多个顾客，这个服务员就相当于这里的Event loop，即使这个event loop只运行在一个线程(进程)中也可以同时处理多个用户请求。

相信你已经对事件驱动编程有一个清晰的认知了，那么接下来的问题就是事件驱动、事件驱动，那么这个事件也就是event该怎么获取呢？

事件来源：IO多路复用

从

这篇文章中我们知道，在Linux/Unix世界中一切皆文件，而我们的程序都是通过文件描述符来进行I/O操作的，当然对于socket也不例外，那我们该如何同时处理多个文件描述符呢？

IO多路复用技术正是用来解决这一问题的，通过IO多路复用技术，我们一次可以监控多个文件描述，当某个文件(socket)可读或者可写的时候我们就能得到通知啦。

这样IO多路复用技术就成了event loop的发动机，源源不断的给我们提供各种event，这样关于event来源就解决了。

当然关于IO多路复用技术的详细讲解请参见

。

至此，关于利用事件驱动来实现并发编程的所有问题都解决了吗？event的来源问题解决了，当得到event后调用相应的handler，看上去大功告成了。 想一想还有没有其它问题？

问题：阻塞式IO

现在，我们可以使用一个线程(进程)就能基于事件驱动进行并行编程，再也没有了多线程中让人恼火的各种锁、同步互斥、死锁等问题了。 但是，计算机科学中从来没有出现过一种能解决所有问题的技术，现在没有，在可预期的将来也不会有。

那上述方法有什么问题吗？

不要忘了，我们event loop是运行在一个线程(进程)，这虽然解决了多线程问题，但是如果在处理某个event时需要进行IO操作会怎么样呢？

在

一文中，我们讲解了最常用的文件读取在底层是如何实现的，程序员最常用的这种IO方式被称为阻塞式IO，也就是说，当我们进行IO操作，比如读取文件时，如果文件没有读取完成，那么我们的程序(线程)会被阻塞而暂停执行，这在多线程中不是问题，因为操作系统还可以调度其它线程。

但是在单线程的event loop中是有问题的，原因就在于当我们在event loop中执行阻塞式IO操作时整个线程(event loop)会被暂停运行，这时操作系统将没有其它线程可以调用，因为系统中只有一个event loop在处理用户请求，这样当event loop线程被阻塞暂停运行时所有用户请求都没有办法被处理，你能想象当服务器在处理其它用户请求读取数据库导致你的请求被暂停吗？

因此，在基于事件驱动编程时有一条注意事项，那就是不允许发起阻塞式IO。

有的同学可能会问，如果不能发起阻塞式IO的话，那么该怎样进行IO操作呢？ 有阻塞式IO，就有非阻塞式IO。

非阻塞IO

为克服阻塞式IO所带来的问题，现代操作系统开始提供一种新的发起IO请求的方法，这种方法就是异步IO，对于的，阻塞式IO就是同步IO，关于同步和异步这两个概念可以参考

。

异步IO时，假设调用aio_read函数(具体的异步IO API请参考具体的操作系统平台)，也就是异步读取，当我们调用该函数后可以立即返回，并继续其它事情，虽然此时该文件可能还没有被读取，这样就不会阻塞调用线程了。此外，操作系统还会提供其它方法供调用线程来检测IO操作是否完成。

就这样，在操作系统的帮助下IO的阻塞调用问题也解决了。

基于事件编程的难点

虽然有异步IO来解决event loop可能被阻塞的问题，但是基于事件编程依然是困难的。

首先，我们提到，event loop是运行在一个线程中的，显然一个线程是没有办法充分利用多核资源的，有的同学可能会说那就创建多个event loop实例不就可以了，这样就有多个event loop线程了，但是这样一来多线程问题又会出现。

另一点在于编程方面，在

这篇文章中我们讲到过，异步编程需要结合回调函数，这种编程方式需要把处理逻辑分为两部分，一部分调用方自己处理，另一部分在回调函数中处理，这一编程方式的改变加重了程序员在理解上的负担，基于事件编程的项目后期会很难扩展以及维护。

那么有没有更好的方法呢？

要找到更好的方法，我们需要解决问题的本质，那么这个本质是什么呢？

总结

高并发技术从最开始的多进程一路演进到当前的事件驱动，计算机技术就像生物一样也在不断演变进化，但不管怎样，了解历史才能更深刻的理解当下。希望这篇文章能对大家理解高并发服务器有所帮助。

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