答案：构建高性能网络服务器需选用epoll等高效IO多路复用、启用sendfile等零拷贝技术、调优内核参数如somaxconn和tcp_tw_reuse，并结合io_uring与线程池模型，根据业务特征优化长/短连接处理与资源分配。
构建高性能网络服务器的核心在于提升系统处理并发连接的能力，同时降低资源消耗。Linux 作为主流服务器操作系统，提供了丰富的机制来优化网络 IO 性能。关键不在于堆叠硬件，而在于合理利用内核特性与编程模型。
使用高效的IO多路复用机制
传统阻塞式 IO 在高并发下会因线程/进程过多导致上下文切换开销剧增。Linux 提供了多种 IO 多路复用技术：
- select/poll：早期方案，存在文件描述符数量限制和性能随连接数增长而下降的问题。
- epoll：Linux 特有的高效机制，采用事件驱动、回调通知方式，仅关注活跃连接，适合大规模并发场景。
实际开发中应优先使用 epoll，结合非阻塞 socket 实现单线程或少量线程处理成千上万连接。例如 Nginx 和 Redis 均基于此模型。
启用零拷贝技术减少数据移动
传统 read/write 调用涉及多次用户态与内核态间的数据复制，带来 CPU 和内存带宽浪费。Linux 支持多种零拷贝手段：
- sendfile()：直接在内核空间将文件数据发送到 socket，避免用户态中转。
- splice()：通过管道实现两个文件描述符间的零拷贝传输。
- tee()：用于在管道间复制数据而不经过用户空间。
- 增大连接队列：修改 somaxconn 和 net.core.somaxconn，防止 SYN 泛洪时丢失连接请求。
- 重用 TIME_WAIT 连接：开启 tcp_tw_reuse，缓解短连接频繁创建销毁带来的端口耗尽问题。
- 增大文件描述符限制：通过 ulimit 和 fs.file-max 提升单进程可打开 fd 数量。
- 优化 TCP 缓冲区：调整 rmem_max、wmem_max 和 tcp_rmem/wmem，匹配业务数据流大小。
- io_uring：新型异步 IO 框架，支持无锁操作、批处理和内核侧 completion queue，性能远超传统 aio。
- 线程池配合 epoll：对计算密集型任务，可由 epoll 分发连接至工作线程池，避免阻塞主事件循环。
对于静态文件服务或代理转发类应用，启用 sendfile 可显著降低 CPU 占用并提升吞吐量。
调整内核网络参数以适应高负载
默认内核配置偏向通用场景，需针对高并发进行调优：
这些参数可通过 /etc/sysctl.conf 持久化设置，在压测后根据实际情况微调。
采用异步IO与多线程协作模型
虽然 epoll 是“伪异步”，Linux 也提供真正的异步 IO 接口（如 io_uring），尤其适合高 IOPS 场景：
现代高性能服务常结合 io_uring 与多进程架构，充分发挥多核优势。
基本上就这些。从 IO 模型选择到内核调优，每一步都影响最终性能表现。关键是理解业务特征——是长连接多还是短连接频繁？数据吞吐大还是延迟敏感？据此选择合适策略，才能构建真正高效的网络服务。
