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Socket服務器主要用于提供高效、穩(wěn)定的數據處理、消息轉發(fā)等服務，它直接決定了前臺應用程序的性能。
Socket通信從技術上分為客戶端和服務端，目前客戶端主要為無線遠傳集中器、有線遠傳集中器、單個物聯(lián)網終端水表，實際上客戶端在單微機上都只有一個Tcp客戶端在連接。服務端Tcp連接包含長連接和短連接共存，隨著用戶量以及設備量的增加，一個高可用的Socket服務端技術的實現是非常重要的。
直入主題，介紹我們的Socket通信服務框架，從架構上分為：網絡層、業(yè)務層、數據層，其中在網絡層增加了消息隊列，在業(yè)務層加入業(yè)務抽象類處理不同的業(yè)務類型，在數據層引入SQL消息隊列以及緩存數據庫。具體如圖：
（一）網絡層
網絡層主要實現Socket連接的創(chuàng)建、消息接收、消息發(fā)送、關閉連接功能。作為Socket通信服務端，網絡層的性能非常重要，所以我們在設計網絡層的時候，著重的突破以下幾方面：最大連接數、最大并發(fā)數、消息處理秒級別。主要通過如下幾種技術和技巧解決：
1）使用基于IOCP模型的SAEA方式
在Windows環(huán)境下利用Windows內核來進行I/O的調度，是用于Socket通信模式中性能最好的網絡通信模型。Windows I/O Completion Ports完成端口技術的提出解決了“one-thread-per-client”即一個客戶端連接就啟動一個新的線程和客戶端進行通信導致CPU在線程之間進行上下文切換所帶來了負擔的缺點，它充分利用內核對象的調度，僅僅只需要少量的幾個線程來處理和客戶端的所有通信，消除了無畏的上下文切換，從而最大限度的提升了網絡通信的性能。
而在.NET環(huán)境下使用SAEA（SocketAsyncEventArgs）方式，重點在于池化，主要目的是避免在異步套接字I/O量非常大的情況下發(fā)生重復的對象分配和同步，提升性能和減少GC回收壓力。
2）使用雙工通信
雙工通信是提升Socket服務通信效率的一種有效技術方法。我們采用啟動一個TcpSend線程調度器，在SAEA異步接收消息進行業(yè)務處理后，如果需要進行發(fā)送消息到客戶端，采用向發(fā)送消息隊列中Push一條消息，包含SAEA連接對象，通過TcpSend調度器輪詢進行消息發(fā)送，以實現全雙工通信。
3）消息隊列及調度任務
網絡層消息隊列主要為接收消息隊列以及發(fā)送消息隊列，主要目的在于提高Socket服務器的吞吐量。我們定義一個接收消息隊列RecQueue和一個發(fā)送消息隊列SendQueue，然后啟動多個調度任務，不斷的從消息隊列中拿取消息，接收消息隊列調度任務將消息拿取拋至業(yè)務層進行業(yè)務邏輯處理，發(fā)送消息隊列調度任務拿取消息調用網絡層發(fā)送消息接口，向指定客戶端發(fā)送消息。
4）心跳掃描
心跳分兩種，一種為長連接客戶端模式時由客戶端定時發(fā)送心跳過來，服務端接收心跳消息，一旦超時沒有心跳消息則判斷客戶端斷開，服務端主動關閉該連接。另一種為服務端啟動的定時心跳掃描，定時掃描每條連接，不論長連接還是短連接如果超過超時時間沒有I/O響應，則關閉它，杜絕了掛掉的客戶端成為落地生根的釘子戶，占用系統(tǒng)資源。
5）粘包處理
針對短連接不存在粘包情況，因為每次接收消息都要經過握手連接，接收消息，關閉連接。但是針對長連接，服務端在接收消息包時，就可能出現兩條或多條消息一起接收了，而出現粘包情況。在這里我們采取了封裝報文頭和報文尾，并且加入報文長度位進行處理，來解決粘包的問題。
（二）業(yè)務層
業(yè)務層接收到網絡層調度任務拋過來的消息后，解決消息包，根據獲取到的消息類型TYPE，通過抽象類轉到相對對象的業(yè)務處理流程進行處理。
業(yè)務處理流程通過單機或集群進行業(yè)務處理后，生成數據緩存實體，存入到Redis緩存數據庫，以供Redis調度任務進行數據處理。
同時業(yè)務層有發(fā)送消息時，根據具體的業(yè)務應用，封裝不同功能的消息包，調用網絡層消息發(fā)送接口，往網絡層消息發(fā)送隊列插入消息，以供網絡層發(fā)送消息隊列調度任務進行發(fā)送處理。
（三）數據層
數據層的設計是整個Socket通信服務架構的關鍵。舉個例子說明：假設我們的Socket服務器每秒均值處理2000條消息，每處理一條消息都會將數據作為歷史記錄存儲到數據庫，同時還要關聯(lián)其他相關業(yè)務數據和表。那么數據層要想跟上網絡層的處理性能，其執(zhí)行SQL語句的效率也就必須達到每秒2000*n次，通常情況下我們的SQL語句的執(zhí)行效率要達到那么高是很困難的。所以在整個Socket通信服務端，數據庫的執(zhí)行效率是瓶頸！
那么如何提高數據庫的執(zhí)行效率，讓數據層的處理速度和網絡層的處理速度達到一個平衡？我們的設計是分兩步走：首先采用高效內存數據庫Redis+異步數據存儲處理方式，確保通過高效的內存數據庫R
