物联网（M2M）是当前信息化的一个热点方向。具体到不同的行业就体现为各种不同的解决方案：远程电力控制系统、智能家居、智能交通、现代物流、远程可视化医疗系统等等。。。
它们的一些共性是：
1. 系统由前端设备、远程数据中心、和后端可视化终端组成。
2. 前端由各种各样的嵌入式系统组成，集成各种专用数据模块或者传感器。
3. 系统用户最多可达到百万甚至千万级别，活跃用户可达到数十万，并发峰值在C10K级别。
4. 设备实时性高，实时数据可达秒级别，每个数据包一般都经过压缩或者编码，内容很小。
5. 远程设备通过局域网或者移动网络连接到internet，通过移动网络的设备对数据量有严格要求，比如每月流量最大不超过30M。
6. 因为要做到实时双向数据同步及反馈，所有的设备几乎都实时在线。
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目标
为了实现高并发、多用户高实时的数据服务器，决定基于开源框架，开发一个可兼容特定http请求和sock服务的混合服务器，主要面向物联网分布式场景。
风险评估
优点：
1. 目前网站的用户虽然多，但业务逻辑和数据处理相对简单和单一，定制的服务器可以有更优化的逻辑。
2. 基于优秀的开源框架，可以体现更好的并发性。
3. 通过可定制的网络数据处理逻辑将提供更好的实时性和用户体验。
4. 定制的服务器可方便地应用于其他类似行业以及解决方案中。
挑战：
1. 新系统短期很难稳定，增加运维风险
2. 增加开发代价
3. 要求有较高的系统架构能力和实现能力
参考模型
1）基于libev库
2）参考nginx
3）参考lighttpd
4）参考libebb
系统概要框架
系统详细设计
关于架构的详细设计，可参看这篇文章 http://www.cnblogs.com/inteliot/archive/2012/04/21/2461031.html ，包括细节都已经很详细了
实现
现在基本通讯框架已经ok了。master-worker模式，短连接模式下普通机器配置能达到20K。
下来开始整合业务逻辑，和mysql了。
mysql部分架构准本参考篇帖子：http://www.cnblogs.com/inteliot/archive/2012/04/19/2457108.html
整个过程希望只对cache操作，调高写数据库的瓶颈，最终的方案，要看研究结果，没准还是用Redis呢。。。
优化方向
1）分层 、集群
2）优化memcache层 ，分析数据流程和业务逻辑，希望整合 no-sql 等适合大数据量高性能的哈希数据库，进一步提高系统速率。
3）可靠性、热备、容灾
方案调研的过程中，发现已经有人在尝试类似的方案了，想法何其相似啊：
http://www.cnblogs.com/inteliot/archive/2012/04/21/2461042.html
持续更新中。。。