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任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个CPU、多台服务器来分担负载，这就是所谓分布的策略。分布式的服务器概念很简单，但是实现起来却比较复杂。因为我们写的程序，往往都是以一个CPU，一块内存为基础来设计的，所以要让多个程序同时运行，并且协调运作，这需要更多的底层工作。
首先出现能支持分布式概念的技术是多进程。在DOS时代，计算机在一个时间内只能运行一个程序，如果你想一边写程序，同时一边听mp3，都是不可能的。但是，在WIN95操作系统下，你就可以同时开多个窗口，背后就是同时在运行多个程序。在Unix和后来的Linux操作系统里面，都普遍支持了多进程的技术。所谓的多进程，就是操作系统可以同时运行我们编写的多个程序，每个程序运行的时候，都好像自己独占着CPU和内存一样。在计算机只有一个CPU的时候，实际上计算机会分时复用的运行多个进程，CPU在多个进程之间切换。但是如果这个计算机有多个CPU或者多个CPU核，则会真正的有几个进程同时运行。所以进程就好像一个操作系统提供的运行时“程序盒子”，可以用来在运行时，容纳任何我们想运行的程序。当我们掌握了操作系统的多进程技术后，我们就可以把服务器上的运行任务，分为多个部分，然后分别写到不同的程序里，利用上多CPU或者多核，甚至是多个服务器的CPU一起来承担负载。
多进程利用多CPU
这种划分多个进程的架构，一般会有两种策略：一种是按功能来划分，比如负责网络处理的一个进程，负责数据库处理的一个进程，负责计算某个业务逻辑的一个进程。另外一种策略是每个进程都是同样的功能，只是分担不同的运算任务而已。使用第一种策略的系统，运行的时候，直接根据操作系统提供的诊断工具，就能直观的监测到每个功能模块的性能消耗，因为操作系统提供进程盒子的同时，也能提供对进程的全方位的监测，比如CPU占用、内存消耗、磁盘和网络I/O等等。但是这种策略的运维部署会稍微复杂一点，因为任何一个进程没有启动，或者和其他进程的通信地址没配置好，都可能导致整个系统无法运作；而第二种分布策略，由于每个进程都是一样的，这样的安装部署就非常简单，性能不够就多找几个机器，多启动几个进程就完成了，这就是所谓的平行扩展。
现在比较复杂的分布式系统，会结合这两种策略，也就是说系统既按一些功能划分出不同的具体功能进程，而这些进程又是可以平行扩展的。当然这样的系统在开发和运维上的复杂度，都是比单独使用“按功能划分”和“平行划分”要更高的。由于要管理大量的进程，传统的依靠配置文件来配置整个集群的做法，会显得越来越不实用：这些运行中的进程，可能和其他很多进程产生通信关系，当其中一个进程变更通信地址时，势必影响所有其他进程的配置。所以我们需要集中的管理所有进程的通信地址，当有变化的时候，只需要修改一个地方。在大量进程构建的集群中，我们还会碰到容灾和扩容的问题：当集群中某个服务器出现故障，可能会有一些进程消失；而当我们需要增加集群的承载能力时，我们又需要增加新的服务器以及进程。这些工作在长期运行的服务器系统中，会是比较常见的任务，如果整个分布系统有一个运行中的中心进程，能自动化的监测所有的进程状态，一旦有进程加入或者退出集群，都能即时的修改所有其他进程的配置，这就形成了一套动态的多进程管理系统。开源的ZooKeeper给我们提供了一个可以充当这种动态集群中心的实现方案。由于ZooKeeper本身是可以平行扩展的，所以它自己也是具备一定容灾能力的。现在越来越多的分布式系统都开始使用以ZooKeeper为集群中心的动态进程管理策略了。
动态进程集群
在调用多进程服务的策略上，我们也会有一定的策略选择，其中最著名的策略有三个：一个是动态负载均衡策略；一个是读写分离策略；一个是一致性哈希策略。动态负载均衡策略，一般会搜集多个进程的服务状态，然后挑选一个负载最轻的进程来分发服务，这种策略对于比较同质化的进程是比较合适的。读写分离策略则是关注对持久化数据的性能，比如对数据库的操作，我们会提供一批进程专门用于提供读数据的服务，而另外一个（或多个）进程用于写数据的服务，这些写数据的进程都会每次写多份拷贝到“读服务进程”的数据区（可能就是单独的数据库），这样在对外提供服务的时候，就可以提供更多的硬件资源。一致性哈希策略是针对任何一个任务，看看这个任务所涉及读写的数据，是属于哪一片的，是否有某种可以缓存的特征，然后按这个数据的ID或者特征值，进行“一致性哈希”的计算，分担给对应的处理进程。这种进程调用策略，能非常的利用上进程内的缓存（如果存在），比如我们的一个在线游戏，由100个进程承担服务，那么我们就可以把游戏玩家的ID，作为一致性哈希的数据ID，作为进程调用的KEY，如果目标服务进程有缓存游戏玩家的数据，那么所有这个玩家的操作请求，都会被转到这个目标服务进程上，缓存的命中率大大提高。而使用“一致性哈希”，而不是其他哈希算法，或者取模算法，主要是考虑到，如果服务进程有一部分因故障消失，剩下的服务进程的缓存依然可以有效，而不会整个集群所有进程的缓存都失效。具体有兴趣的读者可以搜索“一致性哈希”一探究竟。
以多进程利用大量的服务器，以及服务器上的多个CPU核心，是一个非常有效的手段。但是使用多进程带来的额外的编程复杂度的问题。一般来说我们认为最好是每个CPU核心一个进程，这样能最好的利用硬件。如果同时运行的进程过多，操作系统会消耗很多CPU时间在不同进程的切换过程上。但是，我们早期所获得的很多API都是阻塞的，比如文件I/O，网络读写，数据库操作等。如果我们只用有限的进程来执行带这些阻塞操作的程序，那么CPU会大量被浪费，因为阻塞的API会让有限的这些进程停着等待结果。那么，如果我们希望能处理更多的任务，就必须要启动更多的进程，以便充分利用那些阻塞的时间，但是由于进程是操作系统提供的“盒子”，这个盒子比较大，切换耗费的时间也比较多，所以大量并行的进程反而会无谓的消耗服务器资源。加上进程之间的内存一般是隔离的，进程间如果要交换一些数据，往往需要使用一些操作系统提供的工具，比如网络socket，这些都会额外消耗服务器性能。因此，我们需要一种切换代价更少，通信方式更便捷，编程方法更简单的并行技术，这个时候，多线程技术出现了。
在进程盒子里面的线程盒子
多线程的特点是切换代价少，可以同时访问内存。我们可以在编程的时候，任意让某个函数放入新的线程去执行，这个函数的参数可以是任何的变量或指针。如果我们希望和这些运行时的线程通信，只要读、写这些指针指向的变量即可。在需要大量阻塞操作的时候，我们可以启动大量的线程，这样就能较好的利用CPU的空闲时间；线程的切换代价比进程低得多，所以我们能利用的CPU也会多很多。线程是一个比进程更小的“程序盒子”，他可以放入某一个函数调用，而不是一个完整的程序。一般来说，如果多个线程只是在一个进程里面运行，那其实是没有利用到多核CPU的并行好处的，仅仅是利用了单个空闲的CPU核心。但是，在JAVA和C#这类带虚拟机的语言中，多线程的实现底层，会根据具体的操作系统的任务调度单位（比如进程），尽量让线程也成为操作系统可以调度的单位，从而利用上多个CPU核心。比如Linux2.6之后，提供了NPTL的内核线程模型，JVM就提供了JAVA线程到NPTL内核线程的映射，从而利用上多核CPU。而Windows系统中，据说本身线程就是系统的最小调度单位，所以多线程也是利用上多核CPU的。所以我们在使用JAVAC#编程的时候，多线程往往已经同时具备了多进程利用多核CPU、以及切换开销低的两个好处。
早期的一些网络聊天室服务，结合了多线程和多进程使用的例子。一开始程序会启动多个广播聊天的进程，每个进程都代表一个房间；每个用户连接到聊天室，就为他启动一个线程，这个线程会阻塞的读取用户的输入流。这种模型在使用阻塞API的环境下，非常简单，但也非常有效。
当我们在广泛使用多线程的时候，我们发现，尽管多线程有很多优点，但是依然会有明显的两个缺点：一个内存占用比较大且不太可控；第二个是多个线程对于用一个数据使用时，需要考虑复杂的“锁”问题。由于多线程是基于对一个函数调用的并行运行，这个函数里面可能会调用很多个子函数，每调用一层子函数，就会要在栈上占用新的内存，大量线程同时在运行的时候，就会同时存在大量的栈，这些栈加在一起，可能会形成很大的内存占用。并且，我们编写服务器端程序，往往希望资源占用尽量可控，而不是动态变化太大，因为你不知道什么时候会因为内存用完而当机，在多线程的程序中，由于程序运行的内容导致栈的伸缩幅度可能很大，有可能超出我们预期的内存占用，导致服务的故障。而对于内存的“锁”问题，一直是多线程中复杂的课题，很多多线程工具库，都推出了大量的“无锁”容器，或者“线程安全”的容器，并且还大量设计了很多协调线程运作的类库。但是这些复杂的工具，无疑都是证明了多线程对于内存使用上的问题。
同时排多条队就是并行
由于多线程还是有一定的缺点，所以很多程序员想到了一个釜底抽薪的方法：使用多线程往往是因为阻塞式API的存在，比如一个read()操作会一直停止当前线程，那么我们能不能让这些操作变成不阻塞呢？——selector/epoll就是Linux退出的非阻塞式API。如果我们使用了非阻塞的操作函数，那么我们也无需用多线程来并发的等待阻塞结果。我们只需要用一个线程，循环的检查操作的状态，如果有结果就处理，无结果就继续循环。这种程序的结果往往会有一个大的死循环，称为主循环。在主循环体内，程序员可以安排每个操作事件、每个逻辑状态的处理逻辑。这样CPU既无需在多线程间切换，也无需处理复杂的并行数据锁的问题——因为只有一个线程在运行。这种就是被称为“并发”的方案。
服务员兼了点菜、上菜就是并发
实际上计算机底层早就有使用并发的策略，我们知道计算机对于外部设备（比如磁盘、网卡、显卡、声卡、键盘、鼠标），都使用了一种叫“中断”的技术，早期的电脑使用者可能还被要求配置IRQ号。这个中断技术的特点，就是CPU不会阻塞的一直停在等待外部设备数据的状态，而是外部数据准备好后，给CPU发一个“中断信号”，让CPU转去处理这些数据。非阻塞的编程实际上也是类似这种行为，CPU不会一直阻塞的等待某些I/O的API调用，而是先处理其他逻辑，然后每次主循环去主动检查一下这些I/O操作的状态。
多线程和异步的例子，最著名就是Web服务器领域的Apache和Nginx的模型。Apache是多进程/多线程模型的，它会在启动的时候启动一批进程，作为进程池，当用户请求到来的时候，从进程池中分配处理进程给具体的用户请求，这样可以节省多进程/线程的创建和销毁开销，但是如果同时有大量的请求过来，还是需要消耗比较高的进程/线程切换。而Nginx则是采用epoll技术，这种非阻塞的做法，可以让一个进程同时处理大量的并发请求，而无需反复切换。对于大量的用户访问场景下，apache会存在大量的进程，而nginx则可以仅用有限的进程（比如按CPU核心数来启动），这样就会比apache节省了不少“进程切换”的消耗，所以其并发性能会更好。
Nginx的固定多进程，一个进程异步处理多个客户端
Apache的多态多进程，一个进程处理一个客户
在现代服务器端软件中，nginx这种模型的运维管理会更简单，性能消耗也会稍微更小一点，所以成为最流行的进程架构。但是这种好处，会付出一些另外的代价：非阻塞代码在编程的复杂度变大。