我们在EasyDarwin开源流媒体服务器上做了很多的优化，包括前面说到的《EasyDarwin开源流媒体服务器将select改为epoll的方法》、《EasyDarwin开源流媒体服务器高性能设计之无锁队列》，加入我们将EasyDarwin的处理流程分为2层，那么select/epoll、TaskThread任务队列就是第一层，这属于架构的较低层，以上的两个改造，大大提升了底层的效率，据测试，至少可以保证300w/s的处理速度，所以在某种程度上来说，底层已经不再是服务器性能处理的瓶颈了；
再到第2层，也就是RTSPSession层，由于EasyDarwin的消息处理在内部是由BlockingThreads来进行的，也就是说在EventThread将网络事件Task投递到TaskThread之后，TaskThread经过WaitForTask将Task（RTSPSession）从任务队列里面取出来，进行Task::Run()处理，这一步是阻塞的，在Run没有完全处理完成任务之前，整个TaskThread都被阻塞，只有处理完成当前的Task事务才能再去当前TaskThread的TaskQueue任务队列中获取Task处理，如果数据来源比较多，比较快，而Task::Run()执行比较慢，被阻塞，就会导致TaskQueue大量堆积，Task得不到及时处理，这样就算我们在线程池中开辟很多的线程，也不够用，目前我们只能通过保证RTSPSession::Run()快速处理来确保系统执行效率；
于是，我们初步设计出这样一种解决的方法：我们在第2层之上再加一层，第3层，RTSPSession::Run()主要进行的工作是将网络事件进行处理，例如进行数据包的读取，网络断开等工作，不进行数据包的处理，我们将数据包的处理，再通过任务队列的方式，投递到第3层进行处理，第2层在读取到数据、投递完成后，立即返回，保证底层线程执行效率，第3层如果资源充足，可以创造更多的TaskThread来执行具体的消息处理，处理完成再调用Task(RTSPSession)进行响应包的发送，这样就能够形成一个消息异步处理的流程，对整个流媒体服务器又将是一个量级的提升！
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