引言：智能体时代的并发挑战 各位技术同仁，大家好！ 今天，我们将深入探讨一个在现代分布式系统中日益关键的话题：如何高效地管理和优化数以万计，甚至数十万计的长连接智能体。我们所说的“智能体”，可以是物联网设备、游戏客户端、实时数据订阅者、聊天机器人，或者任何需要与服务器保持实时双向通信的实体。这些智能体通常需要长期在线、频繁交互，并且对延迟敏感。 面对如此庞大规模的长连接智能体，传统的并发模型——基于操作系统线程或进程——很快就会暴露出其固有的局限性。 首先，资源消耗是一个巨大的瓶颈。每个操作系统线程通常需要数MB的栈空间，加上内核维护的各种数据结构。当连接数达到万级时，内存占用将轻易突破GB甚至TB级别，这对于单台服务器而言是不可接受的。 其次，上下文切换开销会严重影响性能。当操作系统需要在成千上万个线程之间切换时，CPU缓存会频繁失效，寄存器状态需要保存和恢复，这会消耗大量的CPU周期，导致系统吞吐量下降，延迟增加。 再者，编程复杂性也是一个挑战。虽然多线程可以实现并发，但共享内存、锁、死锁、竞态条件等问题使得多线程程序的编写、调试和维护变得异常困难和易错。 为了更好地理解传统模型的 …
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