随着车联网、智能家居、智慧城市等业务的发展，IoT进入了飞速发展期。由于要接入海量的硬件设备和传感器，且协议多样化，同时还要在极短的时间内处理大量的数据，所以对服务端的协议接入和处理能力要求极高。
1、海量长连接接入面临的挑战
当客户端的并发连接数达到数十万或者数百万时，系统一个较小的抖动就会导致很严重的后果，例如服务端的GC，导致应用暂停（STW）的GC持续几秒，就会导致海量的设备端设备掉线或者消息积压，一旦系统恢复，会有海量的设备接入或者海量的数据发送，很可能瞬间就把服务器冲垮。
IoT设备接入通常来说，有如下特点：
使用的网络主要是移动网络，网络质量不稳定，例如在一些偏远地区、丘陵地带等信号很差，网络容易闪断；
海量的端测设备接入，而且通常使用长连接，服务端的压力很大
不稳定，消息丢失，重复发送，延迟送达，过期发送时有发生
协议不统一，有各种私有协议，开发和测试成本较高要想实现海量设备的接入，需要对操作系统相关参数、Netty框架、JVM GC参数，甚至业务代码针对性的优化，各种优化要素互相影响，设置或者组合不当就容易导致性能问题，这也是服务端实现海量设备接入的最大挑战。
2、操作系统参数调优
要实现百万级的长连接接入，首先需要对服务端的操作系统参数进行性能优化，如果保持出厂的默认设置，性能是无法满足业务需求。
1、文件描述符
设置系统最大文件句柄数cat /proc/sys/fs/file-max
//修改
在 /etc/sysctl.conf 插入 fs.file-max = 1000000
//配置生效
sysctl -p设置单进程打开的最大句柄数
2、TCP/IP相关参数
3、多网卡队列和软中断
3、Netty性能调优
1、设置合理的线程数
boss线程池优化
对于Netty服务端，通常只需要启动一个监听端口用于端侧设备接入，但是如果集群实例较少，甚至是单机部署，那么在短时间内大量设备接入时，需要对服务端的监听方式和线程模型做优化，即服务端监听多个端口，利用主从Reactor线程模型。由于同时监听了多个端口，每个ServerSocketChannel都对应一个独立的Acceptor线程，这样就能并行处理，加速端侧设备的接人速度，减少端侧设备的连接超时失败率，提高单节点服务端的处理性能。
work线程池优化（I/O工作线程池）
对于I/O工作线程池的优化，可以先采用系统默认值（cpu内核数*2）进行性能测试，在性能测试过程中采集I/O线程的CPU占用大小，看是否存在瓶颈，具体策略如下：
2、心跳优化
心跳检测周期通常不要超过60s，心跳检测超时通常为心跳检测周期的2倍
3、接收和发送缓冲区调优
4、合理使用内存池
5、防止I/O线程被意外阻塞
通常情况下，我们是不能再Netty的I/O线程上做执行时间不可控的操作，例如访问数据库，调用第三方服务等。
6、I/O线程与业务线程分离
7、针对端测并发连接数的流控
无论服务端的性能优化到多少，都需要考虑流控功能，当资源成为瓶颈，或者遇到端侧设备的大量接入，
4、JVM相关性能调优
总结：以上这些调优，都属于小方法，小技巧，如果系统对性能要求很高，最优的还是采用分布式集群的方式来提升整个服务端的处理能力。
