一般来说并发通信有两种策略：共享数据(内存)和消息传递。
共享数据(内存)适用的场景：
1、速度要求高
2、一个写进程，多个读进程
3、共享内存更适合单机多核的并发编程
共享数据的问题：
1、需要解决条件竞争和线程/进程同步问题（线程锁，互斥量，信号量）
2、大量的上下文切换
基于共享内存的并发模型的应用：开源量化项目——功夫
功夫使用共享内存作为核心通信机制。在通信延迟这个指标上，共享内存远远领先于其他一切诸如消息队列、网络协议之类的方法。
使用内存映射文件之后，在解决通信问题的同时，还同时得到了实时存储的能力，因为 mmap 的运行原理是，操作系统会在后台 kernel
进程中保证磁盘上的映射文件内容和内存映射区域同步，使得你对该内存的任何写入操作，都会异步的持久化到磁盘上。
消息传递：
1、不会产生数据竞争状态（data race）。
2、适用于分布式高并发的场景。
实现消息传递有两种常见的类型：
- 基于channel的消息传递。
- 基于Actor的消息传递。
基于Actor的消息传递的应用：ZMQ
ØMQ需要充分利用多核的优势，换句话说就是随着CPU核心数的增长能够线性的扩展吞吐量。
所以采用Actor模式，完全避免锁机制，并让每个线程能够全速运行。线程间的通信是通过在线程间传递异步消息（事件）来实现的。