wrk的结果如下：
Running 1m test @ :8000/1/1/1 12 threads and 50 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 226.32ms 392.76ms 1.72s 93.48% Req/Sec 20.02 10.84 59.00 65.91% 15045 requests in 1.00m, 58.86GB read Requests/sec: 250.57 Transfer/sec: 0.98GB服务器处理4MB文件的平均时间从7.42秒降到226.32毫秒（减少了33倍），每秒请求处理数提升了31倍（250 vs 8）！
对此，我们的解释是请求不再因为工作进程被阻塞在读文件，而滞留在事件队列中，等待处理，它们可以被空闲的进程处理掉。只要磁盘子系统能做到最好，就能服务好第一个客户端上的随机负载，NGINX可以使用剩余的CPU资源和网络容量，从内存中读取，以服务于上述的第二个客户端的请求。
5. 依然没有银弹在抛出我们对阻塞操作的担忧并给出一些令人振奋的结果后，可能大部分人已经打算在你的服务器上配置线程池了。先别着急。
实际上，最幸运的情况是，读取和发送文件操作不去处理缓慢的硬盘驱动器。如果我们有足够多的内存来存储数据集，那么操作系统将会足够聪明地在被称作“页面缓存”的地方，缓存频繁使用的文件。
“页面缓存”的效果很好，可以让NGINX在几乎所有常见的用例中展示优异的性能。从页面缓存中读取比较快，没有人会说这种操作是“阻塞”。而另一方面，卸载任务到一个线程池是有一定开销的。
因此，如果内存有合理的大小并且待处理的数据集不是很大的话，那么无需使用线程池，NGINX已经工作在最优化的方式下。
卸载读操作到线程池是一种适用于非常特殊任务的技术。只有当经常请求的内容的大小，不适合操作系统的虚拟机缓存时，这种技术才是最有用的。至于可能适用的场景，比如，基于NGINX的高负载流媒体服务器。这正是我们已经模拟的基准测试的场景。
我们如果可以改进卸载读操作到线程池，将会非常有意义。我们只需要知道所需的文件数据是否在内存中，只有不在内存中时，读操作才应该卸载到一个单独的线程中。
再回到售货员那个比喻的场景中，这回，售货员不知道要买的商品是否在店里，他必须要么总是将所有的订单提交给配货服务，要么总是亲自处理它们。
人艰不拆，操作系统缺少这样的功能。第一次尝试是在2010年，人们试图将这一功能添加到Linux作为fincore()系统调用，但是没有成功。后来还有一些尝试，是使用RWF_NONBLOCK标记作为preadv2()系统调用来实现这一功能（详情见LWN.net上的非阻塞缓冲文件读取操作和异步缓冲读操作）。但所有这些补丁的命运目前还不明朗。悲催的是，这些补丁尚没有被内核接受的主要原因，貌似是因为旷日持久的撕逼大战（bikeshedding）。
另一方面，FreeBSD的用户完全不必担心。FreeBSD已经具备足够好的读文件取异步接口，我们应该用这个接口而不是线程池。
6. 配置线程池所以，如果你确信在你的场景中使用线程池可以带来好处，那么现在是时候深入了解线程池的配置了。
线程池的配置非常简单、灵活。首先，获取NGINX 1.7.11或更高版本的源代码，使用–with-threads配置参数编译。在最简单的场景中，配置看起来很朴实。我们只需要在http、 server，或者location上下文中包含aio threads指令即可：
aio threads;这是线程池的最简配置。实际上的精简版本示例如下：
thread_pool default threads=32 max_queue=65536; aio threads=default;