看了《UNP》和陈硕的muduo，自己用C++写了个简单版本的面向对象的Reactor非阻塞网络库，但是吞吐量只有陈硕老师的十分之一。
测试程序是pingpong程序，测试环境是双核4线程，单线程下我的吞吐量只有120MiB/s左右，陈硕老师的pingpong能达到1500,
而且，muduo在多线程时性能提升明显，而我的稳定在120(保证已将连接分发到子线程)。
请问有哪些可能的原因？
有可能的原因如下：
网络库的实现方式不同：《UNP》和陈硕的muduo采用了高级的技术如epoll和eventfd等，而你实现的网络库可能采用了比较简单的技术，这会导致性能上的差距。
线程模型不同：陈硕的muduo采用了一个线程池的模型，可以充分利用多核CPU的性能，而你的网络库可能只是一个单线程或者多线程的模型，这也会对性能产生影响。
代码实现的质量不同：陈硕老师的muduo是经过多年实践和优化的成熟网络库，代码实现的质量和性能都非常高，而你实现的网络库可能还需要进一步优化和改进。
测试环境不同：测试环境的硬件和软件配置也可能对测试结果产生影响，例如CPU的型号、内存大小、操作系统的版本等等。
需要进一步分析和调优才能提高性能。
可以从以下几个方面入手来提高网络库的性能：
采用更高级的技术：可以考虑采用更高级的技术如epoll和eventfd等，这些技术可以提高网络库的性能。
优化线程模型：可以采用线程池的模型，充分利用多核CPU的性能。同时，可以考虑采用更合理的线程数量，以及更优秀的线程调度算法。
优化代码实现：可以进行代码层面的优化，例如减少内存分配和拷贝等操作，优化数据结构和算法等。
增加缓存：可以增加缓存来减少网络IO的次数，例如可以采用内存池来管理内存。
调整测试环境：可以调整测试环境的硬件和软件配置，例如升级CPU、加大内存等等。
需要根据具体情况进行分析和调优，同时也需要进行性能测试和评估，以确保性能的提升。