IO--多路复用的三种机制Select，Poll和Epoll对比

select、poll 和 epoll 都是 Linux API 提供的 IO 复用方式。

多进程和多线程技术相比，I/O多路复用技术的最大优势是系统开销小，系统不必创建进程/线程，也不必维护这些进程/线程，从而大大减小了系统的开销。

我们先分析一下select函数

int select(int maxfdp1,fd_set readset,fd_set writeset,fd_set exceptset,const struct timeval timeout);

参数说明

int maxfdp1 指定待测试的文件描述字个数，它的值是待测试的最大描述字加1。

fd_set readset , fd_set writeset , fd_set exceptset

fd_set可以理解为一个集合，这个集合中存放的是文件描述符(file descriptor)，即文件句柄。中间的三个参数指定我们要让内核测试读、写和异常条件的文件描述符集合。如果对某一个的条件不感兴趣，就可以把它设为空指针。

const struct timeval timeout timeout告知内核等待所指定文件描述符集合中的任何一个就绪可花多少时间。其timeval结构用于指定这段时间的秒数和微秒数。

返回值

int 若有就绪描述符返回其数目，若超时则为0，若出错则为-1

select()的机制中提供一种fd_set的数据结构，实际上是一个long类型的数组，每一个数组元素都能与一打开的文件句柄（不管是Socket句柄,还是其他文件或命名管道或设备句柄）建立联系，建立联系的工作由程序员完成，当调用select()时，由内核根据IO状态修改fd_set的内容，由此来通知执行了select()的进程哪一Socket或文件可读。

从流程上来看，使用select函数进行IO请求和同步阻塞模型没有太大的区别，甚至还多了添加监视socket，以及调用select函数的额外 *** 作，效率更差。但是，使用select以后最大的优势是用户可以在一个线程内同时处理多个socket的IO请求。用户可以注册多个socket，然后不断地调用select读取被激活的socket，即可达到在同一个线程内同时处理多个IO请求的目的。而在同步阻塞模型中，必须通过多线程的方式才能达到这个目的。

poll的机制与select类似，与select在本质上没有多大差别，管理多个描述符也是进行轮询，根据描述符的状态进行处理，但是poll没有最大文件描述符数量的限制。也就是说，poll只解决了上面的问题3，并没有解决问题1，2的性能开销问题。

下面是pll的函数原型：

poll改变了文件描述符集合的描述方式，使用了pollfd结构而不是select的fd_set结构，使得poll支持的文件描述符集合限制远大于select的1024

参数说明

struct pollfd fds fds是一个struct pollfd类型的数组，用于存放需要检测其状态的socket描述符，并且调用poll函数之后fds数组不会被清空；一个pollfd结构体表示一个被监视的文件描述符，通过传递fds指示 poll() 监视多个文件描述符。其中，结构体的events域是监视该文件描述符的事件掩码，由用户来设置这个域，结构体的revents域是文件描述符的 *** 作结果事件掩码，内核在调用返回时设置这个域

nfds_t nfds 记录数组fds中描述符的总数量

返回值

int 函数返回fds集合中就绪的读、写，或出错的描述符数量，返回0表示超时，返回-1表示出错；

epoll在Linux26内核正式提出，是基于事件驱动的I/O方式，相对于select来说，epoll没有描述符个数限制，使用一个文件描述符管理多个描述符，将用户关心的文件描述符的事件存放到内核的一个事件表中，这样在用户空间和内核空间的copy只需一次。

Linux中提供的epoll相关函数如下：

1 epoll_create 函数创建一个epoll句柄，参数size表明内核要监听的描述符数量。调用成功时返回一个epoll句柄描述符，失败时返回-1。

2 epoll_ctl 函数注册要监听的事件类型。四个参数解释如下：

epoll_event 结构体定义如下：

3 epoll_wait 函数等待事件的就绪，成功时返回就绪的事件数目，调用失败时返回 -1，等待超时返回 0。

epoll是Linux内核为处理大批量文件描述符而作了改进的poll，是Linux下多路复用IO接口select/poll的增强版本，它能显著提高程序在大量并发连接中只有少量活跃的情况下的系统CPU利用率。原因就是获取事件的时候，它无须遍历整个被侦听的描述符集，只要遍历那些被内核IO事件异步唤醒而加入Ready队列的描述符集合就行了。

epoll除了提供select/poll那种IO事件的水平触发（Level Triggered）外，还提供了边缘触发（Edge Triggered），这就使得用户空间程序有可能缓存IO状态，减少epoll_wait/epoll_pwait的调用，提高应用程序效率。

LT和ET原本应该是用于脉冲信号的，可能用它来解释更加形象。Level和Edge指的就是触发点，Level为只要处于水平，那么就一直触发，而Edge则为上升沿和下降沿的时候触发。比如：0->1 就是Edge，1->1 就是Level。

ET模式很大程度上减少了epoll事件的触发次数，因此效率比LT模式下高。

一张图总结一下select,poll,epoll的区别：

epoll是Linux目前大规模网络并发程序开发的首选模型。在绝大多数情况下性能远超select和poll。目前流行的高性能web服务器Nginx正式依赖于epoll提供的高效网络套接字轮询服务。但是，在并发连接不高的情况下，多线程+阻塞I/O方式可能性能更好。

既然select，poll，epoll都是I/O多路复用的具体的实现，之所以现在同时存在，其实他们也是不同 历史 时期的产物

要了解Nginx中epoll的应用，首先要了解nginx的请求处理机制

为了响应客户端或者对端服务器的请求，服务器一般需要拥有并行或者并发能力，即同时或者同时段可以响应客户端的请求，一般的做法有：

多进程的方式，缺点是进程数量过多的时候，内存等系统资源开销过大，可能会导致系统奔溃。

多线程的方式，缺点是线程间共享内存，得考虑线程安全的问题，还得考虑锁的问题。

nginx 的进程模型选择的是多进程+异步非阻塞（epoll）

多进程 指 一个master进程+多个worker进程（可配置，一般为内核数）+ cache manager进程+cache loader进程

异步非阻塞 指worker进程的事件驱动模型采用的是epoll事件驱动库（多路io复用）的方式来和客户端交互。

master进程作用

worker 任务

cache loader

master 和worker 通信

worker 之间通信

worker 的异步非阻塞

异步非阻塞的事件处理机制也称为事件驱动模型有哪些

1轮询
2通知

衍生出事件驱动库也就是我们经常听的多路io复用

是select\poll\epoll、kqueue

本质： 单个进程监控多个文件描述符FD,一旦某个FD可读或者可写，则通知相应的进程进行读写 *** 作

从网卡接收数据说起,需要明白的几个知识点

在linux 没有实现epoll事件驱动机制之前，我们一般选择用select或者poll等IO多路复用的方法来实现并发服务程序。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。

相比select模型， poll使用链表保存文件描述符，因此没有了监视文件数量的限制 ，但其他三个缺点依然存在。

假设我们的服务器需要支持100万的并发连接，则在__FD_SETSIZE 为1024的情况下，则我们至少需要开辟1k个进程才能实现100万的并发连接。除了进程间上下文切换的时间消耗外，从内核/用户空间大量的无脑内存拷贝、数组轮询等，是系统难以承受的。因此，基于select模型的服务器程序，要达到10万级别的并发访问，是一个很难完成的任务。

由于epoll的实现机制与select/poll机制完全不同，上面所说的 select的缺点在epoll上不复存在。

设想一下如下场景：有100万个客户端同时与一个服务器进程保持着TCP连接。而每一时刻，通常只有几百上千个TCP连接是活跃的(事实上大部分场景都是这种情况)。如何实现这样的高并发？

在select/poll时代，服务器进程每次都把这100万个连接告诉 *** 作系统(从用户态复制句柄数据结构到内核态)，让 *** 作系统内核去查询这些套接字上是否有事件发生，轮询完后，再将句柄数据复制到用户态，让服务器应用程序轮询处理已发生的网络事件，这一过程资源消耗较大，因此，select/poll一般只能处理几千的并发连接。

epoll的设计和实现与select完全不同。epoll通过在Linux内核中申请一个简易的文件系统(文件系统一般用什么数据结构实现？B+树)。把原先的select/poll调用分成了3个部分：

1）调用epoll_create()建立一个epoll对象(在epoll文件系统中为这个句柄对象分配资源)

2）调用epoll_ctl向epoll对象中添加这100万个连接的套接字

3）调用epoll_wait收集发生的事件的连接

如此一来，要实现上面说是的场景，只需要在进程启动时建立一个epoll对象，然后在需要的时候向这个epoll对象中添加或者删除连接。同时，epoll_wait的效率也非常高，因为调用epoll_wait时，并没有一股脑的向 *** 作系统复制这100万个连接的句柄数据，内核也不需要去遍历全部的连接。

当某一进程调用epoll_create方法时，Linux内核会创建一个eventpoll结构体，这个结构体中有两个成员与epoll的使用方式密切相关。eventpoll结构体如下所示：

每一个epoll对象都有一个独立的eventpoll结构体，用于存放通过epoll_ctl方法向epoll对象中添加进来的事件。这些事件都会挂载在红黑树中，如此，重复添加的事件就可以通过红黑树而高效的识别出来(红黑树的插入时间效率是lgn，其中n为树的高度)。

而所有 添加到epoll中的事件都会与设备(网卡)驱动程序建立回调关系，也就是说，当相应的事件发生时会调用这个回调方法 。这个回调方法在内核中叫ep_poll_callback,它会将发生的事件添加到rdlist双链表中。

在epoll中，对于每一个事件，都会建立一个epitem结构体，如下所示：

当调用epoll_wait检查是否有事件发生时，只需要检查eventpoll对象中的rdlist双链表中是否有epitem元素即可。如果rdlist不为空，则把发生的事件复制到用户态，同时将事件数量返回给用户。

epoll结构示意图

通过红黑树和双链表数据结构，并结合回调机制，造就了epoll的高效。

events可以是以下几个宏的集合：
EPOLLIN：触发该事件，表示对应的文件描述符上有可读数据。(包括对端SOCKET正常关闭)；
EPOLLOUT：触发该事件，表示对应的文件描述符上可以写数据；
EPOLLPRI：表示对应的文件描述符有紧急的数据可读（这里应该表示有带外数据到来）；
EPOLLERR：表示对应的文件描述符发生错误；
EPOLLHUP： 表示对应的文件描述符被挂断；
EPOLLET：将EPOLL设为边缘触发(EdgeTriggered)模式，这是相对于水平触发(Level Triggered)来说的。
EPOLLONESHOT： 只监听一次事件，当监听完这次事件之后，如果还需要继续监听这个socket的话，需要再次把这个socket加入到EPOLL队列里。
示例：

ET(EdgeTriggered) :高速工作模式，只支持no_block(非阻塞模式)。在此模式下，当描述符从未就绪变为就绪时，内核通过epoll告知。然后它会假设用户知道文件描述符已经就绪，并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知，直到某些 *** 作导致那个文件描述符不再为就绪状态了。(触发模式只在数据就绪时通知一次，若数据没有读完，下一次不会通知，直到有新的就绪数据)

LT(LevelTriggered) :缺省工作方式，支持blocksocket和no_blocksocket。在LT模式下内核会告知一个文件描述符是否就绪了，然后可以对这个就绪的fd进行IO *** 作。如果不作任何 *** 作，内核还是会继续通知！若数据没有读完，内核也会继续通知，直至设备数据为空为止！

1我们已经把一个用来从管道中读取数据的文件句柄(RFD)添加到epoll描述符
\2 这个时候从管道的另一端被写入了2KB的数据
\3 调用epoll_wait(2)，并且它会返回RFD，说明它已经准备好读取 *** 作
\4 然后我们读取了1KB的数据
\5 调用epoll_wait(2)……

ET工作模式：
如果我们在第1步将RFD添加到epoll描述符的时候使用了EPOLLET标志，在第2步执行了一个写 *** 作，第三步epoll_wait会返回同时通知的事件会销毁。因为第4步的读取 *** 作没有读空文件输入缓冲区内的数据，因此我们在第5步调用epoll_wait(2)完成后，是否挂起是不确定的。epoll工作在ET模式的时候，必须使用非阻塞套接口，以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写 *** 作把处理多个文件描述符的任务饿死。

只有当read(2)或者write(2)返回EAGAIN时(认为读完)才需要挂起，等待。但这并不是说每次read()时都需要循环读，直到读到产生一个EAGAIN才认为此次事件处理完成，当read()返回的读到的数据长度小于请求的数据长度时(即小于sizeof(buf))，就可以确定此时缓冲中已没有数据了，也就可以认为此事读事件已处理完成。

LT工作模式：
LT方式调用epoll接口的时候，它就相当于一个速度比较快的poll(2)，并且无论后面的数据是否被使用，因此他们具有同样的职能。

当调用 epoll_wait检查是否有发生事件的连接时，只是检查 eventpoll对象中的 rdllist双向链表是否有 epitem元素而已，如果 rdllist链表不为空，则把这里的事件复制到用户态内存中，同时将事件数量返回给用户。因此，epoll_wait的效率非常高。epoll_ctl在向 epoll对象中添加、修改、删除事件时，从 rbr红黑树中查找事件也非常快，也就是说，epoll是非常高效的，它可以轻易地处理百万级别的并发连接。

1减少用户态和内核态之间的文件句柄拷贝；

2减少对可读可写文件句柄的遍历。

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