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100万个连接告诉操作系统(从用户态复制句柄数据结构到内核态),让操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,并没有一股脑的向操作系统复制这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,直到某些操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操作。如果不作任何操作,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操作
\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步执行了一个写操作,第三步epoll_wait会返回同时通知的事件会销毁。因为第4步的读取操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/阻塞写操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。
https://cloud.tencent.com/developer/information/linux%20epoll%E6%9C%BA%E5%88%B6
https://blog.csdn.net/u010657219/article/details/44061629
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1609322251459722004&wfr=spider&for=pc
(一)首先,介绍几种常见的I/O模型及其区别,如下:blocking I/O
nonblocking I/O
I/O multiplexing (select and poll)
signal driven I/O (SIGIO)
asynchronous I/O (the POSIX aio_functions)—————异步IO模型最大的特点是 完成后发回通知。
阻塞与否,取决于实现IO交换的方式。
异步阻塞是基于select,select函数本身的实现方式是阻塞的,而采用select函数有个好处就是它可以同时监听多个文件句柄.
异步非阻塞直接在完成后通知,用户进程只需要发起一个IO操作然后立即返回,等IO操作真正的完成以后,应用程序会得到IO操作完成的通知,此时用户进程只需要对数据进行处理就好了,不需要进行实际的IO读写操作,因为真正的IO读取或者写入操作已经由内核完成了。
1 blocking I/O
这个不用多解释吧,阻塞套接字。下图是它调用过程的图示:
重点解释下上图,下面例子都会讲到。首先application调用 recvfrom()转入kernel,注意kernel有2个过程,wait for data和copy data from kernel to user。直到最后copy complete后,recvfrom()才返回。此过程一直是阻塞的。
2 nonblocking I/O:
与blocking I/O对立的,非阻塞套接字,调用过程图如下:
可以看见,如果直接操作它,那就是个轮询。。直到内核缓冲区有数据。
3 I/O multiplexing (select and poll)
最常见的I/O复用模型,select。
select先阻塞,有活动套接字才返回。与blocking I/O相比,select会有两次系统调用,但是select能处理多个套接字。
4 signal driven I/O (SIGIO)
只有UNIX系统支持,感兴趣的课查阅相关资料
与I/O multiplexing (select and poll)相比,它的优势是,免去了select的阻塞与轮询,当有活跃套接字时,由注册的handler处理。
5 asynchronous I/O (the POSIX aio_functions)
很少有*nix系统支持,windows的IOCP则是此模型
完全异步的I/O复用机制,因为纵观上面其它四种模型,至少都会在由kernel copy data to appliction时阻塞。而该模型是当copy完成后才通知application,可见是纯异步的。好像只有windows的完成端口是这个模型,效率也很出色。
6 下面是以上五种模型的比较
可以看出,越往后,阻塞越少,理论上效率也是最优。
=====================分割线==================================
5种模型的比较比较清晰了,剩下的就是把select,epoll,iocp,kqueue按号入座那就OK了。
select和iocp分别对应第3种与第5种模型,那么epoll与kqueue呢?其实也于select属于同一种模型,只是更高级一些,可以看作有了第4种模型的某些特性,如callback机制。
为什么epoll,kqueue比select高级?
答案是,他们无轮询。因为他们用callback取代了。想想看,当套接字比较多的时候,每次select()都要通过遍历FD_SETSIZE个Socket来完成调度,不管哪个Socket是活跃的,都遍历一遍。这会浪费很多CPU时间。如果能给套接字注册某个回调函数,当他们活跃时,自动完成相关操作,那就避免了轮询,这正是epoll与kqueue做的。
windows or *nix (IOCP or kqueue/epoll)?
诚然,Windows的IOCP非常出色,目前很少有支持asynchronous I/O的系统,但是由于其系统本身的局限性,大型服务器还是在UNIX下。而且正如上面所述,kqueue/epoll 与 IOCP相比,就是多了一层从内核copy数据到应用层的阻塞,从而不能算作asynchronous I/O类。但是,这层小小的阻塞无足轻重,kqueue与epoll已经做得很优秀了。
提供一致的接口,IO Design Patterns
实际上,不管是哪种模型,都可以抽象一层出来,提供一致的接口,广为人知的有ACE,Libevent(基于reactor模式)这些,他们都是跨平台的,而且他们自动选择最优的I/O复用机制,用户只需调用接口即可。说到这里又得说说2个设计模式,Reactor and Proactor。见:Reactor模式--VS--Proactor模式。Libevent是Reactor模型,ACE提供Proactor模型。实际都是对各种I/O复用机制的封装。
Java nio包是什么I/O机制?
现在可以确定,目前的java本质是select()模型,可以检查/jre/bin/nio.dll得知。至于java服务器为什么效率还不错。。我也不得而知,可能是设计得比较好吧。。-_-。
=====================分割线==================================
总结一些重点:
只有IOCP是asynchronous I/O,其他机制或多或少都会有一点阻塞。
select低效是因为每次它都需要轮询。但低效也是相对的,视情况而定,也可通过良好的设计改善
epoll, kqueue、select是Reacor模式,IOCP是Proactor模式。
java nio包是select模型。。
(二)epoll 与select的区别
1. 使用多进程或者多线程,但是这种方法会造成程序的复杂,而且对与进程与线程的创建维护也需要很多的开销。(Apache服务器是用的子进程的方式,优点可以隔离用户) (同步阻塞IO)
2.一种较好的方式为I/O多路转接(I/O multiplexing)(貌似也翻译多路复用),先构造一张有关描述符的列表(epoll中为队列),然后调用一个函数,直到这些描述符中的一个准备好时才返回,返回时告诉进程哪些I/O就绪。select和epoll这两个机制都是多路I/O机制的解决方案,select为POSIX标准中的,而epoll为Linux所特有的。
区别(epoll相对select优点)主要有三:
1.select的句柄数目受限,在linux/posix_types.h头文件有这样的声明:#define __FD_SETSIZE1024 表示select最多同时监听1024个fd。而epoll没有,它的限制是最大的打开文件句柄数目。
2.epoll的最大好处是不会随着FD的数目增长而降低效率,在selec中采用轮询处理,其中的数据结构类似一个数组的数据结构,而epoll是维护一个队列,直接看队列是不是空就可以了。epoll只会对"活跃"的socket进行操作---这是因为在内核实现中epoll是根据每个fd上面的callback函数实现的。那么,只有"活跃"的socket才会主动的去调用 callback函数(把这个句柄加入队列),其他idle状态句柄则不会,在这点上,epoll实现了一个"伪"AIO。但是如果绝大部分的I/O都是“活跃的”,每个I/O端口使用率很高的话,epoll效率不一定比select高(可能是要维护队列复杂)。
3.使用mmap加速内核与用户空间的消息传递。无论是select,poll还是epoll都需要内核把FD消息通知给用户空间,如何避免不必要的内存拷贝就很重要,在这点上,epoll是通过内核于用户空间mmap同一块内存实现的。
关于epoll工作模式ET,LT
epoll有两种工作方式
ET:Edge Triggered,边缘触发。仅当状态发生变化时才会通知,epoll_wait返回。换句话,就是对于一个事件,只通知一次。且只支持非阻塞的socket。
LT:Level Triggered,电平触发(默认工作方式)。类似select/poll,只要还有没有处理的事件就会一直通知,以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.支持阻塞和不阻塞的socket。
三 Linux并发网络编程模型
1 Apache 模型,简称 PPC ( Process Per Connection ,):为每个连接分配一个进程。主机分配给每个连接的时间和空间上代价较大,并且随着连接的增多,大量进程间切换开销也增长了。很难应对大量的客户并发连接。
2 TPC 模型( Thread Per Connection ):每个连接一个线程。和PCC类似。
3 select 模型:I/O多路复用技术。
.1 每个连接对应一个描述。select模型受限于 FD_SETSIZE即进程最大打开的描述符数linux2.6.35为1024,实际上linux每个进程所能打开描数字的个数仅受限于内存大小,然而在设计select的系统调用时,却是参考FD_SETSIZE的值。可通过重新编译内核更改此值,但不能根治此问题,对于百万级的用户连接请求 即便增加相应 进程数, 仍显得杯水车薪呀。
.2select每次都会扫描一个文件描述符的集合,这个集合的大小是作为select第一个参数传入的值。但是每个进程所能打开文件描述符若是增加了 ,扫描的效率也将减小。
.3内核到用户空间,采用内存复制传递文件描述上发生的信息。
4 poll 模型:I/O多路复用技术。poll模型将不会受限于FD_SETSIZE,因为内核所扫描的文件 描述符集合的大小是由用户指定的,即poll的第二个参数。但仍有扫描效率和内存拷贝问题。
5 pselect模型:I/O多路复用技术。同select。
6 epoll模型:
.1)无文件描述字大小限制仅与内存大小相关
.2)epoll返回时已经明确的知道哪个socket fd发生了什么事件,不用像select那样再一个个比对。
.3)内核到用户空间采用共享内存方式,传递消息。
四 :FAQ
1、单个epoll并不能解决所有问题,特别是你的每个操作都比较费时的时候,因为epoll是串行处理的。 所以你有还是必要建立线程池来发挥更大的效能。
2、如果fd被注册到两个epoll中时,如果有时间发生则两个epoll都会触发事件。
3、如果注册到epoll中的fd被关闭,则其会自动被清除出epoll监听列表。
4、如果多个事件同时触发epoll,则多个事件会被联合在一起返回。
5、epoll_wait会一直监听epollhup事件发生,所以其不需要添加到events中。
6、为了避免大数据量io时,et模式下只处理一个fd,其他fd被饿死的情况发生。linux建议可以在fd联系到的结构中增加ready位,然后epoll_wait触发事件之后仅将其置位为ready模式,然后在下边轮询ready fd列表。
欢迎分享,转载请注明来源:夏雨云
评论列表(0条)