epoll可以解决多个socket的连接，为什么高并发服务器还要用进程池或者线程池呢？

socket接受线程：C语言为了高并发所以选择了epoll。当程序启动的时候（g_net_update.c文件中main函数，会启动一个thread见函数create_accept_task）这个thread就处理一件事情，只管接收客户端的连接，当有连接进来的时候 通过epoll_ctl函数，把socket fd 加入到epoll里面去，epoll设置监听事件EPOLLIN | EPOLLET主要是监听的是加入到epoll中的socket是否可读(因为我的需求是客户端连上了server就会马上向server发送一份数据的)。其它的部分在主线程中处理。

主线程：是一个无线循环，epoll_wait 函数相当于把客户端的连接从epoll中拿出来（因为我们监听的是EPOLLIN | EPOLLET）说明这个时候客户端有数据发送过来）。再通过recv_buffer_from_fd 函数把客户端发送过来的数据读出来。然后其他的一切就抛给线程池去处理。

线程池：(代码中我会在池里面创建15个线程) 双向链表。加入线程就是在链表后面加一个链表项，链表的前面会一个一个被拿出来处理。主要是malloc 函数free函数，sem_wait函数sem_post的处理（sem_wait 会阻塞当值大于0是会减一，sem_post是值加一）。typedef void* (FUNC)(void arg, int index)是我们自定义的线程的逻辑处理部分，arg是参数，index是第几个线程处理(我们隐形的给每个线程都标了号)，例如代码中的respons_stb_info，更加具体可以看看代码里面是怎么实现的。聪明的你也可以改掉这块的内容改成动态线程池，当某个时刻的处理比较多的时候能够动态的增加线程，而不像我代码里面的是固定的。

数据库连接池：按照我的需求在处理客户端请求数据的时候是要访问数据库的。就是一下子创建出一堆的数据连接。要访问数据库的时候先去数据库连接池中找出空闲的连接，具体可以看下代码。使用的时候可以参考下database_process.c文件（代码中数据库连接池和线程池中的个数是一样的）。这里我想说下get_db_connect_from_pool这个函数，我用了随机数，我是为了不想每次都从0开始去判断哪个连接没有用到。为了数据库连接池中的每个链接都能等概率的使用到，具体的还是可以看下代码的实现。

基本的IO编程过程（包括网络IO和文件IO）是，打开文件描述符（windows是handler，Java是stream或channel），多路捕获（Multiplexe，即select和poll和epoll）IO可读写的状态，而后可以读写的文件描述符进行IO读写，由于IO设备速度和CPU内存比速度会慢，为了更好的利用CPU和内存，会开多线程，每个线程读写一个文件描述符。

但C10K问题，让我们意识到在超大数量的网络连接下，机器设备和网络速度不再是瓶颈，瓶颈在于操作系统和IO应用程序的沟通协作的方式。

举个例子，一万个socket连接过来，传统的IO编程模型要开万个线程来应对，还要注意，socket会关闭打开，一万个线程要不断的关闭线程重建线程，资源都浪费在这上面了，我们算建立一个线程耗1M内存，1万个线程机器至少要10G内存，这在IA-32的机器架构下基本是不可能的（要开PAE），现在x64架构才有可能舒服点，要知道，这仅仅是粗略算的内存消耗。别的资源呢？

所以，高性能的网络编程（即IO编程），第一，需要松绑IO连接和应用程序线程的对应关系，这就是非阻塞（nonblocking）、异步（asynchronous）的要求的由来（构造一个线程池，epoll监控到有数的fd，把fd传入线程池，由这些worker thread来读写io）。第二，需要高性能的OS对IO设备可读写（数据来了）的通知方式：从level-triggered notification到edge-triggered notification，关于这个通知方式，我们稍后谈。

需要注意异步，不等于AIO（asynchronous IO），Linux的AIO和java的AIO都是实现异步的一种方式，都是渣，这个我们也接下来会谈到。

针对前面说的这两点，我们看看select和poll的问题

这两个函数都在每次调用的时候要求我们把需要监控（看看有没有数据）的文件描述符，通过数组传递进入内核，内核每次都要扫描这些文件描述符，去理解它们，建立一个文件描述符和IO对应的数组（实际内核工作会有好点的实现方式，但可以这么理解先），以便IO来的时候，通知这些文件描述符，进而通知到进程里等待的这些select、poll。当有一万个文件描述符要监控的时候呢（一万个网络连接）？这个工作效率是很低的，资源要求却很高。

我们看epoll

epoll很巧妙，分为三个函数，第一个函数创建一个session类似的东西，第二函数告诉内核维持这个session，并把属于session内的fd传给内核，第三个函数epoll_wait是真正的监控多个文件描述符函数，只需要告诉内核，我在等待哪个session，而session内的fd，内核早就分析过了，不再在每次epoll调用的时候分析，这就节省了内核大部分工作。这样每次调用epoll，内核不再重新扫描fd数组，因为我们维持了session。

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epoll的效率还不仅仅体现在这里，在内核通知方式上，也改进了，我们先看select和poll的通知方式，也就是level-triggered notification，内核在被DMA中断，捕获到IO设备来数据后，本来只需要查找这个数据属于哪个文件描述符，进而通知线程里等待的函数即可，但是，select和poll要求内核在通知阶段还要继续再扫描一次刚才所建立的内核fd和io对应的那个数组，因为应用程序可能没有真正去读上次通知有数据后的那些fd，应用程序上次没读，内核在这次select和poll调用的时候就得继续通知，这个os和应用程序的沟通方式效率是低下的。只是方便编程而已（可以不去读那个网络io，方正下次会继续通知）。

于是epoll设计了另外一种通知方式：edge-triggered notification，在这个模式下，io设备来了数据，就只通知这些io设备对应的fd，上次通知过的fd不再通知，内核不再扫描一大堆fd了。

基于以上分析，我们可以看到epoll是专门针对大网络并发连接下的os和应用沟通协作上的一个设计，在linux下编网络服务器，必然要采用这个，nginx、PHP的国产异步框架swool、varnish，都是采用这个。

注意还要打开epoll的edge-triggered notification。而java的NIO和NIO.2都只是用了epoll，没有打开edge-triggered notification，所以不如JBoss的Netty。

接下来我们谈谈AIO的问题，AIO希望的是，你select，poll，epoll都需要用一个函数去监控一大堆fd，那么我AIO不需要了，你把fd告诉内核，你应用程序无需等待，内核会通过信号等软中断告诉应用程序，数据来了，你直接读了，所以，用了AIO可以废弃select，poll，epoll。

但linux的AIO的实现方式是内核和应用共享一片内存区域，应用通过检测这个内存区域（避免调用nonblocking的read、write函数来测试是否来数据，因为即便调用nonblocking的read和write由于进程要切换用户态和内核态，仍旧效率不高）来得知fd是否有数据，可是检测内存区域毕竟不是实时的，你需要在线程里构造一个监控内存的循环，设置sleep，总的效率不如epoll这样的实时通知。所以，AIO是渣，适合低并发的IO操作。所以java7引入的NIO.2引入的AIO对高并发的网络IO设计程序来说，也是渣，只有Netty的epoll+edge-triggered notification最牛，能在linux让应用和OS取得最高效率的沟通。

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