标签：传统 导致 高效 epoll 个数 read 识别 基本 max
epoll是什么？按照man手册的说法：是为处理大批量句柄而作了改进的poll。当然，这不是2.6内核才有的，它是在2.5.44内核中被引进的(epoll(4) is a new API introduced in Linux kernel 2.5.44)，它几乎具备了之前所说的一切优点，被公认为Linux2.6下性能最好的多路I/O就绪通知方法。
epoll只有epoll_create,epoll_ctl,epoll_wait 3个系统调用。
1. int epoll_create(int size);
创建一个epoll的句柄。自从linux2.6.8之后，size参数是被忽略的。需要注意的是，当创建好epoll句柄后，它就是会占用一个fd值，在linux下如果查看/proc/进程id/fd/，是能够看到这个fd的，所以在使用完epoll后，必须调用close()关闭，否则可能导致fd被耗尽。
2. int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
epoll的事件注册函数，它不同于select()是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件，而是在这里先注册要监听的事件类型。
第一个参数是epoll_create()的返回值。
第二个参数表示动作，用三个宏来表示：
EPOLL_CTL_ADD：注册新的fd到epfd中；
EPOLL_CTL_MOD：修改已经注册的fd的监听事件；
EPOLL_CTL_DEL：从epfd中删除一个fd；
第三个参数是需要监听的fd。
第四个参数是告诉内核需要监听什么事，struct epoll_event结构如下：
typedef union epoll_data { void *ptr; int fd; __uint32_t u32; __uint64_t u64; } epoll_data_t; //感兴趣的事件和被触发的事件 struct epoll_event { __uint32_t events; /* Epoll events */ epoll_data_t data; /* User data variable */ };
events可以是以下几个宏的集合：
EPOLLIN ：表示对应的文件描述符可以读（包括对端SOCKET正常关闭）；
EPOLLOUT：表示对应的文件描述符可以写；
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(Edge Triggered)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
3. int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);
收集在epoll监控的事件中已经发送的事件。参数events是分配好的epoll_event结构体数组，epoll将会把发生的事件赋值到events数组中（events不可以是空指针，内核只负责把数据复制到这个events数组中，不会去帮助我们在用户态中分配内存）。maxevents告之内核这个events有多大，这个 maxevents的值不能大于创建epoll_create()时的size，参数timeout是超时时间（毫秒，0会立即返回，-1是永久阻塞）。如果函数调用成功，返回对应I/O上已准备好的文件描述符数目，如返回0表示已超时。
Epoll的2种工作方式-水平触发（LT）和边缘触发（ET）
水平触发（LT）：缺省的工作方式，如果一个描述符就绪，内核就会通知处理，如果不进行处理，下一次内核还是会通知
边缘触发（ET）：只支持非阻塞描述符。需要程序保证缓存区的数据全部被读取或者全部写出（以为ET模式下，描述符的就绪不会再次通知），因此需要发的非阻塞的描述符。
对于读操作，如果read一次没有读尽buffer中的数据，那么下次将得不到读就绪的通知，造成buffer中已有的数据无机会读出，除非有新的数据再次到达。对于写操作，主要是因为ET模式下fd通常为非阻塞造成的一个问题——如何保证 将用户要求写的数据写完。
1.支持一个进程打开大数目的socket描述符(FD)
select 最不能忍受的是一个进程所打开的FD是有一定限制的，由FD_SETSIZE设置，默认值是2048。对于那些需要支持的上万连接数目的IM服务器来说显然太少了。这时候你一是可以选择修改这个宏然后重新编译内核，不过资料也同时指出这样会带来网络效率的下降，二是可以选择多进程的解决方案(传统的 Apache方案)，不过虽然linux上面创建进程的代价比较小，但仍旧是不可忽视的，加上进程间数据同步远比不上线程间同步的高效，所以也不是一种完美的方案。不过 epoll则没有这个限制，它所支持的FD上限是最大可以打开文件的数目，这个数字一般远大于2048,举个例子,在1GB内存的机器上大约是10万左右，具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看,一般来说这个数目和系统内存关系很大。
2.IO效率不随FD数目增加而线性下降
传统的select/poll另一个致命弱点就是当你拥有一个很大的socket集合，不过由于网络延时，任一时间只有部分的socket是"活跃"的，但是select/poll每次调用都会线性扫描全部的集合，导致效率呈现线性下降。但是epoll不存在这个问题，它只会对"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，其他idle状态socket则不会，在这点上，epoll实现了一个"伪"AIO，因为这时候推动力在os内核。在一些 benchmark中，如果所有的socket基本上都是活跃的---比如一个高速LAN环境，epoll并不比select/poll有什么效率，相反，如果过多使用epoll_ctl,效率相比还有稍微的下降。但是一旦使用idle connections模拟WAN环境,epoll的效率就远在select/poll之上了。
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。而如果你想我一样从2.5内核就关注epoll的话，一定不会忘记手工 mmap这一步的。
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：
struct eventpoll{ .... /*红黑树的根节点，这颗树中存储着所有添加到epoll中的需要监控的事件*/ struct rb_root rbr; /*双链表中则存放着将要通过epoll_wait返回给用户的满足条件的事件*/ struct list_head rdlist; .... };
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：
struct epitem{ struct rb_node rbn;//红黑树节点 struct list_head rdllink;//双向链表节点 struct epoll_filefd ffd; //事件句柄信息 struct eventpoll *ep; //指向其所属的eventpoll对象 struct epoll_event event; //期待发生的事件类型 }
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。
标签：传统 导致 高效 epoll 个数 read 识别 基本 max
原文地址：http://www.cnblogs.com/yangang92/p/7469970.html
