简介

• epoll与select
• epoll_create
• epoll_ctl
• epoll_wait
• ET、LT模式

#include <sys/epoll.h>

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给大家分享一个Linux下支撑亿级io的底层基石 epoll实战视频：

 

epoll与select

• Epoll 没有最大并发连接的限制，上限是最大可以打开文件的数目
• 效率提升，epoll对于句柄事件的选择不是遍历的，是事件响应的，就是句柄上事件来就马上选择出来，不需要遍历整个句柄链表，因此效率非常高，内核将句柄用红黑树保存的，IO效率不随FD数目增加而线性下降。
• 内存拷贝， select让内核把 FD 消息通知给用户空间的时候使用了内存拷贝的方式，开销较大，但是Epoll 在这点上使用了共享内存的方式，这个内存拷贝也省略了。

相比于select，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。 并且，在linux/posix_types.h头文件有这样的声明： #define __FD_SETSIZE 1024 表示select最多同时监听1024个fd，当然，可以通过修改头文件再重编译内核来扩大这个数目，但这似乎并不治本。

epoll_create

int epoll_create(int size);

创建一个epoll的句柄，

• size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大。

这个参数不同于select()中的第一个参数，给出最大监听的fd+1的值。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。

epoll_ctl

int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);

epoll的事件注册函数，它不同与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

• 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；

fd 是要监听的fd event 是要监听什么样的事件

typedef union epoll_data {
   void    *ptr;
   int      fd;
   uint32_t u32;
   uint64_t u64;
} epoll_data_t;

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

epoll_wait

int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events,
                      int maxevents, int timeout);

等待事件的产生，类似于select()调用。参数events用来从内核得到事件的集合，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将不确定，也有说法说是永久阻塞）。该函数返回需要处理的事件数目，如返回0表示已超时。

ET、LT两种工作模式：

• EPOLLLT：完全靠Linux-kernel-epoll驱动，应用程序只需要处理从epoll_wait返回的fds， 这些fds我们认为它们处于就绪状态。此时epoll可以认为是更快速的poll。
• EPOLLET：此模式下，系统仅仅通知应用程序哪些fds变成了就绪状态，一旦fd变成就绪状态，epoll将不再关注这个fd的任何状态信息(从epoll队列移除), 直到应用程序通过读写操作（非阻塞）触发EAGAIN状态，epoll认为这个fd又变为空闲状态，那么epoll又重新关注这个fd的状态变化(重新加入epoll队列)。 随着epoll_wait的返回，队列中的fds是在减少的，所以在大并发的系统中，EPOLLET更有优势，但是对程序员的要求也更高。

举例

假设现在对方发送了2k的数据，而我们先读取了1k，然后这时调用了epoll_wait，如果是边沿触发ET，那么这个fd变成就绪状态就会从epoll 队列移除，则epoll_wait 会一直阻塞，忽略尚未读取的1k数据; 而如果是水平触发LT，那么epoll_wait 还会检测到可读事件而返回，我们可以继续读取剩下的1k 数据。 总结: LT模式可能触发的次数更多, 一旦触发的次数多, 也就意味着效率会下降; 但这样也不能就说LT模式就比ET模式效率更低, 因为ET的使用对编程人员提出了更高更精细的要求,一旦使用者编程水平不够, 那ET模式还不如LT模式。

ET模式仅当状态发生变化的时候才获得通知,这里所谓的状态的变化并不包括缓冲区中还有未处理的数据,也就是说,如果要采用ET模式,需要一直read/write直到出错为止,很多人反映为什么采用ET模式只接收了一部分数据就再也得不到通知了,大多因为这样;而LT模式是只要有数据没有处理就会一直通知下去的.

epoll IO多路复用模型实现机制

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，把原先的select/poll调用分成了3个部分：

• 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)
• 调用epoll_ctl向epoll对象中添加这100万个连接的套接字
• 调用epoll_wait收集发生的事件的连接

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。

Linux内核具体的epoll机制实现思路。

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

/*
 * This structure is stored inside the "private_data" member of the file
 * structure and rapresent the main data sructure for the eventpoll
 * interface.
 */
struct eventpoll {
    /* Protect the this structure access */
    spinlock_t lock;

    /*
     * This mutex is used to ensure that files are not removed
     * while epoll is using them. This is held during the event
     * collection loop, the file cleanup path, the epoll file exit
     * code and the ctl operations.
     */
    struct mutex mtx;

    /* Wait queue used by sys_epoll_wait() */
    wait_queue_head_t wq;

    /* Wait queue used by file->poll() */
    wait_queue_head_t poll_wait;

    /* List of ready file descriptors */
/*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 rdllist;
/*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*/
    /* RB tree root used to store monitored fd structs */
    struct rb_root rbr;

    /*
     * This is a single linked list that chains all the "struct epitem" that
     * happened while transfering ready events to userspace w/out
     * holding ->lock.
     */
    struct epitem *ovflist;

    /* The user that created the eventpoll descriptor */
    struct user_struct *user;
};

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：

/*
 * Each file descriptor added to the eventpoll interface will
 * have an entry of this type linked to the "rbr" RB tree.
 */
struct epitem {
    /* RB tree node used to link this structure to the eventpoll RB tree */
//红黑树节点  
    struct rb_node rbn;

    /* List header used to link this structure to the eventpoll ready list */
//双向链表节点  
    struct list_head rdllink;

    /*
     * Works together "struct eventpoll"->ovflist in keeping the
     * single linked chain of items.
     */
    struct epitem *next;

    /* The file descriptor information this item refers to */
//事件句柄信息
    struct epoll_filefd ffd;

    /* Number of active wait queue attached to poll operations */
    int nwait;

    /* List containing poll wait queues */
    struct list_head pwqlist;

    /* The "container" of this item */
//指向其所属的eventpoll对象 
    struct 
![Uploading EPOLL_663944.jpg . . .]
eventpoll *ep;

    /* List header used to link this item to the "struct file" items list */
    struct list_head fllink;

    /* The structure that describe the interested events and the source fd */
 //期待发生的事件类型  
    struct epoll_event event;
};

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。

 

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。