概述
在 linux 没有实现 epoll 事件驱动机制之前，我们一般选择用 selec t或者 poll 等IO多路复用的方法来实现并发服务程序（详见此链接）。在大数据、高并发、集群等一些名词唱得火热之年代，select 和 poll的用武之地越来越有限，风头已经被 epoll 占尽。
本文便来介绍 epoll 的实现机制，并通过对比其不同的实现机制，真正理解为何 epoll 能实现高并发。
Epoll相对select/poll的优势：
1. 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，这个数字一般远大于 2048, 一般来说这个数目和系统内存关系很大 ，具体数目可以 cat /proc/sys/fs/file-max[599534] ，并且现在服务器的内存都很大，所以这个不是问题。
2. 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。
3. 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。
epoll的使用
- int epoll_create(int size);
- int epoll_create1(int flags);
- int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
- int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events, int maxevents, int timeout);
1. 对于epoll_create1 的flag参数: 可以设置为0 或EPOLL_CLOEXEC，为0时函数表现与epoll_create一致, EPOLL_CLOEXEC标志与open 时的O_CLOEXEC 标志类似，即进程被替换时会关闭打开的文件描述符(需要注意的是，epoll_create与epoll_create1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/<pid>/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. 对于epoll_ctl, op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_DEL | 从epfd中删除一个fd |
| EPOLL_CTL_MOD | 修改已经注册的fd的监听事件 |
3. 对于epoll_wait：
events：结构体指针, 一般是一个数组
maxevents：事件的最大个数, 或者说是数组的大小
timeout：超时时间, 含义与poll的timeout参数相同,设为-1表示永不超时;
4. epoll_event结构体
- struct epoll_event
- {
- uint32_t events; /* Epoll events */
- epoll_data_t data; /* User data variable */
- };
- typedef union epoll_data
- {
- void *ptr;
- int fd;
- uint32_t u32;
- uint64_t u64;
- } epoll_data_t;
一般data 共同体我们设置其成员fd即可，也就是epoll_ctl 函数的第三个参数。
| events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 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：
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。
下面来看看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。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。
epoll数据结构示意图
从上面的讲解可知：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。
OK，讲解完了Epoll的机理，我们便能很容易掌握epoll的用法了。一句话描述就是：三步曲。
第一步：epoll_create()系统调用。此调用返回一个句柄，之后所有的使用都依靠这个句柄来标识。
第二步：epoll_ctl()系统调用。通过此调用向epoll对象中添加、删除、修改感兴趣的事件，返回0标识成功，返回-1表示失败。
第三部：epoll_wait()系统调用。通过此调用收集收集在epoll监控中已经发生的事件。
下面提供一个epoll的使用框架：
- for( ; ; )
- {
- nfds = epoll_wait(epfd,events,20,500);
- for(i=0;i<nfds;++i)
- {
- if(events[i].data.fd==listenfd) //如果是主socket的事件，则表示有新的连接
- {
- connfd = accept(listenfd,(sockaddr *)&clientaddr, &clilen); //accept这个连接
- ev.data.fd=connfd;
- ev.events=EPOLLIN|EPOLLET;
- epoll_ctl(epfd,EPOLL_CTL_ADD,connfd,&ev); //将新的fd添加到epoll的监听队列中
- }
- else if( events[i].events&EPOLLIN ) //接收到数据，读socket
- {
- if ( (sockfd = events[i].data.fd) < 0) continue;
- n = read(sockfd, line, MAXLINE)) < 0 //读
- ev.data.ptr = md; //md为自定义类型，添加数据
- ev.events=EPOLLOUT|EPOLLET;
- epoll_ctl(epfd,EPOLL_CTL_MOD,sockfd,&ev);//修改标识符，等待下一个循环时发送数据，异步处理的精髓
- }
- else if(events[i].events&EPOLLOUT) //有数据待发送，写socket
- {
- struct myepoll_data* md = (myepoll_data*)events[i].data.ptr; //取数据
- sockfd = md->fd;
- send( sockfd, md->ptr, strlen((char*)md->ptr), 0 ); //发送数据
- ev.data.fd=sockfd;
- ev.events=EPOLLIN|EPOLLET;
- epoll_ctl(epfd,EPOLL_CTL_MOD,sockfd,&ev); //修改标识符，等待下一个循环时接收数据
- }
- else
- {
- //其他情况的处理
- }
- }
- }
首先，通过epoll_create(int maxfds)来创建一个epoll的句柄，其中maxfds为你epoll所支持的最大句柄数。这个函数会返回一个新的epoll句柄，之后的所有操作将通过这个句柄来进行操作。在用完之后，记得用close()来关闭这个创建出来的epoll句柄。
然后，在你的网络主循环里面，每一帧的调用epoll_wait(int epfd, epoll_event* events, int max events, int timeout)来查询所有的网络接口，看哪一个可以读，哪一个可以写了。基本的语法为：nfds = epoll_wait(kdpfd, events, maxevents, -1);
其中kdpfd为用epoll_create创建之后的句柄，events是一个epoll_event*的指针，当epoll_wait这个函数操作成功之后， events里面将储存所有的读写事件。max_events是当前需要监听的所有socket句柄数。最后一个timeout是 epoll_wait的超时，为0的时候表示马上返回，为-1的时候表示一直等下去，直到有事件范围，为任意正整数的时候表示等这么长的时间，如果一直没有事件，则返回。一般如果网络主循环是单独的线程的话，可以用-1来等，这样可以保证一些效率，如果是和主逻辑在同一个线程的话，则可以用0来保证主循环的效率。
接下来，epoll_wait范围之后应该是一个循环，遍历所有的事件。
ET/LT模式
1、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。
2、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，因为有可能会出现数据读取不完整的问题，举例如下：
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。
因此总结来说: 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;
最后附上一篇很优秀的文章: Apache和Nginx网络模型 来加深理解。
参考博客：http://www.open-open.com/lib/view/open1410403215664.html
http://www.cnblogs.com/panfeng412/articles/2229095.html
最后
以上就是悲凉月亮为你收集整理的Linux下的socket编程实践（九） epoll实现高并发的原理及其使用的全部内容，希望文章能够帮你解决Linux下的socket编程实践（九） epoll实现高并发的原理及其使用所遇到的程序开发问题。
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