通俗的epoll解释(转)

原文:http://zhihu.com/question/20122137/answer/14049112

作者:蓝形参 来源:知乎

首先我们来定义流的概念,一个流可以是文件,socket,pipe等等可以进行I/O操作的内核对象。 不管是文件,还是套接字,还是管道,我们都可以把他们看作流。 之后我们来讨论I/O的操作,通过read,我们可以从流中读入数据;通过write,我们可以往流写入数据。现在假定一个情形,我们需要从流中读数据,但是流中还没有数据,(典型的例子为,客户端要从socket读如数据,但是服务器还没有把数据传回来),这时候该怎么办?

为了了解阻塞是如何进行的,我们来讨论缓冲区,以及内核缓冲区,最终把I/O事件解释清楚。

缓冲区的引入是为了减少频繁I/O操作而引起频繁的系统调用(你知道它很慢的),当你操作一个流时,更多的是以缓冲区为单位进行操作,这是相对于用户空间而言。对于内核来说,也需要缓冲区。 假设有一个管道,进程A为管道的写入方,B为管道的读出方。

假设一开始内核缓冲区是空的,B作为读出方,被阻塞着。然后首先A往管道写入,这时候内核缓冲区由空的状态变到非空状态,内核就会产生一个事件告诉B该醒来了,这个事件姑且称之为“缓冲区非空”。 但是“缓冲区非空”事件通知B后,B却还没有读出数据;且内核许诺了不能把写入管道中的数据丢掉这个时候,A写入的数据会滞留在内核缓冲区中,如果内核也缓冲区满了,B仍未开始读数据,最终内核缓冲区会被填满,这个时候会产生一个I/O事件,告诉进程A,你该等等(阻塞)了,我们把这个事件定义为“缓冲区满”。 假设后来B终于开始读数据了,于是内核的缓冲区空了出来,这时候内核会告诉A,内核缓冲区有空位了,你可以从长眠中醒来了,继续写数据了,我们把这个事件叫做“缓冲区非满” 也许事件Y1已经通知了A,但是A也没有数据写入了,而B继续读出数据,知道内核缓冲区空了。这个时候内核就告诉B,你需要阻塞了!,我们把这个时间定为“缓冲区空”。 这四个情形涵盖了四个I/O事件,缓冲区满,缓冲区空,缓冲区非空,缓冲区非满(注都是说的内核缓冲区,且这四个术语都是我生造的,仅为解释其原理而造)。这四个I/O事件是进行阻塞同步的根本。(如果不能理解“同步”是什么概念,请学习操作系统的锁,信号量,条件变量等任务同步方面的相关知识)。

然后我们来说说阻塞I/O的缺点。但是阻塞I/O模式下,一个线程只能处理一个流的I/O事件。如果想要同时处理多个流,要么多进程(fork),要么多线程(pthread_create),很不幸这两种方法效率都不高。 于是再来考虑非阻塞忙轮询的I/O方式,我们发现我们可以同时处理多个流了(把一个流从阻塞模式切换到非阻塞模式再此不予讨论):

while true {
    for i in stream[]
    {
        if i has data
        read until unavailable
    }
}

我们只要不停的把所有流从头到尾问一遍,又从头开始。这样就可以处理多个流了,但这样的做法显然不好,因为如果所有的流都没有数据,那么只会白白浪费CPU。这里要补充一点,阻塞模式下,内核对于I/O事件的处理是阻塞或者唤醒,而非阻塞模式下则把I/O事件交给其他对象(后文介绍的select以及epoll)处理甚至直接忽略。

为了避免CPU空转,可以引进了一个代理(一开始有一位叫做select的代理,后来又有一位叫做poll的代理,不过两者的本质是一样的)。这个代理比较厉害,可以同时观察许多流的I/O事件,在空闲的时候,会把当前线程阻塞掉,当有一个或多个流有I/O事件时,就从阻塞态中醒来,于是我们的程序就会轮询一遍所有的流(于是我们可以把“忙”字去掉了)。代码长这样:

while true {
    select(streams[])
    for i in streams[] {
        if i has data
            read until unavailable
    }
}

于是,如果没有I/O事件产生,我们的程序就会阻塞在select处。但是依然有个问题,我们从select那里仅仅知道了,有I/O事件发生了,但却并不知道是哪几个流(可能有一个,多个,甚至全部),我们只能无差别轮询所有流,找出能读出数据,或者写入数据的流,对他们进行操作。

但是使用select,我们有O(n)的无差别轮询复杂度,同时处理的流越多,每一次无差别轮询时间就越长。再次说了这么多,终于能好好解释epoll了

epoll可以理解为event poll,不同于忙轮询和无差别轮询,epoll之会把哪个流发生了怎样的I/O事件通知我们。此时我们对这些流的操作都是有意义的。(复杂度降低到了O(k),k为产生I/O事件的流的个数,也有认为O(1)的[更新 1]) 在讨论epoll的实现细节之前,先把epoll的相关操作列出[更新 2]:

======================================

[更新1]: 原文为O(1),但实际上O(k)更为准确

[更新2]: 原文所列第二点说法让人产生EPOLLIN/EPOLLOUT等同于“缓冲区非空”和“缓冲区非满”的事件,但并非如此,详细可以Google关于epoll的边缘触发和水平触发。

sellect、poll、epoll三者的区别

select

select最早于1983年出现在4.2BSD中,它通过一个select()系统调用来监视多个文件描述符的数组,当select()返回后,该数组中就绪的文件描述符便会被内核修改标志位,使得进程可以获得这些文件描述符从而进行后续的读写操作。

select目前几乎在所有的平台上支持,其良好跨平台支持也是它的一个优点,事实上从现在看来,这也是它所剩不多的优点之一。

select的一个缺点在于单个进程能够监视的文件描述符的数量存在最大限制,在Linux上一般为1024,不过可以通过修改宏定义甚至重新编译内核的方式提升这一限制。

另外,select()所维护的存储大量文件描述符的数据结构,随着文件描述符数量的增大,其复制的开销也线性增长。同时,由于网络响应时间的延迟使得大量TCP连接处于非活跃状态,但调用select()会对所有socket进行一次线性扫描,所以这也浪费了一定的开销。

poll

poll在1986年诞生于System V Release 3,它和select在本质上没有多大差别,但是poll没有最大文件描述符数量的限制。

poll和select同样存在一个缺点就是,包含大量文件描述符的数组被整体复制于用户态和内核的地址空间之间,而不论这些文件描述符是否就绪,它的开销随着文件描述符数量的增加而线性增大。

另外,select()和poll()将就绪的文件描述符告诉进程后,如果进程没有对其进行IO操作,那么下次调用select()和poll()的时候将再次报告这些文件描述符,所以它们一般不会丢失就绪的消息,这种方式称为水平触发(Level Triggered)。

epoll

直到Linux2.6才出现了由内核直接支持的实现方法,那就是epoll,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可以同时支持水平触发和边缘触发(Edge Triggered,只告诉进程哪些文件描述符刚刚变为就绪状态,它只说一遍,如果我们没有采取行动,那么它将不会再次告知,这种方式称为边缘触发),理论上边缘触发的性能要更高一些,但是代码实现相当复杂。

epoll同样只告知那些就绪的文件描述符,而且当我们调用epoll_wait()获得就绪文件描述符时,返回的不是实际的描述符,而是一个代表就绪描述符数量的值,你只需要去epoll指定的一个数组中依次取得相应数量的文件描述符即可,这里也使用了内存映射(mmap)技术,这样便彻底省掉了这些文件描述符在系统调用时复制的开销。

另一个本质的改进在于epoll采用基于事件的就绪通知方式。在select/poll中,进程只有在调用一定的方法后,内核才对所有监视的文件描述符进行扫描,而epoll事先通过epoll_ctl()来注册一个文件描述符,一旦基于某个文件描述符就绪时,内核会采用类似callback的回调机制,迅速激活这个文件描述符,当进程调用epoll_wait()时便得到通知。

Python实现

使用 select

在python中,select函数是一个对底层操作系统的直接访问的接口。它用来监控sockets、files和pipes,等待IO完成(Waiting for I/O completion)。当有可读、可写或是异常事件产生时,select可以很容易的监控到。 select.select(rlist, wlist, xlist[, timeout]) 传递三个参数,一个为输入而观察的文件对象列表,一个为输出而观察的文件对象列表和一个观察错误异常的文件列表。第四个是一个可选参数,表示超时秒数。其返回3个tuple,每个tuple都是一个准备好的对象列表,它和前边的参数是一样的顺序。下面,主要结合代码,简单说说select的使用。

参考:http://www.cnblogs.com/coser/archive/2012/01/06/2315216.html

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