IO 多路复用

一、简述

IO 多路复用是一种同步 IO 模型,实现一个线程可以监视多个文件句柄。一旦某个文件句柄就绪,就能够通知应用程序进行相应的读写操作;没有文件句柄就绪时会阻塞应用程序,交出 cpu。IO 是指网络 IO,多路指多个TCP连接(即 socket 或者 channel),复用指复用一个或几个线程
意思说一个或一组线程处理多个 TCP 连接。最大优势是减少系统开销小,不必创建过多的进程/线程,也不必维护这些进程/线程。IO 多路复用的三种实现方式:select、poll、epoll。

二、select 机制

1️⃣基本原理:
客户端操作服务器时就会产生这三种文件描述符(简称fd):writefds(写)、readfds(读)、和 exceptfds(异常)。select 会阻塞住监视 3 类文件描述符,等有数据、可读、可写、出异常或超时就会返回;返回后通过遍历 fdset 整个数组来找到就绪的描述符 fd,然后进行对应的 IO 操作。

2️⃣优点:
几乎在所有的平台上支持,跨平台支持性好

3️⃣缺点:

  1. 由于是采用轮询方式全盘扫描,会随着文件描述符 FD 数量增多而性能下降。
  2. 每次调用 select(),都需要把 fd 集合从用户态拷贝到内核态,并进行遍历(消息传递都是从内核到用户空间)。
  3. 单个进程打开的 FD 是有限制(通过FD_SETSIZE设置)的,默认是 1024 个,可修改宏定义,但是效率仍然慢。

三、poll 机制

1️⃣基本原理与 select 一致,也是轮询+遍历。唯一的区别就是 poll 没有最大文件描述符限制(使用链表的方式存储 fd)。

2️⃣poll 缺点

  1. 由于是采用轮询方式全盘扫描,会随着文件描述符 FD 数量增多而性能下降。
  2. 每次调用 select(),都需要把 fd 集合从用户态拷贝到内核态,并进行遍历(消息传递都是从内核到用户空间)。

四、epoll 机制

1️⃣基本原理:
没有 fd 个数限制,用户态拷贝到内核态只需要一次,使用时间通知机制来触发。通过 epoll_ctl 注册 fd,一旦 fd 就绪就会通过 callback 回调机制来激活对应 fd,进行相关的 io 操作。epoll 之所以高性能是得益于它的三个函数:

  1. epoll_create() 系统启动时,在 Linux 内核里面申请一个B+树结构文件系统,返回 epoll 对象,也是一个 fd。
  2. epoll_ctl() 每新建一个连接,都通过该函数操作 epoll 对象,在这个对象里面修改添加删除对应的链接 fd,绑定一个 callback 函数
  3. epoll_wait() 轮训所有的 callback 集合,并完成对应的 IO 操作

2️⃣优点:
没 fd 这个限制,所支持的 FD 上限是操作系统的最大文件句柄数,1G 内存大概支持 10 万个句柄。效率提高,使用回调通知而不是轮询的方式,不会随着 FD 数目的增加效率下降。内核和用户空间 mmap 同一块内存实现(mmap 是一种内存映射文件的方法,即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间)

3️⃣epoll缺点:
epoll 只能工作在linux下。

4️⃣epoll 应用:redis、nginx

五、epoll 水平触发(LT)与边缘触发(ET)的区别

epoll 有 epoll LT 和 epoll ET 两种触发模式,LT 是默认的模式,ET 是“高速”模式。
1️⃣LT 模式下,只要这个 fd 还有数据可读,每次 epoll_wait 都会返回它的事件,提醒用户程序去操作。
2️⃣ET 模式下,它只会提示一次,直到下次再有数据流入之前都不会再提示了,无论 fd 中是否还有数据可读。所以在 ET 模式下,read 一个 fd 的时候一定要把它的 buffer 读完,或者遇到 EAGAIN 错误。

六、select/poll/epoll 之间的区别

七、为什么有 IO 多路复用机制

没有 IO 多路复用机制时,有 BIO、NIO 两种实现方式,但有一些问题。

1️⃣同步阻塞(BIO)
服务端采用单线程,当 accept 一个请求后,在 recv 或 send 调用阻塞时,将无法 accept 其他请求(必须等上一个请求 recv 或 send 完),无法处理并发。

服务器端采用多线程,当 accept 一个请求后,开启线程进行 recv,可以完成并发处理,但随着请求数增加需要增加系统线程,大量的线程占用很大的内存空间,并且线程切换会带来很大的开销,10000 个线程真正发生读写事件的线程数不会超过 20%,每次 accept 都开一个线程也是一种资源浪费。

2️⃣同步非阻塞(NIO)
服务器端当 accept 一个请求后,加入 fds 集合,每次轮询一遍 fds 集合 recv(非阻塞)数据,没有数据则立即返回错误,每次轮询所有 fd(包括没有发生读写事件的fd)会很浪费 cpu。

3️⃣IO 多路复用
服务器端采用单线程通过 select/epoll 等系统调用获取 fd 列表,遍历有事件的 fd 进行 accept/recv/send,使其能支持更多的并发连接请求。

八、理解 IO 多路复用机制

小王在 S 城开了一家快递店,负责同城快送服务。小王因为资金限制,雇佣了一批快递员,然后小王发现资金不够了,只够买一辆车送快递。

1️⃣【经营方式一】
客户每送来一份快递,小王就让一个快递员盯着,然后快递员开车去送快递。慢慢的小王就发现了这种经营方式存在下述问题:

  • 几十个快递员基本上时间都花在了抢车上了,大部分快递员都处在闲置状态,谁抢到了车,谁就能去送快递。
  • 随着快递的增多,快递员也越来越多,小王发现快递店里越来越挤,没办法雇佣新的快递员了。
  • 快递员之间的协调很费时间。

2️⃣【经营方式二】
小王只雇佣一个快递员。然后呢,客户送来的快递,小王按送达地点标注好,然后依次放在一个地方。最后,那个快递员依次去取快递,一次拿一个,然后开着车去送快递,送好了就回来拿下一个快递。

3️⃣【对比】
两种经营方式对比,第二种明显效率更高,更好。在上述比喻中:

  • 每个快递员------------------>每个线程
  • 每个快递-------------------->每个socket(IO流)
  • 快递的送达地点-------------->socket的不同状态
  • 客户送快递请求-------------->来自客户端的请求
  • 小王的经营方式-------------->服务端运行的代码
  • 一辆车---------------------->CPU的核数

4️⃣ 于是有如下结论:

  1. 【经营方式一】就是传统的并发模型,每个 IO 流(快递)都有一个新的线程(快递员)管理。
  2. 【经营方式二】就是 IO 多路复用。只有单个线程(一个快递员),通过跟踪每个 IO 流的状态(每个快递的送达地点),来管理多个 IO 流。

类比到真实的redis线程模型如图。简言之,就是 redis-client 在操作的时候,会产生具有不同事件类型的 socket。在服务端,有一段 IO 多路复用程序,将其置入队列之中。然后,文件事件分派器,依次去队列中取,转发到不同的事件处理器中。需要说明的是,这个 IO 多路复用机制,redis 还提供了 select、epoll、evport、kqueue 等多路复用函数库。

九、示例

100 万个连接,里面有 1 万个连接是活跃,可以对比 select、poll、epoll 的性能表现:
1️⃣select:不修改宏定义默认是 1024,则需要100w/1024=977个进程才可以支持 100 万连接,会使得 CPU 性能特别的差。
2️⃣poll:没有最大文件描述符限制,100 万个链接则需要 100 万个 fd,遍历都响应不过来了,还有空间的拷贝消耗大量的资源。
3️⃣epoll:请求进来时就创建 fd 并绑定一个 callback,只需要遍历 1 万个活跃连接的 callback 即可,既高效又不用内存拷贝。

### IO多路复用的概念 IO多路复用是一种同步I/O模型,允许一个线程同时监控多个文件描述符(如套接字)。这种技术使得程序可以在等待多个输入源中的任何一个变为可用时不会被阻塞。当任意一个文件描述符准备好了读取或写入操作,则会立即通知应用程序去处理相应的工作[^1]。 ### 实现原理 在Linux系统下,可以通过`select`, `poll` 或者更高效的`epoll` 来实现这一功能。这些函数可以让进程一次性监视多个文件描述符,并告知哪些已经准备好进行通信活动。具体来说: - **Select**: 可以监听一定数量的文件描述符集合,在指定时间内检查它们是否有待处理的数据。 - **Poll**: 类似于`select`但是没有最大文件数目的限制,并且性能更好一些因为不需要每次调用都重新构建文件列表。 - **Epoll**: 是一种更为先进的接口,特别适合大量并发连接的情况。它可以注册感兴趣的事件并只报告那些确实发生了变化的对象,从而减少了不必要的上下文切换和资源消耗[^4]。 对于每一个可能发生变化的状态——比如可读、可写或是异常情况发生——都可以设置回调函数以便及时响应。这种方式不仅提高了效率而且简化了编程逻辑。 ### 应用场景 在网络服务端开发领域广泛应用着IO多路复用的技术,尤其是在高负载情况下需要保持大量的活跃TCP连接时表现尤为突出。例如Web服务器(Nginx), 缓存数据库(Redis) 都采用了类似的架构来优化其性能[^5]。 #### Nginx 和 Redis 的例子 这两个软件均采用Reactor模式下的IO多路复用来支持大规模并发请求: - 对于Nginx而言, 主要负责接收新到来的HTTP请求(`accept`)而具体的业务逻辑则由工作进程中完成. - 而像Redis这样的键值存储系统则是完全依赖单个工作循环就能高效地应对成千上万的同时在线客户端. ```python import select import socket server_socket = socket.socket() server_socket.bind(('localhost', 8080)) server_socket.listen(5) inputs = [server_socket] while True: readable, writable, exceptional = select.select(inputs,[],[]) for s in readable: if s is server_socket: client_socket, addr = s.accept() inputs.append(client_socket) else: data = s.recv(1024) if not data: inputs.remove(s) s.close() else: print(f"Received {data.decode()}") ```
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