简述epoll实现

原创 已于 2024-03-10 01:23:36 修改 · 1k 阅读 · 15 ·
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#linux #c++

于 2024-03-10 01:17:15 首次发布
本文详细解释了Linuxepoll模块为何选择红黑树作为事件存储结构，讨论了红黑树的优势以及在TCP网络IO中的作用。同时介绍了如何通过epoll实现线程安全，包括自旋锁和互斥锁的区别以及LT和ET的实现机制。

所有学习笔记：https://github.com/Dusongg/StudyNotes

文章目录

epoll数据结构的选择？

  • rbtree/hash/btree/b+tree？
    • hash内存浪费

epoll内核为什么不选择哈希表而是选择红黑树？

在Linux的epoll中，为了实现高效的事件管理，epoll内核模块采用了红黑树作为事件的存储结构，而不是哈希表。这是因为红黑树在查找、插入和删除等操作上具有较好的性能表现，特别是对于大量事件的管理。

红黑树是一种自平衡的二叉查找树，具有以下特点：

  1. 在最坏情况下，插入、删除和查找操作的时间复杂度为O(log n)，保证了较好的性能。
  2. 红黑树的结构相对稳定，对于动态添加和删除节点的场景，红黑树能够保持平衡，减少了不必要的树旋转操作。
  3. 红黑树的高度较低，使得在进行查找操作时能够快速定位到目标节点。

相比之下，哈希表虽然在平均情况下具有O(1)的插入、删除和查找操作，但在处理大规模数据时，哈希表的冲突处理、扩容和缩小等操作会引入额外的开销，而且哈希表的遍历不如红黑树高效，因此在这种场景下，红黑树更适合作为epoll的事件管理数据结构

  • btree/b+tree更适合磁盘查找

所以最终

io集合用红黑树管理；就绪集合用队列管理；队列和红黑树公用一个节点

image-20240309234541225

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以tcp为例，网络io的可读可写如何判断？

  1. 对于tcp而言，哪些事件是的io变为就绪：

    1. 三次握手完成 -> listenfd可读

    2. 当recvbuffer接收到数据 -> clientfd可读

      image-20240310004908826

    3. 当sendbuffer有空间 -> clientfd可写

    4. 当接收到FIN包 -> clientfd可读

epoll如何做到线程安全？

一把锁锁rbtree -> mutex：得不到锁，休眠

一把锁锁queue -> spinlock ：得不到锁，一直等待

自旋锁和互斥锁都是用于多线程编程中实现同步的机制，但它们有一些区别：

  1. 等待方式：
    • 自旋锁：线程在尝试获取锁时，如果锁已经被其他线程持有，该线程会一直处于忙等（自旋）状态，直到锁被释放。
    • 互斥锁：线程在尝试获取锁时，如果锁已经被其他线程持有，该线程会被阻塞，直到锁被释放。
  2. 实现机制：
    • 自旋锁：通常使用原子操作来实现，因此适用于轻量级的同步操作。
    • 互斥锁：通常使用操作系统提供的系统调用（如pthread_mutex_lock）来实现，因此会涉及到用户态和内核态的切换，性能开销较大。
  3. 适用场景：
    • 自旋锁：适用于锁被持有的时间很短的情况，避免了线程切换的开销。
    • 互斥锁：适用于锁被持有的时间较长的情况，可以让等待的线程进入睡眠状态，不会占用CPU资源。
  4. 实现复杂度：
    • 自旋锁：实现相对简单，主要依赖于原子操作。
    • 互斥锁：实现相对复杂，需要考虑线程阻塞、唤醒等操作。

LT和ET如何实现？

tcp内部有一个循环，内核recvbuffer。

  • LT判断recvbuffer有数据就回调，往就绪队列里增加节点，节点状态为就绪

  • ET判断有数据写入recvbuffer才回调，往队列里增加节点，节点状态为就绪

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tcp状态和io的读写有哪些关系？

tcp调用回调函数，将事件添加到就绪队列

epoll中实现回调函数，当回调函数被tcp调用时，pthread_cond_signal唤醒epoll_wait中的条件变量

image-20240310010432071

epoll_wait等待io唤醒过程（以建立tcp建立链接为例）

image-20240310005922431
ll_wait等待io唤醒过程（以建立tcp建立链接为例）

[外链图片转存中…(img-YvWU16DH-1710004476688)]

epoll原理与实现
Aaron.无剑
07-04 1184
epoll是一种网络IO多路复用的IO。主要用来处理网络IO的。解决了select，poll在面对大规模网络编程的时候的性能瓶颈。在很多开源的软件都有使用到。例如redis，nginx，memcached等。 1 epoll模型案例 epoll模型可以理解为快递员，丰巢，小区的关系。具体关系如下图： 2 基本系统调用接口: //创建epoll句柄 int epoll_create(int size)； 返回值：一个epoll句柄，后面操作epoll全部通过这个句柄来操作 size: >0成功
【Linux服务器开发】基于epoll的高并发服务器设计与实现：IO复用技术在Linux系统中的应用
06-24
文档还提供了完整的服务器和客户端代码示例，展示了如何使用epoll实现高效的高并发通信。此外，文档涵盖了多个模块的设计与实现，如套接字管理、缓冲区管理、事件循环（EventLoop）、多路转接（Poller）、时间轮...
10 Socket 编程：epoll 为什么用红黑树？
我乐了的博客
01-18 1233
总结一下，Socket 既是一种编程模型，或者说是一段程序，同时也是一个文件，一个双向管道文件。你也可以这样理解，Socket API 是在 Socket 文件基础上进行的一层封装，而 Socket 文件是操作系统提供支持网络通信的一种文件格式。在服务端有两种 Socket 文件，每个客户端接入之后会形成一个客户端的 Socket 文件，客户端 Socket 文件的文件描述符会存入服务端 Socket 文件。
为什么IO多路复用epoll方式使用红黑树而不使用hash表
qqqq777_的博客
10-29 418
核心的一共就三个函数嘛！epoll_create（）、epoll_ctl（）、epoll_wait（），当我们在添加fd节点的时候，会传入回调函数，当数据准备完成，会向list中添加节点，也就是当我们timeout超时了之后，会拷贝会list（也就是我们已经确认准备好的fd），这也是epoll相比于select 、poll的亮点部分！首先需要考虑的问题就是hash表到底哪里性能比红黑树高，我认为最大的优势就是查询效率，其他的也许差不多效率，甚至红黑树效率更高，因为hash底层就是链表和红黑树嘛！
面试笔记一
Miriwas
12-05 913
滴滴go语言开发一面(1~16) 滴滴go语言开发二面(17~19) 滴滴go语言开发一面(1~16)： 1.mysql有那些存储引擎? ​  常用的是innodb，还有其它不常用的，比如myisam、memory(把数据存储在内存中，生命周期短，一般是一次性的)、archive（主要用于数归档，压缩比非常高，比较适合用来存储历史数据）之类的。 2.说说innodb和myisam区别? ​   事务:INNODB支持事务，MyISAM不支持事务。 ​   外键:INNODB支持外键，MyISAM不支.
epoll 技术为什么用rbtree而不用hashmap呢？
王尚权 qq:2515162716
11-06 1042
epoll 理解，可以参考这个。
epoll 为什么用红黑树？
m0_50654102的博客
05-15 5597
为什么用红黑树？ 第一个核心诉求，是让线程可以注册自己关心的消息类型。 比如线程对文件描述符 =123 的 Socket 文件读写都感兴趣，会去中间观察者处注册。当 FD=123 的 Socket 发生读写时，中间观察者负责通知线程，这是一个响应式的模型。 第二个核心诉求，是当 FD=123 的 Socket 发生变化（读写等）时，能够快速地判断是哪个线程需要知道这个消息。 所以，中间观察者需要一个快速能插入（注册过程）、查询（通知过程）一个整数的数据结构，这个整数就是 Socket 的文件描述符。综合来看
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epoll 工作原理详解 epoll 是一种高效的 IO 多路复用技术，可以处理数以...其高效性来自于其巧妙的设计和实现，包括 epoll_create、epoll_ctl、epoll_wait 等系统调用，以及内核高速 cache 区和 slab cache 的使用。
哈希表树：哈希表，二叉搜索树，红黑树，epoll，socket，tcp，udp，多进程，共享内存，原子操作，惊群，协议栈
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BST 哈希图（基于二叉搜索树实现） 哈希表+二叉搜索树实现key => value数据存储与修改。 特点：千万级键=>值数据，插入，查询，修改，删除几级实现。 红黑树实现 插入初始初始都为红色 1，代表必须是红色或黑色。 2，根核苷酸必须是黑色。 3，叶节点（NIL）是黑色的。（NIL例程无数据，是空例程） 4，红色代表必须有两个黑色儿子例程。 5，从任一基线出发到其每个叶子节点的路径，黑色核苷酸的数量是替代的。 插入操作 1，情况一：插入例程为根例程，将插入副本修改为黑色。 2，情况二：插入中断的父亲例程为黑色，直接插入即可。 3，情况三：插入N振荡器的叔父（U）都为红色；将父亲（P）和叔父（U）修改为黑色祖父修改为红色，然后进行祖父做递归进行调整。 G(黑) G(红)
链表和红黑树测试代码
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linux内核双向环形链表和红黑树，源码学习，摘录部分代码编译成库，进行测试
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红黑树 - epoll中为什么用红黑树
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epoll为什么用红黑树
epoll为什么用红黑树？
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epoll详解
木牛的博客
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I/O多路复用有很多种实现。在linux上，2.4内核前主要是select和poll，自Linux 2.6内核正式引入epoll以来，epoll已经成为了目前实现高性能网络服务器的必备技术。尽管他们的使用方法不尽相同，但是本质上却没有什么区别。本文将重点探讨将放在EPOLL的实现与使用详解。 高并发的核心解决方案是1个线程处理所有连接的“等待消息准备好”，这一点上epoll和select是无争议的。但select预估错误了一件事，当数十万并发连接存在时，可能每一毫秒只有数百个活跃的连接，同时其余数
从哈希表到红黑树：探讨 epoll 是如何管理事件的？
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epoll 是 Linux 操作系统提供的一种 I/O 事件通知机制，用于高效地管理大量的文件描述符（sockets、文件、设备等）的异步 I/O 操作。它的目的是在高并发的网络应用中提供更好的性能和资源利用率，相较于传统的 I/O 多路复用技术（如 select 和 poll）具有更高的效率。基本概念： epoll 提供了一种非阻塞的 I/O 操作方式，它允许应用程序同时监视多个文件描述符，并在这些描述符上发生事件时通知应用程序。这些事件可以包括可读、可写、错误等情况。
Epoll为什么要用红黑树？Epoll和select的区别？
qq_38356760的博客
06-17 3950
epoll早期用过hashmap（效率高）但是因为占用空间大所以改成了红黑树。
红黑树（rbtree）、以及epoll的实现原理
m0_51551385的博客
04-20 1820
epoll的实现原理，查看此篇博客 先明确： 在红黑树中，叶子节点指的是，没有子节点的节点的两个空节点，或者只有一个子节点的节点的另外一个空儿子，如下图所示： 1、定义 任意一棵红黑树，都要满足下列5个条件： ① 所有节点，要么是红色，要么是黑色 ② 根节点是黑色 ③ 所有叶子节点都是黑色（这其实算是一条定义，不过这5条描述的本来就是定义😂） 本条换个说法：从任意叶子节点到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点 ④ 每个红色结点的两个子节点都是黑色 ⑤ 从根到任意一个叶子节点的路径中，包含的黑色.
pipe + epoll 怎么实现
最新发布
11-19
<think> 首先，用户的问题是关于“pipe和epoll的实现方法”，基于系统指令和提供的引用，我需要用中文回答，并确保LaTeX语法正确。引用内容包括pipe和epoll的使用示例、原因和总结。 关键点： - **pipe（管道）**：用于进程间通信（IPC），创建两个文件描述符：读端（pipeFd[0]）和写端（pipeFd[1]）。数据写入写端，从读端读取。 - **epoll**：用于高效的事件通知机制，特别在Linux中处理大量文件描述符。 - **结合使用的原因**：引用[2]解释，epoll允许一个线程处理多个事件源（如多个管道或其他fd），而不是阻塞在单个read上。这提高了并发性和效率。 回答结构： 1. **介绍pipe和epoll的基本概念**。 2. **详细说明pipe和epoll的实现方法**，包括代码示例。 3. **解释为什么结合使用**，基于引用[2]。 4. **总结注意事项和最佳实践**，基于引用[4]和[5]。 5. **生成相关问题**。 确保： - 行内数学表达式用$...$格式。 - 独立公式用$$...$$格式（但本主题可能不涉及复杂数学）。 - 回答结构清晰。 - 末尾添加引用标识。 回答大纲： 1. **引言**：简述pipe和epoll的作用。 2. **pipe的实现方法**： - 创建管道：int pipe(int pipefd[2]); - 读写操作：write(pipefd[1]), read(pipefd[0]) 3. **epoll的实现方法**： - 创建epoll实例：epoll_create() - 注册事件：epoll_ctl() with EPOLL_CTL_ADD - 等待事件：epoll_wait() 4. **结合使用的方法**： - 示例代码：将管道读端注册到epoll，当数据可读时处理。 - 解释事件处理循环。 5. **为什么结合使用**：避免阻塞，处理多事件源。 6. **总结**：注意事项（如关闭管道的处理）。 7. **相关问题**：生成2-3个相关问题。 代码示例：参考引用中的代码，用中文解释。 引用标识：在相关段落末尾添加[^1], [^2]等。 最终输出： - 用户可见层：回答内容。 - 相关问题：以“§§相关问题§§”开头。 </think> ### Pipe与Epoll的实现方法 在Linux系统中，pipe（管道）和epoll（事件轮询）常用于实现高效的进程间通信（IPC）和事件驱动编程。以下是详细的实现方法，基于引用内容进行说明。代码示例使用C++语言，并遵循系统级指令中的LaTeX格式要求。 #### 1. **Pipe的实现方法** Pipe是一种匿名管道，用于单向数据传输。核心步骤包括： - **创建管道**：调用`pipe()`系统调用，返回两个文件描述符：`pipeFd[0]`（读端）和`pipeFd[1]`（写端）。数学上，管道容量可建模为缓冲区大小$B$，满足$B > 0$[^1]。 - **读写操作**： - 写入数据：使用`write(pipeFd[1], buffer, size)`，其中`buffer`是数据缓冲区。 - 读取数据：使用`read(pipeFd[0], buffer, size)`。默认情况下，`read`会阻塞，直到有数据可用。 示例代码： ```cpp #include <unistd.h> int main() { int pipeFd[2]; char buffer[10]; int result = pipe(pipeFd); // 创建管道 if (result == -1) { // 错误处理 } write(pipeFd[1], "Hello", 6); // 向写端写入数据 read(pipeFd[0], buffer, 6); // 从读端读取数据 close(pipeFd[0]); // 关闭读端 close(pipeFd[1]); // 关闭写端 return 0; } ``` #### 2. **Epoll的实现方法** Epoll用于监控多个文件描述符的事件，提高I/O效率。核心函数包括： - **创建epoll实例**：`epoll_create()`返回一个epoll文件描述符。 - **注册事件**：使用`epoll_ctl()`注册需要监控的fd和事件类型（如可读事件$EPOLLIN$）。 - **等待事件**：`epoll_wait()`阻塞等待事件发生，返回就绪事件列表。 事件类型定义：$events$可以是$EPOLLIN$（可读）、$EPOLLOUT$（可写）或$EPOLLET$（边缘触发）等[^3]。 示例代码： ```cpp #include <sys/epoll.h> #define MAX_EVENTS 10 int main() { int epollFd = epoll_create(1024); // 创建epoll实例 struct epoll_event ev, events[MAX_EVENTS]; // 注册管道读端到epoll ev.events = EPOLLIN; // 监听可读事件 ev.data.fd = pipeFd[0]; // 关联管道读端 epoll_ctl(epollFd, EPOLL_CTL_ADD, pipeFd[0], &ev); // 添加事件 int numEvents = epoll_wait(epollFd, events, MAX_EVENTS, 1000); // 等待事件，超时1秒 for (int i = 0; i < numEvents; i++) { if (events[i].events & EPOLLIN) { read(events[i].data.fd, buffer, sizeof(buffer)); // 处理可读事件 } } close(epollFd); return 0; } ``` #### 3. **Pipe与Epoll结合使用的方法** Pipe本身支持阻塞式读取，但结合epoll可实现非阻塞、多事件处理： - **原因**：单独使用pipe时，`read`会阻塞线程。epoll允许一个线程监控多个fd（如多个管道或socket），当任一fd就绪时触发事件，避免线程闲置。数学上，这优化了并发性能，减少上下文切换开销[^2][^5]。 - **实现步骤**： 1. 创建管道和epoll实例。 2. 将管道读端注册到epoll，监听$EPOLLIN$事件。 3. 在事件循环中，使用`epoll_wait`检测就绪事件。 4. 当管道有数据时，epoll返回事件，触发读取操作。 完整示例（结合pipe和epoll）： ```cpp #include <unistd.h> #include <sys/epoll.h> int main() { int pipeFd[2]; pipe(pipeFd); // 创建管道 int epollFd = epoll_create(1024); // 创建epoll struct epoll_event ev; ev.events = EPOLLIN; // 监听可读 ev.data.fd = pipeFd[0]; epoll_ctl(epollFd, EPOLL_CTL_ADD, pipeFd[0], &ev); // 注册管道读端 write(pipeFd[1], "Data", 5); // 模拟写入数据 struct epoll_event events[1]; int count = epoll_wait(epollFd, events, 1, 1000); // 等待事件 if (count > 0 && (events[0].events & EPOLLIN)) { char buf[10]; read(events[0].data.fd, buf, sizeof(buf)); // 非阻塞读取 } close(pipeFd[0]); close(pipeFd[1]); close(epollFd); return 0; } ``` #### 4. **注意事项** - **管道关闭处理**：当pipe关闭时，epoll会返回事件，但数据长度为0，可用于检测关闭[^4]。 - **边缘触发（EPOLLET）**：使用此模式时，需确保读取所有可用数据，避免事件丢失。 - **性能优化**：epoll减少轮询开销，适用于高并发场景。缓冲区管理是关键，例如，当缓冲区空时$read$返回$-1$（errno=EAGAIN）[^5]。 - **错误处理**：所有系统调用需检查返回值，处理错误（如管道创建失败）。 通过结合pipe和epoll，开发者能构建高效的事件驱动程序。例如，在多线程环境中，一个线程可通过epoll管理多个管道事件，提升资源利用率[^2][^5]。
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