【UNP_socket编程】I/O复用函数:select与poll

本文详细介绍了I/O复用的概念及其在多任务处理中的应用,深入解析了select和poll函数的工作原理,包括函数原型、返回值、参数说明及错误处理,帮助读者掌握高效I/O操作技巧。

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1.I/O复用简介

I/O复用指定是进程需要具备一种告知内核的能力:使得内核发现进程指定的一个或多个I/O条件就绪(即输入或输出已经准备好被读取,或者描述符已经能承载更多的输出),它就通知进程。这个能力是通过select和poll函数来支持的。

I/O复用典型的应用场景:

  • 当客户处理多个描述符(通常为交互式输入与网络套接字)时
  • 当一个客户同时处理多个套接字
  • 如果一个TCP服务器既要处理监听套接字,又要处理已连接套接字
  • 如果一个服务器既要处理TCP,又要处理UDP
  • 如果一个服务器要处理多个服务或者多个协议
2.I/O模型
  • 阻塞式
  • 非阻塞式
  • I/O复用
  • 信号驱动
  • 异步I/O
3.select函数的使用
3.1函数原型
	#include<sys/select.h>
	int select(int nfds, fd_set *restrict readfds,fd_set *restrict writefds, fd_set *restrict errorfds,
           struct timeval *restrict timeout);
3.2 返回值
  • 负值:select错误
  • 正值:某些文件可读写或出错 0:等待超时,没有可读写或错误的文件
3.3传入参数
  • int n:是一个整数值,是指集合中所有文件描述符的范围,即所有文件描述符的最大值加1,不能错!在Windows中这个参数的值无所谓,可以设置不正确。
  • fd_set*readfds是指向fd_set结构的指针,这个集合中应该包括文件描述符,我们是要监视这些文件描述符的读变化的,即我们关心是否可以从这些文件中读取数据了,如果这个集合中有一个文件可读,select就会返回一个大于0的值,表示有文件可读,如果没有可读的文件,则根据timeout参数再判断是否超时,若超出timeout的时间,select返回0,若发生错误返回负值。可以传入NULL值,表示不关心任何文件的读变化。
  • fd_set*writefds是指向fd_set结构的指针,这个集合中应该包括文件描述符,我们是要监视这些文件描述符的写变化的,即我们关心是否可以向这些文件中写入数据了,如果这个集合中有一个文件可写,select就会返回一个大于0的值,表示有文件可写,如果没有可写的文件,则根据timeout参数再判断是否超时,若超出timeout的时间,select返回0,若发生错误返回负值。可以传入NULL值,表示不关心任何文件的写变化。
  • fd_set *errorfds同上面两个参数的意图,用来监视文件错误异常。
  • struct timeval *timeout是select的超时时间,这个参数至关重要,它可以使select处于三种状态,第一,若将NULL以形参传入,即不传入时间结构,就是将select置于阻塞状态,一定等到监视文件描述符集合中某个文件描述符发生变化为止;第二,若将时间值设为0秒0毫秒,就变成一个纯粹的非阻塞函数,不管文件描述符是否有变化,都立刻返回继续执行,文件无变化返回0,有变化返回一个正值;第三,timeout的值大于0,这就是等待的超时时间,即select在timeout时间内阻塞,超时时间之内有事件到来就返回了,否则在超时后不管怎样一定返回,返回值同上述。如果参数timeout设为NULL则表示select()没有timeout。
3.4如何设置传入参数fd_set

	#include<sys/select.h>
	
	fd_set allFd;//定义fd_set变量
	
	FD_CLR(inr fd,fd_set* set);//用来清除描述词组set中相关fd的位
	
	FD_ISSET(int fd,fd_set *set);//用来测试描述词组set中相关fd的位是否为真
	
	FD_SET(int fd,fd_set*set);//用来设置描述词组set中相关fd的位
	
	FD_ZERO(fd_set *set);//用来清除描述词组set的全部位
3.5select使用
  • 创建fd_set类型的变量。
  • 利用FD_ZERO清除变量set的全部位
  • 利用FD_SET设置想要检测的描述符
  • 阻塞于select
  • select返回后,根据其返回值判断有几个描述符应该处理,然后利用FD_ISSET测试哪些描述符需要处理,并做相应的处理
  • 如果上一步处理完后,不在需要检测此描述符,则利用FD_CLR清除该描述符
  • 返回第三步
3.6错误代码

执行成功则返回文件描述词状态已改变的个数,如果返回0代表在描述词状态改变前已超过timeout时间,当有错误发生时则返回-1,错误原因存于errno,此时参数readfds,writefds,exceptfds和timeout的值变成不可预测。

EBADF 文件描述词为无效的或该文件已关闭

EINTR 此调用被信号所中断

EINVAL 参数n为负值。

ENOMEM 核心内存不足

4.poll函数的使用

poll提供的功能与select类似,不过在处理流设备时,它能够提供额外的信息。

4.1函数原型
	#include <sys/poll.h>

	int poll(struct pollfd fd[], nfds_t nfds, int timeout);
4.2参数说明
  • 第一个参数:一个结构数组,struct pollfd结构如下:
  struct pollfd{
	  int fd;              //文件描述符
	  short events;    //请求的事件
	  short revents;   //返回的事件
  };

events和revents是通过对代表各种事件的标志进行逻辑或运算构建而成的。events包括要监视的事件,poll用已经发生的事件填充revents。poll函数通过在revents中设置标志肌肤POLLHUP、POLLERR和POLLNVAL来反映相关条件的存在。不需要在events中对于这些标志符相关的比特位进行设置。如果fd小于0, 则events字段被忽略,而revents被置为0.标准中没有说明如何处理文件结束。文件结束可以通过revents的标识符POLLHUN或返回0字节的常规读操作来传达。即使POLLIN或POLLRDNORM指出还有数据要读,POLLHUP也可能会被设置。因此,应该在错误检验之前处理正常的读操作。

poll函数的事件标志符值

常量说明
POLLIN普通或优先级带数据可读
POLLRDNORM普通数据可读
POLLRDBAND优先级带数据可读
POLLPRI高优先级数据可读
POLLOUT普通数据可写
POLLWRNORM普通数据可写
POLLWRBAND优先级带数据可写
POLLERR发生错误
POLLHUP发生挂起
POLLNVAL描述字不是一个打开的文件

注意:后三个只能作为描述字的返回结果存储在revents中,而不能作为测试条件用于events中。

  • 第二个参数nfds:要监视的描述符的数目。
  • 最后一个参数timeout:是一个用毫秒表示的时间,是指定poll在返回前没有接收事件时应该等待的时间。如果 它的值为-1,poll就永远都不会超时。如果整数值为32个比特,那么最大的超时周期大约是30分钟。
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法创新点。1.1研究背景意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展实践应用。1.3研究方法创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBootVue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及前端的交互机制。2.3SpringBootVue的整合应用探讨SpringBootVue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测预测维护、交通流量预测智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新迭代模型,以适应数据分布的变化。
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