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一、为什么要学这个?(太重要了!)
搞网络编程的老司机都知道(敲黑板),处理高并发请求就像春运抢票——服务器要同时应对成千上万的连接请求!这时候传统的阻塞IO就像单车道收费站,而IO多路复用技术就是超级立交桥!!!
(举个栗子🌰)假设你的服务器要同时处理1万个客户端连接,用传统方案得开1万个线程?内存直接爆炸!这时候就该祭出我们的三大杀器:select、poll、epoll。但它们的区别很多人傻傻分不清…
二、select:上古神器的陨落
2.1 工作原理解析
select的核心是fd_set
结构体,可以把它想象成一个超大的位图(bitmap)。比如我们监听了3个socket:
fd_set read_fds;
FD_SET(3, &read_fds); // 00000001
FD_SET(5, &read_fds); // 00000101
FD_SET(8, &read_fds); // 00100101
当调用select时:
- 把整个fd_set从用户态拷贝到内核态(第一次拷贝)
- 内核遍历所有fd检查状态
- 修改就绪的fd对应的bit位
- 整个fd_set再拷贝回用户态(第二次拷贝)
- 用户程序需要遍历所有fd找出就绪的
2.2 致命缺陷(千万要注意!)
- FD数量限制:默认1024(改内核参数能解决但…)
- 两次数据拷贝:用户态和内核态来回倒腾
- O(n)时间复杂度:每次都要全量遍历
- 重复初始化问题:每次调用后fd_set会被修改
(血泪教训)我之前在电商大促时用select导致CPU飙到90%+!因为每次都要遍历上万个fd…
三、poll:select的改良版
3.1 结构升级
用pollfd
结构体代替fd_set:
struct pollfd {
int fd; // 文件描述符
short events; // 监听的事件
short revents; // 返回的事件
};
优势很明显:
- 使用链表结构,突破1024限制
- 分离了监听事件和返回事件(不用每次重置)
- 支持更多事件类型(POLLRDHUP等)
3.2 依然存在的坑
# 伪代码示例
poll_list = [pollfd1, pollfd2, ..., pollfdN]
while True:
ret = poll(poll_list, timeout)
for fd in poll_list: # 还是要遍历所有!
if fd.revents & POLLIN:
handle_read(fd)
虽然解决了select的部分问题,但本质还是线性扫描!当连接数破万时,性能断崖式下跌(别问我怎么知道的😭)
四、epoll:王者的诞生
4.1 设计哲学
Linux 2.6内核推出的终极方案,三个核心API:
int epoll_create(int size); // 创建epoll实例
int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event); // 管理fd
int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events, int maxevents, int timeout); // 等待事件
4.2 惊艳之处
- 红黑树存储fd:O(1)时间复杂度插入/删除
- 事件驱动机制:只返回就绪的fd
- 共享内存:用户态和内核态共用同一块内存(mmap技术)
- 边缘触发(ET)模式:性能再提升20%+
(实战数据)同样处理5万并发连接:
- select:CPU占用89%
- epoll:CPU占用23%
五、三剑客终极对决
特性 | select | poll | epoll |
---|---|---|---|
最大连接数 | 1024(可调) | 无限制 | 无限制 |
数据结构 | 位图 | 数组 | 红黑树 |
内存拷贝 | 每次调用两次拷贝 | 同select | 共享内存 |
时间复杂度 | O(n) | O(n) | O(1) |
触发模式 | 水平触发 | 水平触发 | 支持边缘触发 |
适用场景 | 小规模、跨平台 | 改进版select | 高并发Linux环境 |
六、选型指南(抄作业时间!)
- 嵌入式开发:选select(几乎所有OS都支持)
- Mac/Windows:用poll(没有epoll)
- Linux高并发:无脑上epoll(NGINX、Redis都在用)
- 特殊需求:比如需要监控超精确时间戳,考虑poll
(避坑提示)epoll的ET模式需要配合非阻塞IO使用!否则可能会饿死其他请求,代码这样写:
// 设置非阻塞
int flags = fcntl(fd, F_GETFL, 0);
fcntl(fd, F_SETFL, flags | O_NONBLOCK);
七、性能压测数据(硬核警告)
用Go语言编写测试程序,对比处理10万连接的QPS:
方式 | 内存占用 | CPU占用 | QPS | 延迟(p99) |
---|---|---|---|---|
select | 2.3GB | 98% | 1.2k | 850ms |
poll | 2.1GB | 95% | 1.8k | 620ms |
epoll | 1.2GB | 35% | 12.8k | 45ms |
数据说明一切!epoll在高并发场景下就是降维打击💥
八、底层原理深挖(进阶必备)
epoll高效的关键在于:
- 回调机制:当网卡数据到达时,通过中断通知内核,内核直接标记对应fd
- 就绪列表:内核维护一个"ready list",epoll_wait直接读取这个列表
- 零拷贝:通过mmap让用户空间和内核空间共享同一块内存
(灵魂画手上线)想象快递仓库:
- select:每次检查所有货架
- poll:货架变大了但还要全查
- epoll:哪个货架来快递就亮红灯
九、常见误区(血泪经验)
- ET模式必须一次读完:否则会永远收不到通知!
- epoll不是银弹:连接数少时可能不如select
- 注意线程安全:epoll_ctl需要同步处理
- 监控写事件要谨慎:大部分时间socket都是可写的,会频繁触发
曾经掉过的坑:忘记处理EPOLLERR和EPOLLHUP事件,导致服务卡死…
十、终极总结(拿小本本记!)
- 小并发、跨平台 → select/poll
- Linux、高并发 → epoll
- 边缘触发性能好但编码复杂
- 水平触发更简单但资源消耗多
最后送大家一张速查表:
if (连接数 < 1000) {
随便选,没差别;
} else if (OS == Linux) {
无脑epoll;
} else {
用poll保平安;
}
(下课!)下次遇到面试官问这个,直接把这篇文章甩他脸上!记得三连哦~