Linux Epoll vs Windows IOCP

Linux epoll 与 Windows IOCP比较 前言 epoll 和 IOCP(IO Completion Ports) 分别是 Linux 和 Windows 系统上的高效网络模型。相比其他网络模型,同样是 polling 方式,这两种模型有如下特点: 在系统资源允许下,监控的文件描述符没有上限。 多线程同时监视和修改文件描述符是可行的,少量的线程即可实现支持大量连接的服务端程序。 这两种模型的事件通知会有一定开销。如果应用程序不需要太多的客户端连接,select 和 poll 是更合适的模型。epoll 和 IOCP 的设计目的是应付成千上万的连接 阅读详情

1 Epoll vs. IOCP

Epoll 和 IOCP 都是为高性能网络服务器而设计的高效 I/O 模型;都是基于事件驱动的。事件驱动有个著名的好莱坞原则(“不要打电话给我们,我们会打电话给你”)。

 

不同之处在于:

1. Epoll 用于 Linux 系统;而 IOCP 则是用于 Windows ;(啊,好大的鸡蛋 … )

2. Epoll 是当事件资源满足时发出可处理通知消息;而 IOCP 则是当事件完成时发出完成通知消息。

3. 从应用程序的角度来看, Epoll 本质上来讲是同步非阻塞的,而 IOCP 本质上来讲则是异步操作;这是才二者最大的不同。

就第 3 点来讲,还需要简单说说系统的 IO 模型。

 

2 系统的 IO 模型

系统 IO 可以分成三种模型:阻塞 (blocking) ,同步非阻塞 (non-blocking synchronous) 和异步非阻塞 (non-blocking asynchronous) 。

先举个打印室的例子:

你有个文档需要拿到打印室打印,这时候正巧你的一个同事正在打印一本 800 页的书;

看看这三种模型下你和打印室的反应。

 

1. 阻塞模型

调用者必须阻塞等待操作的完成,如果资源不可用,只能阻塞等待。可见这是一种相当低效的模型。

对应于打印室的例子:你把文档给打印室,打印室不会告诉你,现在前面有个兄弟 800 页呢,你的等半天了。你只能等在那里,直到打印室打完文档后给你;在打那 800 页时你也只能白等着。

 

2. 同步非阻塞

本质上依然是同步的,但是当资源不可用时,调用将会立即返回,并得到通知指示资源部可用;否则可以立即完成。

对应于打印室的例子:你把文档给打印室,打印室马上就会告诉你,忙着呢,现在前面有个兄弟 800 页呢。得到打印室的通知后,随你怎么处理了;如果你去的时候打印机正好空闲,打印室就会立即开始打印,把打印好的文档给你。

 

3. 异步非阻塞

异步肯定不会阻塞啦(有谁听过异步阻塞啊?),异步就是你告诉操作系统说,我要给你什么事情,好了,如果操作立即完成,系统会立即返回给你操作结果;否则就告诉你说执行中,完成了再通知你,你接着干自己的事情去吧,不用等在这里。

当然这个时候系统必须提供一种机制,以期能在完成时让应用程序得到通知。

对应于打印室的例子:你把文档给打印室,如果这时候打印机正好空闲,打印室就会立即开始打印,把打印好的文档给你;否则打印室会对你说,兄弟你忙去吧,文档打印好了马上通知你。

 

从理论上来讲异步肯定是最优的方案了,你把处理扔给操作系统就行了。

GRPC浅析-epoll与IOCP GRPC浅析-epollepoll是什么 epoll是什么 epoll是Linux内核一种I/O事件通知机制,可将大量的文件描述符与事件注册到epoll实例上。内部使用红黑树管理文件描述符与事件。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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% Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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