select 和 epoll的区别总结

目前的网络模型大都是epoll的,因为epoll模型会比select模型性能高很多, 尤其在大连接数的情况下,作为后台开发人员需要理解其中的原因。 
select/epoll的特点
select的特点:select 选择句柄的时候,是遍历所有句柄,也就是说句柄有事件响应时,select需要遍历所有句柄才能获取到哪些句柄有事件通知,因此效率是非常低。但是如果连接很少的情况下, select和epoll相比, 性能上差别不大。 
这里要多说一句,select支持的句柄数是有限制的, 同时只支持1024个,这个是句柄集合限制的,如果超过这个限制,很可能导致溢出,而且非常不容易发现问题, 当然可以通过修改linux的socket内核调整这个参数。 
epoll的特点:epoll对于句柄事件的选择不是遍历的,是内核事件响应的,就是句柄上事件来就马上选择出来,不需要遍历整个句柄链表,因此效率非常高,内核将句柄用红黑树保存的。
对于epoll而言还有ET和LT的区别,LT表示水平触发,ET表示边缘触发,两者在性能以及代码实现上也是有差别的。 
epoll的LT和ET的区别
LT:水平触发,效率会低于ET触发,尤其在大并发,大流量的情况下。但是LT对代码编写要求比较低,不容易出现问题。LT模式服务编写上的表现是:只有数据没有被获取,内核就不断通知你,因此不用担心事件丢失的情况。 
ET:边缘触发,效率非常高,在并发,大流量的情况下,会比LT少很多epoll的系统调用,因此效率高。但是对编程要求高,需要细致的处理每个请求,否则容易发生丢失事件的情况。 
下面举一个列子来说明LT和ET的区别(都是非阻塞模式,阻塞就不说了,效率太低): 
采用LT模式下, 如果accept调用有返回就可以马上建立当前这个连接了,再epoll_wait等待下次通知,和select一样。 
但是对于ET而言,如果accpet调用有返回,除了建立当前这个连接外,不能马上就epoll_wait还需要继续循环accpet,直到返回-1,且errno==EAGAIN,示例代码: 
      if(ev.events & EPOLLIN) 
      { 
          do 
          { 
               struct sockaddr_in stSockAddr; 
               socklen_t iSockAddrSize = sizeof(sockaddr_in); 
                MySocket cs; 
                cs.setOwner(false); 
                //接收连接 
                MySocket s; 
                s.init(fd, false, AF_INET); 
                int iRetCode = s.accept(cs, (struct sockaddr *) &stSockAddr, iSockAddrSize); 
                if (iRetCode > 0) 
                { 
                        ...建立连接 
                } 
                else 
                {     
                    //直到发生EAGAIN才不继续accept 
                    if(errno == EAGAIN) 
                    { 
                            break; 
                    } 
                } 
             }while(true); 
       } 

同样,recv/send等函数, 都需要到errno==EAGAIN 


从本质上讲:与LT相比,ET模型是通过减少系统调用来达到提高并行效率的。

epoll ET详解
ET模型的逻辑:内核的读buffer有内核态主动变化时,内核会通知你, 无需再去mod。写事件是给用户使用的,最开始add之后,内核都不会通知你了,你可以强制写数据(直到EAGAIN或者实际字节数小于 需要写的字节数),当然你可以主动mod OUT,此时如果句柄可以写了(send buffer有空间),内核就通知你。 
这里内核态主动的意思是:内核从网络接收了数据放入了读buffer(会通知用户IN事件,即用户可以recv数据) 
并且这种通知只会通知一次,如果这次处理(recv)没有到刚才说的两种情况(EAGIN或者实际字节数小于 需要读写的字节数),则该事件会被丢弃,直到下次buffer发生变化。 
与LT的差别就在这里体现,LT在这种情况下,事件不会丢弃,而是只要读buffer里面有数据可以让用户读,则不断的通知你。 

另外对于ET而言,当然也不一定非send/recv到前面所述的结束条件才结束,用户可以自己随时控制,即用户可以在自己认为合适的时候去设置IN和OUT事件: 
1 如果用户主动epoll_mod OUT事件,此时只要该句柄可以发送数据(发送buffer不满),则epoll 
_wait就会响应(有时候采用该机制通知epoll_wai醒过来)。 
2 如果用户主动epoll_mod IN事件,只要该句柄还有数据可以读,则epoll_wait会响应。 
这种逻辑在普通的服务里面都不需要,可能在某些特殊的情况需要。 但是请注意,如果每次调用的时候都去epoll mod将显著降低效率,已经吃过几次亏了!

因此采用et写服务框架的时候,最简单的处理就是: 
建立连接的时候epoll_add IN和OUT事件, 后面就不需要管了 
每次read/write的时候,到两种情况下结束: 
1 发生EAGAIN 
2 read/write的实际字节数小于 需要读写的字节数 
对于第二点需要注意两点: 
A:如果是UDP服务,处理就不完全是这样,必须要recv到发生EAGAIN为止,否则就丢失事件了 
因为UDP和TCP不同,是有边界的,每次接收一定是一个完整的UDP包,当然recv的buffer需要至少大于一个UDP包的大小 
随便再说一下,一个UDP包到底应该多大? 
对于internet,由于MTU的限制,UDP包的大小不要超过576个字节,否则容易被分包,对于比较好IDC内网环境,建议也不要超过1472,否则也比较容易分包。 

B 如果发送方发送完数据以后,就close连接,这个时候如果recv到数据是实际字节数小于读写字节数,根据开始所述就认为到EAGIN了从而直接返回,等待下一次事件,这样是有问题的,close事件丢失了! 
因此如果依赖这种关闭逻辑的服务,必须接收数据到EAGIN为止。
### Linux I/O 复用机制:`select`、`poll` `epoll` 的区别比较 #### 一、基本概念 I/O 多路复用是一种允许单个线程同时监视多个文件描述符的技术,以便在任意一个或多个文件描述符变为可读/写时得到通知。Linux 提供了三种主要的 I/O 多路复用机制:`select`、`poll` `epoll`。 --- #### 二、具体特性对比 1. **`select`** - **特点**: - 支持的最大文件描述符数受限于系统常量(通常为 1024)。可以通过重新编译内核调整上限[^3]。 - 每次调用都需要将所有的文件描述符集合从用户空间拷贝到内核空间,并在线性扫描这些文件描述符以判断其是否准备好[^3]。 - 时间复杂度为 O(n),其中 n 表示要监控的文件描述符总数。 - **性能**: - 在少量文件描述符的情况下表现尚可,但在高并发场景下由于需要频繁地复制扫描大量文件描述符,性能下降明显[^3]。 - **典型应用场景**: - 小规模网络应用或者嵌入式设备上的简单通信程序[^3]。 2. **`poll`** - **特点**: - 解决了 `select` 中最大文件描述符数量限制的问题,理论上可以支持无限多的文件描述符。 - 类似于 `select`,仍然存在每次调用都要将所有感兴趣的文件描述符列表传送到内核的空间开销问题[^3]。 - 同样采用轮询方式检测哪些文件描述符已准备就绪,时间复杂度仍为 O(n)[^3]。 - **性能**: - 相较于 `select` 略有改进,但由于底层实现原理相似,在大规模并发情况下依然不够高效[^3]。 - **典型应用场景**: - 较大但非极高的并发环境下的服务器端编程。 3. **`epoll`** - **特点**: - 基于事件驱动模型设计,专门针对高性能需求而优化[^1]。 - 使用红黑树存储注册过的文件描述符及其关联的状态信息;利用双向链表管理活跃的事件队列[^4]。 - 只需一次性的将文件描述符加入到 epoll 实例中即可,后续无需重复传输整个集合至内核层。 - 支持两种触发模式——边缘触发(Edge Triggered, ET)与水平触发(Level Triggered, LT),提供了更大的灵活性[^1]。 - **性能**: - 即使面对海量连接也能维持较高的效率,因为它只会关注那些确实发生了变化的少数几个文件描述符而不是全部检查一遍[^1]。 - 数据结构的设计使得无论是添加还是查询操作都非常迅速,整体时间复杂度接近于 O(1)[^4]。 - **典型应用场景**: - Web 服务、数据库代理等超高并发的服务端架构。 --- #### 三、总结表格 | 属性 | Select | Poll | Epoll | |--------------|---------------------------------|--------------------------------|-------------------------------| | 文件描述符限 | 默认最多 1024 | 无固定限制 | 几乎不受限 | | 效率 | O(n) | O(n) | 接近 O(1) | | 用户态<->内核态交互频率 | 每次都需传递完整集合 | 每次也都需传递完整集合 | 初始化阶段一次性设置 | | 是否支持多种触发模式 | 否 | 否 | 是 | --- #### 四、代码示例 以下是使用 `epoll` 的一段简化版 C++ 示例代码: ```c++ #include <sys/epoll.h> #include <unistd.h> #define MAX_EVENTS 10 int main() { int epoll_fd = epoll_create1(0); if (epoll_fd == -1) { perror("epoll_create1"); return 1; } struct epoll_event event; event.events = EPOLLIN; event.data.fd = STDIN_FILENO; if (epoll_ctl(epoll_fd, EPOLL_CTL_ADD, STDIN_FILENO, &event) == -1) { perror("epoll_ctl: add"); close(epoll_fd); return 1; } struct epoll_event events[MAX_EVENTS]; while (true) { int nfds = epoll_wait(epoll_fd, events, MAX_EVENTS, -1); if (nfds == -1) { perror("epoll_pwait"); break; } for(int i = 0;i < nfds; ++i){ printf("Event on fd %d\n",events[i].data.fd ); } } close(epoll_fd); } ``` --- ###
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