linux处理大批量句柄的epoll技术

Epoll是Linux中处理大批量句柄的一种高效技术,它克服了select的并发连接限制和效率问题。Epoll没有明确的最大并发连接限制,其效率与活跃连接数有关,且使用共享内存减少内存拷贝。主要函数包括epoll_create()用于生成Epoll描述符,epoll_ctl()用于注册、修改或删除事件,以及epoll_wait()用于等待并处理I/O事件。
支持一个进程打开大数目的socket描述符
select 最不能忍受的是一个进程所打开的FD是有一定限制的,由FD_SETSIZE设置,默认值是1024。对于那些需要支持的上万连接数目的IM服务器来说显然太少了。这时候你一是可以选择修改这个宏然后重新编译内核,不过资料也同时指出这样会带来网络效率的下降,二是可以选择多进程的解决方案(传统的Apache方案),不过虽然linux上面创建进程的代价比较小,但仍旧是不可忽视的,加上进程间 数据同步远比不上线程间同步的高效,所以也不是一种完美的方案。不过 epoll则没有这个限制,它所支持的FD上限是最大可以打开文件的数目,这个数字一般远大于2048,举个例子,在1GB内存的机器上大约是10万左右,具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看,一般来说这个数目和 系统内存关系很大。
 

【 Epoll的好处】

来看看Epoll的改进之处吧,其实把select的缺点反过来那就是Epoll的优点了。

3.1. Epoll没有最大并发连接的限制,上限是最大可以打开文件的数目,这个数字一般远大于2048, 一般来说这个数目和系统内存关系很大,具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看。

3.2. 效率提升,Epoll最大的优点就在于它只管你“活跃”的连接,而跟连接总数无关,因此在实际的网络环境中,Epoll的效率就会远远高于select和poll。

3.3. 内存拷贝,Epoll在这点上使用了“共享内存”,这个内存拷贝也省略了。

 

【如何使用epoll】

intepoll_create(int size);

生成一个Epoll专用的文件描述符,其实是申请一个内核空间,用来存放你想关注的socket fd上是否发生以及发生了什么事件。size就是你在这个Epoll fd上能关注的最大socket fd数,大小自定,只要内存足够。

intepoll_ctl(int epfd,intop, int fd, structepoll_event *event);

控制某个Epoll文件描述符上的事件:注册、修改、删除。其中参数epfd是epoll_create()创建Epoll专用的文件描述符。相对于select模型中的FD_SET和FD_CLR宏。

intepoll_wait(int epfd,structepoll_event * events,int maxevents,int timeout);

等待I/O事件的发生;参数说明:

epfd:由epoll_create() 生成的Epoll专用的文件描述符;

epoll_event:用于回传代处理事件的数组;

maxevents:每次能处理的事件数;

timeout:等待I/O事件发生的超时值;

返回发生事件数。

相对于select模型中的select函数。

 

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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