Linux下select, poll和epoll IO模型的详解

select的特点:

1. 最大并发数限制,因为一个进程所打开的 FD (文件描述符)是有限制的,由 FD_SETSIZE 设置,默认值是 1024/2048 ,因此 Select 模型的最大并发数就被相应限制了。自己改改这个 FD_SETSIZE ?想法虽好,可是先看看下面吧 …

2. 效率问题, select 每次调用都会线性扫描全部的 FD 集合,这样效率就会呈现线性下降,把 FD_SETSIZE 改大的后果就是,大家都慢慢来,什么?都超时了。

3. 内核 / 用户空间 内存拷贝问题,如何让内核把 FD 消息通知给用户空间呢?在这个问题上 select 采取了内存拷贝方法。

总结为:1.连接数受限  2.查找配对速度慢 3.数据由内核拷贝到用户态

epoll的优点:
1.支持一个进程打开大数目的socket描述符(FD)
       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2048。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。

2.IO效率不随FD数目增加而线性下降
       传统的select/poll另一个致命弱点就是当你拥有一个很大的socket集合,不过由于网络延时,任一时间只有部分的socket是"活跃"的,但是select/poll每次调用都会线性扫描全部的集合,导致效率呈现线性下降。但是epoll不存在这个问题,它只会对"活跃"的socket进行操作---这是因为在内核实现中epoll是根据每个fd上面的callback函数实现的。那么,只有"活跃"的socket才会主动的去调用 callback函数,其他idle状态socket则不会,在这点上,epoll实现了一个"伪"AIO,因为这时候推动力在os内核。在一些 benchmark中,如果所有的socket基本上都是活跃的---比如一个高速LAN环境,epoll并不比select/poll有什么效率,相反,如果过多使用epoll_ctl,效率相比还有稍微的下降。但是一旦使用idle connections模拟WAN环境,epoll的效率就远在select/poll之上了。

3.使用mmap加速内核与用户空间的消息传递。
       这点实际上涉及到epoll的具体实现了。无论是select,poll还是epoll都需要内核把FD消息通知给用户空间,如何避免不必要的内存拷贝就很重要,在这点上,epoll是通过内核于用户空间mmap同一块内存实现的。而如果你想我一样从2.5内核就关注epoll的话,一定不会忘记手工 mmap这一步的。

4.内核微调
       这一点其实不算epoll的优点了,而是整个linux平台的优点。也许你可以怀疑linux平台,但是你无法回避linux平台赋予你微调内核的能力。比如,内核TCP/IP协议栈使用内存池管理sk_buff结构,那么可以在运行时期动态调整这个内存pool(skb_head_pool)的大小--- 通过echo XXXX>/proc/sys/net/core/hot_list_length完成。再比如listen函数的第2个参数(TCP完成3次握手的数据包队列长度),也可以根据你平台内存大小动态调整。更甚至在一个数据包面数目巨大但同时每个数据包本身大小却很小的特殊系统上尝试最新的NAPI网卡驱动架构。

epoll的LT和ET的区别:

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差别也是非常大的

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:只要有数据没有被获取,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。


内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计优化提供理论依据技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向技术趋势,如AI增强毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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