Linux的epoll模型

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本文汇集了多个技术博客的链接，涵盖了不同领域的技术文章，方便读者快速访问并获取所需的技术资料。

记录几个博文地址：

http://www.cnblogs.com/jankie/archive/2011/05/19/2050881.html

http://blog.chinaunix.net/uid-23842323-id-2656592.html

http://blog.youkuaiyun.com/sparkliang/article/details/4770655

http://blog.youkuaiyun.com/21aspnet/article/details/2627662

http://www.360doc.com/content/13/0731/10/13336430_303745154.shtml


Linux epoll模型详解及源码分析
我心依旧，明月长歌
06-03 2万+
一、epoll简介 epoll是当前在Linux下开发大规模并发网络程序的热门选择，epoll在Linux2.6内核中正式引入，和select相似，都是IO多路复用（IO multiplexing）技术。 按照man手册的说法，epoll是为处理大批量句柄而做了改进的poll。 Linux下有以下几个经典的服务器模型： 1、PPC模型和TPC模型 PPC（Process Per Co...
linux网络编程：深入理解epoll模型
2401_86353562的博客
07-17 1184
有的朋友可能对select也不是很了解啊，我这里稍微科普一下：网络连接，服务器也是通过文件描述符来管理这些连接上来的客户端，既然是供连接的服务器，那就免不了要接收来自客户端的消息。那么多台客户端，消息那么的多，要是漏了一条两条重要消息，那也不要用TCP了，那怎么办？前辈们就是有办法，轮询，轮询每个客户端文件描述符，查看他们是否带着消息，如果带着，那就处理一下；如果没带着，那就一边等着去。这就是select，轮询，颇有点领导下基层的那种感觉哈。
Linux epoll模型
2401_86940371的博客
10-12 894
该程序一个简单的聊天室程序，用Linux C++写的，服务器主要是用epoll模型实现，支持高并发，我测试在有10000个客户端连接服务器的时候，server处理时间不到1秒，当然客户端只是与服务器连接之后，接受服务器的欢迎消息而已，并没有做其他的通信。LT(level triggered)：水平触发，缺省方式，同时支持block和no-block socket，在这种做法中，内核告诉我们一个文件描述符是否被就绪了，如果就绪了，你就可以对这个就绪的fd进行IO操作。程序共包含2个头文件和3个cpp文件。
Linux epoll模型详解
王安的博客
06-15 537
参考：https://blog.youkuaiyun.com/zhaobryant/article/details/80557262
Linux网络编程之epoll模型
weixin_44923692的博客
06-16 625
I/O 多路复用使得程序能同时监听多个文件描述符，能够提高程序的性能， Linux 下实现 I/O 多路复用的系统调用主要有 select、 poll 和 epoll。其中，select有最大文件描述符个数1024，虽然可以通过更改系统配置文件进行更改，但是一般不建议修改系统配置文件，因为这样会影响所有的用户。而且使用select模型需要反复从用户区转到内核区，当fd很大时开销也会很大。poll原理和select差不多，其优点是突破了1024文件描述符的限制，但是编写的代码不能移值，因此，linux上很少使
linux epoll 模型
一璐有你的专栏
01-18 679
1.定义 epoll是Linux内核为处理大批句柄而作改进的poll，是Linux下多路复用IO接口select/poll的增强版本，它能显著的减少程序在大量并发连接中只有少量活跃的情况下的系统CPU利用率。因为它会复用文件描述符集合来传递结果而不是迫使开发者每次等待事件之前都必须重新准备要被侦听的文件描述符集合，另一个原因就是获取事件的时候，它无须遍历整个被侦听的描述符集，只要遍历那些被内核I
Linux网络——深入理解 epoll
m0_75186846的博客
08-04 1473
定义一个包含多个成员的结构体，并定义一个该结构体类型的变量。
linux epoll模型
huhuhaha008的专栏
12-10 528
linux epoll模型   Linux I/O多路复用技术在比较多的TCP网络服务器中有使用，即比较多的用到select函数。Linux 2.6内核中有提高网络I/O性能的新方法，即epoll 。 1、为什么select落后    首先，在Linux内核中，select所用到的FD_SET是有限的，即内核中有个参数__FD_SETSIZE定义了每个FD_SET的句柄个
深入剖析Linux epoll模型：从LT/ET模式到EPOLLONESHOT的实战指南
AlgoCraft
06-21 1295
本文深入解析Linux epoll机制的三种工作模式：水平触发(LT)、边缘触发(ET)和单次触发(EPOLLONESHOT)。LT模式持续通知就绪事件，编程简单但效率较低；ET模式仅在状态变化时触发，性能更高但需配合非阻塞I/O；EPOLLONESHOT确保事件只被一个线程处理，是构建多线程安全网络服务的关键。文章通过代码示例和性能对比，详细说明各模式的适用场景，并给出生产环境最佳实践，包括错误处理、性能优化和多线程架构设计。最后指出epoll仍是高并发主流解决方案。
linux epoll 模型详解
你那么爱笑，家里人知道吗？
09-04 797
在 linux 的网络编程中，很长的时间都在使用 select 来做事件触发。在 linux 新的内核中，有了一种替换它的机制，就是 epoll 。 相比于 select ， epoll 最大的好处在于它不会随着监听 fd 数目的增长而降低效率。因为在内核中的 select 实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的 fd 数目越多，自然耗时越多。并且，在 linux/posix_types.h 头文
Linux epoll模型详解.xmind
06-15
linux epoll 概念、优缺点、io复用 、脑图、Linux下的服务器模型：
高端大气上档气的banner生成工具和图案集合，python脚本
12-09
效果预览： https://pan.quark.cn/s/b30e3f5e57c7 [TOC] code_banner 一个有追求的程序员总是希望自己的项目有一个高端大气上档气的banner，但是每次开发项目都去设计banner无疑有点浪费时间。 因此，这个项目总结一些程序员常用banner生成方法，以及一些著名的banner图案，方便在使用的时候可以信手拈来。 源码地址：https://.com/HeLiangHIT/code_banner 文字banner生成 网页版 打开网页： http://www.network-science.de/ascii/ 输入文字比如，选择字体比如graffiti，点击do it! 等待几秒。 输出内容后拷贝： 本地安装 网页版有时候太慢了，该工具开源，可以下载到本地编译安装。 依次执行如下命令安装工具： 该工具已解压到目录 ./figlet/ 下，可以直接在里面编译安装。 之后可以执行 生成对应的banner如下 更多控制参数查看帮助： 其中字体可以到 http://www.figlet.org/examples.html 选择，然后到 http://www.figlet.org/fontdb.cgi 下载后用于生成对应风格的banner文字。 项目font目录下是我觉得还不错的一些字体。 指定字体生成banner的方法： 这里整理一些比较合适的字体： block.flf, bulbhead.flf, computer.flf, alligator.flf, doh.flf, isometric1.flf, isometric2.flf, isometric3.flf, isometric4.flf, larry3d.flf,...
野生蓝莓产量预测数据集-readme.md
12-09
野生蓝莓产量预测数据集-readme.md
一个拿来即用的docker镜像大礼包，直接构建docker镜像环境(docker、dockerfile、k8s、helm、shell and so on )，Linux运维工具及脚本，K8S构建，各种
12-09
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4dcb2845d5d 说明 使用七牛，加速java和tomcat下载， 已推送到官方 交流QQ群 如梦技术：
极简的mqtt服务器，是否方便部署和使用
12-09
极简的mqtt服务器，是否方便部署和使用；
【遥感与地理信息】基于Sentinel-2影像的NDVI时序分析：城市植被覆盖变化监测方法实现
12-09
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine平台对巴基斯坦拉合尔地区进行长时间序列的遥感影像分析。通过加载全球行政边界数据集并筛选出拉合尔地区的地理范围作为研究区域（AOI），随后加载2016年至2025年间的Sentinel-2地表反射率影像集合，结合云掩膜处理（基于SCL波段）去除云影响，并按年份合成中值影像。在此基础上，计算各年度归一化植被指数（NDVI），用于评估植被覆盖变化情况。文章还展示了真彩色影像与NDVI空间分布图的可视化方法，并进一步通过比较2025年与2016年的NDVI差值，分析十年间植被动态演变趋势。; 适合人群：具备基本遥感知识和Earth Engine操作经验的学生、科研人员或环境监测相关从业人员；熟悉JavaScript语法者更佳； 使用场景及目标：①开展城市绿化变化监测、土地利用分析或生态环境评估；②学习时间序列遥感数据处理流程，掌握云去除、影像合成、NDVI计算与变化检测等关键技术； 阅读建议：建议结合代码逐段运行并观察结果，理解每一步的数据处理逻辑，可尝试调整年份或研究区域以拓展应用范围。
【计算机视觉】基于SVM的图像分类方法：MATLAB实现花卉与动物识别系统设计
12-09
内容概要：本文介绍了如何使用MATLAB实现基于支持向量机（SVM）的图像分类，针对花卉与动物两类图像进行识别。通过提取图像的颜色直方图和灰度共生矩阵（GLCM）纹理特征（如对比度、能量、熵），将高维视觉信息转化为数值特征向量，并进行归一化处理以消除量纲影响。随后采用RBF核函数的SVM模型进行训练与分类，利用7:3划分训练集与测试集，最终评估分类准确率并可视化混淆矩阵，还提供了单张图像的预测示例。完整代码实现涵盖数据加载、特征提取、模型训练、测试评估全流程。; 适合人群：具备基本图像处理与机器学习知识的MATLAB初学者或本科/研究生阶段学生，以及希望动手实践SVM图像分类的技术人员； 使用场景及目标：①学习如何从图像中提取颜色与纹理特征用于分类任务；②掌握SVM在实际图像识别中的应用方法，理解RBF核、参数设置与模型评估流程；③构建简单的二分类图像识别系统并验证效果； 阅读建议：建议读者结合代码逐段运行调试，深入理解特征提取与SVM建模细节，可尝试更换数据集或调整特征参数以进一步提升分类性能。
【智能优化算法】基于MATLAB的蚁群算法在TSP路径规划中的应用：旅行商问题求解与可视化实现
最新发布
12-09
内容概要：本文提供了一个基于MATLAB实现的蚁群算法（ACO）用于求解旅行商问题（TSP）的完整代码与详细说明。通过设定城市坐标、预计算距离矩阵、初始化蚁群算法参数，模拟蚂蚁群体在寻找最短路径过程中的信息素积累与更新机制，最终输出每代最优路径距离及全局最优路径。代码包含核心迭代流程、路径构建策略（轮盘赌选择）、信息素挥发与增强机制，并通过可视化手段展示迭代收敛曲线和最优路径图，帮助理解算法运行过程。; 适合人群：具备基本MATLAB编程能力、对智能优化算法感兴趣的高校学生、科研人员或工程技术人员，尤其适合初学蚁群算法的学习者； 使用场景及目标：①学习和理解蚁群算法的基本原理及其在组合优化问题（如TSP）中的应用；②通过调节参数（如蚂蚁数量、α、β、ρ等）进行实验分析，提升算法调优能力；③作为智能算法课程设计或项目开发的基础模板； 阅读建议：建议结合代码逐段运行并观察输出结果，重点关注距离矩阵计算、概率选择机制和信息素更新部分，配合可视化图形加深对算法收敛性和路径优化过程的理解。
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