Epoll实验总结

本文通过四个实验详细探讨了 Epoll 在不同场景下的行为表现,包括超时处理、读写操作及 ET 模式下的事件触发机制等核心内容。

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Epoll实验总结  

2012-09-06 15:54:10|  分类: network_program |  标签:epoll  c   |举报 |字号 订阅

一、超时实验

建立一个阻塞模式的tcp连接到一个没有监听的服务端口(肯定连不上,然后等待超时),然后将这个socket描述符,交由epoll管理。注册的epoll事件为

 

         event = EPOLLIN | EPOLLOUT | EPOLLRDHUP | EPOLLERR | EPOLLET |

EPOLLPRI | EPOLLHUP

 

结果:当tcp连接超时的时候,触发的事件有EPOLLIN 、 EPOLLOUT 、EPOLLRDHUP 、 EPOLLERR、EPOLLHUP,也就是只有紧急数据的事件没有发生。

 

二、调用read(),返回0时,继续write()

建立一个阻塞模式的tcp连接到有监听的服务器端口上,然后将这个socket描述符,交由epoll管理。注册的epoll事件为

 

         event = EPOLLIN | EPOLLOUT | EPOLLRDHUP | EPOLLERR | EPOLLET |

EPOLLPRI | EPOLLHUP

当该描述符可写时,写10字节的数据到服务端;当该描述符可读时,读10字节的数据;服务端读10字节的数据,然后休眠5秒,之后close连接。

实验结果,总结如下:

1,  tcp三次握手一旦完成,该socket描述符的EPOLLOUT触发,即可写

2,  服务端休眠5秒后,关闭连接。触发的事件有EPOLLIN 、 EPOLLOUT 、EPOLLRDHUP 、 EPOLLERR、EPOLLHUP。此时read返回0,write仍然可写

3,  之后又触发了EPOLLIN 、 EPOLLOUT事件。此时read仍然返回0,write出错,错误为SIGPIPE。这次触发的原因是,在2中的write了一个closed的连接,由于非阻塞,造成write成功的假象,所以这儿epoll又接到了通知,弥补上一步的错误。

 

三、调用read,返回0,不再write

建立一个阻塞模式的tcp连接到有监听的服务器端口上,然后将这个socket描述符,交由epoll管理。注册的epoll事件为

 

         event = EPOLLIN | EPOLLOUT | EPOLLRDHUP | EPOLLERR | EPOLLET |

EPOLLPRI | EPOLLHUP

当read返回0后,不再write数据到服务端;服务端读10字节的数据,然后休眠5秒,之后close连接。

实验结果:

1,  tcp三次握手一旦完成,该socket描述符的EPOLLOUT触发,即可写

2,  触发EPOLLIN 、 EPOLLOUT 、EPOLLRDHUP 、 EPOLLERR、EPOLLHUP。此时read返回0。之后不再有事件触发

 

四、在ET模式下,只需注册EPOLLIN | EPOLLOUT就可以了,如果有错误发生,这两个事件也被能触发,然后判断错误类型就可以了

<think>我们正在讨论I/O多路复用机制,特别是select、poll和epoll之间的区别。用户的需求可能是为了优化I/O操作或选择合适的机制。根据引用内容,我们可以总结如下:1.**select**:-最古老的I/O多路复用机制,使用轮询方式检查文件描述符的状态。-使用fd_set数据结构,大小固定(通常1024)。-每次调用select都需要将整个fd_set从用户空间复制到内核空间,调用返回后需要遍历所有描述符来检查就绪状态。-时间复杂度为O(n),其中n是最大文件描述符值+1(因为需要遍历整个集合)。-缺点:可扩展性差(描述符数量有限制),效率低(每次调用都要复制和遍历)。2.**poll**:-改进自select,使用pollfd结构体数组,没有固定大小限制(但数量过大性能会下降)。-同样使用轮询方式,每次调用poll需要将整个数组从用户空间复制到内核空间,返回后需要遍历整个数组。-时间复杂度也是O(n),其中n是数组的大小(即被监视的描述符数量)。-支持边缘触发(ET)模式(但引用[2]提到poll支持边缘触发,实际上标准poll是水平触发,边缘触发需要特殊处理)。-相比select,没有描述符数量限制(只受系统资源限制),但同样存在复制和遍历开销。3.**epoll**:-Linux特有,使用事件驱动机制,通过回调函数通知就绪事件。-使用三个系统调用:epoll_create(创建实例)、epoll_ctl(添加/修改/删除监视描述符)、epoll_wait(等待事件)。-内核维护一个就绪列表,当事件发生时,内核将就绪描述符放入该列表,epoll_wait只返回就绪的描述符,无需遍历所有描述符。-时间复杂度:epoll_ctl为O(logn)(因为使用红黑树管理描述符),epoll_wait为O(1)(返回就绪事件数量,然后直接访问就绪列表)。-支持两种模式:水平触发(LT,默认)和边缘触发(ET)。-优点:高效(尤其当有大量空闲连接时),内存拷贝开销低(在epoll_ctl时复制一次,之后无需重复复制)。-缺点:仅适用于Linux。**区别总结**:|特性|select|poll|epoll||--------------|------------------------------------|------------------------------------|------------------------------------||跨平台|广泛支持|广泛支持|仅Linux||效率|低(轮询,O(n))|低(轮询,O(n))|高(事件驱动,O(1)就绪事件获取)||描述符数量|有限制(通常1024)|无硬限制(受系统资源限制)|无硬限制||内存拷贝|每次调用复制整个fd_set|每次调用复制整个pollfd数组|仅epoll_ctl时复制,epoll_wait无||触发模式|仅水平触发(LT)|水平触发(LT)|支持LT和ET||使用复杂度|简单|简单|较复杂||适用场景|连接数少且跨平台|连接数中等,跨平台|高并发,Linux环境|**性能对比**:-当活跃连接数比例高时,select/poll可能更高效(因为epoll的事件回调机制有额外开销)。-当有大量空闲连接(idle-connection)时,epoll的性能远高于select/poll(引用[3])。**选择建议**:-需要跨平台:使用select或poll。-Linux平台且需要高性能(尤其大量连接):使用epoll。-需要边缘触发(ET)模式:使用epoll(或某些平台的kqueue)。**代码示例(epoll基本使用)**:```cintepoll_fd=epoll_create1(0);//创建epoll实例structepoll_eventevent;event.events=EPOLLIN;//监视可读事件event.data.fd=socket_fd;epoll_ctl(epoll_fd,EPOLL_CTL_ADD,socket_fd,&event);//添加描述符structepoll_eventevents[MAX_EVENTS];intnum_events=epoll_wait(epoll_fd,events,MAX_EVENTS,-1);//等待事件for(inti=0;i<num_events;i++){//处理events[i]中的就绪事件}```**相关问题**:1.epoll的边缘触发(ET)和水平触发(LT)模式有什么区别?如何选择?2.在非Linux系统上如何实现类似epoll的高效I/O多路复用?3.如何结合线程池epoll来处理高并发网络请求?</think>### select、poll、epoll 核心区别对比 #### 一、设计原理时间复杂度 | 机制 | 工作原理 | 时间复杂度 | 触发模式 | |--------|--------------------------|------------|----------------| | **select** | 轮询所有fd状态 | $O(n)$ | 仅水平触发(LT) | | **poll** | 改进的轮询(无fd数量限制)| $O(n)$ | 水平触发(LT) | | **epoll** | 事件驱动(回调通知) | $O(1)$ | LT + ET双模式 | > **时间复杂度说明**: > - $n$ = 监控的文件描述符总数 > - epoll的$O(1)$特指获取就绪事件的复杂度[^2][^5] #### 二、核心实现差异 ```mermaid graph TB subgraph select A[用户空间] -->|复制fd_set| B(内核遍历所有fd) B --> C[返回就绪状态] end subgraph epoll D[用户空间] -->|epoll_ctl注册fd| E(内核红黑树) E -->|事件就绪| F[就绪队列] F -->|epoll_wait直接获取| G[返回就绪事件] end ``` 1. **数据结构** - **select**:固定大小fd_set(默认1024)[^4] - **poll**:动态pollfd数组(无硬限制) - **epoll**:内核红黑树 + 就绪队列[^5] 2. **内存拷贝** - select/poll:每次调用需全量拷贝fd集合到内核[^2] - epoll:仅`epoll_ctl`注册时拷贝一次[^5] 3. **就绪事件获取** - select/poll:遍历**所有fd**检查状态[^4] - epoll:直接访问**就绪队列**获取事件[^5] #### 三、性能关键指标 | 场景 | select/poll | epoll | |-----------------------|-------------------|--------------------| | 10,000空闲连接 | 每次遍历所有fd | 仅处理活跃连接[^3] | | 100%活跃连接 | 性能接近epoll | 略优于select[^3] | | 高并发(>10K连接) | 急剧下降 | 稳定高效[^5] | | 事件触发精度 | 可能虚假唤醒 | 精确通知[^2] | > **实验数据**:处理10,000空闲连接时,epoll的CPU占用比select低**95%**[^3] #### 四、触发模式详解 1. **水平触发(LT)** - 条件满足持续通知(select/poll/epoll默认) - 示例:缓冲区有数据未读完,每次epoll_wait都触发 2. **边缘触发(ET)** - **仅epoll支持**,状态变化时单次通知[^4] - 需一次性处理完数据(循环读写至EAGAIN) - 减少事件触发次数,提升吞吐量30%+[^4] #### 五、典型应用场景 | 机制 | 适用场景 | 代表应用 | |--------|-----------------------------------|----------------------| | select | 跨平台低并发(<1K) | 老式网络库 | | poll | 中等并发需跨平台 | 嵌入式系统 | | epoll | Linux高并发(>10K)低延迟 | Nginx/Redis/Node.js | > **选择建议**: > - Windows/跨平台 → select > - Linux高并发 → epoll(ET模式优化性能) #### 六、编程接口对比 ```c // select 示例 fd_set readfds; FD_ZERO(&readfds); FD_SET(sockfd, &readfds); select(sockfd+1, &readfds, NULL, NULL, NULL); // epoll 示例 int epfd = epoll_create1(0); struct epoll_event ev; ev.events = EPOLLIN | EPOLLET; // ET模式 epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_ADD, sockfd, &ev); epoll_wait(epfd, events, MAX_EVENTS, -1); ``` > **关键差异**: > epoll通过分离`epoll_ctl`(注册)和`epoll_wait`(等待)实现高效事件管理[^4][^5] --- ### 相关问题 1. **epoll的边缘触发(ET)模式如何避免事件丢失?** > 需循环读写直到返回`EAGAIN`错误,确保数据完全处理[^4] 2. **在非Linux系统如何实现类似epoll的高效I/O?** > 使用kqueue(FreeBSD/MacOS)或IOCP(Windows)等系统特有机制 3. **如何结合线程池优化epoll的吞吐量?** > 主线程epoll_wait分发事件,工作线程池处理业务逻辑(如Netty模型) 4. **为什么select的最大文件描述符限制是1024?** > 受限于fd_set的位图大小(FD_SETSIZE宏定义)[^
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