select、poll、epoll

本文详细探讨了select、poll、epoll等I/O多路复用技术的原理与实现,对比了它们之间的优缺点,特别是epoll如何通过红黑树和链表优化大并发场景下的socket处理。

select,poll,epoll本质上都是同步I/O,因为他们都需要在读写事件就绪后自己负责进行读写,也就是说这个读写过程是阻塞的(可能通过while循环来检测内核将数据准备的怎么样了, 而不是属于内核的一种通知用户态机制),仍然需要read、write去读写数据, 只是因为, mmap实现的零拷贝, 而导致的调用深度不同。 当一个异步过程调用发出后,调用者不能立刻得到结果。实际处理这个调用的部件在完成后,通过状态、通知和回调来通知调用者。而异步I/O则无需自己负责进行读写,异步I/O的实现会负责把数据从内核拷贝到用户空间。
select的几大缺点:

(1)每次调用select,都需要把fd集合从用户态拷贝到内核态,这个开销在fd很多时会很大。

(2)同时每次调用select都需要在内核遍历传递进来的所有fd,这个开销在fd很多时也很大。

(3)select支持的文件描述符数量太小了,默认是1024。
poll实现

poll的实现和select非常相似,只是描述fd集合的方式不同,poll使用pollfd结构而不是select的fd_set结构,其他的都差不多。

epoll原理概述

调用epoll_create时,做了以下事情:

内核帮我们在epoll文件系统里建了个file结点;
在内核cache里建了个红黑树用于存储以后epoll_ctl传来的socket;
建立一个list链表,用于存储准备就绪的事件。

调用epoll_ctl时,做了以下事情:
把socket放到epoll文件系统里file对象对应的红黑树上;
给内核中断处理程序注册一个回调函数,告诉内核,如果这个句柄的中断到了,就把它放到准备就绪list链表里。

调用epoll_wait时,做了以下事情:
观察list链表里有没有数据。有数据就返回,没有数据就sleep,等到timeout时间到后即使链表没数据也返回。而且,通常情况下即使我们要监控百万计的句柄,大多一次也只返回很少量的准备就绪句柄而已,所以,epoll_wait仅需要从内核态copy少量的句柄到用户态而已。

即:

一颗红黑树,一张准备就绪句柄链表,少量的内核cache,解决了大并发下的socket处理问题。

执行epoll_create时,创建了红黑树和就绪链表;
执行epoll_ctl时,如果增加socket句柄,则检查在红黑树中是否存在,存在立即返回,不存在则添加到树干上,然后向内核注册回调函数,用于当中断事件来临时向准备就绪链表中插入数据;
执行epoll_wait时立刻返回准备就绪链表里的数据即可。

总结:

(1)select,poll实现需要自己不断轮询所有fd集合,直到设备就绪,期间可能要睡眠和唤醒多次交替。而epoll其实也需要调用epoll_wait不断轮询就绪链表,期间也可能多次睡眠和唤醒交替,但是它是设备就绪时,调用回调函数,把就绪fd放入就绪链表中,并唤醒在epoll_wait中进入睡眠的进程。虽然都要睡眠和交替,但是select和poll在“醒着”的时候要遍历整个fd集合,而epoll在“醒着”的时候只要判断一下就绪链表是否为空就行了,这节省了大量的CPU时间。这就是回调机制带来的性能提升。

(2)select,poll每次调用都要把fd集合从用户态往内核态拷贝一次,并且要把current往设备等待队列中挂一次,而epoll只要一次拷贝,而且把current往等待队列上挂也只挂一次(在epoll_wait的开始,注意这里的等待队列并不是设备等待队列,只是一个epoll内部定义的等待队列)。这也能节省不少的开销。

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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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