epoll底层实现过程，为什么epoll时间复杂度是O(1)

最新推荐文章于 2025-04-01 21:35:29 发布
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文章标签： epoll c++ linux 后端 网络
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1.epoll底层数据结构：双向链表和红黑树

每个epollfd在内核中有一个对应的eventpoll结构对象.其中关键的成员是一个就绪队列readylist(eventpoll:rdllist)，和一棵红黑树(eventpoll:rbr).就绪列表应是一种能够快速插入和删除的数据结构。双向链表就是这样一种数据结构，epoll使用双向链表来实现就绪队列。
就绪列表用来存储已经发生注册事件的文件描述符的集合，红黑树存储所监控的文件描述符的节点数据，为监听的所有文件描述符提供一个快速增删查的索引。

2.epoll的底层实现过程

首先看这三个函数:

1 int epoll_create(int size);
2 int epoll_ctl(int epfd,
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深入理解 epoll
去哪儿网技术沙龙
03-17 636
1 简介 Epoll 是个很老的知识点，是后端工程师的经典必修课。这种知识具备的特点就是研究的人多，所以研究的趋势就会越来越深。当然分享的人也多，由于分享者水平参差不齐，也产生的大量错误理解。 今天我再次分享 epoll，肯定不会列个表格，对比一下差异，那就太无聊了。我将从线程阻塞的原理，中断优化，网卡处理数据过程出发，深入的介绍 epoll 背后的原理，最后还会 diss 一些流行的观点。相信无论你是否已经熟悉 epoll，本文都会对你有价值。 2 引言 正文开始前，先问大家几个问题。 1、epoll 性
【Linux | IO多路复用】epoll的底层原理详解
qq_42037383的博客
10-26 1507
epoll是一种高效的 I/O 多路复用机制，广泛用于 Linux 系统中，用于处理大量并发的文件描述符。它比传统的select和poll方法具有更好的性能，特别是在处理大量并发连接时。
epoll 底层如何做到 O（1）（通俗理解）
rouse2617的博客
10-05 505
新页面 epoll     - 通俗的理解：          有个小区，一开始小区里的人寄快递都是叫快递员上门取件，或者是去快递店里寄，前者有点费快递员的人力，后者可以有浪费顾客的时间，后来快递公司想到了一个方法， 在小区里建立了一个无人快递收件柜子（蜂巢），顾客把想寄的东西都放在那个柜子了，快递人员到一定的时间带个大袋子，把要寄送的东西带走，这样就省去快递员挨家挨户的收快递，提高了效率          小区里的人就是 那些文件io，柜子里的装的东西就是 有事件响应的io，这样就不用挨个去遍历
select、poll、epoll的区别
m0_68224121的博客
04-01 1285
select 单个进程所能打开的最大连接数由FD_SETSIZE宏定义，其大小是32个整数大小（在32位的机器上，大小就是3232，同理64位机器上FD_SETSIZE为3264），当然我们可以对进行修改，然后重新编译内核，但是性能会受到影响，这需要进一步的测试。（1024）poll 本质上和select没有区别，但是他没有最大连接数的限制，原因是它是基于链表来存储的。epoll 虽然连接数有上限，但是很大，受内存以及系统资源限制。
如果这篇文章说不清epoll的本质，那就过来掐死我吧！ （1）
阿Sir问道
05-21 289
如果这篇文章说不清epoll的本质，那就过来掐死我吧！ （1） 罗培羽https://zhuanlan.zhihu.com/p/63179839 著有《Unity3D网络游戏实战》 从事服务端开发，少不了要接触网络编程。epoll作为linux下高性能网络服务器的必备技术至关重要，nginx、redis、skynet和大部分游戏服务器都使用到这一多路复用技术。 文/罗培羽 因为epol...
时间复杂度 举例理解
weixin_39740597的博客
11-03 342
在Redis中，我们常说在内存中的操作用的是hash表，时间复杂度是O(1),那么这个O(1)是怎么意思？ 感性理解： O(1) 就是无论算法中的变量怎么变化，算法所耗费的时间总是固定的。比如说hash表，查找元素。 O(n) 就是该算法所耗费的时间是随着变量正比相关的，当变量越大的时候，所耗费的时间就越大。比如说一层for循环。 O(n2) 就是该算法所耗费的时间是随着变量n2相关的，当变量越大的时候，所耗费的时间就越大。比如说两层for循环。 参考文章： 时间复杂度：O(1)、O..
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11-25 441
同步和阻塞 同步：发送方发送请求后，需要收到响应后才能接着发送下一步请求； 阻塞；通常针对网络套接字socket，调用结果返回前，当前线程一直挂起等待； 同步针对调用方，阻塞针对接受方； 同步非阻塞：发送方发出请求后一直等待，接受方处理请求时立即返回，不用等待执行结果； 异步阻塞：发送方发出请求后马上返回，接受方处理请求期间一直等待，直到返回执行结果； nginx工作进程采用了异步非阻
epoll底层.zip
05-14
这种数据结构使得添加、删除和查找操作的时间复杂度都接近O(1)，提高了性能。 ### 5. epoll的优势 - **高效性**: 使用LT和ET模式，避免了无效的轮询检查。 - **线程安全**: 可以在多线程环境下安全地添加和删除...
select、poll、epoll 底层探讨
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08-19 458
select 概述 将监听的文件描述符分为三组，每一组监听不同的需要进行的IO操作（读、写、异常）。当select返回时，无差别轮询所有流，找出能读出数据，或者写入数据的流，每组文件描述符会被select过滤，只留下可以进行对应IO操作的文件描述符。 有数量限制：受单个进程能打开的文件描述符数量受 FD_SIZE(默认1024) 限制，修改这个宏需要重新编译内核。 也看到有另一种说法如下（说法来源于《网络编程实战》C10K问题章节）： 使用 ulimit -n 查看单个进程能打开的文件描述符数量（默认
Redis IO多路复用技术及epoll实现原理
泷泷养的乔小胖
09-17 5054
10、Redis IO多路复用技术以及epoll实现原理 Redis是一个单线程的但性能是非常好的内存数据库，主要用来作为缓存系统。Redis采用网络IO多路复用技术来保证在多连接的时候，系统吞吐量高。 10.1 为什么Redis要使用IO多路复用 首先，Redis是跑在单线程中的，所有的操作都是顺序线性执行的，但是由于读写操作等待用户输入或者输出都是阻塞的，所以...
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后端面试之epoll底层原理深究，理解底层数据结构、协议栈与epoll的回调时机
Unix C学习之IO多路复用之epoll
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(一)epoll， select， poll区别 图片来自select、poll和epoll的总结对比 select它仅仅知道了，有I/O事件发生了，却并不知道是哪那几个流（可能有一个，多个，甚至全部），我们只能无差别轮询所有流，找出能读出数据，或者写入数据的流，对他们进行操作。所以select具有O(n)的无差别轮询复杂度，同时处理的流越多，无差别轮询时间就越长。 poll本质上和se...
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Woosual的博客
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epoll底层数据结构
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05-07
<think>好的，我现在需要详细回答用户关于epoll底层数据结构实现的问题。用户已经提供了一些引用资料，我需要结合这些资料，并确保回答结构清晰，符合用户的要求。 首先，我需要回忆epoll的基本概念。epoll是Linux中用于高效处理大量文件描述符的I/O多路复用机制，相比select和poll有更好的性能。用户特别关注底层数据结构的实现，所以需要重点讲解epoll使用的数据结构，如eventpoll、epitem等。 根据引用[1]和[2]，epoll主要依赖两个核心结构体：eventpoll和epitem。eventpoll是epoll实例的核心结构，包含等待队列、就绪列表和红黑树。红黑树用于存储所有被监控的文件描述符，而就绪列表则存放已经就绪的事件。需要解释这些结构体的组成部分，比如红黑树的作用，就绪列表如何管理，等待队列的用途。 引用[3]提到了epoll的使用方法，包括epoll_create、epoll_ctl和epoll_wait。虽然用户的问题是数据结构，但可能需要简要提到这些系统调用如何与数据结构交互。例如，epoll_ctl添加fd时，会创建epitem并插入红黑树。 引用[4]详细说明了epoll_event结构体和事件类型，如EPOLLIN、EPOLLOUT等。这些事件类型在数据结构中的存储位置可能在epitem的event成员中。需要说明当事件发生时，内核如何将这些事件关联到对应的epitem，并将其加入就绪列表。 引用[5]概述了Epoll的优势，但用户的问题更关注数据结构，因此这部分可能用不上，但可以稍微提及Epoll高效的原因，如红黑树的O(log n)查找时间，就绪列表的O(1)事件获取等。 接下来，我需要组织回答的结构。首先介绍eventpoll结构体，解释其三个主要成员：红黑树、就绪列表和等待队列。然后详细说明epitem的结构，每个成员的作用，如rbn用于红黑树节点，rdlink用于就绪列表，sockfd对应监控的文件描述符，event保存关注的事件等。 需要结合引用中的代码片段，如引用[1]中的epitem定义和引用[2]中的eventpoll定义，确保语法正确，使用中文术语。同时，按照用户的格式要求，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但这个问题可能涉及较少数学公式，更多是数据结构解释，所以可能需要调整。 另外，用户要求生成相关问题，所以最后需要列出几个相关问题，例如epoll的工作流程、与select的区别、边缘触发模式等。 需要确保回答正确无误，比如红黑树的作用是高效管理大量的文件描述符，插入、删除、查找都是O(log n)时间复杂度。就绪列表是双向链表，当事件发生时，对应的epitem会被加入这个列表，epoll_wait只需遍历这个列表即可，无需遍历所有fd，从而提升效率。 还要注意引用标识的正确添加，比如在提到eventpoll结构体时，引用[2]中的定义，在epitem结构时引用[1]中的定义，在事件类型时引用[4]。 最后检查是否符合所有用户指令，包括使用正确的中文、LaTeX格式、引用标识和相关问题。确保没有使用任何Markdown格式，代码块用三个反引号包裹，并标明语言。</think>epoll的底层实现依赖于两个核心数据结构$eventpoll$和$epitem$，通过红黑树与双向链表实现高效事件管理。以下是具体实现原理分析： ### 一、核心数据结构解析 1. **eventpoll结构体**（定义在fs/eventpoll.c） 是epoll实例的核心容器，包含三个关键成员： - `wq`：等待队列，用于实现阻塞/唤醒机制（如epoll_wait的阻塞等待）[^2] - `rbr`：红黑树根节点，存储所有监控的文件描述符对应的$epitem$，实现$O(\log n)$时间复杂度的增删改查[^1][^2] - `rdllist`：就绪事件双向链表，存放所有触发事件的$epitem$，epoll_wait直接遍历该链表获取就绪事件[^2] 2. **epitem结构体** 表示单个被监控的文件描述符，包含： ```c struct epitem { RB_ENTRY(epitem) rbn; // 红黑树节点 LIST_ENTRY(epitem) rdlink;// 就绪链表节点 int sockfd; // 监控的文件描述符 struct epoll_event event; // 关注的事件类型（如EPOLLIN/EPOLLOUT）[^4] }; ``` - `rbn`实现红黑树组织，确保快速查找 - `rdlink`实现就绪事件链表，避免全量遍历[^1] ### 二、工作流程与数据结构交互 1. **epoll_create** 创建$eventpoll$对象，初始化空红黑树和就绪链表[^3] 2. **epoll_ctl** - 添加fd时创建$epitem$并插入红黑树 - 修改/删除时通过红黑树快速定位目标$epitem$[^1] 3. **epoll_wait** 直接遍历$rdllist$链表获取就绪事件，时间复杂度$O(1)$ 通过回调机制将触发事件的$epitem$加入链表（如socket接收数据时触发EPOLLIN）[^2] ### 三、性能优势的数学表达 设监控$n$个文件描述符，其中有$k$个就绪： - 红黑树操作时间复杂度：$O(\log n)$ - 事件通知时间复杂度：$O(k)$ - 总时间复杂度：$O(\log n + k)$ 相比select/poll的$O(n)$线性扫描，性能优势显著[^5] ```c // 典型epoll使用代码结构[^3] int epfd = epoll_create1(0); struct epoll_event ev; ev.events = EPOLLIN; ev.data.fd = sockfd; epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_ADD, sockfd, &ev); ```
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