Epoll 相关

IO模型

目前unix存在五种IO模型（这也和上一篇文章： Unix IO 模型 中提到的一致），分别是：

• 阻塞型 IO（blocking I/O）
• 非阻塞性IO（nonblocking I/O）
• IO多路复用（I/O multiplexing）
• 信号驱动IO（signal driven I/O）
• 异步IO（asynchronous I/O）

IO的两个阶段

1. 等待数据准备好
2. 将数据从内核缓冲区复制到用户进程缓冲区

同步，异步的区别

那么究竟什么是同步和异步的区别呢？请重点读一下 原文6.2节中的信号驱动IO和异步IO中的比较。最后总结出来是：

• 同步IO，需要用户进程主动将存放在内核缓冲区中的数据拷贝到用户进程中。
• 异步IO，内核会自动将数据从内核缓冲区拷贝到用户缓冲区，然后再通知用户。

这样，同步和异步的概念就非常明显了。以上的五种IO模型，前面四种都是同步的，只有第五种IO模型才是异步的IO。

阻塞和非阻塞

那么阻塞和非阻塞呢？注意到以上五个模型。阻塞IO，非阻塞IO，只是上面的五个模型中的两个。阻塞，非阻塞，是针对单个进程而言的。

当对多路复用IO进行调用时，比如使用poll。需注意的是，poll是系统调用，当调用poll的时候，其实已经是陷入了内核，是内核线程在跑了。因此对于调用poll的用户进程来讲，此时是阻塞的。

因为poll的底层实现，是去扫描每个文件描述符（fd），而如果要对感兴趣的fd进行扫描，那么只能将每个描述符设置成非阻塞的形式（对于用户进程来讲，设置fd是阻塞还是非阻塞，可以使用系统调用fcntl），这样才有可能进行扫描。如果扫描当中，发现有可读（如果可读是用户感兴趣的）的fd，那么select就在用户进程层面就会返回，并且告知用户进程哪些fd是可读的。

这时候，用户进程仍然需要使用read的系统调用，将fd的数据，从内核缓冲区拷贝到用户进程缓冲区（这也是poll为同步IO的原因）。

那么此时的read是阻塞还是非阻塞呢？这就要看fd的状态了，如果fd被设置成了非阻塞，那么此时的read就是非阻塞的；如果fd被设置成了阻塞，那么此时的read就是阻塞的。

不过程序已经执行到了这时候，不管fd是阻塞还是非阻塞，都没有任何区别，因为之前的poll，就是知道有数据准备好了才返回的，也就是说内核缓冲区已经有了数据，此时进行read，是肯定能够将数据拷贝到用户进程缓冲区的。

但如果换种想法，如果poll是因为超时返回的，而我们又对一个fd（此fd是被poll轮询过的）进行read调用，那么此时是阻塞还是非阻塞，就非常有意义了，对吧！

结论

1. 判断IO是同步还是异步，是看谁主动将数据拷贝到用户进程。
2. select或者poll，epoll，是同步调用，进行此调用的用户进程也处于阻塞状态。
3. javaScript或者nodejs中的读取网络（文件）数据，然后提供回调函数进行处理，是异步IO。

EPOLLOUT事件：
EPOLLOUT事件只有在连接时触发一次，表示可写，其他时候想要触发，那你要先准备好下面条件：
1.某次write，写满了发送缓冲区，返回错误码为EAGAIN。
2.对端读取了一些数据，又重新可写了，此时会触发EPOLLOUT。
简单地说：EPOLLOUT事件只有在不可写到可写的转变时刻，才会触发一次，所以叫边缘触发，这叫法没错的！

其实，如果你真的想强制触发一次，也是有办法的，直接调用epoll_ctl重新设置一下event就可以了，event跟原来的设置一模一样都行（但必须包含EPOLLOUT），关键是重新设置，就会马上触发一次EPOLLOUT事件。

EPOLLIN事件：
边缘模式下，EPOLLIN则只有当对端有数据写入时才会触发，所以触发一次后需要不断读取所有数据直到读完EAGAIN为止。否则剩下的数据只有在下次对端有写入时才能一起取出来了。

水平模式下，EPOLLIN在有数据可读的时候，均会发起通知。见套接字可读的情况，UNP 6.2节

现在明白为什么说epoll必须要求异步socket了吧？如果同步socket，而且要求读完所有数据，那么最终就会在堵死在阻塞里。

1、listen fd，有新连接请求，触发EPOLLIN。
2、对端发送普通数据，触发EPOLLIN。
3、带外数据，只触发EPOLLPRI。
4、对端正常关闭（程序里close()，shell下kill或ctr+c），触发EPOLLIN和EPOLLRDHUP，但是不触发EPOLLERR和EPOLLHUP。
关于这点，以前一直以为会触发EPOLLERR或者EPOLLHUP。
再man epoll_ctl看下后两个事件的说明，这两个应该是本端（server端）出错才触发的。
5、对端异常断开连接（只测了拔网线），没触发任何事件。  

Epoll可是当前在Linux下开发大规模并发网络程序的热门人选，Epoll 在Linux2.6内核中正式引入，和select相似，其实都I/O多路复用技术而已，并没有什么神秘的。

其实在Linux下设计并发网络程序，向来不缺少方法，比如典型的Apache模型（Process Per Connection，简称PPC），TPC（Thread PerConnection）模型，以及select模型和poll模型，那为何还要再引入Epoll这个东东呢？那还是有得说说的…

2. 常用模型的缺点

如果不摆出来其他模型的缺点，怎么能对比出Epoll的优点呢。

2.1 PPC/TPC模型

这两种模型思想类似，就是让每一个到来的连接一边自己做事去，别再来烦我。只是PPC是为它开了一个进程，而TPC开了一个线程。可是别烦我是有代价的，它要时间和空间啊，连接多了之后，那么多的进程/线程切换，这开销就上来了；因此这类模型能接受的最大连接数都不会高，一般在几百个左右。

2.2 select模型

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。

2.3 poll模型

基本上效率和select是相同的，select缺点的2和3它都没有改掉。

3. Epoll的提升

把其他模型逐个批判了一下，再来看看Epoll的改进之处吧，其实把select的缺点反过来那就是Epoll的优点了。

3.1. Epoll没有最大并发连接的限制，上限是最大可以打开文件的数目，这个数字一般远大于2048, 一般来说这个数目和系统内存关系很大，具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看。

3.2. 效率提升，Epoll最大的优点就在于它只管你“活跃”的连接，而跟连接总数无关，因此在实际的网络环境中，Epoll的效率就会远远高于select和poll。

3.3. 内存拷贝，Epoll在这点上使用了“共享内存”，这个内存拷贝也省略了。

 

4. Epoll为什么高效

Epoll的高效和其数据结构的设计是密不可分的，这个下面就会提到。

首先回忆一下select模型，当有I/O事件到来时，select通知应用程序有事件到了快去处理，而应用程序必须轮询所有的FD集合，测试每个FD是否有事件发生，并处理事件；代码像下面这样：

int res = select(maxfd+1, &readfds, NULL, NULL, 120);

if(res > 0)

{

    for(int i = 0; i < MAX_CONNECTION; i++)

    {

        if(FD_ISSET(allConnection[i],&readfds))

        {

            handleEvent(allConnection[i]);

        }

    }

}

// if(res == 0) handle timeout, res < 0 handle error

 

Epoll不仅会告诉应用程序有I/0事件到来，还会告诉应用程序相关的信息，这些信息是应用程序填充的，因此根据这些信息应用程序就能直接定位到事件，而不必遍历整个FD集合。

intres = epoll_wait(epfd, events, 20, 120);

for(int i = 0; i < res;i++)

{

    handleEvent(events[n]);

}

5. Epoll关键数据结构

前面提到Epoll速度快和其数据结构密不可分，其关键数据结构就是：

structepoll_event {

    __uint32_t events;      // Epoll events

    epoll_data_t data;      // User datavariable

};

typedef union epoll_data {

    void *ptr;

   int fd;

    __uint32_t u32;

    __uint64_t u64;

} epoll_data_t;

可见epoll_data是一个union结构体,借助于它应用程序可以保存很多类型的信息:fd、指针等等。有了它，应用程序就可以直接定位目标了。

6. 使用Epoll

既然Epoll相比select这么好，那么用起来如何呢？会不会很繁琐啊…先看看下面的三个函数吧，就知道Epoll的易用了。

 

intepoll_create(int size);

生成一个Epoll专用的文件描述符，其实是申请一个内核空间，用来存放你想关注的socket fd上是否发生以及发生了什么事件。size就是你在这个Epoll fd上能关注的最大socket fd数，大小自定，只要内存足够。

intepoll_ctl(int epfd, intop, int fd, structepoll_event *event);

控制某个Epoll文件描述符上的事件：注册、修改、删除。其中参数epfd是epoll_create()创建Epoll专用的文件描述符。相对于select模型中的FD_SET和FD_CLR宏。

intepoll_wait(int epfd,structepoll_event * events,int maxevents,int timeout);

等待I/O事件的发生；参数说明：

epfd:由epoll_create() 生成的Epoll专用的文件描述符；

epoll_event:用于回传代处理事件的数组；

maxevents:每次能处理的事件数；

timeout:等待I/O事件发生的超时值；

返回发生事件数。

相对于select模型中的select函数。

近日又继续学习了一下EPOLL的工作模式，这会基本上搞清楚了，因而撰写了此篇文档进行描述。先来一段网上的介绍文档：

EPOLL事件分发系统可以运转在两种模式下：Edge Triggered (ET)、Level Triggered (LT)。
LT是缺省的工作方式，并且同时支持block和no-block socket；在这种做法中，内核告诉你一个文件描述符是否就绪了，然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果你不作任何操作，内核还是会继续通知你的，所以，这种模式编程出错误可能性要小一点。传统的select/poll都是这种模型的代表。
ET是高速工作方式，只支持no-block socket。在这种模式下，当描述符从未就绪变为就绪时，内核通过epoll告诉你。然后它会假设你知道文件描述符已经就绪，并且不会再为那个文件描述 符发送更多的就绪通知，直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了。但是请注意，如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就 绪)，内核不会发送更多的通知。
后面才是我想说的内容，既然ET模式是高速模式，那我们进行服务器开发是一定要使用的了，可是查遍文档，也没有找到ET模式的设置方法，到底如何设置和使 用呢？通过反复测试，终于搞明白“EPOLLET”就是ET模式的设置了，也许是我太笨所以才迷惑这么久了，以下就是将TCP套接字hSocket和 epoll关联起来的代码：
struct epoll_event struEvent;
struEvent.events = EPOLLIN | EPOLLOUT | EPOLLET;
struEvent.data.fd = hSocket;
    epoll_ctl(m_hEpoll, EPOLL_CTL_ADD, hSocket, &struEvent);
如果将监听套接字m_hListenSocket和epoll关联起来，则代码如下:
struct epoll_event struEvent;
struEvent.events = EPOLLIN | EPOLLET;
struEvent.data.fd = m_hListenSocket;
    epoll_ctl(m_hEpoll, EPOLL_CTL_ADD, m_hListenSocket, &struEvent);
如果想使用LT模式，直接把事件的赋值修改为以下即可，也许这就是缺省的意义吧。
struEvent.events = EPOLLIN | EPOLLOUT; //用户TCP套接字
struEvent.events = EPOLLIN;     //监听TCP套接字

不过，通过我的测试确定，这两种模式的性能差距还是非常大的，最大可以达到10倍。100个连接的压力测试，其他环境都相同，LT模式CPU消耗99%、ET模式15%。

从man手册中，得到ET和LT的具体描述如下

EPOLL事件有两种模型：
Edge Triggered (ET)
Level Triggered (LT)

假如有这样一个例子：
1. 我们已经把一个用来从管道中读取数据的文件句柄(RFD)添加到epoll描述符
2. 这个时候从管道的另一端被写入了2KB的数据
3. 调用epoll_wait(2)，并且它会返回RFD，说明它已经准备好读取操作
4. 然后我们读取了1KB的数据
5. 调用epoll_wait(2)......

Edge Triggered 工作模式：
如果我们在第1步将RFD添加到epoll描述符的时候使用了EPOLLET标志，那么在第5步调用epoll_wait(2)之后将有可能会挂起，因为剩余的数据还存在于文件的输入缓冲区内，而且数据发出端还在等待一个针对已经发出数据的反馈信息。只有在监视的文件句柄上发生了某个事件的时候 ET 工作模式才会汇报事件。因此在第5步的时候，调用者可能会放弃等待仍在存在于文件输入缓冲区内的剩余数据。在上面的例子中，会有一个事件产生在RFD句柄上，因为在第2步执行了一个写操作，然后，事件将会在第3步被销毁。因为第4步的读取操作没有读空文件输入缓冲区内的数据，因此我们在第5步调用 epoll_wait(2)完成后，是否挂起是不确定的。epoll工作在ET模式的时候，必须使用非阻塞套接口，以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。最好以下面的方式调用ET模式的epoll接口，在后面会介绍避免可能的缺陷。
   i    基于非阻塞文件句柄
   ii   只有当read(2)或者write(2)返回EAGAIN时才需要挂起，等待。但这并不是说每次read()时都需要循环读，直到读到产生一个EAGAIN才认为此次事件处理完成，当read()返回的读到的数据长度小于请求的数据长度时，就可以确定此时缓冲中已没有数据了，也就可以认为此事读事件已处理完成。

Level Triggered 工作模式
相反的，以LT方式调用epoll接口的时候，它就相当于一个速度比较快的poll(2)，并且无论后面的数据是否被使用，因此他们具有同样的职能。因为即使使用ET模式的epoll，在收到多个chunk的数据的时候仍然会产生多个事件。调用者可以设定EPOLLONESHOT标志，在 epoll_wait(2)收到事件后epoll会与事件关联的文件句柄从epoll描述符中禁止掉。因此当EPOLLONESHOT设定后，使用带有 EPOLL_CTL_MOD标志的epoll_ctl(2)处理文件句柄就成为调用者必须作的事情。


然后详细解释ET, LT:

LT(level triggered)是缺省的工作方式，并且同时支持block和no-block socket.在这种做法中，内核告诉你一个文件描述符是否就绪了，然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果你不作任何操作，内核还是会继续通知你的，所以，这种模式编程出错误可能性要小一点。传统的select/poll都是这种模型的代表．

ET(edge-triggered)是高速工作方式，只支持no-block socket。在这种模式下，当描述符从未就绪变为就绪时，内核通过epoll告诉你。然后它会假设你知道文件描述符已经就绪，并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知，直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了(比如，你在发送，接收或者接收请求，或者发送接收的数据少于一定量时导致了一个EWOULDBLOCK 错误）。但是请注意，如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就绪)，内核不会发送更多的通知(only once),不过在TCP协议中，ET模式的加速效用仍需要更多的benchmark确认（这句话不理解）。

在许多测试中我们会看到如果没有大量的idle -connection或者dead-connection，epoll的效率并不会比select/poll高很多，但是当我们遇到大量的idle- connection(例如WAN环境中存在大量的慢速连接)，就会发现epoll的效率大大高于select/poll。（未测试）



另外，当使用epoll的ET模型来工作时，当产生了一个EPOLLIN事件后，
读数据的时候需要考虑的是当recv()返回的大小如果等于请求的大小，那么很有可能是缓冲区还有数据未读完，也意味着该次事件还没有处理完，所以还需要再次读取：
while(rs)
{
  buflen = recv(activeevents[i].data.fd, buf, sizeof(buf), 0);
  if(buflen < 0)
  {
    // 由于是非阻塞的模式,所以当errno为EAGAIN时,表示当前缓冲区已无数据可读
    // 在这里就当作是该次事件已处理处.
    if(errno == EAGAIN)
     break;
    else
     return;
   }
   else if(buflen == 0)
   {
     // 这里表示对端的socket已正常关闭.
   }
   if(buflen == sizeof(buf)
     rs = 1;   // 需要再次读取
   else
     rs = 0;
}


还有，假如发送端流量大于接收端的流量(意思是epoll所在的程序读比转发的socket要快),由于是非阻塞的socket,那么send()函数虽然返回,但实际缓冲区的数据并未真正发给接收端,这样不断的读和发，当缓冲区满后会产生EAGAIN错误(参考man send),同时,不理会这次请求发送的数据.所以,需要封装socket_send()的函数用来处理这种情况,该函数会尽量将数据写完再返回，返回-1表示出错。在socket_send()内部,当写缓冲已满(send()返回-1,且errno为EAGAIN),那么会等待后再重试.这种方式并不很完美,在理论上可能会长时间的阻塞在socket_send()内部,但暂没有更好的办法.

ssize_t socket_send(int sockfd, const char* buffer, size_t buflen)
{
  ssize_t tmp;
  size_t total = buflen;
  const char *p = buffer;

  while(1)
  {
    tmp = send(sockfd, p, total, 0);
    if(tmp < 0)
    {
      // 当send收到信号时,可以继续写,但这里返回-1.
      if(errno == EINTR)
        return -1;

      // 当socket是非阻塞时,如返回此错误,表示写缓冲队列已满,
      // 在这里做延时后再重试.
      if(errno == EAGAIN)
      {
        usleep(1000);
        continue;
      }

      return -1;
    }

    if((size_t)tmp == total)
      return buflen;

    total -= tmp;
    p += tmp;
  }

  return tmp;
}