I/O 多路复用之 Event Poll

概述

由于 poll() 和 select() 的局限,Linux 2.6内核引入了 event poll(epoll) 机制。虽然 epoll 的实现比 poll() 和 select() 要复杂得多,epoll 解决了前两个存在的基本性能问题,并增加了一些新的特性。

对于poll() 和 select(),每次调用时都需要所有被监听的文件描述符列表。内核必须遍历所有被监视的文件描述符。当这个文件描述符列表变得很大时——包含几百个甚至几千个文件描述符时——每次调用都要遍历列表就变成了规模上的瓶颈。

epoll 把监听注册从实际监听中分离出来,从而解决了这个问题。一个系统调用会初始化 epoll 上下文,另一个从上下文中加入或删除监视的文件描述符,第三个执行真正的事件等待(event wait)。

Event Poll


创建新的 epoll 实例

通过 epoll_create1() 创建 epoll 上下文:

        #include <sys/epoll.h>

        int epoll_create1 ( int  flags);
        /* deprecated. use epoll_create1() in new code */
        int epoll_create (int size);

调用成功时,epoll_create1() 会创建新的 epoll 实例,并返回和该实例关联的文件描述符。这个文件描述符和真正的文件没有关系,仅仅是为了后续调用 epoll 而创建的。参数 flags 支持修改 epoll 行为,当前,只有 EPOLL_CLOEXEC 是个合法的 flag,它表示进程被替换时关闭文件描述符。

出错时,返回 -1,并设置 errno 为下列值之一:
  
EINVAL        参数 flags 非法
EMFILE        用户打开的文件数达到上限
ENFILE        系统打开的文件数达到上限
ENOMEN     内存不足,无法完成本次操作

epoll_create() 是老版本的epoll_create1()的实现,现在已经废弃。它不接受任何标志位。相反地,它接收 size 参数,该参数没有用。size 之前是用于表示要监视的文件描述符个数;现在,内核可以动态获取数据结构的大小,只需要 size 参数大于 0 即可。如果 size 值小于0,会返回 EINVAL。如果应用所运行的系统其Linux版本低于Linux内核2.6.27 以及 glibc 2.9,应该使用老的 epoll_create() 调用。

epoll 的标准调用方式如下:

        int epfd;
        epfd = epoll_create1 (0);
        if (epfd < 0) {
               perror ("epoll_create1");
        }

当完成监视后,epoll_create1() 返回的文件描述符需要通过 close() 调用来关闭。


控制 epoll

epoll_ctl() 函数可以指向的 epoll 上下文中加入或删除文件描述符:

    &nbs
<think>好的,我现在需要回答用户关于Redis的I/O多路复用技术的问题。首先,我得回忆一下Redis的基础知识,特别是它的网络模型部分。 用户的问题是关于Redis的I/O多路复用,所以我应该先解释这个概念。I/O多路复用是指使用一个机制来同时监控多个文件描述符(比如套接字),当其中任何一个描述符就绪(可读或可写)时,程序就能得到通知。这样可以避免阻塞在单个I/O操作上,提高并发处理能力。 接下来,我需要说明Redis为什么选择使用I/O多路复用。可能的原因包括高性能、单线程模型的优势,以及如何通过多路复用实现高并发。需要提到Redis主要采用单线程模型,避免了多线程的上下文切换开销,而I/O多路复用允许这个单线程高效处理多个客户端连接。 然后,应该介绍Redis在不同操作系统上使用的多路复用技术。比如,Linux下使用epoll,BSD/MacOS使用kqueue,而较旧系统可能使用select或poll。需要解释这些技术之间的区别,为什么epoll比select更高效,比如epoll的事件驱动方式不需要每次遍历所有文件描述符。 可能需要给出一个简单的示例代码,说明如何使用Python中的select模块实现多路复用,但用户要求只能用Python代码,所以需要调整示例。比如,展示一个使用select处理多个客户端连接的服务器端代码片段,虽然这可能不是Redis内部的实现,但可以帮助用户理解概念。 另外,要强调I/O多路复用如何与Redis的事件循环结合,事件处理器处理就绪的事件,如读或写操作。Redis的事件驱动架构使得它能够高效处理大量并发连接,而不会因为阻塞在某个连接上。 还要注意用户可能的疑问,比如为什么Redis选择单线程而不是多线程,这里需要解释单线程避免了锁的开销和竞争条件,简化了设计,同时I/O多路复用足够处理高并发的场景,特别是当应用受限于网络I/O而非CPU时。 最后,按照用户的要求,提出几个相关问题。这些问题应该围绕Redis的多路复用实现、不同多路复用技术的对比、单线程模型的优缺点,以及事件处理机制展开。 现在需要组织这些内容,确保回答结构清晰,先回答再解释,然后给出相关问题。检查是否有遗漏点,比如不同的多路复用技术之间的比较,或者具体的工作流程。</think><< Redis的I/O多路复用技术是其高性能的核心机制之一,主要通过事件驱动模型实现高并发连接处理。以下是详细说明: 一、核心原理 1. 多路复用器选择: - Linux系统使用epoll - BSD/MacOS使用kqueue - 旧系统使用select/poll 2. 工作流程: a. 创建事件循环(event loop) b. 注册socket文件描述符和事件(读/写) c. 通过多路复用API等待事件 d. 处理就绪事件 二、关键技术对比 | 技术 | 时间复杂度 | 最大连接数限制 | 触发模式 | |---------|------------|----------------|----------------| | select | O(n) | 1024 | 水平触发 | | poll | O(n) | 无限制 | 水平触发 | | epoll | O(1) | 无限制 | 边沿/水平触发 | | kqueue | O(1) | 无限制 | 边沿触发 | 三、Python示例(使用selectors模块): ```python import selectors import socket sel = selectors.DefaultSelector() def accept(sock): conn, addr = sock.accept() print('Accepted', addr) conn.setblocking(False) sel.register(conn, selectors.EVENT_READ, read) def read(conn): data = conn.recv(1024) if data: print('Echoing', repr(data)) conn.send(data) else: print('Closing', conn) sel.unregister(conn) conn.close() sock = socket.socket() sock.bind(('localhost', 1234)) sock.listen() sock.setblocking(False) sel.register(sock, selectors.EVENT_READ, accept) while True: events = sel.select() for key, mask in events: callback = key.data callback(key.fileobj) ``` 四、Redis实现特点: 1. 单线程事件循环 2. 非阻塞I/O操作 3. 时间事件与文件事件统一处理 4. 自适应多路复用选择(自动选择最佳实现)
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