epoll相关资料

最新推荐文章于 2025-03-30 00:11:01 发布
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分类专栏： 服务器开发 文章标签： 服务器
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/voipmaker/article/details/6966858
此博客为epoll学习笔记，提到在多进程服务器里，epoll的创建应在创建子进程之后，聚焦于服务器中epoll创建的关键要点。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

epoll笔记
gujunny的博客
09-13 345
最近研究netty源码，涉及到了epoll方面的知识，网上查阅了一些资料脑补 epoll epoll是Linux内核为处理大批量文件描述符而作了改进的poll，是Linux下多路复用IO接口select/poll的增强版本，它能显著提高程序在大量并发连接中只有少量活跃的情况下的系统CPU利用率。另一点原因就是获取事件的时候，它无须遍历整个被侦听的描述符集，只要遍历那些被内核IO事件异步唤醒而加入Ready队列的描述符集合就行了。epoll除了提供select/poll那种IO事件的水平触发（L...
epoll EPOLLOUT事件未触发
Perfect_chen的博客
06-08 710
tcp发送缓冲区满，epoll EPOLLOUT事件未触发
epoll相关资料整理
无界编程
11-13 8879
http://www.cppblog.com/converse/archive/2008/10/13/63928.html epoll相关资料整理 学习epoll有一段时间了,最近终于有一个服务器采用了epoll模型,从中积累了一些epoll的资料.个人感觉目前可以找到的epoll相关的资料太少了,因为epoll仅被linux 2.6以上版本内核所支持,它的应用时间还比较短暂, 而一些讲解网络编程
epoll学习 相关资料
lin_FS的专栏
10-10 489
http://blog.youkuaiyun.com/xiajun07061225/article/details/9250579 epoll的相关系统调用 epoll只有epoll_create,epoll_ctl,epoll_wait 3个系统调用。   1. int epoll_create(int size); 创建一个epoll的句柄。自从linux2.6.8之后，
epoll
gaoyuelong的博客
05-17 183
上一篇select和poll的区别文章中，介绍了select和poll，有几个明显的缺点，比如select每次调用都要把用户关心的文件描述符重新设置一遍，并且它能处理的文件描述符数量有限，而且无论是select还是poll函数返回时我们都要遍历一遍事件集，找到就绪的文件描述符，效率比较低。而epoll正好可以用来解决这些问题。epoll是Linux特有的IO复用函数，它是一组函数： #include <sys/epoll.h> int epoll_create(int size); int e
Linux-epoll机制
chenwr2018的博客
02-16 3686
主要接口 epoll_create epoll_ctl epoll_wait epoll_create 头文件 #include <sys/epoll.h> 函数原型 int epoll_create(int size); int epoll_create1(int flags); 成功返回整型fd，失败返回-1 作用 创建一个epoll的句柄，size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大。这个参数不同于select()中的第一个参数，给出最大监听的fd+1的值。需要注意的是，当创建好ep
Epoll 的本质与原理：高性能网络编程的基石
最新发布
jokerMingge的博客
03-30 1010
在当今高并发的网络应用中，如何高效地处理大量的并发连接是每个开发者都需要面对的关键问题。Linux 系统提供的epoll技术正是解决这一问题的利器，被广泛应用于 Nginx、Redis、Skynet 等高性能网络服务器中。本文将基于提供的资料，深入探讨epoll的本质、设计思路、原理与工作流程，帮助读者理解其高性能背后的奥秘。
rust-epoll:低级epoll绑定以防锈
05-15
通过阅读源代码，开发者可以直接了解到如何在Rust中实现epoll接口，这将是一个学习Rust系统编程和epoll操作的宝贵资料。 总的来说，"rust-epoll"是一个挑战性的项目，它要求开发者对Rust语言和epoll机制有深入的...
epoll的实现原理
Linuxhus的博客
10-10 532
使用的是队列，为什么不用栈呢？你可以想象一下，先是五个客户端有数据需要你处理，你用的是栈的数据结构，先处理了四个之后又来了五个，那就又从栈顶开始处理，栈底的就很晚才处理了。不要看poll内核态和用户态都是靠遍历的方式就觉得poll一定比epoll慢，在io量小的情况下，poll是比epoll快的，在大量io的情况下，才是epoll的主场。对于有很多fd的所有fd的集合,我们需要快速的查找并且不造成过多的资源浪费，所以使用的数据结构是红黑树，不仅查找的速度快，而且内存的大小也是可以根据结点的多少来决定。
epoll究竟是同步的还是异步的？
2401_86353562的博客
10-08 1516
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。
java epoll 模型_I/O多路复用技术详解之epoll模型
weixin_42364780的博客
02-23 586
epoll的优点：1.支持一个进程打开大数目的socket描述符(FD)select 最不能忍受的是一个进程所打开的FD是有一定限制的，由FD_SETSIZE设置，默认值是2048。对于那些需要支持的上万连接数目的IM服务器来说显然太少了。这时候你一是可以选择修改这个宏然后重新编译内核，不过资料也同时指出这样会带来网络效率的下降，二是可以选择多进程的解决方案(传统的 Apache方案)，不过虽然l...
Linux下epoll原理及封装的源代码
RTC hacker
09-08 7354
#ifndef XEPOLL_H#define XEPOLL_H#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include
FreeSWITCH 架构
RTC hacker
11-27 6579
<br />从来章开始，我们正式开始我们的 FreeSWITCH 之旅。今后我们不再用单独的章节来讲述VoIP中的其它要素和概念，而是在用到时穿插于各个章节之中。总体结构<br />FreeSWITCH 由一个稳定的核心及外围模块组成，下图来自 FreeSWITCH Wiki：<br /><br />FreeSWITCH 使用线程模型来处理并发请求，每个连接都在单独的线程中进行处理。这不仅能提供最大强度的并发，更重要的是，即使某路电话发生问题，也只影响到它所在的线程，而不会影响到其它电话。FreeSWITC
分析进程占用 cpu过高 方法
RTC hacker
11-04 5097
1.进程 里线程cpu排序  ps H -e -o pid,tid,pcpu,cmd --sort=pcpu |grep freeswitch 2. gdb  attach 到进程号码 3. gdb  info threads 找到线程号码对应的thread, thread 线程号码切换到线程 bt 查看线程调用。
测试网站负载能力工具
RTC hacker
04-18 4441
服务器性能压力测试工具有  http_load,webbench,ab,Siegewebbench最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力1、适用系统：Linux2、编译安装：引用wget http://blog.s135.com/soft/linux/webbench/webbench-1.5.tar.gztar zxvf webbench-1.5.tar.gzcd webbench-1.5make && make install用法：webbench -c 并发数 -t 运行测试时间 URL如：w
Linux下突破限制实现高并发量服务器
RTC hacker
09-30 3253
1、修改用户进程可打开文件数限制 在Linux平台上，无论编写客户端程序还是服务端程序，在进行高并发TCP连接处理时，最高的并发 数 量都要受到系统对用户单一进程同时可打开文件数量的 限制(这是因为系统为每个TCP连接都要创 建一个socket句柄，每个socket句柄同时
epoll详解
03-15
<think>好的，我现在需要帮助用户了解epoll的工作原理以及Linux I/O多路复用的详细内容。用户已经提供了相关的引用资料，我需要综合这些信息来组织一个清晰的回答。 首先，我需要回忆epoll的基本概念。根据引用[3]，epoll是Linux特有的I/O多路复用机制，核心包括三个API：epoll_create、epoll_ctl、epoll_wait。它使用红黑树和链表来管理文件描述符，支持水平触发（LT）和边缘触发（ET）两种模式。时间复杂度是O(1)，效率比select和poll高。 接下来，用户可能想知道epoll如何工作，所以应该分步骤说明。根据引用[4]，第一步是epoll_create创建epoll实例，返回文件描述符。然后，epoll_ctl用于添加、修改或删除监控的事件。最后，epoll_wait等待事件发生。需要详细说明这三个函数的作用和参数。 另外，用户可能需要了解epoll的高效原因。引用[3]提到epoll使用红黑树存储fd，查询高效，而就绪链表减少了遍历开销。相比select/poll的线性扫描，epoll在大量连接时更高效，这一点在引用[5]中也有说明，提到I/O多路复用避免了线程创建和上下文切换。 然后，需要解释水平触发和边缘触发的区别。引用[3]指出LT模式下，只要fd就绪就会通知，而ET模式只在状态变化时通知。ET需要非阻塞IO，避免饥饿问题，但处理更复杂。这部分需要举例说明，比如读取数据时，ET可能只通知一次，必须一次性读完。 还需要比较epoll与select/poll的优缺点。根据引用[2]，select有fd数量限制，而epoll没有，支持更大并发。epoll的时间复杂度是O(1)，而select是O(n)。引用[5]提到epoll通过事件通知机制减少CPU轮询，提高效率。 在结构上，按照用户要求，系统级指令已经处理，现在需要确保回答结构清晰，分点说明。可能需要分为工作原理、核心API、触发模式、高效原因、优缺点比较等部分。同时，引用资料中的内容需要正确标注引用标记，如[^3]、[^4]等。 最后，生成相关问题，确保问题覆盖epoll的应用场景、配置模式、与select/poll的区别、线程安全、ET模式注意事项等，这样用户可以有进一步学习的路径。 需要检查是否有遗漏的信息，例如epoll_create1函数可能比epoll_create更安全，但引用[4]中的示例用了epoll_create，可能需要说明参数。不过引用资料中没有详细参数，可能不需要深入，保持基础解释即可。 总结，回答应分为几个部分，逐步介绍epoll的工作原理，结合引用资料中的技术点，使用代码示例说明API的使用，并解释触发模式和高效的原因。最后的问题需要引导用户深入思考相关主题。</think>### epoll 工作原理详解 #### 1. **核心机制** epoll 是 Linux 特有的 I/O 多路复用技术，通过 **事件驱动** 的方式高效管理大量文件描述符（FD）。其核心包含： - **红黑树**：存储所有需要监控的 FD，实现快速插入、删除和查询（时间复杂度 $O(\log n)$）。 - **就绪链表**：记录已触发事件的 FD，避免遍历全部 FD，时间复杂度 $O(1)$。 - **三种 API**：`epoll_create`、`epoll_ctl`、`epoll_wait`。 #### 2. **工作流程** 1. **创建 epoll 实例** 通过 `epoll_create` 或 `epoll_create1` 生成一个 epoll 对象，返回其文件描述符（`epollfd`）。 ```c int epollfd = epoll_create1(0); // 参数为 flags，通常设为 0 ``` 2. **注册监控事件** 使用 `epoll_ctl` 向 epoll 实例中添加、修改或删除 FD 的监控事件（如可读、可写）。 ```c struct epoll_event event; event.events = EPOLLIN; // 监控可读事件 event.data.fd = sockfd; // 目标 FD epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_ADD, sockfd, &event); ``` [^3] 3. **等待事件触发** 调用 `epoll_wait` 阻塞等待事件发生，返回就绪的 FD 列表。 ```c struct epoll_event events[MAX_EVENTS]; int num_events = epoll_wait(epollfd, events, MAX_EVENTS, -1); // 无限阻塞 ``` #### 3. **触发模式** - **水平触发（LT，默认模式）**：只要 FD 处于就绪状态（如缓冲区有数据未读完），会持续通知应用程序。 - **边缘触发（ET）**：仅在 FD 状态变化时（如新数据到达）触发一次通知，需配合非阻塞 I/O 确保数据完全读取。 #### 4. **高效原因** 1. **事件回调机制**：仅关注活跃的 FD，无需遍历所有 FD（与 select/poll 的 $O(n)$ 复杂度对比）[^5]。 2. **内核与用户空间共享内存**：通过 `mmap` 减少数据拷贝开销。 3. **支持海量并发**：FD 数量仅受系统最大打开文件数限制（select 默认仅支持 1024 个）。 #### 5. **应用场景** - 高并发网络服务器（如 Nginx、Redis）[^5]。 - 需要同时管理数万连接的实时通信系统。 ```c // 示例：ET 模式下的非阻塞读取 char buffer[1024]; while (1) { ssize_t count = read(fd, buffer, sizeof(buffer)); if (count == -1) { if (errno == EAGAIN || errno == EWOULDBLOCK) break; // 数据已读完 } } ```
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