Linux网络编程之epoll知识点备忘

本文详细介绍了Linux下epoll的工作原理及其实现方式,并对比了select和poll等传统IO多路复用技术,阐述了epoll如何解决传统技术存在的问题。

首先是关于IO多路复用的基础概念:

select,poll,epoll都是IO多路复用的机制。I/O多路复用就通过一种机制,可以监视多个描述符,一旦某个描述符就绪(一般是读就绪或者写就绪),能够通知程序进行相应的读写操作。但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,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。

关键要了解阻塞非阻塞、同步异步之间的关系与区别,然后对于常用的IO多路复用方法要有所了解。

epoll是Linux独有的IO多路复用技术,也是较新的方法,和传统的select/poll方法相比主要优势可以这样理解:

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和select基本相似,只不过交换的数据结构有所差别罢了。

epoll的特色:

epoll既然是对select和poll的改进,就应该能避免上述的三个缺点。epoll提供了三个函数,epoll_create,epoll_ctl和epoll_wait,epoll_create是创建一个epoll句柄;epoll_ctl是注册要监听的事件类型;epoll_wait则是等待事件的产生。

  对于第一个缺点,epoll的解决方案在epoll_ctl函数中。每次注册新的事件到epoll句柄中时(在epoll_ctl中指定EPOLL_CTL_ADD),会把所有的fd拷贝进内核,而不是在epoll_wait的时候重复拷贝。epoll保证了每个fd在整个过程中只会拷贝一次。

  对于第二个缺点,epoll的解决方案不像select或poll一样每次都把current轮流加入fd对应的设备等待队列中,而只在epoll_ctl时把current挂一遍(这一遍必不可少)并为每个fd指定一个回调函数,当设备就绪,唤醒等待队列上的等待者时,就会调用这个回调函数,而这个回调函数会把就绪的fd加入一个就绪链表)。epoll_wait的工作实际上就是在这个就绪链表中查看有没有就绪的fd(利用schedule_timeout()实现睡一会,判断一会的效果,和select实现中的第7步是类似的)。

  对于第三个缺点,epoll没有这个限制,它所支持的FD上限是最大可以打开文件的数目,这个数字一般远大于2048,举个例子,在1GB内存的机器上大约是10万左右,具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看,一般来说这个数目和系统内存关系很大。

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。

通过对于epoll进一步的了解,我个人觉得要理解epoll最关键的是需要了解以下几点:

1.和select等的比较。主要从效率,方法,监听数量等方面需要有一个比较全面的了解

2.关于epoll的三个函数需要了解用法

3.对于epoll_event这个数据结构需要有深刻了解,特别是其中的epoll_data数据,其中的union可以保存许多类型的用户数据,这为回调函数等提供了途径

最后摘抄一点代码用于提示epoll的基本使用方法:

 1 int main()
 2 {
 3   int i, maxi, listenfd, new_fd, sockfd,epfd,nfds;
 4   ssize_t n;
 5   char line[MAXLINE];
 6   socklen_t clilen;
 7   struct epoll_event ev,events[20];//ev用于注册事件,数组用于回传要处理的事件
 8   struct sockaddr_in clientaddr, serveraddr;
 9   listenfd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0);//生成socket文件描述符
10   setnonblocking(listenfd);//把socket设置为非阻塞方式
11   epfd=epoll_create(256);//生成用于处理accept的epoll专用的文件描述符
12   ev.data.fd=listenfd;//设置与要处理的事件相关的文件描述符
13   ev.events=EPOLLIN|EPOLLET;//设置要处理的事件类型
14   epoll_ctl(epfd,EPOLL_CTL_ADD,listenfd,&ev);//注册epoll事件
15     //设置服务器端地址信息
16   bzero(&serveraddr, sizeof(serveraddr));
17   serveraddr.sin_family = AF_INET;
18   char *local_addr= LOCAL_ADDR;
19   inet_aton(local_addr,&(serveraddr.sin_addr));
20   serveraddr.sin_port=htons(SERV_PORT);
21   bind(listenfd,(sockaddr *)&serveraddr, sizeof(serveraddr));//绑定socket连接
22   listen(listenfd, LISTENQ);//监听
23   maxi = 0;
24   for ( ; ; )
25       {
26          /* epoll_wait:等待epoll事件的发生,并将发生的sokct fd和事件类型放入到events数组中;
27           * nfds:为发生的事件的个数。
28           * 注:
29          */
30       nfds=epoll_wait(epfd,events,20,500);
31       //处理所发生的所有事件
32       for(i=0;i<nfds;++i)
33       {
34           if(events[i].data.fd==listenfd)//事件发生在listenfd上
35           {
36                /* 获取发生事件端口信息,存于clientaddr中;
37                *new_fd:返回的新的socket描述符,用它来对该事件进行recv/send操作*/
38               new_fd = accept(listenfd,(struct sockaddr *)&clientaddr, &clilen);
39               if(new_fd<0)
40                    {
41                   perror("new_fd<0");
42                   exit(1);
43               }
44               setnonblocking(new_fd);
45               char *str = inet_ntoa(clientaddr.sin_addr);
46               ev.data.fd=new_fd;//设置用于读操作的文件描述符
47               ev.events=EPOLLIN|EPOLLET;//设置用于注测的读操作事件
48               epoll_ctl(epfd,,,&ev);//注册ev
49           }
50           else if(events[i].events&EPOLLIN)
51           {
52               if ( (sockfd = events[i].data.fd) < 0)
53                        continue;
54               if ( (n = read(sockfd, line, MAXLINE)) < 0)
55                    {
56                   if (errno == ECONNRESET)
57                       {
58                       close(sockfd);
59                       events[i].data.fd = -1;
60                   }
61                       else
62                       std::cout<<"readline error"<<std::endl;
63               }
64                   else if (n == 0)
65                   {
66                   close(sockfd);
67                   events[i].data.fd = -1;
68              }
69              ev.data.fd=sockfd;//设置用于写操作的文件描述符
70              ev.events=EPOLLOUT|EPOLLET;//设置用于注测的写操作事件
71              epoll_ctl(epfd,,sockfd,&ev);//修改sockfd上要处理的事件为EPOLLOUT
72         }
73        else if(events[i].events&EPOLLOUT)
74        {
75            sockfd = events[i].data.fd;
76             write(sockfd, line, n);
77             ev.data.fd=sockfd;//设置用于读操作的文件描述符
78             ev.events=EPOLLIN|EPOLLET;//设置用于注测的读操作事件
79             epoll_ctl(epfd,,sockfd,&ev);//修改sockfd上要处理的事件为EPOLIN
80        }
81    }
82  }
83 }

 

参考:http://blog.51cto.com/7666425/1261446

      http://www.cnblogs.com/Anker/p/3265058.html

转载于:https://www.cnblogs.com/J1ac/p/8996552.html

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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