nginx学习之epoll

https://blog.csdn.net/mmshixing/article/details/51848673

首先说一下传统的I/O多路复用select和poll，对比一下和epoll之间的区别：

举个例子：假如有100万用户同时与一个进程保持TCP连接，而每一时刻只有几十或者几百个tcp连接是活跃的（即能接收到TCP包），那么在每一时刻进程只需要处理这100万连接中的有一小部分。

select和poll这样处理的：在某一时刻，进程收集所有的连接，其实这100万连接中大部分是没有时间发生的。因此，如果每次收集事件时，都把这100万连接的套接字传给操作系统（这首先就是用户态内存到内核内存的大量复制），而由操作系统内核寻找这些链接上没有处理的事件，将会是巨大的浪费。

而epoll是这样做的：epoll把select和poll分为了两个部分，

1、调用epoll_creat建立一个epoll对象。

2、调用epoll_ctl向epoll对象中添加这100万个连接的套接字。

3、调用epoll_wait收集发生事件的连接。=》重点是在这里，调用epoll_wait收集所有发生的事件的连接，并将事件放在一个链表中，这样只需到该链表中寻找发生连接的事件，而不用遍历100万连接！这样在实际收集事件时，epoll_wait效率会很高。

三个系统调用函数都是用C进行封装，在《深入理解Nginx》P310中由函数详细说明，下面简单介绍一下。

1. int epoll_create(int size);
2. int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
3. int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events,int maxevents, int timeout);

首先要调用epoll_create建立一个epoll对象。参数size是内核保证能够正确处理的最大句柄数，多于这个最大数时内核可不保证效果。

epoll_ctl可以操作上面建立的epoll，例如，将刚建立的socket加入到epoll中让其监控，或者把 epoll正在监控的某个socket句柄移出epoll，不再监控它等等。

epoll_wait在调用时，在给定的timeout时间内，当在监控的所有句柄中有事件发生时，就返回用户态的进程。

那么epoll是如何实现以上想法的呢？

当某一个进程调用epoll_creat方法时，linux内核会创建一个eventpoll结构体，这个结构体中有两个成员的使用与epoll的使用方式密切相关。

1. struct eventpoll {
2. //红黑树的根节点，这棵树中存储着所有添加到epoll中的事件，也就是这个epoll监控的事件。
3. struct rb_root rbr；
4. //双向链表rdllist保存着将要通过epoll_wait返回给用户的、满足条件的事件。
5. struct list_head rdllist；
6. }

epoll为何如此高效：

当我们调用epoll_ctl往里塞入百万个句柄时，epoll_wait仍然可以飞快的返回，并有效的将发生事件的句柄给我们用户。这是由于我们在调用epoll_create时，内核除了帮我们在epoll文件系统里建了个file结点，在内核cache里建了个红黑树用于存储以后epoll_ctl传来的socket外，还会再建立一个list链表，用于存储准备就绪的事件，当epoll_wait调用时，仅仅观察这个list链表里有没有数据即可。有数据就返回，没有数据就sleep，等到timeout时间到后即使链表没数据也返回。所以，epoll_wait非常高效。

而且，通常情况下即使我们要监控百万计的句柄，大多一次也只返回很少量的准备就绪句柄而已，所以，epoll_wait仅需要从内核态copy少量的句柄到用户态而已，如何能不高效？！

那么，这个准备就绪list链表是怎么维护的呢？当我们执行epoll_ctl时，除了把socket放到epoll文件系统里file对象对应的红黑树上之外，还会给内核中断处理程序注册一个回调函数，告诉内核，如果这个句柄的中断到了，就把它放到准备就绪list链表里。所以，当一个socket上有数据到了，内核在把网卡上的数据copy到内核中后就来把socket插入到准备就绪链表里了。

如此，一颗红黑树，一张准备就绪句柄链表，少量的内核cache，就帮我们解决了大并发下的socket处理问题。执行epoll_create时，创建了红黑树和就绪链表，执行epoll_ctl时，如果增加socket句柄，则检查在红黑树中是否存在，存在立即返回，不存在则添加到树干上，然后向内核注册回调函数，用于当中断事件来临时向准备就绪链表中插入数据。执行epoll_wait时立刻返回准备就绪链表里的数据即可。

最后看看epoll独有的两种模式LT和ET。无论是LT和ET模式，都适用于以上所说的流程。区别是，LT模式下，只要一个句柄上的事件一次没有处理完，会在以后调用epoll_wait时次次返回这个句柄，而ET模式仅在第一次返回。

这件事怎么做到的呢？当一个socket句柄上有事件时，内核会把该句柄插入上面所说的准备就绪list链表，这时我们调用epoll_wait，会把准备就绪的socket拷贝到用户态内存，然后清空准备就绪list链表，最后，epoll_wait干了件事，就是检查这些socket，如果不是ET模式（就是LT模式的句柄了），并且这些socket上确实有未处理的事件时，又把该句柄放回到刚刚清空的准备就绪链表了。所以，非ET的句柄，只要它上面还有事件，epoll_wait每次都会返回。而ET模式的句柄，除非有新中断到，即使socket上的事件没有处理完，也是不会次次从epoll_wait返回的。

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linux上面创建进程的代价比较小，但仍旧是不可忽视的，加上进程间数据同步远比不上线程间同步的高效，所以也不是一种完美的方案。不过 epoll则没有这个限制，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。

2.IO效率不随FD数目增加而线性下降

传统的select/poll另一个致命弱点就是当你拥有一个很大的socket集合，不过由于网络延时，任一时间只有部分的socket是"活跃"的，但是select/poll每次调用都会线性扫描全部的集合，导致效率呈现线性下降。但是epoll不存在这个问题，它只会对"活跃"的socket进行操作---这是因为在内核实现中epoll是根据每个fd上面的callback函数实现的。那么，只有"活跃"的socket才会主动的去调用 callback函数，其他idle状态socket则不会，在这点上，epoll实现了一个"伪"AIO，因为这时候推动力在os内核。在一些 benchmark中，如果所有的socket基本上都是活跃的---比如一个高速LAN环境，epoll并不比select/poll有什么效率，相反，如果过多使用epoll_ctl,效率相比还有稍微的下降。但是一旦使用idle connections模拟WAN环境,epoll的效率就远在select/poll之上了。

3.使用mmap加速内核与用户空间的消息传递

这点实际上涉及到epoll的具体实现了。无论是select,poll还是epoll都需要内核把FD消息通知给用户空间，如何避免不必要的内存拷贝就很重要，在这点上，epoll是通过内核于用户空间mmap同一块内存实现的。而如果你想我一样从2.5内核就关注epoll的话，一定不会忘记手工 mmap这一步的。

4.内核微调

这一点其实不算epoll的优点了，而是整个linux平台的优点。也许你可以怀疑linux平台，但是你无法回避linux平台赋予你微调内核的能力。比如，内核TCP/IP协议栈使用内存池管理sk_buff结构，那么可以在运行时期动态调整这个内存pool(skb_head_pool)的大小--- 通过echo XXXX>/proc/sys/net/core/hot_list_length完成。再比如listen函数的第2个参数(TCP完成3次握手的数据包队列长度)，也可以根据你平台内存大小动态调整。更甚至在一个数据包面数目巨大但同时每个数据包本身大小却很小的特殊系统上尝试最新的NAPI网卡驱动架构。