【转】我读过最好的epoll讲解(来自知乎)
首先我们来定义流的概念,一个流可以是文件,socket,pipe等等可以进行I/O操作的内核对象。
不管是文件,还是套接字,还是管道,我们都可以把他们看作流。
之后我们来讨论I/O的操作,通过read,我们可以从流中读入数据;通过write,我们可以往流写入数据。现在假定一个情形,我们需要从流中读数据,但是流中还没有数据,(典型的例子为,客户端要从socket读如数据,但是服务器还没有把数据传回来),这时候该怎么办?
- 阻塞。阻塞是个什么概念呢?比如某个时候你在等快递,但是你不知道快递什么时候过来,而且你没有别的事可以干(或者说接下来的事要等快递来了才能做);那么你可以去睡觉了,因为你知道快递把货送来时一定会给你打个电话(假定一定能叫醒你)。
 - 非阻塞忙轮询。接着上面等快递的例子,如果用忙轮询的方法,那么你需要知道快递员的手机号,然后每分钟给他挂个电话:“你到了没?”
 
很明显一般人不会用第二种做法,不仅显很无脑,浪费话费不说,还占用了快递员大量的时间。
大部分程序也不会用第二种做法,因为第一种方法经济而简单,经济是指消耗很少的CPU时间,如果线程睡眠了,就掉出了系统的调度队列,暂时不会去瓜分CPU宝贵的时间片了。
为了了解阻塞是如何进行的,我们来讨论缓冲区,以及内核缓冲区,最终把I/O事件解释清楚。缓冲区的引入是为了减少频繁I/O操作而引起频繁的系统调用(你知道它很慢的),当你操作一个流时,更多的是以缓冲区为单位进行操作,这是相对于用户空间而言。对于内核来说,也需要缓冲区。
假设有一个管道,进程A为管道的写入方,B为管道的读出方。
- 假设一开始内核缓冲区是空的,B作为读出方,被阻塞着。然后首先A往管道写入,这时候内核缓冲区由空的状态变到非空状态,内核就会产生一个事件告诉B该醒来了,这个事件姑且称之为“缓冲区非空”。
 - 但是“缓冲区非空”事件通知B后,B却还没有读出数据;且内核许诺了不能把写入管道中的数据丢掉这个时候,A写入的数据会滞留在内核缓冲区中,如果内核也缓冲区满了,B仍未开始读数据,最终内核缓冲区会被填满,这个时候会产生一个I/O事件,告诉进程A,你该等等(阻塞)了,我们把这个事件定义为“缓冲区满”。
 - 假设后来B终于开始读数据了,于是内核的缓冲区空了出来,这时候内核会告诉A,内核缓冲区有空位了,你可以从长眠中醒来了,继续写数据了,我们把这个事件叫做“缓冲区非满”
 - 也许事件Y1已经通知了A,但是A也没有数据写入了,而B继续读出数据,知道内核缓冲区空了。这个时候内核就告诉B,你需要阻塞了!,我们把这个时间定为“缓冲区空”。
 
这四个情形涵盖了四个I/O事件,缓冲区满,缓冲区空,缓冲区非空,缓冲区非满(注都是说的内核缓冲区,且这四个术语都是我生造的,仅为解释其原理而造)。这四个I/O事件是进行阻塞同步的根本。(如果不能理解“同步”是什么概念,请学习操作系统的锁,信号量,条件变量等任务同步方面的相关知识)。
然后我们来说说阻塞I/O的缺点。但是阻塞I/O模式下,一个线程只能处理一个流的I/O事件。如果想要同时处理多个流,要么多进程(fork),要么多线程(pthread_create),很不幸这两种方法效率都不高。
于是再来考虑非阻塞忙轮询的I/O方式,我们发现我们可以同时处理多个流了(把一个流从阻塞模式切换到非阻塞模式再此不予讨论):
while true {
for i in stream[]; {
if i has data
read until unavailable
}
}
我们只要不停的把所有流从头到尾问一遍,又从头开始。这样就可以处理多个流了,但这样的做法显然不好,因为如果所有的流都没有数据,那么只会白白浪费CPU。这里要补充一点,阻塞模式下,内核对于I/O事件的处理是阻塞或者唤醒,而非阻塞模式下则把I/O事件交给其他对象(后文介绍的select以及epoll)处理甚至直接忽略。
为了避免CPU空转,可以引进了一个代理(一开始有一位叫做select的代理,后来又有一位叫做poll的代理,不过两者的本质是一样的)。这个代理比较厉害,可以同时观察许多流的I/O事件,在空闲的时候,会把当前线程阻塞掉,当有一个或多个流有I/O事件时,就从阻塞态中醒来,于是我们的程序就会轮询一遍所有的流(于是我们可以把“忙”字去掉了)。代码长这样:
while true {
select(streams[])
for i in streams[] {
if i has data
read until unavailable
}
}
于是,如果没有I/O事件产生,我们的程序就会阻塞在select处。但是依然有个问题,我们从select那里仅仅知道了,有I/O事件发生了,但却并不知道是那几个流(可能有一个,多个,甚至全部),我们只能无差别轮询所有流,找出能读出数据,或者写入数据的流,对他们进行操作。
但是使用select,我们有O(n)的无差别轮询复杂度,同时处理的流越多,每一次无差别轮询时间就越长。再次
说了这么多,终于能好好解释epoll了
epoll可以理解为event poll,不同于忙轮询和无差别轮询,epoll之会把哪个流发生了怎样的I/O事件通知我们。此时我们对这些流的操作都是有意义的。(复杂度降低到了O(k),k为产生I/O事件的流的个数,也有认为O(1)的[更新 1])
在讨论epoll的实现细节之前,先把epoll的相关操作列出[更新 2]:
- epoll_create 创建一个epoll对象,一般epollfd = epoll_create()
 - epoll_ctl (epoll_add/epoll_del的合体),往epoll对象中增加/删除某一个流的某一个事件
比如
epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_ADD, socket, EPOLLIN);//有缓冲区内有数据时epoll_wait返回
epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_DEL, socket, EPOLLOUT);//缓冲区可写入时epoll_wait返回 - epoll_wait(epollfd,...)等待直到注册的事件发生
 
(注:当对一个非阻塞流的读写发生缓冲区满或缓冲区空,write/read会返回-1,并设置errno=EAGAIN。而epoll只关心缓冲区非满和缓冲区非空事件)。
一个epoll模式的代码大概的样子是:
while true {
active_stream[] = epoll_wait(epollfd)
for i in active_stream[] {
read or write till unavailable
}
}
限于篇幅,我只说这么多,以揭示原理性的东西,至于epoll的使用细节,请参考man和google,实现细节,请参阅linux kernel source。
======================================
[更新1]: 原文为O(1),但实际上O(k)更为准确
[更新2]: 原文所列第二点说法让人产生EPOLLIN/EPOLLOUT等同于“缓冲区非空”和“缓冲区非满”的事件,但并非如此,详细可以Google关于epoll的边缘触发和水平触发。
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