epoll 或者 kqueue 的原理是什么?
来自知乎:http://www.zhihu.com/question/20122137
epoll 或者 kqueue 的原理是什么?
可能我没有说太明白,我知道您说的这些,我是想了解底层原理。在底层,linux内核是如何知道这些事件的,通过轮询吗?
我不了解楼主的层次,我必须从很多基础的概念开始构建这个答案,并且可能引申到很多别的问题。
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。
你把要监控读写的文件交给内核(epoll_add)
设置你关心的事件(epoll_ctl),比如读事件
然后等(epoll_wait),此时,如果没有哪个文件有你关心的事件,则休眠,直到有事件,被唤醒
然后返回那些事件
实现并发,还需要配合非阻塞的读写。这样就可以一下搜集一大把文件(套接字),然后一下读写一大把文件(不会因为某个文件慢而阻塞),这样来实现并发
至于linux内核是如何知道io事件发生的,这就不是轮询而是中断了。
以网卡为例,当数据量很少的时候,每来一个数据包网卡都回产生一个中断,kernel响应这个中断,从网卡缓冲区中读出数据放进协议栈处理,当满足一定条件时,kernel回调用户代码,这里的“回调”一般情况下是指从一个kernel syscall中返回(在此之前用户代码一直处于block状态)。
当数据量很大时,每个包都产生一个中断就划不来了,此时kernel可以启动interrupt coalescing机制,让网卡做中断合并,也就是说来足够多的数据包或者等待一个timeout才会产生一个中断,kernel在响应中断时会把所有数据一起读出来处理,这样可以有效的降低中断次数。
当数据量更大时,网卡缓冲区里几乎总是有未处理的数据,此时kernel干脆会禁掉网卡的中断,切换到轮询处理的模式,说白了就是跑一个忙循环不停地读网卡缓冲区里的数据,这样综合开销更低。
epoll 或者 kqueue 的原理是什么?的更多相关文章
- 可扩展的事件复用技术:epoll和kqueue
通常来说我喜欢Linux更甚于BSD系统,但是我真的想在Linux上拥有BSD的kqueue功能. 什么是事件复用技术 假设你有一个简单的web服务器,并且那里已经打开了两个socket连接.当服务器 ...
- epoll的高效实现原理
epoll的高效实现原理 原文地址:http://blog.chinaunix.net/space.php?uid=26423908&do=blog&id=3058905 开发高性能网 ...
- The problem is now the wait_for_fds() example function: it will call something like select(), poll() or the more modern epoll() and kqueue().
小结: 1.线程与惊群效应 Serializing accept(), AKA Thundering Herd, AKA the Zeeg Problem — uWSGI 2.0 documentat ...
- 认识epoll
linux下的epoll(7)函数,其有着良好的就绪事件通知机制.Epoll 是被linux2.6开始引进的,但是不被其他的类UNIX系统支持,它提供了一种类似select或poll函数的机制:a. ...
- Python框架之Tornado(二)预备知识epoll最好的讲解
问:epoll 或者 kqueue 的原理是什么?为什么 epoll 和 kqueue 可以用基于事件的方式,单线程的实现并发?我没看过 linux 内核,对这方面一直有疑问…… 必须从很多基础的概念 ...
- I/O模式及select、 poll、 epoll
I/O多路复用技术 复用技术(multiplexing)并不是新技术而是一种设计思想,在通信和硬件设计中存在频分复用.时分复用.波分复用.码分复用等.在日常生活中复用的场景也非常多.从本质上来说,复用 ...
- Beego框架的一条神秘日志引发的思考
公司目前的后台是用Beego框架搭的,并且为了服务的不中断升级,我们开启了Beego的Grace模块,用于热升级支持.一切都跑井然有序,直到有一天,领导甩出一些服务日志,告知程序一直报错: 2018/ ...
- [转]谈谈select, iocp, epoll,kqueue及各种网络I/O复用机制
参考原文:再谈select, iocp, epoll,kqueue及各种I/O复用机制 一.I/O模型概述 介绍几种常见的I/O模型及其区别,如下: blocking I/O nonblocking ...
- Nginx优化use参数epoll,kqueue,rtsig,eventport,poll
转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5eaf88f10100gkrq.html Nginx use参数分析对比 下图对比了poll select epoll和kqueu ...
随机推荐
- 机智云连接esp8266--远程控制风扇转速
概述 下面我们使用esp8266开发板和机智云云端,实现如何将一个USB风扇,改造成可以远程控制转速的智能风扇. 1.准备工作 硬件: (1)esp8266开发板 (2)USB线 (3)USB风扇 软 ...
- Linq Left Join;linq左连接 (转载)
来源 https://www.cnblogs.com/xinjian/archive/2010/11/17/1879959.html 准备一些测试数据,如下: use Test Create tabl ...
- python系列:二、Urllib库的高级用法
1.设置Headers 有些网站不会同意程序直接用上面的方式进行访问,如果识别有问题,那么站点根本不会响应,所以为了完全模拟浏览器的工作,我们需要设置一些Headers 的属性. 打开我们的浏览器,调 ...
- 申请软件著作权,wps显示代码行号功能
申请软件著作权时,要提交代码. 格式要求,每页不少于50行,怎么设置格式,保障每页至少50行呢? 选择[页面布局]---[行号]--[每页重编行号]即可显示出来,根据显示出来的行号,调整行距等格式即可 ...
- 免费的天气API测试接口
网上几乎所有的天气接口都需要注册key,然后还各种频率限制,每天调用次数才几百次? 太坑爹了吧 一个简单的天气预报功能, 为什么要搞的这么复杂, 收什么费? 推荐一个真正免费的天气API接口, 返回j ...
- 虚拟机网络设置(NAT模式)
虚拟机网络设置(NAT模式) linux 1. 设置虚拟机网络 1.1. NAT子网设置 1.2. 网卡配置文件设置 1.3. 重启网络服务 1.4. 配置端口转发 2. 配置网络共享 预期想要搭建本 ...
- Relief 过滤式特征选择
给定训练集{(x1,y1),(x2,y2).....(xm,ym)} ,对每个示例xi,Relief在xi的同类样本中寻找其最近邻xi,nh(猜中近邻),再从xi的异类样本中寻找其最近邻xi,nm(猜 ...
- Improving Sequential Recommendation with Knowledge-Enhanced Memory Networks(知识图谱)
本文作者:杨昆霖,2015级本科生,目前研究方向为知识图谱,推荐系统,来自中国人民大学大数据管理与分析方法研究北京市重点实验室. 引言 经常上购物网站时,注意力会被首页上的推荐吸引过去,往往本来只想买 ...
- 弹性盒模型:flex多行多列两端对齐,列不满左对齐
[1]需求: [2]解决方案: 最近遇到布局上要求item两端对齐,且最后一行在列不满的情况下要求左对齐,使用flex的justify-content: space-between;实现时发现最后一行 ...
- Git的工作流程
git的工作流程为: 克隆Git资源作为工作目录 在克隆的资源上添加或者修改文件 如果别人修改了,你可以更新资源 在提交前查看修改 提交修改 在修改完成后,如果发现错误,可以撤回提交并再次修改并提交 ...