在IO多路复用技术中,epoll默认的事件触发模式为Level_triggered(水平触发)模式,即当被监控的文件描述符上有可读/写事件发生时,epoll_wait()会通知处理程序去读写.如果这次没有把数据一次性全部读写完(如读写缓冲区太小),那么下次调用 epoll_wait()时,它还会通知你在上没读写完的文件描述符上继续读写,当然如果你一直不去读写,会一直通知!如果系统中有大量你不需要读写的就绪文件描述符,而它们每次都会返回,这样会大大降低处理程序检索自己关心的就绪文件描述符的效率.

Edge Triggered (ET):边缘触发只有数据到来,才触发,不管缓存区中是否还有数据.Level Triggered (LT):水平触发只要有数据都会触发. LT(level triggered)是缺省的工作方式,并且同时支持block和no-block socket.在这种做法中,内核告诉你一个文件描述符是否就绪了,然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作.如果你不作任何操作,内核还是会继续通知你的,所以,这种模式编程出错误可能性要小一点.传统的select/poll都是这种模型的代表

epoll主要是事件回调运行的,我们使用socket的时候主要使用两个事件 EPOLLOUT事件:EPOLLOUT事件只有在连接时触发一次,表示可写,其他时候想要触发,那你要先准备好下面条件:1.某次write,写满了发送缓冲区,返回错误码为EAGAIN.2.对端读取了一些数据,又重新可写了,此时会触发EPOLLOUT.简单地说:EPOLLOUT事件只有在不可写到可写的转变时刻,才会触发一次,所以叫边缘触发,这叫法没错的! 其实,如果你真的想强制触发一次,也是有办法的,直接调用epoll_ctl

转自http://www.cnblogs.com/yuxingfirst/archive/2013/03/08/2950281.html 我们知道,linux下socket编程有常见的几个系统调用: 对于服务器来说, 有socket(), bind(),listen(), accept(),read(),write() 对于客户端来说,有socket(),connect() 这里主要要讲的是客户端这边的connect函数. 对于客户端来说,需要打开一个套接字,然后与对端服务器连接,例如: int

select/poll被监视的文件描述符数目非常大时要O(n)效率很低:epoll与旧的 select 和 poll 系统调用完成操作所需 O(n) 不同, epoll能在O(1)时间内完成操作,所以性能相当高. epoll不用每次把注册的fd在用户态和内核态反复拷贝. epoll不同与之前的轮询方式,用了类似事件触发的方式,能够精确得获得实际需要操作的fd. 今天看到一个说法是 epoll_wait 里面 maxevents 这个参数,不能大于epoll_create的size参数.而之前我的

EPOLL事件分发系统可以运转在两种模式下:Edge Triggered (ET).Level Triggered (LT). LT是缺省的工作方式,并且同时支持block和no-blocksocket:在这种做法中,内核告诉你一个文件描述符是否就绪了,然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作.如果你不作任何操作,内核还是会继续通知你的,所以,这种模式编程出错误可能性要小一点.传统的select/poll都是这种模型的代表. ET是高速工作方式,只支持no-block socket.在这种模式下,

多路复用的适用场合 •     当客户处理多个描述符时(例如同时处理交互式输入和网络套接口),必须使用I/O复用. •     如果一个TCP服务器既要处理监听套接口,又要处理已连接套接口,一般也要用到I/O复用. •     如果一个服务器即要处理TCP,又要处理UDP,一般要使用I/O复用. •     如果一个服务器要处理多个服务或多个协议,一般要使用I/O复用. Select/poll/epoll差别 Poll返回的时候用户态需要轮询判断每个描述符的状态,即使只有一个描述符就绪,也要遍历

网络通信中socket有自己的内核发送缓冲区和内核接受缓冲区,好比是一个水池, 当用户发送数据的时候会从用户缓冲区拷贝到socket的内核发送缓冲区,然后从 socket发送缓冲区发出去, 当用户要读取数据时,就是从socket内核读缓冲区读 到用户缓冲区.所以TCP中recv, send, read, write等函数并不是真的直接读写 发送报文,而是将数据分别写到socket内核缓冲区,或者从socket内核缓冲区读 到用户区. 对于读有两种状态,可读和不可读,当用户从socket中读取数据

windows下IOCP, linux下 epoll. epoll模型其实也是一个同步模型,ET是epoll里面的一种模式,叫 边缘触发. 个人理解,类似于 windows下的事件选择模型.代码如下: #include <unistd.h> #include <sys/epoll.h> #include <arpa/inet.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <sys/ty

一.EPOLL的优点 在Linux中,select/poll/epoll是I/O多路复用的三种方式,epoll是Linux系统上独有的高效率I/O多路复用方式,区别于select/poll.先说select/poll的缺点,以体现epoll的优点. select: (1)可监听的socket受到限制,在32位的系统中,默认最大值为1024. (2)采用轮询方式,当要监听的sock数量很大时,效率低. (3)随着要监听socket数据的增加,要维护一个存放大量fd的数据结构,系统开销太大. pol

转载请注明来源:https://www.cnblogs.com/hookjc/ linux下socket编程有常见的几个系统调用: 对于服务器来说, 有socket(), bind(),listen(), accept(),read(),write() 对于客户端来说,有socket(),connect() 这里主要要讲的是客户端这边的connect函数. 对于客户端来说,需要打开一个套接字,然后与对端服务器连接,例如: 1 int main(int argc, char **argv) 2 {

序 在项目中需要访问 https 加密的网页,为了保证并发性,需要用到非阻塞的 socket,搜索发现,这种使用场景的相关介绍不是很多,所以这里记录一下使用的过程. 在项目中,所使用的 ssl 库是老牌 sll 库 —— openssl.所使用的 io多路复用 技术是 epoll. 核心流程 整体流程与访问非加密网站类似,不同之处在于有一下几点: 在 socket 建立 tcp 连接之后,需要绑定 socket 句柄在 SSL 中 读取,发送数据,使用 SSL 库的方法,替代 linux 系统调

分析版本:REdis-5.0.4. REdis命令处理流程可分解成三个独立的流程(不包括复制和持久化): 1) 接受连接请求流程: 2) 接收请求数据和处理请求流程,在这个过程并不会发送处理结果给Client,而只是将结果数据写入响应缓冲,将由响应请求流程来发送: 3) 响应请求流程. 上述三个流程均是异步化的,并且没有直接的联系.它们的共同点均是通过REdis的简单事件驱动(AE,A simple event-driven)触发,对于Linux实际是epoll的包装,对于macOS为evpor

概述 本篇就来详细介绍tornado服务器(socket服务端)是如何接收用户请求数据以及如果根据用户请求的URL处理并返回数据,也就是上图的3 系列所有步骤,如上图[start]是一个死循环,其中利用epoll监听服务端socket句柄,一旦客户端发送请求,则立即调用HttpServer 对象的_handle_events方法来进行请求的处理. 对于整个3系列按照功能可以划分为四大部分: 获取用户请求数据(上图3.4) 根据用户请求URL进行路由匹配,从而使得某个方法处理具体的请求(上图3.5

上一篇<白话tornado源码之待请求阶段>中介绍了tornado框架在客户端请求之前所做的准备(下图1.2部分),本质上就是创建了一个socket服务端,并进行了IP和端口的绑定,但是未执行 socket的accept方法,也就是未获取客户端请求信息. 概述 本篇就来详细介绍tornado服务器(socket服务端)是如何接收用户请求数据以及如果根据用户请求的URL处理并返回数据,也就是上图的3系列所有步骤,如上图[start]是一个死循环,其中利用epoll监听服务端socket句柄,一旦

构建现代的服务器应用程序需要以某种方法同时接收数百.数千甚至数万个事件,无论它们是内部请求还是网络连接,都要有效地处理它们的操作. 有许多解决方案,但事件驱动也被广泛应用到网络编程中.并大规模部署在高连接数高吞吐量的服务器程序中,如 http 服务器程序.ftp 服务器程序等.相比于传统的网络编程方式,事件驱动能够极大的降低资源占用,增大服务接待能力,并提高网络传输效率. 这些事件驱动模型中, libevent 库和 libev库能够大大提高性能和事件处理能力.在本文中,我们要讨论在 UNIX/

Sheepdog,是由NTT的3名日本研究员开发的开源项目,主要用来为虚拟机提供块设备. 其架构例如以下: 以下,我们将从架构.模块等几个方面来介绍下: 一.架构图 如上图: 採用无中心节点的全对称架构,无单点故障,存储容量和性能可线性扩展: 新增节点通过简单配置可自己主动增加(IP:PORT),数据自己主动实现负载均衡: 节点故障时,数据可自己主动恢复: 直接支持QEMU/KVM应用: 二.模块 如上图: 由corosync,完毕集群成员管理和消息传递: 由Qemu作为Sheepdog的cli

上一篇中介绍了tornado框架在客户端请求之前所做的准备(下图1.2部分),本质上就是创建了一个socket服务端,并进行了IP和端口的绑定,但是未执行 socket的accept方法,也就是未获取客户端请求信息. 概述: 本篇就来详细介绍tornado服务器(socket服务端)是如何接收用户请求数据以及如何根据用户请求的URL处理并返回数据,也就是上图的3系列所有步骤,如上图[start]是一个死循环,其中利用epoll监听服务端socket句柄,一旦客户端发送请求,则立即调用HttpSe

Sheepdog,是由NTT的3名日本研究员开发的开源项目,主要用来为虚拟机提供块设备. 其架构例如以下: 以下,我们将从架构.模块等几个方面来介绍下: 一.架构图 如上图: 採用无中心节点的全对称架构,无单点故障,存储容量和性能可线性扩展: 新增节点通过简单配置可自己主动增加(IP:PORT),数据自己主动实现负载均衡: 节点故障时,数据可自己主动恢复: 直接支持QEMU/KVM应用: 二.模块 如上图: 由corosync,完毕集群成员管理和消息传递: 由Qemu作为Sheepdog的cli

匠心零度 转载请注明原创出处,谢谢! 疑惑 我们都知道bio nio 以及nio2(也就是aio),如果不是特别熟悉可以看看我之前写的网络 I/O模型,那么netty为什么还经常看到类似下面的这段代码呢? EventLoopGroup --= new NioEventLoopGroup(); -- -- b.group(--).channel(NioSocketChannel.class)-- -- -- ChannelFuture f = b.bind(PORT).sync(); 不选择bio