在说IO多路复用模型之前，我们先来大致了解下Linux文件系统。在Linux系统中，不论是你的鼠标，键盘，还是打印机，甚至于连接到本机的socket client端，都是以文件描述符的形式存在于系统中，诸如此类，等等等等，所以可以这么说，一切皆文件。来看一下系统定义的文件描述符说明：

从上面的列表可以看到，文件描述符0,1,2都已经被系统占用了，当系统启动的时候，这三个描述符就存在了。其中0代表标准输入，1代表标准输出，2代表错误输出。当我们创建新的文件描述符的时候，就会在2的基础上进行递增。可以这么说，文件描述符是为了管理被打开的文件而创建的系统索引，他代表了文件的身份ID。对标windows的话，你可以认为和句柄类似，这样就更容易理解一些。

由于网上对linux文件这块的原理描述的文章已经非常多了，所以这里我不再做过多的赘述，感兴趣的同学可以从Wikipedia翻阅一下。由于这块内容比较复杂，不属于本文普及的内容，建议读者另行自研，这里我非常推荐马士兵老师将linux文件系统这块，讲解的真的非常好。

select模型

此模型是IO多路复用的最早期使用的模型之一，距今已经几十年了，但是现在依旧有不少应用还在采用此种方式，可见其长生不老。首先来看下其具体的定义（来源于man二类文档）：

int select(int nfds, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *errorfds, struct timeval *timeout);

这里解释下其具体参数：

参数一：nfds，也即maxfd，最大的文件描述符递增一。这里之所以传最大描述符，为的就是在遍历fd_set的时候，限定遍历范围。

参数二：readfds，可读文件描述符集合。

参数三：writefds，可写文件描述符集合。

参数四：errorfds，异常文件描述符集合。

参数五：timeout，超时时间。在这段时间内没有检测到描述符被触发，则返回。

下面的宏处理，可以对fd_set集合（准确的说是bitmap，一个描述符有变更，则会在描述符对应的索引处置1）进行操作：

FD_CLR(inr fd,fd_set* set) 用来清除描述词组set中相关fd 的位，即bitmap结构中索引值为fd的值置为0。

FD_ISSET(int fd,fd_set *set) 用来测试描述词组set中相关fd 的位是否为真，即bitmap结构中某一位是否为1。

FD_SET（int fd,fd_set*set）用来设置描述词组set中相关fd的位，即将bitmap结构中某一位设置为1，索引值为fd。

FD_ZERO（fd_set *set）用来清除描述词组set的全部位，即将bitmap结构全部清零。

首先来看一段服务端采用了select模型的示例代码：

//创建server端套接字，获取文件描述符
    int listenfd = socket(PF_INET,SOCK_STREAM,0);
    if(listenfd < 0) return -1;
    //绑定服务器
    bind(listenfd,(struct sockaddr*)&address,sizeof(address));
    //监听服务器
    listen(listenfd,5); 
    struct sockaddr_in client;
    socklen_t addr_len = sizeof(client);
    //接收客户端连接
    int connfd = accept(listenfd,(struct sockaddr*)&client,&addr_len);
    //读缓冲区
    char buff[1024]; 
    //读文件操作符
    fd_set read_fds;  
    while(1)
    {
        memset(buff,0,sizeof(buff));
        //注意：每次调用select之前都要重新设置文件描述符connfd，因为文件描述符表会在内核中被修改
        FD_ZERO(&read_fds);
        FD_SET(connfd,&read_fds);
        //注意：select会将用户态中的文件描述符表放到内核中进行修改，内核修改完毕后再返回给用户态，开销较大
        ret = select(connfd+1,&read_fds,NULL,NULL,NULL);
        if(ret < 0)
        {
            printf("Fail to select!\n");
            return -1;
        }
        //检测文件描述符表中相关请求是否可读
        if(FD_ISSET(connfd, &read_fds))
        {
            ret = recv(connfd,buff,sizeof(buff)-1,0);
            printf("receive %d bytes from client: %s \n",ret,buff);
        }
    }

上面的代码我加了比较详细的注释了，大家应该很容易看明白，说白了大概流程其实如下：

首先，创建socket套接字，创建完毕后，会获取到此套接字的文件描述符。

然后，bind到指定的地址进行监听listen。这样，服务端就在特定的端口启动起来并进行监听了。

之后，利用开启accept方法来监听客户端的连接请求。一旦有客户端连接，则将获取到当前客户端连接的connection文件描述符。

双方建立连接之后，就可以进行数据互传了。需要注意的是，在循环开始的时候，务必每次都要重新设置当前connection的文件描述符，是因为文件描描述符表在内核中被修改过，如果不重置，将会导致异常的情况。

重新设置文件描述符后，就可以利用select函数从文件描述符表中，来轮询哪些文件描述符就绪了。此时系统会将用户态的文件描述符表发送到内核态进行调整，即将准备就绪的文件描述符进行置位，然后再发送给用户态的应用中来。

用户通过FD_ISSET方法来轮询文件描述符，如果数据可读，则读取数据即可。

举个例子，假设此时连接上来了3个客户端，connection的文件描述符分别为 4,8,12，那么其read_fds文件描述符表（bitmap结构）的大致结构为 00010001000100000....0，由于read_fds文件描述符的长度为1024位，所以最多允许1024个连接。

而在select的时候，涉及到用户态和内核态的转换，所以整体转换方式如下：

所以，综合起来，select整体还是比较高效和稳定的，但是呈现出来的问题也不少，这些问题进一步限制了其性能发挥：

文件描述符表为bitmap结构，且有长度为1024的限制。
fdset无法做到重用，每次循环必须重新创建。
频繁的用户态和内核态拷贝，性能开销较大。
需要对文件描述符表进行遍历，O(n)的轮询时间复杂度。

更多C++后台开发技术点知识内容包括C/C++，Linux，Nginx，ZeroMQ，MySQL，Redis，MongoDB，ZK，流媒体，音视频开发，Linux内核，TCP/IP，协程，DPDK多个高级知识点。

C/C++Linux服务器开发高级架构师/C++后台开发架构师免费学习地址

【文章福利】另外还整理一些C++后台开发架构师相关学习资料，面试题，教学视频，以及学习路线图，免费分享有需要的可以点击领取

poll模型

考虑到select模型的几个限制，后来进行了改进，这也就是poll模型，既然是select模型的改进版，那么肯定有其亮眼的地方，一起来看看吧。当然，这次我们依旧是先翻阅linux man二类文档，因为这是官方的文档，对其有着最为精准的定义。

int poll(struct pollfd *fds, nfds_t nfds, int timeout);

其实，从运行机制上说来，poll所做的功能和select是基本上一样的，都是等待并检测一组文件描述符就绪，然后在进行后续的IO处理工作。只不过不同的是，select中，采用的是bitmap结构，长度限定在1024位的文件描述符表，而poll模型则采用的是pollfd结构的数组fds，也正是由于poll模型采用了数组结构，则不会有1024长度限制，使其能够承受更高的并发。

pollfd结构内容如下：

struct pollfd {
    int   fd;         /* 文件描述符 */
    short events;     /* 关心的事件 */
    short revents;    /* 实际返回的事件 */
};

从上面的结构可以看出，fd很明显就是指文件描述符，也就是当客户端连接上来后，fd会将生成的文件描述符保存到这里；而events则是指用户想关注的事件；revents则是指实际返回的事件，是由系统内核填充并返回，如果当前的fd文件描述符有状态变化，则revents的值就会有相应的变化。

events事件列表如下：

revents事件列表如下：

从列表中可以看出，revents是包含events的。接下来结合示例来看一下：

//创建server端套接字，获取文件描述符
    int listenfd = socket(PF_INET,SOCK_STREAM,0);
    if(listenfd < 0) return -1;
    //绑定服务器
    bind(listenfd,(struct sockaddr*)&address,sizeof(address));
    //监听服务器
    listen(listenfd,5); 
    struct pollfd pollfds[1];
    socklen_t addr_len = sizeof(client);
    //接收客户端连接
    int connfd = accept(listenfd,(struct sockaddr*)&client,&addr_len);
    //放入fd数组
    pollfds[0].fd = connfd;
    pollfds[0].events = POLLIN;
    //读缓冲区
    char buff[1024]; 
    //读文件操作符
    fd_set read_fds;  
    while(1)
    {
        memset(buff,0,sizeof(buff));
        /**
         ** SELECT模型专用
         ** 注意：每次调用select之前都要重新设置文件描述符connfd，因为文件描述符表会在内核中被修改
         ** FD_ZERO(&read_fds);
         ** FD_SET(connfd,&read_fds);
        ** 注意：select会将用户态中的文件描述符表放到内核中进行修改，内核修改完毕后再返回给用户态，开销较大
        ** ret = select(connfd+1,&read_fds,NULL,NULL,NULL);
        **/
        ret = poll(pollfds, 1, 1000);
        if(ret < 0)
        {
            printf("Fail to poll!\n");
            return -1;
        }
        /**
         ** SELECT模型专用
         ** 检测文件描述符表中相关请求是否可读
         ** if(FD_ISSET(connfd, &read_fds))
         ** {
         **   ret = recv(connfd,buff,sizeof(buff)-1,0);
         **   printf("receive %d bytes from client: %s \n",ret,buff);
         ** }
         **/
        //检测文件描述符数组中相关请求
        if(pollfds[0].revents & POLLIN){
            pollfds[0].revents = 0;
            ret = recv(connfd,buff,sizeof(buff)-1,0);
            printf("receive %d bytes from client: %s \n",ret,buff);
        }
    }

由于源码中，我做了比较详细的注释，同时将和select模型不一样的地方都列了出来，这里就不再详细解释了。总体说来，poll模型比select模型要好用一些，去掉了一些限制，但是仍然避免不了如下的问题：

用户态和内核态仍需要频繁切换，因为revents的赋值是在内核态进行的，然后再推送到用户态，和select类似，整体开销较大。
仍需要遍历数组，时间复杂度为O（N）。

epoll模型

如果说select模型和poll模型是早期的产物，在性能上有诸多不尽人意之处，那么自linux 2.6之后新增的epoll模型，则彻底解决了性能问题，一举使得单机承受百万并发的课题变得极为容易。现在可以这么说，只需要一些简单的设置更改，然后配合上epoll的性能，实现单机百万并发轻而易举。同时，由于epoll整体的优化，使得之前的几个比较耗费性能的问题不再成为羁绊，所以也成为了linux平台上进行网络通讯的首选模型。

讲解之前，还是linux man文档镇楼：linux man epoll 4类文档 linux man epoll 7类文档，俩文档结合着读，会对epoll有个大概的了解。和之前提到的select和poll不同的是，此二者皆属于系统调用函数，但是epoll则不然，他是存在于内核中的数据结构，可以通过epoll_create，epoll_ctl及epoll_wait三个函数结合来对此数据结构进行操控。

说道epoll_create函数，其作用是在内核中创建一个epoll数据结构实例，然后将返回此实例在系统中的文件描述符。此epoll数据结构的组成其实是一个链表结构，我们称之为interest list，里面会注册连接上来的client的文件描述符。

其简化工作机制如下：

说道epoll_ctl函数，其作用则是对epoll实例进行增删改查操作。有些类似我们常用的CRUD操作。这个函数操作的对象其实就是epoll数据结构，当有新的client连接上来的时候，他会将此client注册到epoll中的interest list中，此操作通过附加EPOLL_CTL_ADD标记来实现；当已有的client掉线或者主动下线的时候，他会将下线的client从epoll的interest list中移除，此操作通过附加EPOLL_CTL_DEL标记来实现；当有client的文件描述符有变更的时候，他会将events中的对应的文件描述符进行更新，此操作通过附加EPOLL_CTL_MOD来实现；当interest list中有client已经准备好了，可以进行IO操作的时候，他会将这些clients拿出来，然后放到一个新的ready list里面。

其简化工作机制如下：

说道epoll_wait函数，其作用就是扫描ready list，处理准备就绪的client IO，其返回结果即为准备好进行IO的client的个数。通过遍历这些准备好的client，就可以轻松进行IO处理了。

上面这三个函数是epoll操作的基本函数，但是，想要彻底理解epoll，则需要先了解这三块内容，即：inode，链表，红黑树。

在linux内核中，针对当前打开的文件，有一个open file table，里面记录的是所有打开的文件描述符信息；同时也有一个inode table，里面则记录的是底层的文件描述符信息。这里假如文件描述符B fork了文件描述符A，虽然在open file table中，我们看新增了一个文件描述符B，但是实际上，在inode table中，A和B的底层是一模一样的。这里，将inode table中的内容理解为windows中的文件属性，会更加贴切和易懂。这样存储的好处就是，无论上层文件描述符怎么变化，由于epoll监控的数据永远是inode table的底层数据，那么我就可以一直能够监控到文件的各种变化信息，这也是epoll高效的基础。更多详细信息，请参阅这两篇文章：Nonblocking IO & The method to epoll's madness.

简化流程如下：

数据存储这块解决了，那么针对连接上来的客户端socket，该用什么数据结构保存进来呢？这里用到了红黑树，由于客户端socket会有频繁的新增和删除操作，而红黑树这块时间复杂度仅仅为O(logN)，还是挺高效的。有人会问为啥不用哈希表呢？当大量的连接频繁的进行接入或者断开的时候，扩容或者其他行为将会产生不少的rehash操作，而且还要考虑哈希冲突的情况。虽然查询速度的确可以达到o(1)，但是rehash或者哈希冲突是不可控的，所以基于这些考量，我认为红黑树占优一些。

客户端socket怎么管理这块解决了，接下来，当有socket有数据需要进行读写事件处理的时候，系统会将已经就绪的socket添加到双向链表中，然后通过epoll_wait方法检测的时候，其实检查的就是这个双向链表，由于链表中都是就绪的数据，所以避免了针对整个客户端socket列表进行遍历的情况，使得整体效率大大提升。整体的操作流程为：

首先，利用epoll_create在内核中创建一个epoll对象。其实这个epoll对象，就是一个可以存储客户端连接的数据结构。

然后，客户端socket连接上来，会通过epoll_ctl操作将结果添加到epoll对象的红黑树数据结构中。

然后，一旦有socket有事件发生，则会通过回调函数将其添加到ready list双向链表中。

最后，epoll_wait会遍历链表来处理已经准备好的socket，然后通过预先设置的水平触发或者边缘触发来进行数据的感知操作。

从上面的细节可以看出，由于epoll内部监控的是底层的文件描述符信息，可以将变更的描述符直接加入到ready list，无需用户将所有的描述符再进行传入。同时由于epoll_wait扫描的是已经就绪的文件描述符，避免了很多无效的遍历查询，使得epoll的整体性能大大提升，可以说现在只要谈论linux平台的IO多路复用，epoll已经成为了不二之选。

水平触发和边缘触发

上面说到了epoll，主要讲解了client端怎么连进来，但是并未详细的讲解epoll_wait怎么被唤醒的，这里我将来详细的讲解一下。

水平触发，意即Level Trigger，边缘触发，意即Edge Trigger，如果单从字面意思上理解，则不太容易，但是如果将硬件设计中的水平沿，上升沿，下降沿的概念引进来，则理解起来就容易多了。比如我们可以这样认为：

如果将上图中的方块看做是buffer的话，那么理解起来则就更加容易了，比如针对水平触发，buffer只要是一直有数据，则一直通知；而边缘触发，则buffer容量发生变化的时候，才会通知。虽然可以这样简单的理解，但是实际上，其细节处理部分，比图示中展现的更加精细，这里来详细的说一下。

边缘触发

针对读操作，也就是当前fd处于EPOLLIN模式下，即可读。此时意味着有新的数据到来，接收缓冲区可读，以下buffer都指接收缓冲区：

buffer由空变为非空，意即有数据进来的时候，此过程会触发通知。

buffer原本有些数据，这时候又有新数据进来的时候，数据变多，此过程会触发通知。

buffer中有数据，此时用户对操作的fd注册EPOLL_CTL_MOD事件的时候，会触发通知。

针对写操作，也就是当前fd处于EPOLLOUT模式下，即可写。此时意味着缓冲区可以写了，以下buffer都指发送缓冲区：

buffer满了，这时候发送出去一些数据，数据变少，此过程会触发通知。

buffer原本有些数据，这时候又发送出去一些数据，数据变少，此过程会触发通知。

这里就是ET这种模式触发的几种情形，可以看出，基本上都是围绕着接收缓冲区或者发送缓冲区的状态变化来进行的。

晦涩难懂？不存在的，举个栗子：

在服务端，我们开启边缘触发模式，然后将buffer size设为10个字节，来看看具体的表现形式。

服务端开启，客户端连接，发送单字符A到服务端，输出结果如下：

-->ET Mode: it was triggered once

get 1 bytes of content: A

-->wait to read!

可以看到，由于buffer从空到非空，边缘触发通知产生，之后在epoll_wait处阻塞，继续等待后续事件。

这里我们变一下，输入ABCDEFGHIJKLMNOPQ，可以看到，客户端发送的字符长度超过了服务端buffer size，那么输出结果将是怎么样的呢？

-->ET Mode: it was triggered once

get 9 bytes of content: ABCDEFGHI

get 8 bytes of content: JKLMNOPQ

-->wait to read!

可以看到，这次发送，由于发送的长度大于buffer size，所以内容被折成两段进行接收，由于用了边缘触发方式，buffer的情况是从空到非空，所以只会产生一次通知。

水平触发

水平触发则简单多了，他包含了边缘触发的所有场景，简而言之如下：

当接收缓冲区不为空的时候，有数据可读，则读事件会一直触发。

当发送缓冲区未满的时候，可以继续写入数据，则写事件一直会触发。

同样的，为了使表达更清晰，我们也来举个栗子，按照上述入输入方式来进行。

服务端开启，客户端连接并发送单字符A，可以看到服务端输出情况如下：

-->LT Mode: it was triggered once!

get 1 bytes of content: A

这个输出结果，毋庸置疑，由于buffer中有数据，所以水平模式触发，输出了结果。

服务端开启，客户端连接并发送ABCDEFGHIJKLMNOPQ，可以看到服务端输出情况如下：

-->LT Mode: it was triggered once!

get 9 bytes of content: ABCDEFGHI

-->LT Mode: it was triggered once!

get 8 bytes of content: JKLMNOPQ

从结果中，可以看出，由于buffer中数据读取完毕后，还有未读完的数据，所以水平模式会一直触发，这也是为啥这里水平模式被触发了两次的原因。

有了这两个栗子的比对，不知道聪明的你，get到二者的区别了吗？

在实际开发过程中，实际上LT更易用一些，毕竟系统帮助我们做了大部分校验通知工作，之前提到的SELECT和POLL，默认采用的也都是这个。但是需要注意的是，当有成千上万个客户端连接上来开始进行数据发送，由于LT的特性，内核会频繁的处理通知操作，导致其相对于ET来说，比较的耗费系统资源，所以，随着客户端的增多，其性能也就越差。

而边缘触发，由于监控的是FD的状态变化，所以整体的系统通知并没有那么频繁，高并发下整体的性能表现也要好很多。但是由于此模式下，用户需要积极的处理好每一笔数据，带来的维护代价也是相当大的，稍微不注意就有可能出错。所以使用起来须要非常小心才行。

至于二者如何抉择，诸位就仁者见仁智者见智吧。

行文到这里，关于epoll的讲解基本上完毕了，大家从中是不是学到了很多干货呢？由于从netty研究到linux epoll底层，其难度非常大，可以用曲高和寡来形容，所以在这块探索的文章是比较少的，很多东西需要自己照着man文档和源码一点一点的琢磨（linux源码详见eventpoll.c等）。这里我来纠正一下搜索引擎上，说epoll高性能是因为利用mmap技术实现了用户态和内核态的内存共享，所以性能好，我前期被这个观点误导了好久，后来下来了linux源码，翻了一下，并没有在epoll中翻到mmap的技术点，所以这个观点是错误的。这些错误观点的文章，国内不少，国外也不少，希望大家能审慎抉择，避免被错误带偏。

所以，epoll高性能的根本就是，其高效的文件描述符处理方式加上颇具特性边的缘触发处理模式，以极少的内核态和用户态的切换，实现了真正意义上的高并发。

原文链接：https://juejin.cn/post/7182387161751093309