1.网络模型（select、码模poll、码模epoll）
2.Redis——Epoll网络模型
3.一篇学会阿里面试问的码模 Select、Poll、码模Epoll 模型
4.深入了解epoll模型（特别详细）
5.彻底弄懂IO复用：深入了解select，码模poll，码模ar drone 源码epoll
6.阿里面试题|nginx所使用的码模epoll模型是什么?

网络模型（select、poll、码模epoll）

       网络模型中的码模select、poll、码模epoll都是码模同步I/O机制，但各有特点。码模select通过轮询所有fd来判断哪些流有IO事件，码模时间复杂度为O(N)，码模处理大量流时效率较低。码模poll沿用了select的基本思路，但使用链表存储fd，无最大描述符限制，但存在"水平触发"问题，可能导致重复通知。

       epoll则更为高效，它实现了事件驱动，能精确告知哪个流发生了何种IO事件，时间复杂度为O(1)。epoll有LT和ET两种触发模式：LT模式会持续通知直到数据被处理，而ET模式仅在数据就绪时通知一次，直到下一次事件发生。epoll通过epoll_create创建句柄，内部使用红黑树和内核链表等数据结构，能处理大量事件并支持嵌套监听。

       在选择使用select、poll还是epoll时，需要考虑事件驱动、效率和事件处理策略。epoll的可见分类小程序源码高效性和精确事件通知使其在高并发场景中更受欢迎，但LT模式可能会因频繁通知而影响效率，而ET模式则能减少无谓的事件处理，提高并行处理能力。因此，根据应用需求和资源限制，合理选择最适合的I/O多路复用模型是关键。例如，如果对事件的实时性要求较高，ET模式可能是更好的选择，而对事件处理效率有较高要求时，epoll的LT模式可能更合适。

Redis——Epoll网络模型

       Redis 的高效性在于其使用多路复用技术管理大量连接，通过单线程事件循环处理请求，实现每秒数万 QPS 的性能。在深入了解 Redis 的 Epoll 实现之前，需要先对 Epoll 有清晰的认识。上一篇文章已对此进行深入浅出的讲解，涉及 select、poll、epoll 的实现。

       在掌握了 Epoll 的核心原理后，让我们深入 Redis 如何具体利用 Epoll。通过查阅 Redis 5.0.0 版本的源码，我们可以清楚地看到 Redis 如何实现 Epoll。通过本文，我们重点探讨以下三个关键点：

       1. Epoll 是 Linux 内核提供的一种高效事件多路复用机制，核心方法有三个。它通过红黑树、双向链表和事件回调机制实现高效率。

       2. Redis 采用 Epoll 实现了 IO 多路复用，其原理是利用 Epoll 进行事件监听，通过事件循环处理各种请求。

       3. Redis 的事件驱动机制处理网络 IO 和时间事件，采用成熟的刷脸支付源码和部署 I/O 多路复用模型（如 select、epoll）进行文件事件处理，对模型进行封装。

       事件驱动的核心组件在 src/ae.c 文件中实现，它通过 aeCreateEventLoop、aeMain 和 aeDeleteEventLoop 函数管理事件循环。aeMain 函数是事件循环的主体，调用 aeProcessEvents 处理就绪事件。

       Redis 采用自定义的事件驱动库 ae_event 实现 IO 多路复用，支持 select、epoll、evport 和 kqueue 等技术。在不同的操作系统上，Redis 会选择合适的多路复用技术。

       Redis 的实现细节如下：

       1. initServerConfig 函数初始化服务器配置，确保内部数据结构和参数正确。

       2. initServer 函数创建事件管理器 aeEventLoop。

       3. aeCreateEventLoop 创建事件管理器并初始化关键属性，如事件表、就绪事件数组等。

       4. aeCreateFileEvent 注册文件事件到底层多路复用系统。

       5. aeMain 作为事件循环的主体，无限循环处理文件事件和时间事件。

       6. aeProcessEvents 处理就绪事件，调用底层多路复用实现。

       Redis 的 Epoll 实现展示了其对底层技术的深入理解和灵活应用，通过高效的事件处理机制实现了高性能。

一篇学会阿里面试问的 Select、Poll、Epoll 模型

       在操作系统中处理IO时，主要分为两个阶段：等待数据传输至内核区域，然后将数据从内核区域复制至用户区域。BIO模型为同步阻塞IO，应用层调用recvfrom方法时，数据尚未复制至内核区域，巅峰火龙三职业源码程序因此阻塞，直至数据复制完毕。NIO非阻塞模型将第一个阶段变为非阻塞，recvfrom函数持续检查内核区域中的数据是否准备就绪，直至数据复制完成，程序解除阻塞。

       Linux将设备视作文件，使用文件描述符标识。在处理多个连接时，阻塞模型可能导致效率低下，使用线程池虽能改善，但并未解决根本问题。Select模型允许单个进程同时处理多个网络连接，但每次调用时需从用户空间复制所有描述符至内核空间，开销较大。Select的缺点在于频繁遍历大量连接，且每次调用前都需要复制描述符集合。

       Poll模型与Select类似，但存储描述符集合的方式不同，且提供水平触发机制，即fd就绪后未处理，下次调用时再次通知。Poll与Select在实现上相似，但在注册事件时使用不同的接口。

       Epoll模型改进了Select和Poll的缺点。Epoll在创建句柄时一次性将所有fd复制至内核空间，避免了频繁复制。它通过在注册事件时挂载当前进程，并为每个fd指定回调函数，当设备就绪时调用该函数，将就绪的fd加入就绪链表。Epoll_wait在查看就绪链表时，仅判断是否有就绪fd，避免了频繁遍历所有fd。波段背离副图指标源码Epoll支持的fd上限较高，通常与系统内存相关，对于大量IO请求的场景，如服务器处理客户端请求，Epoll模型尤其适用。

深入了解epoll模型（特别详细）

       深入剖析epoll模型：性能与操作原理

       在并发编程的世界里，epoll是Linux系统中的一项关键利器，专为处理大量文件描述符而设计，通过红黑树的高效管理，告别了select的轮询局限。它犹如企业的高效管理者，通过中间层高效筛选活跃连接，显著提升CPU资源的利用率。相较于select，epoll的智能策略使其在特定场景中更胜一筹。

       尽管select曾受制于历史遗留的文件描述符限制，但epoll的出现解决了这个问题，它专为高并发且活跃连接较少的场景量身打造。epoll接口巧妙地利用红黑树，支持两种触发模式——水平触发(LT)和边沿触发(ET)，这在节省系统资源方面起着关键作用。

       在实际应用中，选择epoll+ET+非阻塞I/O的组合，可以实现最优性能。然而，epoll并非无懈可击，它受限于单进程文件描述符的总数，以及线性扫描可能导致的效率下降。在处理fd数量众多时，select可能会在某些情况下展现出优于epoll的性能。

       epoll的工作流程是通过epoll_create创建eventpoll结构，epoll_ctl则用于处理事件的添加、删除和修改。epoll_create返回的fd指向一个内核事件监听系统文件，而epoll_ctl则负责检查并处理用户对事件的控制操作。

       理解epoll的关键在于掌握其工作原理。例如，epollitem结构中包含了文件描述符和文件关联，以及事件队列的管理。在epoll_wait中，内核事件被高效地从就绪队列中处理，LT模式下支持阻塞和非阻塞，而ET模式则在事件发生时才通知，需要使用非阻塞套接字。

       尽管epoll避免了select的“惊群”问题，但它的线程安全机制仍需通过锁来维护，如自旋锁和互斥锁，确保数据结构的一致性。在epoll_ctl操作数据结构时，会确保互斥访问，而在epoll_wait等待事件时，epoll_poll_callback则处理相应的回调。

       总结来说，epoll是一个高度优化的I/O多路复用模型，它的高效和灵活使其在处理大量并发连接时表现出色。然而，理解并优化其使用，包括限制、工作流程和线程安全，是实现高性能网络应用的关键。

彻底弄懂IO复用：深入了解select，poll，epoll

       深入理解 IO 复用技术，重点介绍 select、poll、epoll 的实现原理与使用场景。掌握这些技术是构建高性能服务器的关键。通过本节学习，您将全面了解：

       1、I/O 复用模型介绍：I/O 复用模型通过系统调用支持同时监控多个描述符，阻塞等待某一个或多个描述符准备就绪。常见的实现包括 select、poll 和 epoll。该模型避免了阻塞在实际 I/O 调用上。

       2、select 函数：select 是实现 I/O 多路复用的经典系统调用。它同时等待多个套接字可读，一旦任一可读，立即返回处理。select 函数参数包括描述符集、等待条件和超时设置。关键结构体 fd_set 用于存储描述符集合。

       3、poll 函数：基于 epoll 的限制，poll 提出作为解决方案。它与内核交互的数据不同，且突破了文件描述符数量限制。poll 函数使用 pollfd 结构体定义待检测描述符及其事件类型。

       4、epoll 机制：epoll 不是系统调用，而是一种内核数据结构，用于在多个描述符上实现 I/O 复用。通过三个系统调用创建、修改和删除 epoll 实例。epoll 的核心在于事件就绪队列，描述符准备好进行 I/O 操作时被加入此队列。epoll_wait 等待事件发生。

       5、边缘触发与条件触发：边缘触发模式下，描述符事件准备就绪后，epoll_wait 只通知应用进程一次。条件触发模式下，事件未处理完时，epoll_wait 会继续返回处理。边缘触发效率更高，但要求应用正确处理。

       6、优缺点总结：I/O 复用技术提供了更高的性能和效率，适用于大量并发连接的场景。然而，它们并非真正的异步 I/O，仍需应用进程主动调用 IO 函数。

阿里面试题|nginx所使用的epoll模型是什么?

       Linux epoll API相比select、poll提供了更高效的IO多路复用，其主要步骤涉及创建epoll、设置监听的文件及事件，并通过epoll_wait等待事件就绪进行处理。 epoll引入特殊文件eventpoll作为中间层，在内核空间维护了监听文件事件集合（红黑树）与就绪文件事件链表，显著提高了效率。

       在处理socket数据可读事件上，epoll支持两种触发模式：水平触发与边缘触发。水平触发模式中，只要满足条件，就触发一个事件；边缘触发模式下，每当状态变化时，才触发事件。在边缘触发模式下，只有当socket有新的数据到来时才会被当做就绪事件返回，而水平触发模式则在socket有数据可读时即返回事件。 epoll默认采用水平触发方式，边缘触发可通过EPOLLET设置。

       epoll的就绪事件处理过程涉及删除当前节点、调用ep_item_poll进行检查，之后根据socket的触发模式决定是否重新加入到就绪事件链表中。在水平触发模式下，会持续检测是否有数据可读，而在边缘触发模式下，需要通过重新调用回调函数eventpoll.c:ep_poll_callback来获取新的可读事件。

       epoll与select的对比主要体现在效率和资源使用上。 epoll在Netty中的应用则展示了其在Java NIO通信框架中的灵活性和强大功能，Netty通过封装JDK的类库并提供丰富编解码功能，支持多种应用层主流协议。Netty采用epoll API，并支持边缘触发模式和更多socket配置参数，如TCP_CORK等。

事件驱动模型epoll

       epoll是一种事件驱动模型，在Linux 2.5.版本中引入，它是poll库的一个变种。与poll和select库相比，epoll在处理大量描述符的应用时，效率更高。其核心机制是将描述符列表交给内核，一旦有事件发生，内核将事件通知进程，避免了轮询整个描述符列表，从而显著提高了效率。

       使用epoll的步骤如下：

       1. 创建epoll描述符，使用`epoll_create()`函数，该函数接受一个整型参数size，用于告诉内核创建一个大小为size的事件列表。

       2. 给描述符设置关注的事件，并将其添加到内核的事件列表中。通过`epoll_ctl()`函数完成，其参数op用于指定操作类型，包括：

       EPOLL_CTL_ADD：添加要关注的描述符及其事件结构到内核事件列表。

       EPOLL_CTL_DEL：从内核事件列表中移除先前添加的描述符及其事件结构。

       EPOLL_CTL_MOD：修改先前添加到内核事件列表中描述符的关注事件。

       3. 等待内核通知事件发生，获取发生事件的描述符结构列表。使用`epoll_wait()`函数完成此操作，它返回事件列表，并允许设置等待时间。一旦得到事件列表，即可进行事件处理。

       在使用epoll时，需要注意事件触发方式有两种：

       1. Edge Triggered (ET)：在这种模式下，事件由数据到达边界触发。处理读写时需不断调用read/write，直至返回EAGAIN，再进行epoll_wait()，等待下次事件。适合遵循以下原则：使用非阻塞I/O；在read/write返回EAGAIN时等待下一次事件。

       2. Level Triggered (LT)：在这种模式下，epoll和poll类似，但处理速度可能更快。只要有数据未读写完毕，调用epoll_wait()时就会触发事件。

       总之，epoll通过更高效的事件处理机制，显著提高了应用在处理大量描述符时的性能。理解其工作原理和正确使用方法，可以极大地优化应用的响应速度和资源利用效率。

扩展资料

       鼠标的一个点击，移动，键盘的按键按下等等操作，都是对应操作系统的一个事件，然后应用程序接受你的操作进行处理