为什么linux下epoll是最好，netty要比nio.2好

基本的IO编程过程（包括网络IO和文件IO）是，打开文件描述符（windows是handler，java是stream或channel），多路捕获（Multiplexe，即select和poll和epoll）IO可读写的状态，而后可以读写的文件描述符进行IO读写，由于IO设备速度和CPU内存比速度会慢，为了更好的利用CPU和内存，会开多线程，每个线程读写一个文件描述符。
但C10K问题，让我们意识到在超大数量的网络连接下，机器设备和网络速度不再是瓶颈，瓶颈在于操作系统和IO应用程序的沟通协作的方式。
举个例子，一万个socket连接过来，传统的IO编程模型要开万个线程来应对，还要注意，socket会关闭打开，一万个线程要不断的关闭线程重建线程，资源都浪费在这上面了，我们算建立一个线程耗1M内存，1万个线程机器至少要10G内存，这在IA-32的机器架构下基本是不可能的（要开PAE），现在x64架构才有可能舒服点，要知道，这仅仅是粗略算的内存消耗。别的资源呢？
所以，高性能的网络编程（即IO编程），第一，需要松绑IO连接和应用程序线程的对应关系，这就是非阻塞（nonblocking）、异步（asynchronous）的要求的由来（构造一个线程池，epoll监控到有数的fd，把fd传入线程池，由这些worker thread来读写io）。第二，需要高性能的OS对IO设备可读写（数据来了）的通知方式：从level-triggered notification到edge-triggered notification，关于这个通知方式，我们稍后谈。
需要注意异步，不等于AIO（asynchronous IO），linux的AIO和java的AIO都是实现异步的一种方式，都是渣，这个我们也接下来会谈到。
针对前面说的这两点，我们看看select和poll的问题


这两个函数都在每次调用的时候要求我们把需要监控（看看有没有数据）的文件描述符，通过数组传递进入内核，内核每次都要扫描这些文件描述符，去理解它们，建立一个文件描述符和IO对应的数组（实际内核工作会有好点的实现方式，但可以这么理解先），以便IO来的时候，通知这些文件描述符，进而通知到进程里等待的这些select、poll。当有一万个文件描述符要监控的时候呢（一万个网络连接）？这个工作效率是很低的，资源要求却很高。
我们看epoll



epoll很巧妙，分为三个函数，第一个函数创建一个session类似的东西，第二函数告诉内核维持这个session，并把属于session内的fd传给内核，第三个函数epoll_wait是真正的监控多个文件描述符函数，只需要告诉内核，我在等待哪个session，而session内的fd，内核早就分析过了，不再在每次epoll调用的时候分析，这就节省了内核大部分工作。这样每次调用epoll，内核不再重新扫描fd数组，因为我们维持了session。
说道这里，只有一个字，开源，赞，众人拾柴火焰高，赞。
epoll的效率还不仅仅体现在这里，在内核通知方式上，也改进了，我们先看select和poll的通知方式，也就是level-triggered notification，内核在被DMA中断，捕获到IO设备来数据后，本来只需要查找这个数据属于哪个文件描述符，进而通知线程里等待的函数即可，但是，select和poll要求内核在通知阶段还要继续再扫描一次刚才所建立的内核fd和io对应的那个数组，因为应用程序可能没有真正去读上次通知有数据后的那些fd，应用程序上次没读，内核在这次select和poll调用的时候就得继续通知，这个os和应用程序的沟通方式效率是低下的。只是方便编程而已（可以不去读那个网络io，方正下次会继续通知）。
于是epoll设计了另外一种通知方式：edge-triggered notification，在这个模式下，io设备来了数据，就只通知这些io设备对应的fd，上次通知过的fd不再通知，内核不再扫描一大堆fd了。
基于以上分析，我们可以看到epoll是专门针对大网络并发连接下的os和应用沟通协作上的一个设计，在linux下编网络服务器，必然要采用这个，nginx、php的国产异步框架swool、varnish，都是采用这个。
注意还要打开epoll的edge-triggered notification。而java的NIO和NIO.2都只是用了epoll，没有打开edge-triggered notification，所以不如JBoss的Netty。
接下来我们谈谈AIO的问题，AIO希望的是，你select，poll，epoll都需要用一个函数去监控一大堆fd，那么我AIO不需要了，你把fd告诉内核，你应用程序无需等待，内核会通过信号等软中断告诉应用程序，数据来了，你直接读了，所以，用了AIO可以废弃select，poll，epoll。
但linux的AIO的实现方式是内核和应用共享一片内存区域，应用通过检测这个内存区域（避免调用nonblocking的read、write函数来测试是否来数据，因为即便调用nonblocking的read和write由于进程要切换用户态和内核态，仍旧效率不高）来得知fd是否有数据，可是检测内存区域毕竟不是实时的，你需要在线程里构造一个监控内存的循环，设置sleep，总的效率不如epoll这样的实时通知。所以，AIO是渣，适合低并发的IO操作。所以java7引入的NIO.2引入的AIO对高并发的网络IO设计程序来说，也是渣，只有Netty的epoll+edge-triggered notification最牛，能在linux让应用和OS取得最高效率的沟通。

注：阻塞IO和异步IO基本是一个意思，只是描述同一个东西的不同方面。
http://en.wikipedia.org/wiki/Asynchronous_I/O
In computer science, asynchronous I/O, or non-blocking I/O is a form of input/output processing that permits other processing to continue before thetransmission has finished.

下面是select的函数接口：
int select (int n, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds, struct timeval *timeout);

select 函数监视的文件描述符分3类，分别是writefds、readfds、和exceptfds。调用后select函数会阻塞，直到有描述副就绪（有数据 可读、可写、或者有except），或者超时（timeout指定等待时间，如果立即返回设为null即可），函数返回。当select函数返回后，可以 通过遍历fdset，来找到就绪的描述符。

select目前几乎在所有的平台上支持，其良好跨平台支持也是它的一个优点。select的一 个缺点在于单个进程能够监视的文件描述符的数量存在最大限制，在Linux上一般为1024，可以通过修改宏定义甚至重新编译内核的方式提升这一限制，但 是这样也会造成效率的降低。

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

不同与select使用三个位图来表示三个fdset的方式，poll使用一个 pollfd的指针实现。

struct pollfd {int fd; /* file descriptor */short events; /* requested events to watch */short revents; /* returned events witnessed */};pollfd结构包含了要监视的event和发生的event，不再使用select“参数-值”传递的方式。同时，pollfd并没有最大数量限制（但是数量过大后性能也是会下降）。 和select函数一样，poll返回后，需要轮询pollfd来获取就绪的描述符。

从上面看，select和poll都需要在返回后，通过遍历文件描述符来获取已经就绪的socket。事实上，同时连接的大量客户端在一时刻可能只有很少的处于就绪状态，因此随着监视的描述符数量的增长，其效率也会线性下降。

epoll:

epoll的接口如下：
int epoll_create(int size)；int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event)； typedef union epoll_data { void *ptr; int fd; __uint32_t u32; __uint64_t u64; } epoll_data_t; struct epoll_event { __uint32_t events; /* Epoll events */ epoll_data_t data; /* User data variable */ };int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);复制代码


主要是epoll_create,epoll_ctl和epoll_wait三个函数。epoll_create函数创建epoll文件描述符，参数size并不是限制了epoll所能监听的描述符最大个数，只是对内核初始分配内部数据结构的一个建议。返回是epoll描述符。-1表示创建失败。epoll_ctl 控制对指定描述符fd执行op操作，event是与fd关联的监听事件。op操作有三种：添加EPOLL_CTL_ADD，删除EPOLL_CTL_DEL，修改EPOLL_CTL_MOD。分别添加、删除和修改对fd的监听事件。epoll_wait 等待epfd上的io事件，最多返回maxevents个事件。

在 select/poll中，进程只有在调用一定的方法后，内核才对所有监视的文件描述符进行扫描，而epoll事先通过epoll_ctl()来注册一 个文件描述符，一旦基于某个文件描述符就绪时，内核会采用类似callback的回调机制，迅速激活这个文件描述符，当进程调用epoll_wait() 时便得到通知。

epoll的优点主要是一下几个方面：

1. 监视的描述符数量不受限制，它所支持的FD上限是最大可以打开文件的数目，这个数字一般远大于2048,举个例子,在1GB内存的机器上大约是10万左 右，具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看,一般来说这个数目和系统内存关系很大。select的最大缺点就是进程打开的fd是有数量限制的。这对 于连接数量比较大的服务器来说根本不能满足。虽然也可以选择多进程的解决方案( Apache就是这样实现的)，不过虽然linux上面创建进程的代价比较小，但仍旧是不可忽视的，加上进程间数据同步远比不上线程间同步的高效，所以也 不是一种完美的方案。

2. IO的效率不会随着监视fd的数量的增长而下降。epoll不同于select和poll轮询的方式，而是通过每个fd定义的回调函数来实现的。只有就绪的fd才会执行回调函数。

3.支持电平触发和边沿触发（只告诉进程哪些文件描述符刚刚变为就绪状态，它只说一遍，如果我们没有采取行动，那么它将不会再次告知，这种方式称为边缘触发）两种方式，理论上边缘触发的性能要更高一些，但是代码实现相当复杂。

4.mmap加速内核与用户空间的信息传递。epoll是通过内核于用户空间mmap同一块内存，避免了无畏的内存拷贝。

你好，希望我的回答对你有帮助 1. Epoll是何方神圣？ Epoll可是当前在Linux下开发大规模并发网络程序的热门人选，Epoll 在Linux2.6内核中正式引入，和select相似，其实都I/O多路复用技术而已，并没有什么神秘的。 其实在Linux下设计并发网络程序，向来不缺少方法，比如典型的Apache模型（Process Per Connection，简称PPC），TPC（Thread PerConnection）模型，以及select模型和poll模型，那为何还要再引入Epoll这个东东呢？那还是有得说说的… 2. 常用模型的缺点 如果不摆出来其他模型的缺点，怎么能对比出Epoll的优点呢。 2.1 PPC/TPC模型 这两种模型思想类似，就是让每一个到来的连接一边自己做事去，别再来烦我。只是PPC是为它开了一个进程，而TPC开了一个线程。可是别烦我是有代价的，它要时间和空间啊，连接多了之后，那么多的进程/线程切换，这开销就上来了；因此这类模型能接受的最大连接数都不会高，一般在几百个左右。 2.2 select模型 1. 最大并发数限制，因为一个进程所打开的FD（文件描述符）是有限制的，由FD_SETSIZE设置，默认值是1024/2048，因此Select模型的最大并发数就被相应限制了。自己改改这个FD_SETSIZE？想法虽好，可是先看看下面吧… 2. 效率问题，select每次调用都会线性扫描全部的FD集合，这样效率就会呈现线性下降，把FD_SETSIZE改大的后果就是，大家都慢慢来，什么？都超时了？？！！ 3. 内核/用户空间内存拷贝问题，如何让内核把FD消息通知给用户空间呢？在这个问题上select采取了内存拷贝方法。 2.3 poll模型 基本上效率和select是相同的，select缺点的2和3它都没有改掉。 3. Epoll的提升 把其他模型逐个批判了一下，再来看看Epoll的改进之处吧，其实把select的缺点反过来那就是Epoll的优点了。 3.1. Epoll没有最大并发连接的限制，上限是最大可以打开文件的数目，这个数字一般远大于2048, 一般来说这个数目和系统内存关系很大，具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看。 3.2. 效率提升，Epoll最大的优点就在于它只管你“活跃”的连接，而跟连接总数无关，因此在实际的网络环境中，Epoll的效率就会远远高于select和poll。 3.3. 内存拷贝，Epoll在这点上使用了“共享内存”，这个内存拷贝也省略了。 4. Epoll为什么高效 Epoll的高效和其数据结构的设计是密不可分的，这个下面就会提到。 首先回忆一下select模型，当有I/O事件到来时，select通知应用程序有事件到了快去处理，而应用程序必须轮询所有的FD集合，测试每个FD是否有事件发生，并处理事件；代码像下面这样： int res = select(maxfd+1, &readfds, NULL, NULL, 120); if(res > 0) { for (int i = 0; i < MAX_CONNECTION; i++) { if (FD_ISSET(allConnection[i], &readfds)) { handleEvent(allConnection[i]); } } } // if(res == 0) handle timeout, res < 0 handle error Epoll不仅会告诉应用程序有I/0 事件到来，还会告诉应用程序相关的信息，这些信息是应用程序填充的，因此根据这些信息应用程序就能直接定位到事件，而不必遍历整个FD 集合。 intres = epoll_wait(epfd, events, 20, 120); for(int i = 0; i < res;i++) { handleEvent(events[n]); } 5. Epoll关键数据结构 前面提到Epoll速度快和其数据结构密不可分，其关键数据结构就是： structepoll_event { __uint32_t events; // Epoll events epoll_data_t data; // User data variable }; typedefunion epoll_data { void *ptr; int fd; __uint32_t u32; __uint64_t u64; } epoll_data_t; 可见epoll_data是一个union结构体,借助于它应用程序可以保存很多类型的信息:fd、指针等等。有了它，应用程序就可以直接定位目标了。 6. 使用Epoll 既然Epoll相比select这么好，那么用起来如何呢？会不会很繁琐啊…先看看下面的三个函数吧，就知道Epoll的易用了。 int epoll_create(int size); 生成一个Epoll专用的文件描述符，其实是申请一个内核空间，用来存放你想关注的socket fd上是否发生以及发生了什么事件。size就是你在这个Epoll fd上能关注的最大socket fd数，大小自定，只要内存足够。 int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event ); 控制某个Epoll文件描述符上的事件：注册、修改、删除。其中参数epfd是epoll_create()创建Epoll专用的文件描述符。相对于select模型中的FD_SET和FD_CLR宏。 int epoll_wait(int epfd,struct epoll_event * events,int maxevents,int timeout); 等待I/O事件的发生；参数说明： epfd:由epoll_create() 生成的Epoll专用的文件描述符； epoll_event:用于回传代处理事件的数组； maxevents:每次能处理的事件数； timeout:等待I/O事件发生的超时值； 返回发生事件数。 相对于select模型中的select函数。 7. 例子程序 下面是一个简单Echo Server的例子程序，麻雀虽小，五脏俱全，还包含了一个简单的超时检查机制，简洁起见没有做错误处理。 参考地址：http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/4770655

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