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Linux下的I/O复用与epoll详解

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发表于 2019-3-4 02:49:47 | 显示全部楼层 |阅读模式
前言
      I/O多路复用有很多种实现。在linux上,2.4内核前主要是select和poll,自Linux 2.6内核正式引入epoll以来,epoll已经成为了目前实现高性能网络服务器的必备技术。尽管他们的使用方法不尽相同,但是本质上却没有什么区别。本文将重点探讨将放在EPOLL的实现与使用详解。
为什么会是EPOLLselect的缺陷      高并发的核心解决方案是1个线程处理所有连接的“等待消息准备好”,这一点上epoll和select是无争议的。但select预估错误了一件事,当数十万并发连接存在时,可能每一毫秒只有数百个活跃的连接,同时其余数十万连接在这一毫秒是非活跃的。select的使用方法是这样的:
      返回的活跃连接 ==select(全部待监控的连接)。
      什么时候会调用select方法呢?在你认为需要找出有报文到达的活跃连接时,就应该调用。所以,调用select在高并发时是会被频繁调用的。这样,这个频繁调用的方法就很有必要看看它是否有效率,因为,它的轻微效率损失都会被“频繁”二字所放大。它有效率损失吗?显而易见,全部待监控连接是数以十万计的,返回的只是数百个活跃连接,这本身就是无效率的表现。被放大后就会发现,处理并发上万个连接时,select就完全力不从心了。
      此外,在Linux内核中,select所用到的FD_SET是有限的,即内核中有个参数__FD_SETSIZE定义了每个FD_SET的句柄个数。
       View Code
      其次,内核中实现 select是用轮询方法,即每次检测都会遍历所有FD_SET中的句柄,显然,select函数执行时间与FD_SET中的句柄个数有一个比例关系,即 select要检测的句柄数越多就会越费时。看到这里,您可能要要问了,你为什么不提poll?笔者认为select与poll在内部机制方面并没有太大的差异。相比于select机制,poll只是取消了最大监控文件描述符数限制,并没有从根本上解决select存在的问题。

      接下来我们看张图,当并发连接为较小时,select与epoll似乎并无多少差距。可是当并发连接上来以后,select就显得力不从心了。

        图 1.主流I/O复用机制的benchmark
epoll高效的奥秘
      epoll精巧的使用了3个方法来实现select方法要做的事:
  • 新建epoll描述符==epoll_create()
  • epoll_ctrl(epoll描述符,添加或者删除所有待监控的连接)
  • 返回的活跃连接 ==epoll_wait( epoll描述符 )
      与select相比,epoll分清了频繁调用和不频繁调用的操作。例如,epoll_ctrl是不太频繁调用的,而epoll_wait是非常频繁调用的。这时,epoll_wait却几乎没有入参,这比select的效率高出一大截,而且,它也不会随着并发连接的增加使得入参越发多起来,导致内核执行效率下降。
      
      笔者在这里不想过多贴出epoll的代码片段。如果大家有兴趣,可以参考文末贴出的博文链接和Linux相关源码。

      要深刻理解epoll,首先得了解epoll的三大关键要素:mmap、红黑树、链表
      epoll是通过内核与用户空间mmap同一块内存实现的。mmap将用户空间的一块地址和内核空间的一块地址同时映射到相同的一块物理内存地址(不管是用户空间还是内核空间都是虚拟地址,最终要通过地址映射映射到物理地址),使得这块物理内存对内核和对用户均可见,减少用户态和内核态之间的数据交换。内核可以直接看到epoll监听的句柄,效率高。
      红黑树将存储epoll所监听的套接字。上面mmap出来的内存如何保存epoll所监听的套接字,必然也得有一套数据结构,epoll在实现上采用红黑树去存储所有套接字,当添加或者删除一个套接字时(epoll_ctl),都在红黑树上去处理,红黑树本身插入和删除性能比较好,时间复杂度O(logN)。
      
      下面几个关键数据结构的定义   
View Code

View Code
      添加以及返回事件
      通过epoll_ctl函数添加进来的事件都会被放在红黑树的某个节点内,所以,重复添加是没有用的。当把事件添加进来的时候时候会完成关键的一步,那就是该事件都会与相应的设备(网卡)驱动程序建立回调关系,当相应的事件发生后,就会调用这个回调函数,该回调函数在内核中被称为:ep_poll_callback,这个回调函数其实就所把这个事件添加到rdllist这个双向链表中。一旦有事件发生,epoll就会将该事件添加到双向链表中。那么当我们调用epoll_wait时,epoll_wait只需要检查rdlist双向链表中是否有存在注册的事件,效率非常可观。这里也需要将发生了的事件复制到用户态内存中即可。
     
      epoll_wait的工作流程:
  • epoll_wait调用ep_poll,当rdlist为空(无就绪fd)时挂起当前进程,直到rdlist不空时进程才被唤醒。
  • 文件fd状态改变(buffer由不可读变为可读或由不可写变为可写),导致相应fd上的回调函数ep_poll_callback()被调用。
  • ep_poll_callback将相应fd对应epitem加入rdlist,导致rdlist不空,进程被唤醒,epoll_wait得以继续执行。
  • ep_events_transfer函数将rdlist中的epitem拷贝到txlist中,并将rdlist清空。
  • ep_send_events函数(很关键),它扫描txlist中的每个epitem,调用其关联fd对用的poll方法。此时对poll的调用仅仅是取得fd上较新的events(防止之前events被更新),之后将取得的events和相应的fd发送到用户空间(封装在struct epoll_event,从epoll_wait返回)。
小结       表 1. select、poll和epoll三种I/O复用模式的比较( 摘录自《linux高性能服务器编程》)
系统调用
select
poll
epoll

事件集合
用哦过户通过3个参数分别传入感兴趣的可读,可写及异常等事件
内核通过对这些参数的在线修改来反馈其中的就绪事件
这使得用户每次调用select都要重置这3个参数
统一处理所有事件类型,因此只需要一个事件集参数。
用户通过pollfd.events传入感兴趣的事件,内核通过
修改pollfd.revents反馈其中就绪的事件
内核通过一个事件表直接管理用户感兴趣的所有事件。
因此每次调用epoll_wait时,无需反复传入用户感兴趣
的事件。epoll_wait系统调用的参数events仅用来反馈就绪的事件
应用程序索引就绪文件
描述符的时间复杂度
O(n)
O(n)
O(1)
最大支持文件描述符数
一般有最大值限制
65535
65535
工作模式
LT
LT
支持ET高效模式
内核实现和工作效率采用轮询方式检测就绪事件,时间复杂度:O(n)
采用轮询方式检测就绪事件,时间复杂度:O(n)
采用回调方式检测就绪事件,时间复杂度:O(1)
      行文至此,想必各位都应该已经明了为什么epoll会成为Linux平台下实现高性能网络服务器的首选I/O复用调用。
      需要注意的是:epoll并不是在所有的应用场景都会比select和poll高很多。尤其是当活动连接比较多的时候,回调函数被触发得过于频繁的时候,epoll的效率也会受到显著影响!所以,epoll特别适用于连接数量多,但活动连接较少的情况。
      接下来,笔者将介绍一下epoll使用方式的注意点。
EPOLL的使用 文件描述符的创建 View Code
      在epoll早期的实现中,对于监控文件描述符的组织并不是使用红黑树,而是hash表。这里的size实际上已经没有意义。
  注册监控事件 View Code
函数说明:
     fd:要操作的文件描述符
     op:指定操作类型
操作类型:
     EPOLL_CTL_ADD:往事件表中注册fd上的事件
     EPOLL_CTL_MOD:修改fd上的注册事件
     EPOLL_CTL_DEL:删除fd上的注册事件
     event:指定事件,它是epoll_event结构指针类型
     epoll_event定义:
View Code
结构体说明:
     events:描述事件类型,和poll支持的事件类型基本相同(两个额外的事件:EPOLLET和EPOLLONESHOT,高效运作的关键)
     data成员:存储用户数据
View Code

  epoll_wait函数 View Code
函数说明:
     返回:成功时返回就绪的文件描述符的个数,失败时返回-1并设置errno
     timeout:指定epoll的超时时间,单位是毫秒。当timeout为-1是,epoll_wait调用将永远阻塞,直到某个时间发生。当timeout为0时,epoll_wait调用将立即返回。
     maxevents:指定最多监听多少个事件
     events:检测到事件,将所有就绪的事件从内核事件表中复制到它的第二个参数events指向的数组中。
EPOLLONESHOT事件使用场合:
      一个线程在读取完某个socket上的数据后开始处理这些数据,而数据的处理过程中该socket又有新数据可读,此时另外一个线程被唤醒来读取这些新的数据。
      于是,就出现了两个线程同时操作一个socket的局面。可以使用epoll的EPOLLONESHOT事件实现一个socket连接在任一时刻都被一个线程处理。
作用:
      对于注册了EPOLLONESHOT事件的文件描述符,操作系统最多出发其上注册的一个可读,可写或异常事件,且只能触发一次。
使用:
      注册了EPOLLONESHOT事件的socket一旦被某个线程处理完毕,该线程就应该立即重置这个socket上的EPOLLONESHOT事件,以确保这个socket下一次可读时,其EPOLLIN事件能被触发,进而让其他工作线程有机会继续处理这个sockt。
效果:
      尽管一个socket在不同事件可能被不同的线程处理,但同一时刻肯定只有一个线程在为它服务,这就保证了连接的完整性,从而避免了很多可能的竞态条件。
[size=1.17em] LT与ET模式


      在这里,笔者强烈推荐《彻底学会使用epoll》系列博文,这是笔者看过的,对epoll的ET和LT模式讲解最为详尽和易懂的博文。下面的实例均来自该系列博文。限于篇幅原因,很多关键的细节,不能完全摘录。
      话不多说,直接上代码。
程序一:
[url=][/url]
#include <stdio.h>#include <unistd.h>#include <sys/epoll.h>int main(void){  int epfd,nfds;  struct epoll_event ev,events[5]; //ev用于注册事件,数组用于返回要处理的事件  epfd = epoll_create(1); //只需要监听一个描述符——标准输入  ev.data.fd = STDIN_FILENO;  ev.events = EPOLLIN|EPOLLET; //监听读状态同时设置ET模式  epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_ADD, STDIN_FILENO, &ev); //注册epoll事件  for(;;)  {    nfds = epoll_wait(epfd, events, 5, -1);    for(int i = 0; i < nfds; i++)    {      if(events.data.fd==STDIN_FILENO)        printf("welcome to epoll's word!\n");    }  }}[url=][/url]


编译并运行,结果如下:
  • 当用户输入一组字符,这组字符被送入buffer,字符停留在buffer中,又因为buffer由空变为不空,所以ET返回读就绪,输出”welcome to epoll's world!”。
  • 之后程序再次执行epoll_wait,此时虽然buffer中有内容可读,但是根据我们上节的分析,ET并不返回就绪,导致epoll_wait阻塞。(底层原因是ET下就绪fd的epitem只被放入rdlist一次)。
  • 用户再次输入一组字符,导致buffer中的内容增多,根据我们上节的分析这将导致fd状态的改变,是对应的epitem再次加入rdlist,从而使epoll_wait返回读就绪,再次输出“Welcome to epoll's world!”。
接下来我们将上面程序的第11行做如下修改:
View Code
编译并运行,结果如下:
      程序陷入死循环,因为用户输入任意数据后,数据被送入buffer且没有被读出,所以LT模式下每次epoll_wait都认为buffer可读返回读就绪。导致每次都会输出”welcome to epoll's world!”。
程序二:
View Code
编译并运行,结果如下:
      本程序依然使用LT模式,但是每次epoll_wait返回读就绪的时候我们都将buffer(缓冲)中的内容read出来,所以导致buffer再次清空,下次调用epoll_wait就会阻塞。所以能够实现我们所想要的功能——当用户从控制台有任何输入操作时,输出”welcome to epoll's world!”
程序三:
View Code
编译并运行,结果如下:

     程序依然使用ET,但是每次读就绪后都主动的再次MOD IN事件,我们发现程序再次出现死循环,也就是每次返回读就绪。但是注意,如果我们将MOD改为ADD,将不会产生任何影响。别忘了每次ADD一个描述符都会在epitem组成的红黑树中添加一个项,我们之前已经ADD过一次,再次ADD将阻止添加,所以在次调用ADD IN事件不会有任何影响。
程序四:
View Code
编译并运行,结果如下:
      这个程序的功能是只要标准输出写就绪,就输出“welcome to epoll's world”。我们发现这将是一个死循环。下面具体分析一下这个程序的执行过程:
  • 首先初始buffer为空,buffer中有空间可写,这时无论是ET还是LT都会将对应的epitem加入rdlist,导致epoll_wait就返回写就绪。
  • 程序想标准输出输出”welcome to epoll's world”和换行符,因为标准输出为控制台的时候缓冲是“行缓冲”,所以换行符导致buffer中的内容清空,这就对应第二节中ET模式下写就绪的第二种情况——当有旧数据被发送走时,即buffer中待写的内容变少得时候会触发fd状态的改变。所以下次epoll_wait会返回写就绪。如此循环往复。
程序五:
View Code
编译并运行,结果如下:
      与程序四相比,程序五只是将输出语句的printf的换行符移除。我们看到程序成挂起状态。因为第一次epoll_wait返回写就绪后,程序向标准输出的buffer中写入“welcome to epoll's world!”,但是因为没有输出换行,所以buffer中的内容一直存在,下次epoll_wait的时候,虽然有写空间但是ET模式下不再返回写就绪。回忆第一节关于ET的实现,这种情况原因就是第一次buffer为空,导致epitem加入rdlist,返回一次就绪后移除此epitem,之后虽然buffer仍然可写,但是由于对应epitem已经不再rdlist中,就不会对其就绪fd的events的在检测了。
程序六:
View Code
编译并运行,结果如下:
       程序六相对程序五仅仅是修改ET模式为默认的LT模式,我们发现程序再次死循环。这时候原因已经很清楚了,因为当向buffer写入”welcome to epoll's world!”后,虽然buffer没有输出清空,但是LT模式下只有buffer有写空间就返回写就绪,所以会一直输出”welcome to epoll's world!”,当buffer满的时候,buffer会自动刷清输出,同样会造成epoll_wait返回写就绪。
程序七:
View Code
编译并运行,结果如下:
      程序七相对于程序五在每次向标准输出的buffer输出”welcome to epoll's world!”后,重新MOD OUT事件。所以相当于每次都会返回就绪,导致程序循环输出。
      经过前面的案例分析,我们已经了解到,当epoll工作在ET模式下时,对于读操作,如果read一次没有读尽buffer中的数据,那么下次将得不到读就绪的通知,造成buffer中已有的数据无机会读出,除非有新的数据再次到达。对于写操作,主要是因为ET模式下fd通常为非阻塞造成的一个问题——如何保证将用户要求写的数据写完。
      要解决上述两个ET模式下的读写问题,我们必须实现:
  • 对于读,只要buffer中还有数据就一直读;
  • 对于写,只要buffer还有空间且用户请求写的数据还未写完,就一直写。
ET模式下的accept问题
      请思考以下一种场景:在某一时刻,有多个连接同时到达,服务器的 TCP 就绪队列瞬间积累多个就绪连接,由于是边缘触发模式,epoll 只会通知一次,accept 只处理一个连接,导致 TCP 就绪队列中剩下的连接都得不到处理。在这种情形下,我们应该如何有效的处理呢?
      解决的方法是:解决办法是用 while 循环抱住 accept 调用,处理完 TCP 就绪队列中的所有连接后再退出循环。如何知道是否处理完就绪队列中的所有连接呢? accept  返回 -1 并且 errno 设置为 EAGAIN 就表示所有连接都处理完。
      关于ET的accept问题,这篇博文的参考价值很高,如果有兴趣,可以链接过去围观一下。
ET模式为什么要设置在非阻塞模式下工作
      因为ET模式下的读写需要一直读或写直到出错(对于读,当读到的实际字节数小于请求字节数时就可以停止),而如果你的文件描述符如果不是非阻塞的,那这个一直读或一直写势必会在最后一次阻塞。这样就不能在阻塞在epoll_wait上了,造成其他文件描述符的任务饥饿。
epoll的使用实例
      这样的实例,网上已经有很多了(包括参考链接),笔者这里就略过了。
小结
       LT:水平触发,效率会低于ET触发,尤其在大并发,大流量的情况下。但是LT对代码编写要求比较低,不容易出现问题。LT模式服务编写上的表现是:只要有数据没有被获取,内核就不断通知你,因此不用担心事件丢失的情况。
       ET:边缘触发,效率非常高,在并发,大流量的情况下,会比LT少很多epoll的系统调用,因此效率高。但是对编程要求高,需要细致的处理每个请求,否则容易发生丢失事件的情况。
      从本质上讲:与LT相比,ET模型是通过减少系统调用来达到提高并行效率的。
总结
      epoll使用的梳理与总结到这里就告一段落了。限于篇幅原因,很多细节都被略过了。后面参考给出的链接,强烈推荐阅读。疏谬之处,万望斧正!   

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发表于 2019-6-26 23:05:38 | 显示全部楼层
太专业了,学习下!
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