高级 IO
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前言
什么是IO？
有哪些IO的的方式呢？
五种IO模型
这五种模型在特性有什么差别呢？
其他高级IO
非阻塞IO
fcntl
实现函数SetNonBlock
I/O多路转接之select
初识select
select函数
参数说明：
关于timeval结构
函数返回值：
关于fd_set结构
理解select执行过程
select的特点
I/O多路转接之poll
poll函数接口
参数说明：
events和revents的取值:编辑
返回结果：
poll的优点
poll的缺点
I/O多路转接之epoll
epoll初识
epoll的相关系统调用
epoll_create
epoll_ctl
epoll_wait
epoll工作原理
epoll工作方式
对比LT和ET
理解ET模式和非阻塞文件描述符
epoll的使用场景
简洁版的Reactor
前言
什么是IO？
Input，Output，不就是IO嘛，站在体系结构的角度，把数据从外设搬到内存就是Input，把数据从内存拷贝到外设就是Output。你说的没错，但是理解的还不够深刻，只有理解了什么是IO，才有可能理解什么是高效的IO？
当我们在网络中发送数据时，用write来发送，用read来读取。但是有没有发现一个问题，之前说过在应用层调用 write，并不是直接将数据发送到网络中，而是将数据从应用层拷贝到传输层中的发送缓冲区中，所以write的本质是拷贝；当然调用 read 也并不是直接从网络中读取数据，而是将数据从传输层的接收缓冲区中拷贝到应用层，所以read也是拷贝函数。
那么问题来了，你想拷贝就拷贝吗？这句话什么意思呢？比如说调用read，你就一定能读取到数据吗？
答案是不一定，比如接收缓冲区里并没有数据，那么read 去读取时并不能读到数据，并且read还会被阻塞住。我们知道读取和发送的本质是拷贝，但是拷贝是有条件的，以读取为例，接收缓冲区中要有数据，read才能把数据从内核空间拷贝到用户空间并返回。
那什么是阻塞呢？ 阻塞的核心本质就是在等待资源就绪。
那么等待什么资源就绪呢？ 以read为例，就是等待接收缓冲区中有资源。
这里我们不能简简单单的认为读取就是拷贝，因为还需要等待资源就绪，而发送/写入也一样。
那么可以得出一个结论：IO的本质就是 等 + 数据拷贝 。
什么是高效IO呢？
因为数据拷贝是操作系统做的事，没有特殊情况的话数据拷贝的时间一般都是固定的。所以高效IO的本质就是 减少等的比重 。
有哪些IO的的方式呢？
举例子：
知道钓鱼吧，我们先去除钓鱼的一些准备工作和繁琐事项，认为钓鱼只有两个动作：等 + 把鱼从河里拉上来放到自己的鱼篓里。这里有个前提：鱼咬钩了之后就不会在跑了。
在一个很大的河边，有这么几个人在钓鱼，每个人都有自己的钓鱼方式：
- 1. 张三，他专心致志的盯着自己的鱼漂，等鱼上钩立马就把鱼拉上来放到鱼篓里，然后再次下钩，盯着鱼漂。
- 2. 李四，他下了钩之后，稍微等了一下，看鱼没上钩，他就一会玩游戏，一会刷视频，一会看新闻，一会四处转转，一会再看看鱼上钩了没，总之一直在干不同的事；干了一会别的事，再次看鱼漂的时候发现鱼上钩了，就把鱼拉上来放到鱼篓里，然后下钩，继续干着他的事。
- 3. 王五，他下了钩之后，也是稍微等了一下，看鱼没上钩，他就干别的事去了(比如肝游戏的每日任务)，但是王五的鱼漂很特殊，它上面有一个铃铛，有鱼上钩时铃铛就会响；过了一会铃铛响了，王五看了一眼，把手上的事放下，然后把鱼拉上来放到鱼篓里，继续下钩，下完钩后，再继续干他自己刚才的事。
- 4. 赵六，他在河边放了一排鱼竿，然后全部下钩，他就在这一排鱼竿里来回走动，检查鱼有没有上钩；过了一会，他检查某个鱼竿时，发现鱼上钩了，就把鱼拉上来放到鱼篓里，然后下钩，继续检查下一个鱼竿；
- 5. 田七，他自己因为有点事，不能钓鱼了，就雇佣了小齐帮他钓鱼，小齐的钓鱼方式跟张三差不多；田七去忙自己的事了，小齐就在那里钓鱼。过了一上午，小齐钓了好多鱼，就给田七打电话说，老板我钓好多鱼了，你有时间把鱼拿走处理了吧。田七说好，过了一段时间田七把鱼拿走了，就把鱼分给七大姑八大姨了吃了。
那么有个问题，你认为谁的效率高呢？
这里我们认为一段时间内谁钓的鱼多，谁的效率就高，那么无论是张三、李四、王五、还是田七，他都只有一个鱼竿，而赵六有很多个鱼竿，那么赵六的效率就一定比其他人要高很多。为什么？前面说过我们认为钓鱼就两个动作：等 + 上鱼；因为赵六等的时间比重比较低，所以他的效率就高。
这几个人分别对应的IO模型是：
张三 ：阻塞式IO
李四 ：非阻塞式IO
王五 ： 信号驱动IO
赵六 ：IO多路转接
田七 ：异步IO
五种IO模型
- 阻塞IO： 在内核将数据准备好之前，系统调用会一直等待。所有的套接字，默认都是阻塞方式。阻塞IO是最常见的IO模型。
- 非阻塞IO： 如果内核还未将数据准备好， 系统调用仍然会直接返回，并且返回EWOULDBLOCK错误码。非阻塞IO往往需要程序员循环的方式反复尝试读写文件描述符， 这个过程称为轮询。 这对CPU来说是较大的浪费， 一般只有特定场景下才使用。
信号驱动IO：内核将数据准备好的时候，使用SIGIO信号通知应用程序进行IO操作 。
- IO多路转接：虽然从流程图上看起来和阻塞IO类似， 实际上最核心在于IO多路转接能够同时等待多个文件描述符的就绪状态。
- 异步IO：由内核在数据拷贝完成时，通知应用程序(而信号驱动是告诉应用程序何时可以开始拷贝数据)。
别看有这么多的模型，常用的还是阻塞式IO。
这五种模型在特性有什么差别呢？
- 阻塞IO、非阻塞IO、信号驱动IO，这三个在效率上没有差别，为什么这么说，因为在某种事件就绪前，它们三个都在等；而事件就绪之后，它们都做出了相应的动作；那么它们三个在其他方面有差别吗？当然有，从整体来看 非阻塞IO 和 信号驱动IO 它们两在等的时候可以做其他事情。
- 阻塞IO、非阻塞IO、信号驱动IO、IO多路转接，这四个它们都参与了IO的过程，也就是等 + 数据拷贝(它们是切身实地的在河边)，所以这几个统称同步IO。
- 异步IO并没有参与 IO 两个阶段中的任意一个阶段；它只是发起事件，并没有参与事件，所以他被叫做异步IO。
阻塞IO、非阻塞IO有什么差别呢？
- 共同点：都进行了数据拷贝
- 不同点：等待的方式不同
这里的同步IO和多进程/多线程的同步有什么关系吗？
没有任何关系，所以以后看到同步时要看前提条件是什么，线程同步：让多线程执行具有一定的顺序性；IO同步：是否参与IO的过程。
其他高级IO
非阻塞IO，纪录锁，系统V流机制， I/O多路转接（也叫I/O多路复用），readv和writev函数以及存储映射IO（mmap），这些统称为高级IO。
本篇文章重点说明IO多路转接
非阻塞IO
fcntl
操作文件描述符，默认方式是阻塞IO。
传入的cmd的值不同，后面追加的参数也不相同。
fcntl函数有5种功能：
- 复制一个现有的描述符(cmd = F_DUPFD)。
- 获得/设置文件描述符标记(cmd = F_GETFD 或 F_SETFD)。
- 获得/设置文件状态标记(cmd = F_GETFL 或 F_SETFL)。
- 获得/设置异步I/O所有权(cmd = F_GETOWN 或 F_SETOWN)。
- 获得/设置记录锁(cmd = F_GETLK，F_SETLK 或 F_SETLKW)。
我们这里只用第三种功能，获取/设置文件状态标记，就可以将一个文件描述符设置为非阻塞。
用read读取数据时，默认是阻塞式，所以内核的接收缓冲区中没有数据，read会被阻塞。
实现函数SetNonBlock
基于fcntl，我们实现一个SetNoBlock函数， 将文件描述符设置为非阻塞。
使用F_GETFL将当前的文件描述符的属性取出来(这是一个位图)，然后再使用F_SETFL将文件描述符设置回去，设置回去的同时，加上一个O_NONBLOCK参数。
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
void SetNoBlock(int fd)
{
int fl = fcntl(fd, F_GETFL);//获取文件描述符属性
if(fl < 0)
{
std::cerr << "fcntl: " << strerror(errno) << std::endl;
}
fcntl(fd, F_SETFL, fl | O_NONBLOCK); //将该文件描述符fd，设置为非阻塞
}
int main()
{
SetNoBlock(0);
while (true)
{
printf(">>> ");
fflush(stdout);
char buffer[1024];
int n = read(0, buffer, sizeof(buffer) - 1);
if (n > 0)
{
buffer[n] = 0;
cout << "echo#" << buffer << endl;
}
else if (n == 0)
{
cout << "read end" << endl;
break;
}
else
{
// 1.当我不输入时，底层没有数据算错误吗？ 不算，只是以错误的形式返回
// 2.我又如何区分是真的错了还是底层没数据？ 单靠返回值无法区分，
if(errno == EAGAIN)
{
cout << "底层没数据，请再读一次 " << endl;
}
else if(errno == EINTR) //因为某些原因，中断读取，所以重新读取
{
continue;
}
else
{
cout << "result:" << n << "errno:" << strerror(errno) << endl;
break;
}
}
sleep(1);
}
return 0;
} 
I/O多路转接之select
初识select
系统提供select函数来实现多路复用输入/输出模型。select系统调用是用来让我们的程序监视多个文件描述符的状态变化的，程序会停在select这里等待，直到被监视的文件描述符有一个或多个发生了状态改变。
select函数
参数说明：
- 参数nfds是需要监视的最大的文件描述符值+1；
- rdset、wrset、exset分别对应于需要检测的可读文件描述符的集合，可写文件描述符的集合及异常文件描述符的集合；
- 参数timeout为结构timeval，用来设置select()的等待时间；
参数timeout取值：
- NULL：则表示select（）没有timeout， select将一直被阻塞，直到某个文件描述符上发生了事件；(阻塞)
- 0：仅检测描述符集合的状态，然后立即返回，并不等待外部事件的发生；(非阻塞)
- 特定的时间值：如果在指定的时间段里没有事件发生， select将超时返回。(特定时间内阻塞，每隔一个时间段返回一次)
关于timeval结构
timeval结构用于描述一段时间长度，如果在这个时间内，需要监视的描述符没有事件发生则函数返回，返回值为0。
函数返回值：
- 执行成功则返回文件描述符状态已改变的个数，也就是说有几个描述符就绪了，就返回几；
- 如果返回0代表在描述符状态改变前已超过timeout时间，没有返回，表示超时返回了；
- 当有错误发生时则返回-1，错误原因存于errno，此时参数readfds， writefds, exceptfds和timeout的值变成不可预测，代表可能函数调用失败了。
错误值可能为：
- EBADF 文件描述词为无效的或该文件已关闭；
- EINTR 此调用被信号所中断；
- EINVAL 参数n 为负值；
- ENOMEM 核心内存不足。
那么select未来要关心的事件只有三类：1.读 2.写 3.异常 ，对于任何一个fd都是这三种。
关于fd_set结构
其实这个结构就是一个整数数组，更严格的说，是一个 "位图"。 使用位图中对应的位来表示要监视的文件描述符。
因为参数是输入输出型，所以输入代表的是用户告诉内核，这个集合上的设置文件描述符事件你要关心；输出代表内核告诉用户，你让我关心的多个文件描述符中哪个就绪了。这个输入输出型参数是为了让用户和内核之间的相互沟通，互相知晓对方要的或关心的。
操作系统也提供了一组操作fd_set的接口，来比较方便的操作位图。
- void FD_CLR(int fd, fd_set *set); // 用来清除描述词组set中相关fd 的位
- int 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
- void FD_SET(int fd, fd_set *set); // 用来设置描述词组set中相关fd的位
- void FD_ZERO(fd_set *set); // 用来清除描述词组set的全部位
理解select执行过程
理解select模型的关键在于理解fd_set，为说明方便，取fd_set长度为1字节， fd_set中的每一bit可以对应一个文件描述符fd，则1字节长的fd_set最大可以对应8个fd。
- 执行fd_set set， FD_ZERO(&set)，则set用位表示是0000,0000；
- 若fd＝ 5，执行FD_SET(fd,&set)，后set变为0001,0000(第5位置为1)；
- 若再加入fd＝ 2， fd=1，则set变为0001,0011；
- 执行select(6,&set,0,0,0)阻塞等待；
- 若fd=1,fd=2上都发生可读事件，则select返回，此时set变为0000,0011。
注意：没有事件发生的fd=5被清空。
基于select实现一个从网络中读取数据并反显的服务器(只关心读取)：因为代码分了几个文件不好直接体现，所以有兴趣的自己去Gitee上看吧。
lesson15/2_select_server · 晚风不及你的笑/MyCodeStorehouse - 码云 - 开源中国 (gitee.com)
这里用telnet充当客户端。
select的特点
- 能同时等待的文件描述符是有上限的，取决与sizeof(fd_set)的值，服务器上sizeof(fd_set)＝ 128，每bit表示一个文件描述符，则我服务器上支持的最大文件描述符是128*8=1024。
- 将fd加入select监控集的同时，还要再使用一个数据结构array保存放到select监控集中的fd。
- select的大部分参数是输入输出型的，，调用select之前，要重新设置所有的fd，调用之后还要检查更新所有fd，在用户层来看，这么多个循环遍历，这都是成本。
- select为什么第一个参数是最大的fd+1呢？ select怎么知道事件就绪了呢，当然是通过遍历去确定，因为select是系统调用，所以这个参数在内核层面上来看是确定遍历范围。
- select采用位图的方式，用户到内核，内核到用户就要来回的进行数据拷贝，拷贝成本的问题在fd很多时会很大。
- 每次调用select，都需要手动设置fd集合， 从接口使用角度来说也非常不便。
I/O多路转接之poll
poll也是一种Linux中多路转接的方案。poll 的作用和select的作用也是一样的：等待。
但是poll解决了一些问题：
1. poll解决了select的fd有上限的问题；
2.poll解决了select每次调用都要重新设置关心的fd的问题。
poll函数接口
参数说明：
- fds是一个poll函数监听的结构列表，每一个元素中，包含了三部分内容：文件描述符、监听的事件集合(输入)、 返回的事件集合(输出)。
- nfds表示fds数组的长度；
- timeout表示poll函数的超时返回的时间， 单位是毫秒(ms)；timeout > 0：在timeout内阻塞，超出timeout返回一次，timeout == 0：非阻塞等待，timeout < 0：阻塞等待。
从第一个参数的结构可以看到输入输出是分离的，代表poll不需要对参数重新设定了。
为什么说它解决了select的fd有上限的问题呢？因为这里传的是数组的长度，也就是说只要你想，数组有多大，这个fd就可以有多少。那么有人说了这不还是有上限嘛，这个上限属于是你系统的上限而不是像select那样的上限。
events和revents的取值:
返回结果：
返回值小于0， 表示出错；
返回值等于0， 表示poll函数等待超时；
返回值大于0， 表示poll由于监听的文件描述符就绪而返回。
在之前select的服务器基础上进行修改：
lesson15/3_poll_server · 晚风不及你的笑/MyCodeStorehouse - 码云 - 开源中国 (gitee.com)
poll的优点
- 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；
- 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，接口使用比select更方便。
- poll并没有最大数量限制 (但是数量过大后性能也是会下降)
poll的缺点
poll中监听的文件描述符数目增多时
- 和select函数一样， poll返回后，需要轮询pollfd来获取就绪的描述符；
- 每次调用poll都需要把大量的pollfd结构从用户态拷贝到内核中；
- 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。
I/O多路转接之epoll
epoll初识
按照man手册的说法: 是为处理大批量句柄而作了改进的poll。
它是在2.5.44内核中被引进的(epoll(4) is a new API introduced in Linux kernel 2.5.44) 它几乎具备了之前所说的一切优点，被公认为Linux2.6下性能最好的多路I/O就绪通知方法。
epoll的相关系统调用
epoll 有3个相关的系统调用
头文件： #include
epoll_create
int epoll_create(int size);
说明：
- 创建一个epoll的句柄，成功返回一个文件描述符，失败返回-1，错误码被设置。
- 自从linux2.6.8之后， size参数是被忽略的，只要 > 0 即可。
- 用完之后，必须调用close()关闭.
epoll_ctl
int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
epoll的事件注册函数，它不同于select，select是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件， 而是在这里先注册要监听的事件类型。
参数说明：
- 第一个参数是epoll_create()的返回值(epoll的句柄)；
- 第二个参数表示动作，用三个宏来表示。
EPOLL_CTL_ADD ：注册新的fd到epfd中；
EPOLL_CTL_MOD ：修改已经注册的fd的监听事件；
EPOLL_CTL_DEL ： 从epfd中删除一个fd；
- 第三个参数是需要监听的fd；
- 第四个参数是告诉内核需要监听什么事。
struct epoll_event结构如下：
events可以是以下几个宏的集合：
- EPOLLIN : 表示对应的文件描述符可以读 (包括对端SOCKET正常关闭)；
- EPOLLOUT : 表示对应的文件描述符可以写；
- EPOLLPRI : 表示对应的文件描述符有紧急的数据可读(这里应该表示有带外数据到来)；
- EPOLLERR : 表示对应的文件描述符发生错误；
- EPOLLHUP : 表示对应的文件描述符被挂断；
- EPOLLET : 将EPOLL设为边缘触发(Edge Triggered)模式，这是相对于水平触发(Level Triggered)来说的；
- EPOLLONESHOT：只监听一次事件， 当监听完这次事件之后，如果还需要继续监听这个socket的话，需要再次把这个socket加入到EPOLL队列里。
返回值： 成功返回0，失败返回-1，错误码被设置。
epoll_wait
int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);
收集在epoll监控的事件中已经就绪的事件。
参数说明：
- 第一个参数是epoll_create()的返回值；
- 第二个参数events是分配好的epoll_event结构体数组，是一个输出型参数。epoll将会把就绪的事件赋值到events数组中 (events不可以是空指针，内核只负责把数据复制到这个events数组中，不会去帮助我们在用户态中分配内存)。
- 第三个参数 maxevents告诉内核这个events有多大，这个 maxevents的值不能大于创建epoll_create()时的size。
- 第四个参数timeout是超时时间 (单位毫秒， 0是非阻塞， -1是阻塞式，>0是时间内阻塞，超时返回一次)。
函数返回值：
和select、poll函数的返回值一样，如果函数调用成功，返回对应I/O上已准备好的文件描述符数目，如返回0表示已超时， 返回小于0表示函数调用失败。
epoll工作原理
当某一进程调用epoll_create方法时， Linux内核会创建一个eventpoll结构体，这个结构体中有两个成员与epoll的使用方式密切相关：
struct eventpoll{
....
/*红黑树的根节点，这颗树中存储着所有添加到epoll中的需要监控的事件*/
struct rb_root rbr;
/*双链表中则存放着将要通过epoll_wait返回给用户的满足条件的事件*/
struct list_head rdlist;
....
}; 每一个epoll对象都有一个独立的eventpoll结构体，用于存放通过epoll_ctl方法向epoll对象中添加进来的事件；这些事件都会挂载在红黑树中，如此，重复添加的事件就可以通过红黑树而高效的识别出来(红黑树的插入时间效率是lgn，其中n为树的高度)。而所有添加到epoll中的事件都会与设备(网卡)驱动程序建立回调关系，也就是说，当响应的事件发生时会调用这个回调方法。
这个回调方法在内核中叫ep_poll_callback，它会将发生的事件添加到rdlist双链表(就绪队列)中。在epoll中，对于每一个事件，都会建立一个epitem结构体。
struct epitem{
struct rb_node rbn;//红黑树节点
struct list_head rdllink;//双向链表节点
struct epoll_filefd ffd; //事件句柄信息
struct eventpoll *ep; //指向其所属的eventpoll对象
struct epoll_event event; //期待发生的事件类型
}当调用epoll_wait检查是否有事件发生时，只需要检查eventpoll对象中的rdlist双链表(就绪队列)中是否有epitem元素即可。如果rdlist不为空，则把发生的事件复制到用户态，同时将事件数量返回给用户，这个操作的时间复杂度是O(1)。
细节：
- epoll_wait将所有就绪的事件，按照顺序放到用户传入的数组中；比如有5个文件描述符的事件就绪，那么数组的前5个就是按照就绪的先后顺序存放的。
- 如果就绪队列中有很多数据节点，一次拿不完怎么办？ 因为是就绪队列，先进先出嘛，拿不完也没事，下次再继续拿就好了。
- 为什么说epoll高效呢，是因为他把这些操作主体都交给了操作系统去做，而select和poll主要工作是程序员自己做。
在前面代码的基础上进行修改，也只支持连接和读取，LT模式：
lesson15/4_epoll_server · 晚风不及你的笑/MyCodeStorehouse - 码云 - 开源中国 (gitee.com)
什么叫做事件就绪？
底层IO条件满足了，可以进行某种IO行为了，就叫做事件就绪。
那么select、poll、epoll的这些多路转接的方式都叫做IO就绪事件的通知机制，那么这个通知机制有没有策略呢？有，下面接着看。
epoll工作方式
epoll有2种工作方式-水平触发(LT)和边缘触发(ET)。epoll默认状态下就是LT工作模式。
举个例子：有个快递员叫张三，今天给你送快递，你的快递很多，他给你打电话叫你下楼取快递，你满口答应，但是手头上的事还没做完，想等做完再下去；过了一小会，张三见你没下来，又给你打电话叫你赶紧下来取快递，你答应着，但是继续忙着自己的事，张三就一直给你打电话，直到你下楼取快递，但是快递很多，一次取不完；你刚到家，老板打来电话，叫你改东西，要的很急；你只好赶紧改东西，过了一小会，张三电话打来了，你快递没取完呢，赶紧下来取，你又继续答应着，然后忙自己的事，张三就跟之前一样过一会给你打一个电话，直到你把快递取完才不给你打电话了。这个张三就是水平触发，用代码演示一下，比如我们监听listen套接字，但是有连接到来时，并不对这个连接 accept ，此时就会一直报有事件就绪了(如下图)，直至你把你把就绪事件捞走。
又有一个快递员叫李四，也同样给你送快递，到了你楼下，给你打了一个电话，说你这次不下来，我就不给你打电话了，你后面要是再想取快递就等下一次或者别人给你送了；然后你忙着呢，哪有空管快递，然后李四等了一会你没下来，他就走了，给别人送快递去了；然后今天你又有新快递到驿站了，李四送完一车，回到站点取下一车快递发现有你的，就会又给你送一次，依旧是同样的话，你不下来我就走了；这次你知道你不下来的话，这快递你就只能等明天送或者有新快递了才送，然后你赶紧下来把快递去了。李四就叫做边缘触发。也就是说有事件就绪只会通知一次，倒逼着你赶紧把所有的就绪事件捞走，这次不拿只能等下一次有新事件就绪了才会在通知你。
就这么来看的话ET的效率要比LT效率高，因为它只通知一次，倒逼着你必须把数据一次性读完。
看下图，设置了ET模式后，连接到来只通知一次。
select和poll其实也是工作在LT模式下， epoll既可以支持LT， 也可以支持ET。
对比LT和ET
ET模式下底层只有在数据从无到有或从有到多的情况下才会通知上层，而且只会通知一次，所以这就到逼着程序员将本轮就绪的数据全部读取到上层，那么你怎么知道你本次就绪的数据全部读取完了呢？
循环读取，直到读不出数据了，那这里有个问题，一般的文件描述符都是阻塞式的，也就是说你读取到最后一次时会被阻塞住，这种情况是不符合要求的呀，所以就要求ET模式对应的文件描述符必须是非阻塞式的。
那么LT模式下文件描述符可以是阻塞式也可以是非阻塞式，那么LT模式可不可以模仿ET的工作方式呢？当然可以啦，那有人会问了，那既然LT可以模仿ET，还要ET有什么用呢？直接一个LT不就得了？
我们要知道这两个模式并不是说谁更好，而是看使用场景，有些场景LT模式更好，有些场景ET更好。
ET模式的高效不仅仅体现在通知机制上，而是倒逼着让上层尽快的把数据取走，数据取走后，TCP就可以给发送端提供更大的窗口大小，从而让对方更新出更大的滑动窗口，这个滑动窗口大了，数据发送的吞吐量就大了，也就提高了底层的数据发送效率，更好的利用诸如TCP延迟应答等策略。
TCP报头8个标记位中psh标记位的作用是什么？让底层的数据事件就绪，再让上层知道。
理解ET模式和非阻塞文件描述符
使用 ET 模式的 epoll， 需要将文件描述设置为非阻塞。这个不是接口上的要求， 而是 "工程实践" 上的要求。
假设这样的场景：服务器接受到一个10k的请求，会向客户端返回一个应答数据，如果客户端收不到应答， 不会发送第二个10k请求。
如果服务端写的代码是阻塞式的read， 并且一次只 read 1k 数据的话(read不能保证一次就把所有的数据都读出来，参考 man 手册的说明， 可能被信号打断)， 剩下的9k数据就会待在缓冲区中。
此时由于服务器的 epoll 是ET模式， 并不会认为文件描述符读就绪， epoll_wait 就不会再次返回， 剩下的 9k 数据会一直在缓冲区中， 直到下一次客户端再给服务器写数据， epoll_wait 才能返回。
但是问题来了：
服务器只读到1k个数据，要10k读完才会给客户端返回响应数据；
客户端要读到服务器的响应，才会发送下一个请求；
客户端发送了下一个请求， epoll_wait 才会返回，才能去读缓冲区中剩余的数据；
所以，为了解决上述问题(阻塞read不一定能一下把完整的请求读完)， 于是就可以使用非阻塞轮训的方式来读缓冲区，保证一定能把完整的请求都读出来；而如果是LT没这个问题， 只要缓冲区中的数据没读完， 就能够让 epoll_wait 返回文件描述符读就绪。
epoll的使用场景
epoll的高性能， 是有一定的特定场景的。 如果场景选择的不适宜， epoll的性能可能适得其反。对于多连接，且多连接中只有一部分连接比较活跃时，比较适合使用epoll。
例如：典型的一个需要处理上万个客户端的服务器， 例如各种互联网APP的入口服务器， 这样的服务器就很适合epoll。如果只是系统内部， 服务器和服务器之间进行通信， 只有少数的几个连接， 这种情况下用epoll就并不合适。具体要根据需求和场景特点来决定使用哪种IO模型。
简洁版的Reactor
是一个半同步半异步的模式，只是负责通知就绪事件和IO，不做业务处理；业务处理可以自己实现。
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