Linux epoll模型详解

一、epoll简介

epoll是当前在Linux下开发大规模并发网络程序的热门选择,epoll在Linux2.6内核中正式引入,和select相似,都是IO多路复用(IO multiplexing)技术。

按照man手册的说法,epoll是为处理大批量句柄而做了改进的poll。

Linux下有以下几个经典的服务器模型:

1、PPC模型和TPC模型

PPC(Process Per Connection)模型和TPC(Thread Per Connection)模型的设计思想类似,就是给每一个到来的连接都分配一个独立的进程或者线程来服务。对于这两种模型,其需要耗费较大的时间和空间资源。当管理连接数较多时,进程或线程的切换开销较大。因此,这类模型能接受的最大连接数都不会高,一般都在几百个左右。

2、select模型

对于select模型,其主要有以下几个特点:

最大并发数限制:由于一个进程所打开的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限制了。

效率问题:每次进行select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。

内核/用户空间内存拷贝问题:select在解决将fd消息传递给用户空间时采用了内存拷贝的方式。这样,其处理效率不高。

3、poll模型

对于poll模型,其虽然解决了select最大并发数的限制,但依然没有解决掉select的效率问题和内存拷贝问题。

4、epoll模型

对比于其他模型,epoll做了如下改进:

支持一个进程打开较大数目的文件描述符(fd)

select模型对一个进程所打开的文件描述符是有一定限制的,其由FD_SETSIZE设置,默认为1024/2048。这对于那些需要支持上万连接数目的高并发服务器来说显然太少了,这个时候,可以选择两种方案:一是可以选择修改FD_SETSIZE宏然后重新编译内核,不过这样做也会带来网络效率的下降;二是可以选择多进程的解决方案(传统的Apache方案),不过虽然Linux中创建线程的代价比较小,但仍然是不可忽视的,加上进程间数据同步远不及线程间同步的高效,所以也不是一种完美的方案。
但是,epoll则没有对描述符数目的限制,它所支持的文件描述符上限是整个系统最大可以打开的文件数目,例如,在1GB内存的机器上,这个限制大概为10万左右。

IO效率不会随文件描述符(fd)的增加而线性下降

传统的select/poll的一个致命弱点就是当你拥有一个很大的socket集合时,不过任一时间只有部分socket是活跃的,select/poll每次调用都会线性扫描整个socket集合,这将导致IO处理效率呈现线性下降。

但是,epoll不存在这个问题,它只会对活跃的socket进行操作,这是因为在内核实现中,epoll是根据每个fd上面的callback函数实现的。因此,只有活跃的socket才会主动去调用callback函数,其他idle状态socket则不会。在这一点上,epoll实现了一个伪AIO,其内部推动力在内核。

在一些benchmark中,如果所有的socket基本上都是活跃的,如高速LAN环境,epoll并不比select/poll效率高,相反,过多使用epoll_ctl,其效率反而还有稍微下降。但是,一旦使用idle connections模拟WAN环境,epoll的效率就远在select/poll之上了。

使用mmap加速内核与用户空间的消息传递

无论是select,poll还是epoll,它们都需要内核把fd消息通知给用户空间。因此,如何避免不必要的内存拷贝就很重要了。对于该问题,epoll通过内核与用户空间mmap同一块内存来实现。

内核微调

这一点其实不算epoll的优点了,而是整个Linux平台的优点,Linux赋予开发者微调内核的能力。比如,内核TCP/IP协议栈使用内存池管理sk_buff结构,那么,可以在运行期间动态调整这个内存池大小(skb_head_pool)来提高性能,该参数可以通过使用echo xxxx > /proc/sys/net/core/hot_list_length来完成。再如,可以尝试使用最新的NAPI网卡驱动架构来处理数据包数量巨大但数据包本身很小的特殊场景。

二、epoll API

epoll只有epoll_create、epoll_ctl和epoll_wait这三个系统调用。其定义如下:

#include 
int epoll_create(int size);
int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events, int maxevents, int timeout);

1、epoll_create

#include 
int epoll_create(int size);

可以调用epoll_create方法创建一个epoll的句柄。

需要注意的是,当创建好epoll句柄后,它就会占用一个fd值。在使用完epoll后,必须调用close函数进行关闭,否则可能导致fd被耗尽。

2、epoll_ctl

#include 
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是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件,而是通过epoll_ctl注册要监听的事件类型。

第一个参数epfd:epoll_create函数的返回值。

第二个参数events:表示动作类型。有三个宏来表示:加入 修改 删除

  • 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fd:需要监听的fd。

第四个参数event:告诉内核需要监听什么事件。

struct epoll_event结构如下所示:

// 保存触发事件的某个文件描述符相关的数据

typedef union epoll_data {
    void *ptr;
    int fd;
    __uint32_t u32;
    __uint64_t u64;
} epoll_data_t;

// 感兴趣的事件和被触发的事件
struct epoll_event {
    __uint32_t events; // Epoll events
    epoll_data_t data; // User data variable
};

如上所示,对于Epoll Events,其可以是以下几个宏的集合:

EPOLLIN:表示对应的文件描述符可读(包括对端Socket);
EPOLLOUT:表示对应的文件描述符可写;
EPOLLPRI:表示对应的文件描述符有紧急数据可读(带外数据);
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),这是相对于水平触发(Level Triggered)而言的。
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,需要再次
3、epoll_wait

#include 
int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events, int maxevents, int timeout);

收集在epoll监控的事件中已经发生的事件。参数events是分配好的epoll_event结构体数组,epoll将会把发生的事件赋值到events数组中(events不可以是空指针,内核只负责把数据赋值到这个event数组中,不会去帮助我们在用户态分配内存)。maxevents告诉内核这个events数组有多大,这个maxevents的值不能大于创建epoll_create时的size。参数timeout是超时时间(毫秒)。如果函数调用成功,则返回对应IO上已准备好的文件描述符数目,如果返回0则表示已经超时。

三、epoll工作模式

  1. LT模式(Level Triggered,水平触发)

该模式是epoll的缺省工作模式,其同时支持阻塞和非阻塞socket。内核会告诉开发者一个文件描述符是否就绪,如果开发者不采取任何操作,内核仍会一直通知。

  1. ET模式(Edge Triggered,边缘触发)

该模式是一种高速处理模式,当且仅当状态发生变化时才会获得通知。在该模式下,其假定开发者在接收到一次通知后,会完整地处理该事件,因此内核将不再通知这一事件。注意,缓冲区中还有未处理的数据不能说是状态变化,因此,在ET模式下,开发者如果只读取了一部分数据,其将再也得不到通知了。正确的做法是,开发者自己确认读完了所有的字节(一直调用read/write直到出错EAGAGIN为止)。

Nginx默认采用的就是ET(边缘触发)。

四、epoll高效性探讨

epoll的高效性主要体现在以下三个方面:

(1)select/poll每次调用都要传递所要监控的所有fd给select/poll系统调用,这意味着每次调用select/poll时都要将fd列表从用户空间拷贝到内核,当fd数目很多时,这会造成性能低效。对于epoll_wait,每次调用epoll_wait时,其不需要将fd列表传递给内核,epoll_ctl不需要每次都拷贝所有的fd列表,只需要进行增量式操作。因此,在调用epoll_create函数之后,内核已经在内核开始准备数据结构用于存放需要监控的fd了。其后,每次epoll_ctl只是对这个数据结构进行简单的维护操作即可。

(2)内核使用slab机制,为epoll提供了快速的数据结构。在内核里,一切都是文件。因此,epoll向内核注册了一个文件系统,用于存储所有被监控的fd。当调用epoll_create时,就会在这个虚拟的epoll文件系统中创建一个file节点。epoll在被内核初始化时,同时会分配出epoll自己的内核告诉cache区,用于存放每个我们希望监控的fd。这些fd会以红黑树的形式保存在内核cache里,以支持快速查找、插入和删除。这个内核高速cache,就是建立连续的物理内存页,然后在之上建立slab层,简单的说,就是物理上分配好想要的size的内存对象,每次使用时都使用空闲的已分配好的对象。

(3)当调用epoll_ctl往epfd注册百万个fd时,epoll_wait仍然能够快速返回,并有效地将发生的事件fd返回给用户。原因在于,当我们调用epoll_create时,内核除了帮我们在epoll文件系统新建file节点,同时在内核cache创建红黑树用于存储以后由epoll_ctl传入的fd外,还会再建立一个list链表,用于存储准备就绪的事件。当调用epoll_wait时,仅仅观察这个list链表中有无数据即可。如果list链表中有数据,则返回这个链表中的所有元素;如果list链表中没有数据,则sleep然后等到timeout超时返回。所以,epoll_wait非常高效,而且,通常情况下,即使我们需要监控百万计的fd,但大多数情况下,一次也只返回少量准备就绪的fd而已。因此,每次调用epoll_wait,其仅需要从内核态复制少量的fd到用户空间而已。那么,这个准备就绪的list链表是怎么维护的呢?过程如下:当我们执行epoll_ctl时,除了把fd放入到epoll文件系统里file对象对应的红黑树之外,还会给内核中断处理程序注册一个回调函数,其告诉内核,如果这个fd的中断到了,就把它放到准备就绪的list链表中。

如此,一棵红黑树、一张准备就绪的fd链表以及少量的内核cache,就帮我们解决了高并发下fd的处理问题。

总结一下:

执行epoll_create时,创建了红黑树和就绪list链表;epoll虚拟文件 cache内存
执行epoll_ctl时,如果增加fd,则检查在红黑树中是否存在,存在则立即返回,不存在则添加到红黑树中,然后向内核注册回调函数,用于当中断事件到来时向准备就绪的list链表中插入数据。
执行epoll_wait时立即返回准备就绪链表里的数据即可。

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