I/O多路复用理解 -- 转发

阻塞 IO

服务端为了处理客户端的连接和请求的数据，写了如下代码。

listenfd = socket();   // 打开一个网络通信端口
bind(listenfd);        // 绑定
listen(listenfd);      // 监听
while(1) {  
 connfd = accept(listenfd);  // 阻塞建立连接 
 int n = read(connfd, buf);  // 阻塞读数据  
 doSomeThing(buf);  // 利用读到的数据做些什么  
 close(connfd);     // 关闭连接，循环等待下一个连接
}

这段代码会执行得磕磕绊绊，就像这样。

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可以看到，服务端的线程阻塞在了两个地方，一个是 accept 函数，一个是 read 函数。

如果再把 read 函数的细节展开，我们会发现其阻塞在了两个阶段。

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这就是传统的阻塞 IO。

整体流程如下图。

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所以，如果这个连接的客户端一直不发数据，那么服务端线程将会一直阻塞在 read 函数上不返回，也无法接受其他客户端连接。

这肯定是不行的。

非阻塞 IO

为了解决上面的问题，其关键在于改造这个 read 函数。

有一种聪明的办法是，每次都创建一个新的进程或线程，去调用 read 函数，并做业务处理。

while(1) {  
 connfd = accept(listenfd);  // 阻塞建立连接  
 pthread_create（doWork);  // 创建一个新的线程
}
void doWork() {  
 int n = read(connfd, buf);  // 阻塞读数据  
 doSomeThing(buf);  // 利用读到的数据做些什么  
 close(connfd);     // 关闭连接，循环等待下一个连接
}

这样，当给一个客户端建立好连接后，就可以立刻等待新的客户端连接，而不用阻塞在原客户端的 read 请求上。

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不过，这不叫非阻塞 IO，只不过用了多线程的手段使得主线程没有卡在 read 函数上不往下走罢了。操作系统为我们提供的 read 函数仍然是阻塞的。

所以真正的非阻塞 IO，不能是通过我们用户层的小把戏，而是要恳请操作系统为我们提供一个非阻塞的 read 函数。

这个 read 函数的效果是，如果没有数据到达时（到达网卡并拷贝到了内核缓冲区），立刻返回一个错误值（-1），而不是阻塞地等待。

操作系统提供了这样的功能，只需要在调用 read 前，将文件描述符设置为非阻塞即可。

fcntl(connfd, F_SETFL, O_NONBLOCK);
int n = read(connfd, buffer) != SUCCESS);

这样，就需要用户线程循环调用 read，直到返回值不为 -1，再开始处理业务。

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这里我们注意到一个细节。

非阻塞的 read，指的是在数据到达前，即数据还未到达网卡，或者到达网卡但还没有拷贝到内核缓冲区之前，这个阶段是非阻塞的。

当数据已到达内核缓冲区，此时调用 read 函数仍然是阻塞的，需要等待数据从内核缓冲区拷贝到用户缓冲区，才能返回。

整体流程如下图

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IO 多路复用

为每个客户端创建一个线程，服务器端的线程资源很容易被耗光。

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当然还有个聪明的办法，我们可以每 accept 一个客户端连接后，将这个文件描述符（connfd）放到一个数组里。

fdlist.add(connfd);

然后弄一个新的线程去不断遍历这个数组，调用每一个元素的非阻塞 read 方法。

while(1) {  
 for(fd <-- fdlist) {    
   if(read(fd) != -1) {   
   doSomeThing();    
   } 
 }
}

这样，我们就成功用一个线程处理了多个客户端连接。

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你是不是觉得这有些多路复用的意思？

但这和我们用多线程去将阻塞 IO 改造成看起来是非阻塞 IO 一样，这种遍历方式也只是我们用户自己想出的小把戏，每次遍历遇到 read 返回 -1 时仍然是一次浪费资源的系统调用。

在 while 循环里做系统调用，就好比你做分布式项目时在 while 里做 rpc 请求一样，是不划算的。

所以，还是得恳请操作系统老大，提供给我们一个有这样效果的函数，我们将一批文件描述符通过一次系统调用传给内核，由内核层去遍历，才能真正解决这个问题。

select

select 是操作系统提供的系统调用函数，通过它，我们可以把一个文件描述符的数组发给操作系统， 让操作系统去遍历，确定哪个文件描述符可以读写， 然后告诉我们去处理：

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select系统调用的函数定义如下。

int select(    
   int nfds,   
  fd_set *readfds,   
  fd_set *writefds, 
  fd_set *exceptfds,  
  struct timeval *timeout
);
// nfds:监控的文件描述符集里最大文件描述符加1
// readfds：监控有读数据到达文件描述符集合，传入传出参数
// writefds：监控写数据到达文件描述符集合，传入传出参数
// exceptfds：监控异常发生达文件描述符集合, 传入传出参数
// timeout：定时阻塞监控时间，3种情况
    //  1.NULL，永远等下去
    //  2.设置timeval，等待固定时间
    //  3.设置timeval里时间均为0，检查描述字后立即返回，轮询

服务端代码，这样来写。

首先一个线程不断接受客户端连接，并把 socket 文件描述符放到一个 list 里。

while(1) {   
 connfd = accept(listenfd);  
 fcntl(connfd, F_SETFL, O_NONBLOCK); 
 fdlist.add(connfd);}

然后，另一个线程不再自己遍历，而是调用 select，将这批文件描述符 list 交给操作系统去遍历。

while(1) {  
 // 把一堆文件描述符 list 传给 select 函数  
// 有已就绪的文件描述符就返回，nready 表示有多少个就绪的  
nready = select(list);  
...
}

不过，当 select 函数返回后，用户依然需要遍历刚刚提交给操作系统的 list。

只不过，操作系统会将准备就绪的文件描述符做上标识，用户层将不会再有无意义的系统调用开销。

while(1) {  
nready = select(list);  // 用户层依然要遍历，只不过少了很多无效的系统调用  
  for(fd <-- fdlist) {    
   if(fd != -1) {      // 只读已就绪的文件描述符      
   read(fd, buf);      // 总共只有 nready 个已就绪描述符，不用过多遍历   
   if(--nready == 0) break;    
}  
}}

正如刚刚的动图中所描述的，其直观效果如下。（同一个动图消耗了你两次流量，气不气？）

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可以看出几个细节：

1. select 调用需要传入 fd 数组，需要拷贝一份到内核，高并发场景下这样的拷贝消耗的资源是惊人的。（可优化为不复制）2. select 在内核层仍然是通过遍历的方式检查文件描述符的就绪状态，是个同步过程，只不过无系统调用切换上下文的开销。（内核层可优化为异步事件通知）3. select 仅仅返回可读文件描述符的个数，具体哪个可读还是要用户自己遍历。（可优化为只返回给用户就绪的文件描述符，无需用户做无效的遍历）

整个 select 的流程图如下。

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可以看到，这种方式，既做到了一个线程处理多个客户端连接（文件描述符），又减少了系统调用的开销（多个文件描述符只有一次 select 的系统调用 + n 次就绪状态的文件描述符的 read 系统调用）。

poll

poll 也是操作系统提供的系统调用函数。

int poll(struct pollfd *fds, nfds_tnfds, int timeout);
struct pollfd { 
   intfd; /*文件描述符*/  
   shortevents; /*监控的事件*/  
   shortrevents; /*监控事件中满足条件返回的事件*/
};

它和 select 的主要区别就是，去掉了 select 只能监听 1024 个文件描述符的限制。

epoll

epoll 是最终的大 boss，它解决了 select 和 poll 的一些问题。

还记得上面说的 select 的三个细节么？

1. select 调用需要传入 fd 数组，需要拷贝一份到内核，高并发场景下这样的拷贝消耗的资源是惊人的。（可优化为不复制）2. select 在内核层仍然是通过遍历的方式检查文件描述符的就绪状态，是个同步过程，只不过无系统调用切换上下文的开销。（内核层可优化为异步事件通知）3. select 仅仅返回可读文件描述符的个数，具体哪个可读还是要用户自己遍历。（可优化为只返回给用户就绪的文件描述符，无需用户做无效的遍历）

所以 epoll 主要就是针对这三点进行了改进。

1. 内核中保存一份文件描述符集合，无需用户每次都重新传入，只需告诉内核修改的部分即可。2. 内核不再通过轮询的方式找到就绪的文件描述符，而是通过异步 IO 事件唤醒。3. 内核仅会将有 IO 事件的文件描述符返回给用户，用户也无需遍历整个文件描述符集合。

具体，操作系统提供了这三个函数。

第一步，创建一个 epoll 句柄

int epoll_create(int size);

第二步，向内核添加、修改或删除要监控的文件描述符。

int epoll_ctl(  int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);

第三步，类似发起了 select() 调用

int epoll_wait(  
  int epfd, 
  struct epoll_event *events, int max events, int timeout
);

使用起来，其内部原理就像如下一般丝滑。

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如果你想继续深入了解 epoll 的底层原理，推荐阅读飞哥的《图解 | 深入揭秘 epoll 是如何实现 IO 多路复用的！》，从 linux 源码级别，一行一行非常硬核地解读 epoll 的实现原理，且配有大量方便理解的图片，非常适合源码控的小伙伴阅读。

后记

大白话总结一下。一切的开始，都起源于这个 read 函数是操作系统提供的，而且是阻塞的，我们叫它 阻塞 IO。为了破这个局，程序员在用户态通过多线程来防止主线程卡死。后来操作系统发现这个需求比较大，于是在操作系统层面提供了非阻塞的 read 函数，这样程序员就可以在一个线程内完成多个文件描述符的读取，这就是 非阻塞 IO。但多个文件描述符的读取就需要遍历，当高并发场景越来越多时，用户态遍历的文件描述符也越来越多，相当于在 while 循环里进行了越来越多的系统调用。后来操作系统又发现这个场景需求量较大，于是又在操作系统层面提供了这样的遍历文件描述符的机制，这就是** IO 多路复用**。多路复用有三个函数，最开始是 select，然后又发明了 poll 解决了 select 文件描述符的限制，然后又发明了 epoll 解决 select 的三个不足。

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所以，IO 模型的演进，其实就是时代的变化，倒逼着操作系统将更多的功能加到自己的内核而已。如果你建立了这样的思维，很容易发现网上的一些错误。比如好多文章说，多路复用之所以效率高，是因为用一个线程就可以监控多个文件描述符。这显然是知其然而不知其所以然，多路复用产生的效果，完全可以由用户态去遍历文件描述符并调用其非阻塞的 read 函数实现。而多路复用快的原因在于，操作系统提供了这样的系统调用，使得原来的 while 循环里多次系统调用，变成了一次系统调用 + 内核层遍历这些文件描述符。就好比我们平时写业务代码，把原来 while 循环里调 http 接口进行批量，改成了让对方提供一个批量添加的 http 接口，然后我们一次 rpc 请求就完成了批量添加。一个道理。

转发别人的:(原链接)
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