有许多解决方案,但事件驱动也被广泛应用到网络编程中。并大规模部署在高连接数高吞吐量的服务器程序中,如 http 服务器程序、ftp 服务器程序等。相比于传统的网络编程方式,事件驱动能够极大的降低资源占用,增大服务接待能力,并提高网络传输效率。
这些事件驱动模型中, libevent 库和 libev库能够大大提高性能和事件处理能力。在本文中,我们要讨论在 UNIX/Linux 应用程序中使用和部署这些解决方案所用的基本结构和方法。libev 和 libevent 都可以在高性能应用程序中使用。
在讨论libev 和 libevent之前,我们看看I/O模型演进变化历史
1、阻塞网络接口:处理单个客户端
我们 第一次接触到的网络编程一般都是从 listen()、send()、recv()等接口开始的。使用这些接口可以很方便的构建服务器 /客户机的模型。阻塞I/O模型图:在调用recv()函数时,发生在内核中等待数据和复制数据的过程。
当调用recv()函数时,系统首先查是否有准备好的数据。如果数据没有准备好,那么系统就处于等待状态。当数据准备好后,将数据从系统缓冲区复制到用户空间,然后该函数返回。在套接应用程序中,当调用recv()函数时,未必用户空间就已经存在数据,那么此时recv()函数就会处于等待状态。
我们注意到,大部分的 socket 接口都是阻塞型的。所谓阻塞型接口是指系统调用(一般是 IO 接口)不返回调用结果并让当前线程一直阻塞,只有当该系统调用获得结果或者超时出错时才返回。
实际上,除非特别指定,几乎所有的 IO 接口 ( 包括 socket 接口 ) 都是阻塞型的。这给网络编程带来了一个很大的问题,如在调用 send() 的同时,线程将被阻塞,在此期间,线程将无法执行任何运算或响应任何的网络请求。这给多客户机、多业务逻辑的网络编程带来了挑战。这时,很多程序员可能会选择多线程的方式来解决这个问题。
使用阻塞模式的套接字,开发网络程序比较简单,容易实现。当希望能够立即发送和接收数据,且处理的套接字数量比较少的情况下,即一个一个处理客户端,服务器没什么压力,使用阻塞模式来开发网络程序比较合适。
阻塞模式给网络编程带来了一个很大的问题,如在调用 send()的同时,线程将被阻塞,在此期间,线程将无法执行任何运算或响应任何的网络请求。如果很多客户端同时访问服务器,服务器就不能同时处理这些请求。这时,我们可能会选择多线程的方式来解决这个问题。
2、多线程/进程处理多个客户端
应对多客户机的网络应用,最简单的解决方式是在服务器端使用多线程(或多进程)。多线程(或多进程)的目的是让每个连接都拥有独立的线程(或进程),这样任何一个连接的阻塞都不会影响其他的连接。
具体使用多进程还是多线程,并没有一个特定的模式。传统意义上,进程的开销要远远大于线程,所以,如果需要同时为较多的客户机提供服务,则不推荐使用多进程;如果单个服务执行体需要消耗较多的 CPU 资源,譬如需要进行大规模或长时间的数据运算或文件访问,则进程较为安全。通常,使用 pthread_create () 创建新线程,fork() 创建新进程。即:
(1) a new Connection 进来,用 fork() 产生一个 Process 处理。
(2) a new Connection 进来,用 pthread_create() 产生一个 Thread 处理。
多线程/进程服务器同时为多个客户机提供应答服务。模型如下:
主线程持续等待客户端的连接请求,如果有连接,则创建新线程,并在新线程中提供为前例同样的问答服务。
很多初学者可能不明白为何一个 socket 可以 accept 多次。实际上,socket 的设计者可能特意为多客户机的情况留下了伏笔,让 accept() 能够返回一个新的 socket。下面是 accept 接口的原型:
输入参数 s 是从 socket(),bind() 和 listen() 中沿用下来的 socket 句柄值。执行完 bind() 和 listen() 后,操作系统已经开始在指定的端口处监听所有的连接请求,如果有请求,则将该连接请求加入请求队列。调用 accept() 接口正是从 socket s 的请求队列抽取第一个连接信息,创建一个与 s 同类的新的 socket 返回句柄。新的 socket 句柄即是后续 read() 和 recv() 的输入参数。如果请求队列当前没有请求,则 accept() 将进入阻塞状态直到有请求进入队列。
上述多线程的服务器模型似乎完美的解决了为多个客户机提供问答服务的要求,但其实并不尽然。如果要同时响应成百上千路的连接请求,则无论多线程还是多进程都会严重占据系统资源,降低系统对外界响应效率,而线程与进程本身也更容易进入假死状态。
因此其缺点:
1)用 fork() 的问题在于每一个 Connection 进来时的成本太高,如果同时接入的并发连接数太多容易进程数量很多,进程之间的切换开销会很大,同时对于老的内核(Linux)会产生雪崩效应。
2)用 Multi-thread 的问题在于 Thread-safe 与 Deadlock 问题难以解决,另外有 Memory-leak 的问题要处理,这个问题对于很多程序员来说无异于恶梦,尤其是对于连续服务器的服务器程序更是不可以接受。 如果才用 Event-based 的方式在于实做上不好写,尤其是要注意到事件产生时必须 Nonblocking,于是会需要实做 Buffering 的问题,而 Multi-thread 所会遇到的 Memory-leak 问题在这边会更严重。而在多 CPU 的系统上没有办法使用到所有的 CPU resource。
由此可能会考虑使用“线程池”或“连接池”。“线程池”旨在减少创建和销毁线程的频率,其维持一定合理数量的线程,并让空闲的线程重新承担新的执行任务。“连接池”维持连接的缓存池,尽量重用已有的连接、减少创建和关闭连接的频率。这两种技术都可以很好的降低系统开销,都被广泛应用很多大型系统,如apache,mysql数据库等。
但是,“线程池”和“连接池”技术也只是在一定程度上缓解了频繁调用 IO 接口带来的资源占用。而且,所谓“池”始终有其上限,当请求大大超过上限时,“池”构成的系统对外界的响应并不比没有池的时候效果好多少。所以使用“池”必须考虑其面临的响应规模,并根据响应规模调整“池”的大小。
对应上例中的所面临的可能同时出现的上千甚至上万次的客户端请求,“线程池”或“连接池”或许可以缓解部分压力,但是不能解决所有问题。因为多线程/进程导致过多的占用内存或 CPU等系统资源。
3、非阻塞的服务器模型
以上面临的很多问题,一定程度是 IO 接口的阻塞特性导致的。多线程是一个解决方案,还一个方案就是使用非阻塞的接口。
非阻塞的接口相比于阻塞型接口的显著差异在于,在被调用之后立即返回。使用如下的函数可以将某句柄 fd 设为非阻塞状态。
我们可以使用 fcntl(fd, F_SETFL, flag | O_NONBLOCK); 将套接字标志变成非阻塞:
下面将给出只用一个线程,但能够同时从多个连接中检测数据是否送达,并且接受数据。
在非阻塞状态下,recv() 接口在被调用后立即返回,返回值代表了不同的含义。
调用recv,如果设备暂时没有数据可读就返回-1,同时置errno为EWOULDBLOCK(或者EAGAIN,这两个宏定义的值相同),表示本来应该阻塞在这里(would block,虚拟语气),事实上并没有阻塞而是直接返回错误,调用者应该试着再读一次(again)。这种行为方式称为轮询(Poll),调用者只是查询一下,而不是阻塞在这里死等
如在本例中,
这样可以同时监视多个设备:
while(1){
非阻塞read(设备1);
if(设备1有数据到达)
处理数据;
非阻塞read(设备2);
if(设备2有数据到达)
处理数据;
..............................
}
如果read(设备1)是阻塞的,那么只要设备1没有数据到达就会一直阻塞在设备1的read调用上,即使设备2有数据到达也不能处理,使用非阻塞I/O就可以避免设备2得不到及时处理。
非阻塞I/O有一个缺点,如果所有设备都一直没有数据到达,调用者需要反复查询做无用功,如果阻塞在那里,操作系统可以调度别的进程执行,就不会做无用功了,在实际应用中非阻塞I/O模型比较少用。
可以看到服务器线程可以通过循环调用 recv() 接口,可以在单个线程内实现对所有连接的数据接收工作。
但是上述模型绝不被推荐。因为,循环调用 recv() 将大幅度推高 CPU 占用率;此外,在这个方案中,recv() 更多的是起到检测“操作是否完成”的作用,实际操作系统提供了更为高效的检测“操作是否完成“作用的接口,例如 select()。
4、IO复用事件驱动服务器模型
简介:主要是select和epoll;对一个IO端口,两次调用,两次返回,比阻塞IO并没有什么优越性;关键是能实现同时对多个IO端口进行监听;
I/O复用模型会用到select、poll、epoll函数,这几个函数也会使进程阻塞,但是和阻塞I/O所不同的的,这两个函数可以同时阻塞多个I/O操作。而且可以同时对多个读操作,多个写操作的I/O函数进行检测,直到有数据可读或可写时,才真正调用I/O操作函数。
我们先详解select:
SELECT函数进行IO复用服务器模型的原理是:当一个客户端连接上服务器时,服务器就将其连接的fd加入fd_set集合,等到这个连接准备好读或写的时候,就通知程序进行IO操作,与客户端进行数据通信。
大部分 Unix/Linux 都支持 select 函数,该函数用于探测多个文件句柄的状态变化。
参数列表:
int maxfdp :是一个整数值,意思是“最大fd加1(max fd plus 1). 在三个描述符集(readfds, writefds, exceptfds)中找出最高描述符
编号值,然后加 1也可将maxfdp设置为 FD_SETSIZE,这是一个< sys/types.h >中的常数,它说明了最大的描述符数(经常是 256或1024) 。但是对大多数应用程序而言,此值太大了。确实,大多数应用程序只应用 3 ~ 1 0个描述符。如果将第三个参数设置为最高描述符编号值加 1,内核就只需在此范围内寻找打开的位,而不必在数百位的大范围内搜索。
fd_set *readfds: 是指向fd_set结构的指针,这个集合中应该包括文件描述符,我们是要监视这些文件描述符的读变化的,即我们关
心是否可以从这些文件中读取数据了,如果这个集合中有一个文件可读,select就会返回一个大于0的值,表示有文件可读,如果没有可读的文件,则根据timeout参数再判断是否超时,若超出timeout的时间,select返回0,若发生错误返回负值。可以传入NULL值,表示不关心任何文件的读变化。
fd_set *writefds: 是指向fd_set结构的指针,这个集合中应该包括文件描述符,我们是要监视这些文件描述符的写变化的,即我们关
心是否可以向这些文件中写入数据了,如果这个集合中有一个文件可写,select就会返回一个大于0的值,表示有文件可写,如果没有可写的文件,则根据timeout参数再判断是否超时,若超出timeout的时间,select返回0,若发生错误返回负值。可以传入NULL值,表示不关心任何文件的写变化。
fd_set *errorfds: 同上面两个参数的意图,用来监视文件错误异常。
readfds , writefds,*errorfds每个描述符集存放在一个fd_set 数据类型中.如图:
struct timeval* timeout :是select的超时时间,这个参数至关重要,它可以使select处于三种状态:
第一,若将NULL以形参传入,即不传入时间结构,就是将select置于阻塞状态,一定等到监视文件描述符集合中某个文件描述符发生变化为止;
第二,若将时间值设为0秒0毫秒,就变成一个纯粹的非阻塞函数,不管文件描述符是否有变化,都立刻返回继续执行,文件无变化返回0,有变化返回一个正值;
第三,timeout的值大于0,这就是等待的超时时间,即 select在timeout时间内阻塞,超时时间之内有事件到来就返回了,否则在超时后不管怎样一定返回,返回值同上述。
FD_ZERO(int fd, fd_set* fds) //清除其所有位
FD_SET(int fd, fd_set* fds) //在某 fd_set 中标记一个fd的对应位为1
FD_ISSET(int fd, fd_set* fds) // 测试该集中的一个给定位是否仍旧设置
FD_CLR(int fd, fd_set* fds) //删除对应位
这里,fd_set 类型可以简单的理解为按 bit 位标记句柄的队列,例如要在某 fd_set 中标记一个值为 16 的句柄,则该 fd_set 的第 16 个 bit 位被标记为 1。具体的置位、验证可使用 FD_SET、FD_ISSET 等宏实现。
例如,编写下列代码:
因为描述符编号从0开始,所以要在最大描述符编号值上加1。第一个参数实际上是要检查的描述符数(从描述符0开始)。
下面将重新模拟上例中从多个客户端接收数据的模型。
使用select()的接收数据模型上述模型只是描述了使用 select() 接口同时从多个客户端接收数据的过程;由于 select() 接口可以同时对多个句柄进行读状态、写状态和错误状态的探测,所以可以很容易构建为多个客户端提供独立问答服务的服务器系统。
使用select()接口的基于事件驱动的服务器模型
这里需要指出的是,客户端的一个 connect() 操作,将在服务器端激发一个“可读事件”,所以 select() 也能探测来自客户端的 connect() 行为。
上述模型中,最关键的地方是如何动态维护 select() 的三个参数 readfds、writefds 和 exceptfds。作为输入参数,readfds 应该标记所有的需要探测的“可读事件”的句柄,其中永远包括那个探测 connect() 的那个“母”句柄;同时,writefds 和 exceptfds 应该标记所有需要探测的“可写事件”和“错误事件”的句柄 ( 使用 FD_SET() 标记 )。
作为输出参数,readfds、writefds 和 exceptfds 中的保存了 select() 捕捉到的所有事件的句柄值。程序员需要检查的所有的标记位 ( 使用 FD_ISSET() 检查 ),以确定到底哪些句柄发生了事件。
上述模型主要模拟的是“一问一答”的服务流程,所以,如果 select() 发现某句柄捕捉到了“可读事件”,服务器程序应及时做 recv() 操作,并根据接收到的数据准备好待发送数据,并将对应的句柄值加入 writefds,准备下一次的“可写事件”的 select() 探测。同样,如果 select() 发现某句柄捕捉到“可写事件”,则程序应及时做 send() 操作,并准备好下一次的“可读事件”探测准备。下图描述的是上述模型中的一个执行周期。
一个执行周期
这种模型的特征在于每一个执行周期都会探测一次或一组事件,一个特定的事件会触发某个特定的响应。我们可以将这种模型归类为“事件驱动模型”。
相比其他模型,使用 select() 的事件驱动模型只用单线程(进程)执行,占用资源少,不消耗太多 CPU,同时能够为多客户端提供服务。如果试图建立一个简单的事件驱动的服务器程序,这个模型有一定的参考价值。但这个模型依旧有着很多问题。
select的缺点:
(1)单个进程能够监视的文件描述符的数量存在最大限制
(2)select需要复制大量的句柄数据结构,产生巨大的开销
(3)select返回的是含有整个句柄的列表,应用程序需要消耗大量时间去轮询各个句柄才能发现哪些句柄发生了事件
(4)select的触发方式是水平触发,应用程序如果没有完成对一个已经就绪的文件描述符进行IO操作,那么之后每次select调用还是会将这些文件描述符通知进程。相对应方式的是边缘触发。
(6) 该模型将事件探测和事件响应夹杂在一起,一旦事件响应的执行体庞大,则对整个模型是灾难性的。如下例,庞大的执行体 1 的将直接导致响应事件 2 的执行体迟迟得不到执行,并在很大程度上降低了事件探测的及时性。
庞大的执行体对使用select()的事件驱动模型的影响
很多操作系统提供了更为高效的接口,如 linux 提供了 epoll,BSD 提供了 kqueue,Solaris 提供了 /dev/poll …。如果需要实现更高效的服务器程序,类似 epoll 这样的接口更被推荐。
这两个词来源于计算机硬件设计。它们的区别是只要句柄满足某种状态,水平触发就会发出通知;而只有当句柄状态改变时,边缘触发才会发出通知。例如一个socket经过长时间等待后接收到一段100k的数据,两种触发方式都会向程序发出就绪通知。假设程序从这个socket中读取了50k数据,并再次调用监听函数,水平触发依然会发出就绪通知,而边缘触发会因为socket“有数据可读”这个状态没有发生变化而不发出通知且陷入长时间的等待。
因此在使用边缘触发的 api 时,要注意每次都要读到 socket返回 EWOULDBLOCK为止
遗憾的是不同的操作系统特供的 epoll 接口有很大差异,所以使用类似于 epoll 的接口实现具有较好跨平台能力的服务器会比较困难。
幸运的是,有很多高效的事件驱动库可以屏蔽上述的困难,常见的事件驱动库有 libevent 库,还有作为 libevent 替代者的 libev 库。这些库会根据操作系统的特点选择最合适的事件探测接口,并且加入了信号 (signal) 等技术以支持异步响应,这使得这些库成为构建事件驱动模型的不二选择。下章将介绍如何使用 libev 库替换 select 或 epoll 接口,实现高效稳定的服务器模型。
5、libevent方法
libevent是一个事件触发的网络库,适用于windows、linux、bsd等多种平台,内部使用select、epoll、kqueue等系统调用管理事件机制。著名分布式缓存软件memcached也是libevent based,而且libevent在使用上可以做到跨平台,而且根据libevent官方网站上公布的数据统计,似乎也有着非凡的性能。
libevent 库实际上没有更换 select()
、poll()
或其他机制的基础。而是使用对于每个平台最高效的高性能解决方案在实现外加上一个包装器。
为了实际处理每个请求,libevent 库提供一种事件机制,它作为底层网络后端的包装器。事件系统让为连接添加处理函数变得非常简便,同时降低了底层 I/O 复杂性。这是 libevent 系统的核心。
libevent 库的其他组件提供其他功能,包括缓冲的事件系统(用于缓冲发送到客户端/从客户端接收的数据)以及 HTTP、DNS 和 RPC 系统的核心实现。
1)事件驱动,高性能;
2)轻量级,专注于网络;
3) 跨平台,支持 Windows、Linux、Mac Os等;
4) 支持多种 I/O多路复用技术, epoll、poll、dev/poll、select 和kqueue 等;
5) 支持 I/O,定时器和信号等事件
1)event 及 event_base事件管理包括各种IO(socket)、定时器、信号等事件,也是libevent应用最广的模块;
2 ) evbuffer event 及 event_base 缓存管理是指evbuffer功能;提供了高效的读写方法
3) evdns DNS是libevent提供的一个异步DNS查询功能;
4) evhttp HTTP是libevent的一个轻量级http实现,包括服务器和客户端
libevent也支持ssl,这对于有安全需求的网络程序非常的重要,但是其支持不是很完善,比如http server的实现就不支持ssl。
libevent是事件驱动的库,所谓事件驱动,简单地说就是你点什么按钮(即产生什么事件),电脑执行什么操作(即调用什么函数)。
Libevent框架本质上是一个典型的Reactor模式,所以只需要弄懂Reactor模型,libevent就八九不离十了。
Reactor模式,是一种事件驱动机制。应用程序需要提供相应的接口并注册到Reactor上,如果相应的事件发生,Reactor将主动调用应用程序注册的接口,这些接口又称为“回调函数”。
在Libevent中也是一样,向Libevent框架注册相应的事件和回调函数;当这些事件发生时,Libevent会调用这些回调函数处理相应的事件(I/O读写、定时和信号)。
使用Reactor模型,必备的几个组件:事件源、Reactor框架、多路复用机制和事件处理程序,先来看看Reactor模型的整体框架,接下来再对每个组件做逐一说明。
1) 事件源
1) 2) event demultiplexer——事件多路分发机制
由操作系统提供的I/O多路复用机制,比如select和epoll。程序首先将其关心的句柄(事件源)及其事件注册到event demultiplexer上;当有事件到达时,event demultiplexer会发出通知“在已经注册的句柄集中,一个或多个句柄的事件已经就绪”;程序收到通知后,就可以在非阻塞的情况下对事件进行处理了。
对应到libevent中,依然是select、poll、epoll等,但是libevent使用结构体eventop进行了封装,以统一的接口来支持这些I/O多路复用机制,达到了对外隐藏底层系统机制的目的。
3) Reactor——反应器
Reactor,是事件管理的接口,内部使用event demultiplexer注册、注销事件;并运行事件循环,当有事件进入“就绪”状态时,调用注册事件的回调函数处理事件。
对应到libevent中,就是event_base结构体。
4) Event Handler——事件处理程序
事件处理程序提供了一组接口,每个接口对应了一种类型的事件,供Reactor在相应的事件发生时调用,执行相应的事件处理。通常它会绑定一个有效的句柄。
对应到libevent中,就是event结构体。
结合Reactor框架,我们来理一下libevent的事件处理流程,请看下图:
event_init() 初始化:
首先要隆重介绍event_base对象:
event_base对象整合了事件处理的一些全局变量, 角色是event对象的"总管家", 他包括了:
事件引擎函数对象(evsel, evbase),
当前入列事件列表(event_count, event_count_active, eventqueue),
全局终止信号(event_gotterm),
活跃事件列表(avtivequeues),
事件队列树(timetree)...
初始化时创建event_base对象, 选择 当前OS支持的事件引擎(epoll, poll, select...)并初始化, 创建全局信号队列(signalqueue), 活跃队列的内存分配( 根据设置的priority个数,默认为1).
event_setevent_set来设置event对象,包括所有者event_base对象, fd, 事件(EV_READ| EV_WRITE|EV_PERSIST), 回掉函数和参数,事件优先级是当前event_base的中间级别(current_base->nactivequeues/2)
设置监视事件后,事件处理函数可以只被调用一次或总被调用。
只调用一次:事件处理函数被调用后,即从事件队列中删除,需要在事件处理函数中再次加入事件,才能在下次事件发生时被调用;
总被调用:设置为EV_PERSIST,只加入一次,处理函数总被调用,除非采用event_remove显式地删除。
event_add() 事件添加:
int event_add(struct event *ev, struct timeval *tv)
这个接口有两个参数, 第一个是要添加的事件, 第二个参数作为事件的超时值(timer). 如果该值非NULL, 在添加本事件的同时添加超时事件(EV_TIMEOUT)到时间队列树(timetree), 根据事件类型处理如下:
EV_READ => EVLIST_INSERTED => eventqueue
EV_WRITE => EVLIST_INSERTED => eventqueue
EV_TIMEOUT => EVLIST_TIMEOUT => timetree
EV_SIGNAL => EVLIST_SIGNAL => signalqueue
event_base_loop() 事件处理主循环
这里是事件的主循环,只要flags不是设置为EVLOOP_NONBLOCK, 该函数就会一直循环监听事件/处理事件.
每次循环过程中, 都会处理当前触发(活跃)事件:
(a). 检测当前是否有信号处理(gotterm, gotsig), 这些都是全局参数,不适合多线程
(b). 时间更新,找到离当前最近的时间事件, 得到相对超时事件tv
(c). 调用事件引擎的dispatch wait事件触发, 超时值为tv, 触发事件添加到activequeues
(d). 处理活跃事件, 调用caller的callbacks (event_process_acitve)
典型的libevent的应用大致整体流程:
创建 libevent 服务器的基本方法是, 注册当发生某一操作(比如接受来自客户端的连接)时应该执行的函数,然后调用主事件循环event_dispatch()
。执行过程的控制现在由 libevent 系统处理。注册事件和将调用的函数之后,事件系统开始自治;在应用程序运行时,可以在事件队列中添加(注册)或删除(取消注册)事件。事件注册非常方便,可以通过它添加新事件以处理新打开的连接,从而构建灵活的网络处理系统
(环境设置)-> (创建event_base) -> (注册event,将此event加入到event_base中) -> (设置event各种属性,事件等) ->(将event加入事件列表 addevent) ->(开始事件监视循环、分发dispatch)。
例子:
例如,可以打开一个监听套接字,然后注册一个回调函数,每当需要调用 accept()
函数以打开新连接时调用这个回调函数,这样就创建了一个网络服务器。例1如下所示的代码片段说明基本过程:
例1:打开监听套接字,注册一个回调函数(每当需要调用 accept() 函数以打开新连接时调用它),由此创建网络服务器:
event_set()
函数创建新的事件结构,
event_add()
在事件队列机制中添加事件。
然后,event_dispatch()
启动事件队列系统,开始监听(并接受)请求。
尽管 C 语言很适合许多系统应用程序,但是在现代环境中不经常使用 C 语言,脚本语言更灵活、更实用。幸运的是,Perl 和 PHP 等大多数脚本语言是用 C 编写的,所以可以通过扩展模块使用 libevent 等 C 库。
4、libev库
官方文档:http://pod.tst.eu/http://cvs.schmorp.de/libev/ev.pod
与 libevent 一样,libev 系统也是基于事件循环的系统,它在 poll()
、select()
等机制的本机实现的基础上提供基于事件的循环。
libev是libevent之后的一个事件驱动的编程框架,其接口和libevent基本类似。据官方介绍,其性能比libevent还要高,bug比libevent还少。
libev API 比较原始,没有 HTTP 包装器,但是 libev 支持在实现中内置更多事件类型。例如,一种 evstat 实现可以监视多个文件的属性变动,可以在 例4 所示的 HTTP 文件解决方案中使用它。
但是,libevent 和 libev 的基本过程是相同的。创建所需的网络监听套接字,注册在执行期间要调用的事件,然后启动主事件循环,让 libev 处理过程的其余部分。
Libev是一个event loop:向libev注册感兴趣的events,比如Socket可读事件,libev会对所注册的事件的源进行管理,并在事件发生时触发相应的程序。
事件驱动框架:
定义一个监控器、书写触发动作逻辑、初始化监控器、设置监控器触发条件、将监控器加入大事件驱动器的循环中即可。
libev的事件驱动过程可以想象成如下的伪代码:
do_some_init() is_run = True while is_run: t = caculate_loop_time() deal_loop(t) deal_with_pending_event() do_some_clear()
首先做一些初始化操作,然后进入到循环中,该循环通过一个状态位来控制是否执行。
在循环中,计算出下一次轮询的时间,这里轮询的实现就采用了系统提供的epoll、kqueue等机制。
再轮询结束后检查有哪些监控器的被触发了,依次执行触发动作。
Libev 除了提供了基本的三大类事件(IO事件、定时器事件、信号事件)外还提供了周期事件、子进程事件、文件状态改变事件等多个事件。
libev所实现的功能就是一个强大的reactor,可能notify事件主要包括下面这些:
libev 同样需要循环探测事件是否产生。Libev 的循环体用 ev_loop 结构来表达,并用 ev_loop( ) 来启动。
void ev_loop( ev_loop* loop, int flags ) |
Libev 支持八种事件类型,其中包括 IO 事件。一个 IO 事件用 ev_io 来表征,并用 ev_io_init() 函数来初始化:
void ev_io_init(ev_io *io, callback, int fd, int events) |
初始化内容包括回调函数 callback,被探测的句柄 fd 和需要探测的事件,EV_READ 表“可读事件”,EV_WRITE 表“可写事件”。
现在,用户需要做的仅仅是在合适的时候,将某些 ev_io 从 ev_loop 加入或剔除。一旦加入,下个循环即会检查 ev_io 所指定的事件有否发生;如果该事件被探测到,则 ev_loop 会自动执行 ev_io 的回调函数 callback();如果 ev_io 被注销,则不再检测对应事件。
无论某 ev_loop 启动与否,都可以对其添加或删除一个或多个 ev_io,添加删除的接口是 ev_io_start() 和 ev_io_stop()。
void ev_io_start( ev_loop *loop, ev_io* io ) void ev_io_stop( EV_A_* ) |
由此,我们可以容易得出如下的“一问一答”的服务器模型。由于没有考虑服务器端主动终止连接机制,所以各个连接可以维持任意时间,客户端可以自由选择退出时机。
IO事件、定时器事件、信号事件:
这里使用了3种事件监控器,分别监控IO事件、定时器事件以及信号事件。因此定义了3个监控器(watcher),以及触发监控器时要执行动作的回调函数。Libev定义了多种监控器,命名方式为ev_xxx
这里xxx代表监控器类型,其实现是一个结构体,
typedef struct ev_io { .... } ev_io;
通过宏定义可以简写为 ev_xxx
。回调函数的类型为 void cb_name(struct ev_loop *main_loop,ev_xxx *io_w,int event)
。
在main中,首先定义了一个事件驱动器的结构 struct ev_loop *main_loop
这里调用 ev_default_loop(0)
生成一个预制的全局驱动器。这里可以参考Manual中的选择。然后依次初始化各个监控器以及设置监控器的触发条件。
初始化监控器的过程是将相应的回调函数即触发时的动作注册到监控器上。
设置触发条件则是该条件产生时才去执行注册到监控器上的动作。对于IO事件,一般是设置特定fd上的的可读或可写事件,定时器则是多久后触发。这里定时器的触发条件中还有第三参数,表示第一次触发后,是否循环,若为0则吧循环,否则按该值循环。信号触发器则是设置触发的信号。
在初始化并设置好触发条件后,先调用ev_xxx_start
将监控器注册到事件驱动器上。接着调用 ev_run
开始事件驱动器。
上述模型可以接受任意多个连接,且为各个连接提供完全独立的问答服务。借助 libev 提供的事件循环 / 事件驱动接口,上述模型有机会具备其他模型不能提供的高效率、低资源占用、稳定性好和编写简单等特点。
由于传统的 web 服务器,ftp 服务器及其他网络应用程序都具有“一问一答”的通讯逻辑,所以上述使用 libev 库的“一问一答”模型对构建类似的服务器程序具有参考价值;另外,对于需要实现远程监视或远程遥控的应用程序,上述模型同样提供了一个可行的实现方案。
php- 了libev 扩展socket:
libevent 和 libev 都提供灵活且强大的环境,支持为处理服务器端或客户端请求实现高性能网络(和其他 I/O)接口。目标是以高效(CPU/RAM 使用量低)的方式支持数千甚至数万个连接。在本文中,您看到了一些示例,包括 libevent 中内置的 HTTP 服务,可以使用这些技术支持基于 IBM Cloud、EC2 或 AJAX 的 web 应用程序。
参考:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-edntwk/
http://www.ibm.com/developerworks/cn/aix/library/au-libev/