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相比于select，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。并且，在linux/posix_types.h头文件有这样的声明：
#define __FD_SETSIZE 1024
表示select最多同时监听1024个fd，当然，可以通过修改头文件再重编译内核来扩大这个数目，但这似乎并不治本。
常用模型的特点
Linux 下设计并发网络程序，有典型的 Apache 模型（ Process Per Connection ，简称 PPC ）， TPC （ Thread Per Connection ）模型，以及 select 模型和 poll 模型。
1 、PPC/TPC 模型
这两种模型思想类似，就是让每一个到来的连接一边自己做事去，别再来烦我 。只是 PPC 是为它开了一个进程，而 TPC 开了一个线程。可是别烦我是有代价的，它要时间和空间啊，连接多了之后，那么多的进程 / 线程切换，这开销就上来了；因此这类模型能接受的最大连接数都不会高，一般在几百个左右。
2 、select 模型
1. 最大并发数限制，因为一个进程所打开的 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相应限制了。自己改改这个 FD_SETSIZE ？想法虽好，可是先看看下面吧 …
2. 效率问题， select 每次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，把 FD_SETSIZE 改大的后果就是，大家都慢慢来，什么？都超时了？？！！
3. 内核 / 用户空间 内存拷贝问题，如何让内核把 FD 消息通知给用户空间呢？在这个问题上 select 采取了内存拷贝方法。
3、 poll 模型
基本上效率和 select 是相同的， select 缺点的 2 和 3 它都没有改掉。
Epoll 的提升
Epoll 的改进之处。
1. Epoll 没有最大并发连接的限制，上限是最大可以打开文件的数目，这个数字一般远大于 2048, 一般来说这个数目和系统内存关系很大 ，具体数目可以 cat /proc/sys/fs/file-max 察看。
2. 效率提升， Epoll 最大的优点就在于它只管你“活跃”的连接 ，而跟连接总数无关，因此在实际的网络环境中， Epoll 的效率就会远远高于 select 和 poll 。
3. 内存拷贝， Epoll 在这点上使用了“共享内存 ”，这个内存拷贝也省略了。
Epoll 为什么高效
Epoll 的高效和其数据结构的设计是密不可分的。
首先回忆一下 select 模型，当有 I/O 事件到来时， select 通知应用程序有事件到了快去处理，而应用程序必须轮询所有的 FD 集合，测试每个 FD 是否有事件发生，并处理事件。
int res = select(maxfd+1, &readfds, NULL, NULL, 120);
if (res > 0)
{
for (int i = 0; i < MAX_CONNECTION; i++)
{
if (FD_ISSET(allConnection[i], &readfds))
{
handleEvent(allConnection[i]);
}
}
}
// if(res == 0) handle timeout, res < 0 handle error
Epoll 不仅会告诉应用程序有I/0 事件到来，还会告诉应用程序相关的信息，这些信息是应用程序填充的，因此根据这些信息应用程序就能直接定位到事件，而不必遍历整个FD 集合。
int res = epoll_wait(epfd, events, 20, 120);
for (int i = 0; i < res;i++)
{
handleEvent(events[n]);
}
epoll的接口非常简单，一共就三个函数：
1. int epoll_create(int size);
创建一个epoll的句柄，size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大。这个参数不同于select()中的第一个参数，给出最大监听的fd+1的值。需要注意的是，当创建好epoll句柄后，它就是会占用一个fd值，在linux下如果查看/proc/进程id/fd/，是能够看到这个fd的，所以在使用完epoll后，必须调用close()关闭，否则可能导致fd被耗尽。
2. int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
epoll的事件注册函数，它不同与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。控制某个 Epoll 文件描述符上的事件：注册、修改、删除。
第一个参数是epoll_create()的返回值，创建 Epoll 专用的文件描述符。相对于 select 模型中的 FD_SET 和 FD_CLR 宏。
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：
struct epoll_event {
__uint32_t events; /* Epoll events */
epoll_data_t data; /* User data variable */
};
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
3. int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);
等待 I/O 事件的发生；参数说明：
epfd: 由 epoll_create() 生成的 Epoll 专用的文件描述符；
epoll_event: 用于回传代处理事件的数组；
maxevents: 每次能处理的事件数；
timeout: 等待 I/O 事件发生的超时值；
返回发生事件数。
相对于 select 模型中的 select 函数。
参数events用来从内核得到事件的集合，maxevents告之内核这个events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，0会立即返回，-1将不确定，也有说法说是永久阻塞）。该函数返回需要处理的事件数目，如返回0表示已超时。
生成一个 Epoll 专用的文件描述符，其实是申请一个内核空间，用来存放你想关注的 socket fd 上是否发生以及发生了什么事件。 size 就是你在这个 Epoll fd 上能关注的最大 socket fd 数，大小自定，只要内存足够。
EPOLL事件有两种模型：
Edge Triggered (ET) 边缘触发 只有数据到来，才触发，不管缓存区中是否还有数据。
Level Triggered (LT) 水平触发 只要有数据都会触发。
例如：
1. 我们已经把一个用来从管道中读取数据的文件句柄(RFD)添加到epoll描述符
2. 这个时候从管道的另一端被写入了2KB的数据
3. 调用epoll_wait(2)，并且它会返回RFD，说明它已经准备好读取操作
4. 然后我们读取了1KB的数据
5. 调用epoll_wait(2)......
Edge Triggered 工作模式：
如果我们在第1步将RFD添加到epoll描述符的时候使用了EPOLLET标志，那么在第5步调用epoll_wait(2)之后将有可能会挂起，因为剩余的数据还存在于文件的输入缓冲区内，而且数据发出端还在等待一个针对已经发出数据的反馈信息。只有在监视的文件句柄上发生了某个事件的时候 ET 工作模式才会汇报事件。因此在第5步的时候，调用者可能会放弃等待仍在存在于文件输入缓冲区内的剩余数据。在上面的例子中，会有一个事件产生在RFD句柄上，因为在第2步执行了一个写操作，然后，事件将会在第3步被销毁。因为第4步的读取操作没有读空文件输入缓冲区内的数据，因此我们在第5步调用 epoll_wait(2)完成后，是否挂起是不确定的。epoll工作在ET模式的时候，必须使用非阻塞套接口，以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。最好以下面的方式调用ET模式的epoll接口，在后面会介绍避免可能的缺陷。
i 基于非阻塞文件句柄
ii 只有当read(2)或者write(2)返回EAGAIN时才需要挂起，等待。但这并不是说每次read()时都需要循环读，直到读到产生一个EAGAIN才认为此次事件处理完成，当read()返回的读到的数据长度小于请求的数据长度时，就可以确定此时缓冲中已没有数据了，也就可以认为此事读事件已处理完成。
Level Triggered 工作模式
相反的，以LT方式调用epoll接口的时候，它就相当于一个速度比较快的poll(2)，并且无论后面的数据是否被使用，因此他们具有同样的职能。因为即使使用ET模式的epoll，在收到多个chunk的数据的时候仍然会产生多个事件。调用者可以设定EPOLLONESHOT标志，在 epoll_wait(2)收到事件后epoll会与事件关联的文件句柄从epoll描述符中禁止掉。因此当EPOLLONESHOT设定后，使用带有 EPOLL_CTL_MOD标志的epoll_ctl(2)处理文件句柄就成为调用者必须作的事情。
详细解释ET, LT:
LT(level triggered)是缺省的工作方式，并且同时支持block和no-block socket.在这种做法中，内核告诉你一个文件描述符是否就绪了，然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果你不作任何操作，内核还是会继续通知你的，所以，这种模式编程出错误可能性要小一点。传统的select/poll都是这种模型的代表．
ET(edge-triggered)是高速工作方式，只支持no-block socket。在这种模式下，当描述符从未就绪变为就绪时，内核通过epoll告诉你。然后它会假设你知道文件描述符已经就绪，并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知，直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了(比如，你在发送，接收或者接收请求，或者发送接收的数据少于一定量时导致了一个EWOULDBLOCK 错误）。但是请注意，如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就绪)，内核不会发送更多的通知(only once),不过在TCP协议中，ET模式的加速效用仍需要更多的benchmark确认（这句话不理解）。
在许多测试中我们会看到如果没有大量的idle -connection或者dead-connection，epoll的效率并不会比select/poll高很多，但是当我们遇到大量的idle- connection(例如WAN环境中存在大量的慢速连接)，就会发现epoll的效率大大高于select/poll。（未测试）
另外，当使用epoll的ET模型来工作时，当产生了一个EPOLLIN事件后，
读数据的时候需要考虑的是当recv()返回的大小如果等于请求的大小，那么很有可能是缓冲区还有数据未读完，也意味着该次事件还没有处理完，所以还需要再次读取：
while(rs)
{
buflen = recv(activeevents[i].data.fd, buf, sizeof(buf), 0);
if(buflen < 0)
{
// 由于是非阻塞的模式,所以当errno为EAGAIN时,表示当前缓冲区已无数据可读
// 在这里就当作是该次事件已处理处.
if(errno == EAGAIN)
break;
else
return;
}
else if(buflen == 0)
{
// 这里表示对端的socket已正常关闭.
}
if(buflen == sizeof(buf)
rs = 1; // 需要再次读取
else
rs = 0;
}
还有，假如发送端流量大于接收端的流量(意思是epoll所在的程序读比转发的socket要快),由于是非阻塞的socket,那么send()函数虽然返回,但实际缓冲区的数据并未真正发给接收端,这样不断的读和发，当缓冲区满后会产生EAGAIN错误(参考man send),同时,不理会这次请求发送的数据.所以,需要封装socket_send()的函数用来处理这种情况,该函数会尽量将数据写完再返回，返回-1表示出错。在socket_send()内部,当写缓冲已满(send()返回-1,且errno为EAGAIN),那么会等待后再重试.这种方式并不很完美,在理论上可能会长时间的阻塞在socket_send()内部,但暂没有更好的办法.
ssize_t socket_send(int sockfd, const char* buffer, size_t buflen)
{
ssize_t tmp;
size_t total = buflen;
const char *p = buffer;
while(1)
{
tmp = send(sockfd, p, total, 0);
if(tmp < 0)
{
// 当send收到信号时,可以继续写,但这里返回-1.
if(errno == EINTR)
return -1;
// 当socket是非阻塞时,如返回此错误,表示写缓冲队列已满,
// 在这里做延时后再重试.
if(errno == EAGAIN)
{
usleep(1000);
continue;
}
return -1;
}
if((size_t)tmp == total)
return buflen;
total -= tmp;
p += tmp;
}
return tmp;
}