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linux服务器编程之EPOLL机制

时间:2015-01-21 22:50来源:linux.it.net.cn 作者:IT

任何东西，只要真正透彻的理解，研究其究竟，才能成为自己的东西，才能知其然，所以然，++！

这几天抽时间研究了下epoll ，

网上收藏，有空回味下。

介绍epoll的文章大多都详细介绍了epoll模型和select/poll模型之间的比较,这里就不再详细列举，只总结一下我对这两个模型的看法：

1.要监视的文件句柄非常多，而且每次完成操作的句柄非常少，使用epoll模型效率比select/poll模型要高许多；2.取决于文静句柄的响应速度，在LAN环境中这几个模型的效率差不多；WAN环境中epoll的效率最高；

1.Linux2.6内核epoll介绍
    先介绍2本书《The Linux Networking Architecture--Design and Implementation of Network Protocols in the Linux Kernel》，以2.4内核讲解Linux TCP/IP实现，相当不错.作为一个现实世界中的实现，很多时候你必须作很多权衡，这时候参考一个久经考验的系统更有实际意义。举个例子,linux内核中sk_buff结构为了追求速度和安全，牺牲了部分内存，所以在发送TCP包的时候，无论应用层数据多大,sk_buff最小也有272的字节.其实对于socket应用层程序来说，另外一本书《UNIX Network Programming Volume 1》意义更大一点.2003年的时候，这本书出了最新的第3版本，不过主要还是修订第2版本。其中第6章《I/O Multiplexing》是最重要的。Stevens给出了网络IO的基本模型。在这里最重要的莫过于select模型和Asynchronous I/O模型.从理论上说，AIO似乎是最高效的，你的IO操作可以立即返回，然后等待os告诉你IO操作完成。但是一直以来，如何实现就没有一个完美的方案。最著名的windows完成端口实现的AIO,实际上也是内部用线程池实现的罢了，最后的结果是IO有个线程池，你应用也需要一个线程池...... 很多文档其实已经指出了这带来的线程context-switch带来的代价。在linux 平台上，关于网络AIO一直是改动最多的地方，2.4的年代就有很多AIO内核patch,最著名的应该算是SGI那个。但是一直到2.6内核发布，网络模块的AIO一直没有进入稳定内核版本(大部分都是使用用户线程模拟方法，在使用了NPTL的linux上面其实和windows的完成端口基本上差不多了)。2.6内核所支持的AIO特指磁盘的AIO---支持io_submit(),io_getevents()以及对Direct IO的支持(就是绕过VFS系统buffer直接写硬盘，对于流服务器在内存平稳性上有相当帮助)。
    所以，剩下的select模型基本上就是我们在linux上面的唯一选择，其实，如果加上no-block socket的配置，可以完成一个"伪"AIO的实现，只不过推动力在于你而不是os而已。不过传统的select/poll函数有着一些无法忍受的缺点，所以改进一直是2.4-2.5开发版本内核的任务，包括/dev/poll，realtime signal等等。最终，Davide Libenzi开发的epoll进入2.6内核成为正式的解决方案

2、epoll的优点
<1>支持一个进程打开大数目的socket描述符(FD)
    select 最不能忍受的是一个进程所打开的FD是有一定限制的，由FD_SETSIZE设置，默认值是2048。对于那些需要支持的上万连接数目的IM服务器来说显然太少了。这时候你一是可以选择修改这个宏然后重新编译内核，不过资料也同时指出这样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上面创建进程的代价比较小，但仍旧是不可忽视的，加上进程间数据同步远比不上线程间同步的高效，所以也不是一种完美的方案。不过 epoll则没有这个限制，它所支持的FD上限是最大可以打开文件的数目，这个数字一般远大于2048,举个例子,在1GB内存的机器上大约是10万左右，具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看,一般来说这个数目和系统内存关系很大。

<2>IO效率不随FD数目增加而线性下降
    传统的select/poll另一个致命弱点就是当你拥有一个很大的socket集合，不过由于网络延时，任一时间只有部分的socket是"活跃"的，但是select/poll每次调用都会线性扫描全部的集合，导致效率呈现线性下降。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。那么，只有"活跃"的socket才会主动的去调用 callback函数，其他idle状态socket则不会，在这点上，epoll实现了一个"伪"AIO，因为这时候推动力在os内核。在一些 benchmark中，如果所有的socket基本上都是活跃的---比如一个高速LAN环境，epoll并不比select/poll有什么效率，相反，如果过多使用epoll_ctl,效率相比还有稍微的下降。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。

 

3、epoll的使用方法

 

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  1. //epoll的接口非常简单，一共就三个函数：  
  2. 1. int epoll_create(int size);  
  3. 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。  
  4.   
  5.   
  6. 2. int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);  
  7. 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。第一个参数是epoll_create()的返回值，第二个参数表示动作，用三个宏来表示：  
  8. EPOLL_CTL_ADD：注册新的fd到epfd中；  
  9. EPOLL_CTL_MOD：修改已经注册的fd的监听事件；  
  10. EPOLL_CTL_DEL：从epfd中删除一个fd；  
  11. 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：  
  12. struct epoll_event   
  13. {  
  14.   __uint32_t events;    
  15.   epoll_data_t data;    
  16. };  
  17.   
  18. events可以是以下几个宏的集合：  
  19. EPOLLIN ：表示对应的文件描述符可以读（包括对端SOCKET正常关闭）；  
  20. EPOLLOUT：表示对应的文件描述符可以写；  
  21. 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）；  
  22. EPOLLERR：表示对应的文件描述符发生错误；  
  23. EPOLLHUP：表示对应的文件描述符被挂断；  
  24. 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。  
  25. 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  
  26.   
  27.   
  28. 3. int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);  
  29. 等待事件的产生，类似于select()调用。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。  
 
    首先通过create_epoll(int maxfds)来创建一个epoll的句柄，其中maxfds为你epoll所支持的最大句柄数。这个函数会返回一个新的epoll句柄，之后的所有操作将通过这个句柄来进行操作。在用完之后，记得用close()来关闭这个创建出来的epoll句柄。之后在你的网络主循环里面，每一帧的调用epoll_wait(int epfd, epoll_event events, int max events, int timeout)来查询所有的网络接口，看哪一个可以读，哪一个可以写了。基本的语法为：
nfds = epoll_wait(kdpfd, events, maxevents, -1);
其中kdpfd为用epoll_create创建之后的句柄，events是一个epoll_event*的指针，当epoll_wait这个函数操作成功之后，epoll_events里面将储存所有的读写事件。max_events是当前需要监听的所有socket句柄数。最后一个timeout是 epoll_wait的超时，为0的时候表示马上返回，为-1的时候表示一直等下去，直到有事件范围，为任意正整数的时候表示等这么长的时间，如果一直没有事件，则范围。一般如果网络主循环是单独的线程的话，可以用-1来等，这样可以保证一些效率，如果是和主逻辑在同一个线程的话，则可以用0来保证主循环的效率。

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  1. //epoll_wait范围之后应该是一个循环，遍利所有的事件：  
  2. for(n = 0; n < nfds; ++n)   
  3. {  
  4.     if(events[n].data.fd == listener)   
  5.     { //如果是主socket的事件的话，则表示有新连接进入了，进行新连接的处理。  
  6.         client = accept(listener, (struct sockaddr *) &local,  &addrlen);  
  7.        if(client < 0)  
  8.        {  
  9.            perror("accept");  
  10.            continue;  
  11.        }  
  12.        setnonblocking(client); // 将新连接置于非阻塞模式  
  13.            
  14.         ev.events = EPOLLIN | EPOLLET;  
  15.        ev.data.fd = client;  
  16.          
  17.   
  18.       if (epoll_ctl(kdpfd, EPOLL_CTL_ADD, client, &ev) < 0)   
  19.       {    
  20.            fprintf(stderr, "epoll set insertion error: fd=�, client);  
  21.          return -1;  
  22.       }  
  23.     }    
  24.     else // 如果不是主socket的事件的话，则代表是一个用户socket的事件，  
  25.          do_use_fd(events[n].data.fd);//则来处理这个用户socket的事情，比如说read(fd,xxx)之类的，或者一些其他的处理。  
  26. }  

 

4.Linux下EPOll编程实例

 

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  1. while (TRUE)   
  2. {  
  3.   int nfds = epoll_wait (m_epoll_fd, m_events, MAX_EVENTS, EPOLL_TIME_OUT);//等待EPOLL时间的发生，相当于监听，  
  4.                                                                              //至于相关的端口，需要在初始化EPOLL的时候绑定。  
  5.   if (nfds <= 0)  
  6.     continue;  
  7.   m_bOnTimeChecking = FALSE;  
  8.   G_CurTime = time(NULL);  
  9.   for (int i=0; i<nfds; i++)   
  10.   {  
  11.     try   
  12.     {  
  13.        if (m_events[i].data.fd == m_listen_sock_fd)//如果新监测到一个SOCKET用户连接到了绑定的SOCKET端口，建立新的连接。  
  14.         {  
  15.           OnAcceptSockEpoll ();  
  16.        }   
  17.        else if (m_events[i].events & EPOLLIN)//如果是已经连接的用户，并且收到数据，那么进行读入。  
  18.         {  
  19.           OnReadEpoll (i);  
  20.        }  
  21.       OnWriteEpoll (i);//查看当前的活动连接是否有需要写出的数据。  
  22.     }   
  23.     catch (int)   
  24.     {  
  25.       PRINTF ("CATCH捕获错误/n");  
  26.       continue;  
  27.     }  
  28.   }  
  29.   m_bOnTimeChecking = TRUE;  
  30.   OnTimer ();//进行一些定时的操作，主要就是删除一些短线用户等。  
  31. }  


Epoll模型主要负责对大量并发用户的请求进行及时处理，完成服务器与客户端的数据交互。其具体的实现步骤如下：
(a) 使用epoll_create()函数创建文件描述，设定将可管理的最大socket描述符数目。
(b) 创建与epoll关联的接收线程，应用程序可以创建多个接收线程来处理epoll上的读通知事件，线程的数量依赖于程序的具体需要。
(c) 创建一个侦听socket描述符ListenSock；将该描述符设定为非阻塞模式，调用Listen（）函数在套接字上侦听有无新的连接请求，在epoll_event结构中设置要处理的事件类型EPOLLIN，工作方式为 epoll_ET，以提高工作效率，同时使用epoll_ctl()注册事件，最后启动网络监视线程。
(d) 网络监视线程启动循环，epoll_wait()等待epoll事件发生。
(e) 如果epoll事件表明有新的连接请求，则调用accept（）函数，将用户socket描述符添加到epoll_data联合体，同时设定该描述符为非阻塞，并在epoll_event结构中设置要处理的事件类型为读和写，工作方式为epoll_ET.
(f) 如果epoll事件表明socket描述符上有数据可读，则将该socket描述符加入可读队列，通知接收线程读入数据，并将接收到的数据放入到接收数据的链表中，经逻辑处理后，将反馈的数据包放入到发送数据链表中，等待由发送线程发送。

 

补充：ET VS LT

平时大家使用 epoll 时都知道其事件触发模式有默认的 level-trigger 模式和通过 EPOLLET 启用的 edge-trigger 模式两种。从 epoll 发展历史来看，它刚诞生时只有 edge-trigger 模式，后来因容易产生 race-cond 且不易被开发者理解，又增加了 level-trigger 模式并作为默认处理方式。

二者的差异在于 level-trigger 模式下只要某个 fd 处于 readable/writable 状态，无论什么时候进行 epoll_wait 都会返回该 fd；而 edge-trigger 模式下只有某个 fd 从 unreadable 变为 readable 或从 unwritable 变为 writable 时，epoll_wait 才会返回该 fd。

通常的误区是：level-trigger 模式在 epoll 池中存在大量 fd 时效率要显著低于 edge-trigger 模式。

但从 kernel 代码来看，edge-trigger/level-trigger 模式的处理逻辑几乎完全相同，差别仅在于 level-trigger 模式在 event 发生时不会将其从 ready list 中移除，略为增大了 event 处理过程中 kernel space 中记录数据的大小。

然而，edge-trigger 模式一定要配合 user app 中的 ready list 结构，以便收集已出现 event 的 fd，再通过 round-robin 方式挨个处理，以此避免通信数据量很大时出现忙于处理热点 fd 而导致非热点 fd 饿死的现象。统观 kernel 和 user space，由于 user app 中 ready list 的实现千奇百怪，不一定都经过仔细的推敲优化，因此 edge-trigger 的总内存开销往往还大于 level-trigger 的开销。

一般号称 edge-trigger 模式的优势在于能够减少 epoll 相关系统调用，这话不假，但 user app 里可不是只有 epoll 相关系统调用吧？为了绕过饿死问题，edge-trigger 模式的 user app 要自行进行 read/write 循环处理，这其中增加的系统调用和减少的 epoll 系统调用加起来，有谁能说一定就能明显地快起来呢？

实际上，epoll_wait 的效率是 O(ready fd num) 级别的，因此 edge-trigger 模式的真正优势在于减少了每次 epoll_wait 可能需要返回的 fd 数量，在并发 event 数量极多的情况下能加快 epoll_wait 的处理速度，但别忘了这只是针对 epoll 体系自己而言的提升，与此同时 user app 需要增加复杂的逻辑、花费更多的 cpu/mem 与其配合工作，总体性能收益究竟如何？只有实际测量才知道，无法一概而论。不过，为了降低处理逻辑复杂度，常用的事件处理库大部分都选择了 level-trigger 模式（如 libevent、boost::asio等）

结论：
• epoll 的 edge-trigger 和 level-trigger 模式处理逻辑差异极小，性能测试结果表明常规应用场景中二者性能差异可以忽略。
• 使用 edge-trigger 的 user app 比使用 level-trigger 的逻辑复杂，出错概率更高。
• edge-trigger 和 level-trigger 的性能差异主要在于 epoll_wait 系统调用的处理速度，是否是 user app 的性能瓶颈需要视应用场景而定，不可一概而论。

(责任编辑：IT)
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