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：
作者：金星show
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来源：简书
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