为了讲多路复用，当然还是要跟风，采用鞭尸的思路，先讲讲传统的网络 IO 的弊端，用拉踩的方式捧起多路复用 IO 的优势。
为了方便理解，以下所有代码都是伪代码，知道其表达的意思即可。
Let's go
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。
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。
这就是传统的阻塞 IO。
整体流程如下图。
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。
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。
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
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。
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。
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：
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？）
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。
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。
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。
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。