epoll 或者 kqueue 的原理是什么? 【转自知乎】
Epoll 引入简介
首先我们来定义流的概念,一个流可以是文件,socket,pipe等等可以进行I/O操作的内核对象。
之后我们来讨论I/O的操作,通过read,我们可以从流中读入数据;通过write,我们可以往流写入数据。现在假定一个情形,我们需要从流中读数据,但是流中还没有数据,(典型的例子为,客户端要从socket读如数据,但是服务器还没有把数据传回来),这时候该怎么办?
- 阻塞。阻塞是个什么概念呢?比如某个时候你在等快递,但是你不知道快递什么时候过来,而且你没有别的事可以干(或者说接下来的事要等快递来了才能做);那么你可以去睡觉了,因为你知道快递把货送来时一定会给你打个电话(假定一定能叫醒你)。
- 非阻塞忙轮询。接着上面等快递的例子,如果用忙轮询的方法,那么你需要知道快递员的手机号,然后每分钟给他挂个电话:“你到了没?”
很明显一般人不会用第二种做法,不仅显很无脑,浪费话费不说,还占用了快递员大量的时间。
大部分程序也不会用第二种做法,因为第一种方法经济而简单,经济是指消耗很少的CPU时间,如果线程睡眠了,就掉出了系统的调度队列,暂时不会去瓜分CPU宝贵的时间片了。
假设有一个管道,进程A为管道的写入方,B为管道的读出方。
- 假设一开始内核缓冲区是空的,B作为读出方,被阻塞着。然后首先A往管道写入,这时候内核缓冲区由空的状态变到非空状态,内核就会产生一个事件告诉B该醒来了,这个事件姑且称之为“缓冲区非空”。
- 但是“缓冲区非空”事件通知B后,B却还没有读出数据;且内核许诺了不能把写入管道中的数据丢掉这个时候,A写入的数据会滞留在内核缓冲区中,如果内核也缓冲区满了,B仍未开始读数据,最终内核缓冲区会被填满,这个时候会产生一个I/O事件,告诉进程A,你该等等(阻塞)了,我们把这个事件定义为“缓冲区满”。
- 假设后来B终于开始读数据了,于是内核的缓冲区空了出来,这时候内核会告诉A,内核缓冲区有空位了,你可以从长眠中醒来了,继续写数据了,我们把这个事件叫做“缓冲区非满”
- 也许事件Y1已经通知了A,但是A也没有数据写入了,而B继续读出数据,知道内核缓冲区空了。这个时候内核就告诉B,你需要阻塞了!,我们把这个时间定为“缓冲区空”。
这四个情形涵盖了四个I/O事件,缓冲区满,缓冲区空,缓冲区非空,缓冲区非满(注都是说的内核缓冲区,且这四个术语都是我生造的,仅为解释其原理而造)。这四个I/O事件是进行阻塞同步的根本。(如果不能理解“同步”是什么概念,请学习操作系统的锁,信号量,条件变量等任务同步方面的相关知识)。
然后我们来说说阻塞I/O的缺点。但是阻塞I/O模式下,一个线程只能处理一个流的I/O事件。如果想要同时处理多个流,要么多进程(fork),要么多线程(pthread_create),很不幸这两种方法效率都不高。
于是再来考虑非阻塞忙轮询的I/O方式,我们发现我们可以同时处理多个流了(把一个流从阻塞模式切换到非阻塞模式再此不予讨论):
while true { for i in stream[]; { if i has data read until unavailable } }
我们只要不停的把所有流从头到尾问一遍,又从头开始。这样就可以处理多个流了,但这样的做法显然不好,因为如果所有的流都没有数据,那么只会白白浪费CPU。这里要补充一点,阻塞模式下,内核对于I/O事件的处理是阻塞或者唤醒,而非阻塞模式下则把I/O事件交给其他对象(后文介绍的select以及epoll)处理甚至直接忽略。
为了避免CPU空转,可以引进了一个代理(一开始有一位叫做select的代理,后来又有一位叫做poll的代理,不过两者的本质是一样的)。这个代理比较厉害,可以同时观察许多流的I/O事件,在空闲的时候,会把当前线程阻塞掉,当有一个或多个流有I/O事件时,就从阻塞态中醒来,于是我们的程序就会轮询一遍所有的流(于是我们可以把“忙”字去掉了)。代码长这样:while true { select(streams[]) for i in streams[] { if i has data read until unavailable } }
于是,如果没有I/O事件产生,我们的程序就会阻塞在select处。但是依然有个问题,我们从select那里仅仅知道了,有I/O事件发生了,但却并不知道是那几个流(可能有一个,多个,甚至全部),我们只能无差别轮询所有流,找出能读出数据,或者写入数据的流,对他们进行操作。
但是使用select,我们有O(n)的无差别轮询复杂度,同时处理的流越多,每一次无差别轮询时间就越长。再次说了这么多,终于能好好解释epoll了
epoll可以理解为event poll,不同于忙轮询和无差别轮询,epoll之会把哪个流发生了怎样的I/O事件通知我们。此时我们对这些流的操作都是有意义的。(复杂度降低到了O(k),k为产生I/O事件的流的个数,也有认为O(1)的[更新 1])
在讨论epoll的实现细节之前,先把epoll的相关操作列出[更新 2]:
- epoll_create 创建一个epoll对象,一般epollfd = epoll_create()
- epoll_ctl (epoll_add/epoll_del的合体),往epoll对象中增加/删除某一个流的某一个事件
比如
epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_ADD, socket, EPOLLIN);//有缓冲区内有数据时epoll_wait返回
epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_DEL, socket, EPOLLOUT);//缓冲区可写入时epoll_wait返回 - epoll_wait(epollfd,...)等待直到注册的事件发生
一个epoll模式的代码大概的样子是:
while true { active_stream[] = epoll_wait(epollfd) for i in active_stream[] { read or write till unavailable } }
限于篇幅,我只说这么多,以揭示原理性的东西,至于epoll的使用细节,请参考man和google
第一部分:select和epoll的任务
关键词:应用程序 文件句柄 用户态 内核态 监控者
要比较epoll相比较select高效在什么地方,就需要比较二者做相同事情的方法。
要完成对I/O流的复用需要完成如下几个事情:
1.用户态怎么将文件句柄传递到内核态?
2.内核态怎么判断I/O流可读可写?
3.内核怎么通知监控者有I/O流可读可写?
4.监控者如何找到可读可写的I/O流并传递给用户态应用程序?
5.继续循环时监控者怎样重复上述步骤?
搞清楚上述的步骤也就能解开epoll高效的原因了。
select的做法:
步骤1的解法:select创建3个文件描述符集,并将这些文件描述符拷贝到内核中,这里限制了文件句柄的最大的数量为1024(注意是全部传入---第一次拷贝);
步骤2的解法:内核针对读缓冲区和写缓冲区来判断是否可读可写,这个动作和select无关;
步骤3的解法:内核在检测到文件句柄可读/可写时就产生中断通知监控者select,select被内核触发之后,就返回可读可写的文件句柄的总数;
步骤4的解法:select会将之前传递给内核的文件句柄再次从内核传到用户态(第2次拷贝),select返回给用户态的只是可读可写的文件句柄总数,再使用FD_ISSET宏函数来检测哪些文件I/O可读可写(遍历);
步骤5的解法:select对于事件的监控是建立在内核的修改之上的,也就是说经过一次监控之后,内核会修改位,因此再次监控时需要再次从用户态向内核态进行拷贝(第N次拷贝)
epoll的做法:
步骤1的解法:首先执行epoll_create在内核专属于epoll的高速cache区,并在该缓冲区建立红黑树和就绪链表,用户态传入的文件句柄将被放到红黑树中(第一次拷贝)。
步骤2的解法:内核针对读缓冲区和写缓冲区来判断是否可读可写,这个动作与epoll无关;
步骤3的解法:epoll_ctl执行add动作时除了将文件句柄放到红黑树上之外,还向内核注册了该文件句柄的回调函数,内核在检测到某句柄可读可写时则调用该回调函数,回调函数将文件句柄放到就绪链表。
步骤4的解法:epoll_wait只监控就绪链表就可以,如果就绪链表有文件句柄,则表示该文件句柄可读可写,并返回到用户态(少量的拷贝);
步骤5的解法:由于内核不修改文件句柄的位,因此只需要在第一次传入就可以重复监控,直到使用epoll_ctl删除,否则不需要重新传入,因此无多次拷贝。
简单说:epoll是继承了select/poll的I/O复用的思想,并在二者的基础上从监控IO流、查找I/O事件等角度来提高效率,具体地说就是内核句柄列表、红黑树、就绪list链表来实现的。
第二部分:epoll详解
先简单回顾下如何使用C库封装的3个epoll系统调用吧。
- int epoll_create(int size);
- int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
- int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events,int maxevents, int timeout);
使用起来很清晰:
A.epoll_create建立一个epoll对象。参数size是内核保证能够正确处理的最大句柄数,多于这个最大数时内核可不保证效果。
B.epoll_ctl可以操作上面建立的epoll,例如,将刚建立的socket加入到epoll中让其监控,或者把 epoll正在监控的某个socket句柄移出epoll,不再监控它等等(也就是将I/O流放到内核)。
C.epoll_wait在调用时,在给定的timeout时间内,当在监控的所有句柄中有事件发生时,就返回用户态的进程(也就是在内核层面捕获可读写的I/O事件)。
从上面的调用方式就可以看到epoll比select/poll的优越之处:
因为后者每次调用时都要传递你所要监控的所有socket给select/poll系统调用,这意味着需要将用户态的socket列表copy到内核态,如果以万计的句柄会导致每次都要copy几十几百KB的内存到内核态,非常低效。而我们调用epoll_wait时就相当于以往调用select/poll,但是这时却不用传递socket句柄给内核,因为内核已经在epoll_ctl中拿到了要监控的句柄列表。
====>select监控的句柄列表在用户态,每次调用都需要从用户态将句柄列表拷贝到内核态,但是epoll中句柄就是建立在内核中的,这样就减少了内核和用户态的拷贝,高效的原因之一。
所以,实际上在你调用epoll_create后,内核就已经在内核态开始准备帮你存储要监控的句柄了,每次调用epoll_ctl只是在往内核的数据结构里塞入新的socket句柄。
在内核里,一切皆文件。所以,epoll向内核注册了一个文件系统,用于存储上述的被监控socket。当你调用epoll_create时,就会在这个虚拟的epoll文件系统里创建一个file结点。当然这个file不是普通文件,它只服务于epoll。
epoll在被内核初始化时(操作系统启动),同时会开辟出epoll自己的内核高速cache区,用于安置每一个我们想监控的socket,这些socket会以红黑树的形式保存在内核cache里,以支持快速的查找、插入、删除。这个内核高速cache区,就是建立连续的物理内存页,然后在之上建立slab层,简单的说,就是物理上分配好你想要的size的内存对象,每次使用时都是使用空闲的已分配好的对象。
epoll高效的原因:
这是由于我们在调用epoll_create时,内核除了帮我们在epoll文件系统里建了个file结点,在内核cache里建了个红黑树用于存储以后epoll_ctl传来的socket外,还会再建立一个list链表,用于存储准备就绪的事件.
当epoll_wait调用时,仅仅观察这个list链表里有没有数据即可。有数据就返回,没有数据就sleep,等到timeout时间到后即使链表没数据也返回。所以,epoll_wait非常高效。而且,通常情况下即使我们要监控百万计的句柄,大多一次也只返回很少量的准备就绪句柄而已,所以,epoll_wait仅需要从内核态copy少量的句柄到用户态而已.
那么,这个准备就绪list链表是怎么维护的呢?
当我们执行epoll_ctl时,除了把socket放到epoll文件系统里file对象对应的红黑树上之外,还会给内核中断处理程序注册一个回调函数,告诉内核,如果这个句柄的中断到了,就把它放到准备就绪list链表里。所以,当一个socket上有数据到了,内核在把网卡上的数据copy到内核中后就来把socket插入到准备就绪链表里了。
epoll综合的执行过程:
如此,一棵红黑树,一张准备就绪句柄链表,少量的内核cache,就帮我们解决了大并发下的socket处理问题。执行epoll_create时,创建了红黑树和就绪链表,执行epoll_ctl时,如果增加socket句柄,则检查在红黑树中是否存在,存在立即返回,不存在则添加到树干上,然后向内核注册回调函数,用于当中断事件来临时向准备就绪链表中插入数据。执行epoll_wait时立刻返回准备就绪链表里的数据即可。
epoll水平触发和边缘触发的实现:
当一个socket句柄上有事件时,内核会把该句柄插入上面所说的准备就绪list链表,这时我们调用epoll_wait,会把准备就绪的socket拷贝到用户态内存,然后清空准备就绪list链表, 最后,epoll_wait干了件事,就是检查这些socket,如果不是ET模式(就是LT模式的句柄了),并且这些socket上确实有未处理的事件时,又把该句柄放回到刚刚清空的准备就绪链表了,所以,非ET的句柄,只要它上面还有事件,epoll_wait每次都会返回。而ET模式的句柄,除非有新中断到,即使socket上的事件没有处理完,也是不会次次从epoll_wait返回的。
====>区别就在于epoll_wait将socket返回到用户态时是否情况就绪链表。
第三部分:epoll高效的本质
1.减少用户态和内核态之间的文件句柄拷贝;
2.减少对可读可写文件句柄的遍历;