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IO学习(个人见解-----欢迎各位大侠吐槽)

 
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带着几个问题学习:

  1. IO是什么
  2. IO如何分类
  3. IO都有哪些相关模型

首先回答IO是什么:

 I/O输入/输出(Input/Output),分为IO设备和IO接口两个部分。

 
IO的分类:
按操作分类:DIO(Direct I/O),AIO(Asynchronous I/O 异步I/O),Memory-Mapped I/O(内存映设I/O);
按IO设备分类: 磁盘IO, 网络IO等
 
IO模型的本质是, 针对IO资源争用的解决方案。
常见的IO模型:  
同步阻塞IO(Blocking IO): 一个一个排队, 处理完一个的请求再处理另外一个请求。
同步非阻塞IO(Non-blocking IO): 接收所有的请求, 并告诉他们在处理了, 过几天再来打听处理进度吧。 用户线程需要一直轮训打听处理进度, 直到被告诉处理完成拿到结果。
IO多路复用(IO Multiplexing): 接收所有的请求, 并告诉用户线程回家等消息吧, 处理结果完成后,通过回调的方式通知用户线程。 用户线程再进行数据拷贝。
异步IO(Asynchronous IO): 类似于IO多路复用, 只是这个在数据拷贝完成后再通知用户线程。
 
 
 
以下是从抄录过来的, 呵呵

Epoll模型详解

    Linux 2.6内核中提高网络I/O性能的新方法-epoll I/O多路复用技术在比较多的TCP网络服务器中有使用,即比较多的用到select函数。

1、为什么select落后
    首先,在Linux内核中,select所用到的FD_SET是有限的,即内核中有个参数__FD_SETSIZE定义了每个FD_SET的句柄个数,在 我用的2.6.15-25-386内核中,该值是1024,搜索内核源代码得到:
include/linux/posix_types.h:
#define __FD_SETSIZE         1024
也 就是说,如果想要同时检测1025个句柄的可读状态是不可能用select实现的。或者 同时检测1025个句柄的可写状态也是不可能的。其次,内核中实现 select是用轮询方法,即每次检测都会遍历所有FD_SET中的句柄,显然,select函数执行时间与FD_SET中的句柄个数有一个比例关系,即 select要检测的句柄数越多就会越费时。当然,在前文中我并没有提及poll方法,事实上用select的朋友一定也试过poll,我个人觉得 select和poll大同小异,个人偏好于用select而已。

2、内核中提高I/O性能的新方法epoll
    epoll是什么?按照man手册的说法:是为处理大批量句柄而作了改进的poll。要使用epoll只需要这三个系统调 用:epoll_create(2), epoll_ctl(2), epoll_wait(2)。
当然,这不是2.6内核才有的,它是在 2.5.44内核中被引进的(epoll(4) is a new API introduced in Linux kernel 2.5.44)

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

3、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>使用mmap加速内核 与用户空间的消息传递。
    这点实际上涉及到epoll的具体实现了。无论是select,poll还是epoll都需要内核把FD消息通知给用户空间,如何避免不必要的内存拷贝就 很重要,在这点上,epoll是通过内核于用户空间mmap同一块内存实现的。而如果你想我一样从2.5内核就关注epoll的话,一定不会忘记手工 mmap这一步的。

<4>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。也许你可以怀疑 linux平台,但是你无法回避linux平台赋予你微调内核的能力。比如,内核TCP/IP协议栈使用内存池管理sk_buff结构,那么可以在运行时 期动态调整这个内存pool(skb_head_pool)的大小--- 通过echo XXXX>/proc/sys/net/core/hot_list_length完成。再比如listen函数的第2个参数(TCP完成3次握手 的数据包队列长度),也可以根据你平台内存大小动态调整。更甚至在一个数据包面数目巨大但同时每个数据包本身大小却很小的特殊系统上尝试最新的NAPI网 卡驱动架构。

4、epoll的工作模式
    令人高兴的是,2.6内核的epoll比其2.5开发版本的/dev/epoll简洁了许多,所以,大部分情况下,强大的东西往往是简单的。唯一有点麻烦 是epoll有2种工作方式:LT和ET。
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。
epoll 只有epoll_create,epoll_ctl,epoll_wait 3个系统调用,具体用法请参考http://www.xmailserver.org/linux-patches/nio-improve.html ,在http://www.kegel.com/rn/也有一个完整的例子,大家一看就知道如何使用了
Leader/follower模式线程 pool实现,以及和epoll的配合。

5、 epoll的使用方法
    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。


Epoll模型详解 - 成 - 我的博客
    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。
C++语言: epoll使用方法1
01 //epoll_wait范围之后应该是一个循环,遍利所有的事件:
02 for (n = 0; n < nfds; ++n)
03 {
04         if (events[n].data.fd == listener)
05         {//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。
06                 client = accept (listener, (struct sockaddr *) &local, &addrlen);
07                 if (client < 0)
08                 {
09                         perror ("accept");
10                         continue;
11                 }
12                 setnonblocking (client);        // 将新连接置于非阻塞模式
13                 ev.events = EPOLLIN | EPOLLET; // 并且将新连接也加入EPOLL的监听队列。
14                 //注意,这里的参数EPOLLIN | EPOLLET并没有设置对写socket的监听,
15                 //如果有写操作的话,这个时候epoll是不会返回事件的,
16                 //如果要对写操作也监听的话,应该是EPOLLIN | EPOLLOUT | EPOLLET
17                 ev.data.fd = client;
18                 if (epoll_ctl (kdpfd, EPOLL_CTL_ADD, client, &ev) < 0)
19                 {
20                         /*
21                                 设置好event之后,将这个新的event通过epoll_ctl加入到epoll的监听队列里面,
22                                 这里用EPOLL_CTL_ADD来加一个新的epoll事件,通过EPOLL_CTL_DEL来减少一个epoll事件,通
23                                 过EPOLL_CTL_MOD来改变一个事件的监听方式.
24                         */
25                         fprintf (stderr, "epoll set insertion error: fd=%d", client);
26                         return -1;
27                 }
28         }
29         else                                                            // 如果不是主socket的事件的话,则代表是一个用户socket的事件,
30                 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。
31 }

    对,epoll的操作就这么简单,总共不过4个 API:epoll_create, epoll_ctl, epoll_wait和close。
如果您对epoll的效率还不太了解,请参考我 之前关于网络游戏的网络编程等相关的文章。

    以前公司的服务器都是使用HTTP连接,但是这样的话,在手机目前的网络情况下不但显得速度较慢,而且不稳定。因此大家一致同意用 SOCKET来进行连接。虽然使用SOCKET之后,对于用户的费用可能会增加(由于是用了CMNET而非CMWAP),但是,秉着用户体验至上的原则, 相信大家还是能够接受的(希望那些玩家月末收到帐单不后能够保持克制...)。
这次的服务器设计中,最重要的一个突破,是使用了EPOLL模型, 虽然对之也是一知半解,但是既然在各大PC网游中已经经过了如此严酷的考验,相信他不会让我们失望,使用后的结果,确实也是表现相当不错。在这里,我还是 主要大致介绍一下这个模型的结构。
6、Linux下EPOll编程实例
EPOLL模型似乎只有一种格式,所以大家只要参考我下面的代码, 就能够对EPOLL有所了解了,代码的解释都已经在注释中:

C++语言: Codee#11763
01 while (TRUE)
02 {
03         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,
04         //至于相关的端口,需要在初始化EPOLL的时候绑定。
05         if (nfds <= 0)
06                 continue;
07         m_bOnTimeChecking = FALSE;
08         G_CurTime = time (NULL);
09         for (int i = 0; i < nfds; i++)
10         {
11                 try
12                 {
13                         if (m_events[i].data.fd == m_listen_http_fd)    //如果新监测到一个HTTP用户连接到绑定的HTTP端口,
14                                 //建立新的连接。由于我们新采用了SOCKET连接,所以基本没用。
15                         {
16                                 OnAcceptHttpEpoll ();
17                         }
18                         else 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,
19                                 //建立新的连接。
20                         {
21                                 OnAcceptSockEpoll ();
22                         }
23                         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。
24                         {
25                                 OnReadEpoll (i);
26                         }
27
28                         OnWriteEpoll (i);       //查看当前的活动连接是否有需要写出的数据。
29                 }
30                 catch (int)
31                 {
32                         PRINTF ("CATCH捕获错误\n");
33                         continue;
34                 }
35         }
36         m_bOnTimeChecking = TRUE;
37         OnTimer ();                                     //进行一些定时的操作,主要就是删除一些短线用户等。
38 }
    其实EPOLL的精华,也就是上述的几段短短的代码,看来时代真的不同了,以前如何接受大量用户连接的问题,现在却被如此轻松的搞定,真是让人不得不感 叹,对哪。

 

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