链接:http://www.zhihu.com/question/32163005/answer/55772739
来源:知乎
著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。
假设你是一个机场的空管, 你需要管理到你机场的所有的航线, 包括进港,出港, 有些航班需要放到停机坪等待,有些航班需要去登机口接乘客。
你会怎么做?
最简单的做法,就是你去招一大批空管员,然后每人盯一架飞机, 从进港,接客,排位,出港,航线监控,直至交接给下一个空港,全程监控。
那么问题就来了:
现实上我们的空管同时管几十架飞机稀松平常的事情, 他们怎么做的呢?
他们用这个东西
<noscript><img src="https://pic2.zhimg.com/583d5ba3cee12e78befa8e2b749f4269_b.jpg" data-rawwidth="550" data-rawheight="534" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="550" data-original="https://pic2.zhimg.com/583d5ba3cee12e78befa8e2b749f4269_r.jpg">这个东西叫flight progress strip. 每一个块代表一个航班,不同的槽代表不同的状态,然后一个空管员可以管理一组这样的块(一组航班),而他的工作,就是在航班信息有新的更新的时候,把对应的块放到不同的槽子里面。</noscript>
这个东西叫flight progress strip. 每一个块代表一个航班,不同的槽代表不同的状态,然后一个空管员可以管理一组这样的块(一组航班),而他的工作,就是在航班信息有新的更新的时候,把对应的块放到不同的槽子里面。
这个东西现在还没有淘汰哦,只是变成电子的了而已。。
是不是觉得一下子效率高了很多,一个空管塔里可以调度的航线可以是前一种方法的几倍到几十倍。
如果你把每一个航线当成一个Sock(I/O 流), 空管当成你的服务端Sock管理代码的话.
第一种方法就是最传统的多进程并发模型 (每进来一个新的I/O流会分配一个新的进程管理。)
第二种方法就是I/O多路复用 (单个线程,通过记录跟踪每个I/O流(sock)的状态,来同时管理多个I/O流 。)
其实“I/O多路复用”这个坑爹翻译可能是这个概念在中文里面如此难理解的原因。所谓的I/O多路复用在英文中其实叫 I/O multiplexing. 如果你搜索multiplexing啥意思,基本上都会出这个图:
<noscript><img src="https://pic1.zhimg.com/5d8e39d83e931da6ba3b6bc496302e5c_b.png" data-rawwidth="250" data-rawheight="177" class="content_image" width="250"></noscript>
于是大部分人都直接联想到"一根网线,多个sock复用" 这个概念,包括上面的几个回答, 其实不管你用多进程还是I/O多路复用, 网线都只有一根好伐。多个Sock复用一根网线这个功能是在内核+驱动层实现的。
重要的事情再说一遍: I/O multiplexing 这里面的 multiplexing 指的其实是在单个线程通过记录跟踪每一个Sock(I/O流)的状态(对应空管塔里面的Fight progress strip槽)来同时管理多个I/O流. 发明它的原因,是尽量多的提高服务器的吞吐能力。
是不是听起来好拗口,看个图就懂了.
<noscript><img src="https://pic2.zhimg.com/18d8525aceddb840ea4c131002716221_b.jpg" data-rawwidth="400" data-rawheight="119" class="content_image" width="400"></noscript>
在同一个线程里面, 通过拨开关的方式,来同时传输多个I/O流, (学过EE的人现在可以站出来义正严辞说这个叫“时分复用”了)。
什么,你还没有搞懂“一个请求到来了,nginx使用epoll接收请求的过程是怎样的”, 多看看这个图就了解了。提醒下,ngnix会有很多链接进来, epoll会把他们都监视起来,然后像拨开关一样,谁有数据就拨向谁,然后调用相应的代码处理。
------------------------------------------
了解这个基本的概念以后,其他的就很好解释了。
select, poll, epoll 都是I/O多路复用的具体的实现,之所以有这三个鬼存在,其实是他们出现是有先后顺序的。
I/O多路复用这个概念被提出来以后, select是第一个实现 (1983 左右在BSD里面实现的)。
select 被实现以后,很快就暴露出了很多问题。
霸不霸气
于是14年以后(1997年)一帮人又实现了poll, poll 修复了select的很多问题,比如
但是poll仍然不是线程安全的, 这就意味着,不管服务器有多强悍,你也只能在一个线程里面处理一组I/O流。你当然可以那多进程来配合了,不过然后你就有了多进程的各种问题。
于是5年以后, 在2002, 大神 Davide Libenzi 实现了epoll.
epoll 可以说是I/O 多路复用最新的一个实现,epoll 修复了poll 和select绝大部分问题, 比如:
epoll 当年的patch,现在还在,下面链接可以看得到:
/dev/epoll Home Page
贴一张霸气的图,看看当年神一样的性能(测试代码都是死链了, 如果有人可以刨坟找出来,可以研究下细节怎么测的).
<noscript><img src="https://pic1.zhimg.com/5a56c4677da1c10153ed22a3f6dfeab4_b.png" data-rawwidth="640" data-rawheight="480" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="640" data-original="https://pic1.zhimg.com/5a56c4677da1c10153ed22a3f6dfeab4_r.png"></noscript>
横轴Dead connections 就是链接数的意思,叫这个名字只是它的测试工具叫deadcon. 纵轴是每秒处理请求的数量,你可以看到,epoll每秒处理请求的数量基本不会随着链接变多而下降的。poll 和/dev/poll 就很惨了。
可是epoll 有个致命的缺点。。只有linux支持。比如BSD上面对应的实现是kqueue。
其实有些国内知名厂商把epoll从安卓里面裁掉这种脑残的事情我会主动告诉你嘛。什么,你说没人用安卓做服务器,尼玛你是看不起p2p软件了啦。
而ngnix 的设计原则里面, 它会使用目标平台上面最高效的I/O多路复用模型咯,所以才会有这个设置。一般情况下,如果可能的话,尽量都用epoll/kqueue吧。
详细的在这里:
Connection processing methods
PS: 上面所有这些比较分析,都建立在大并发下面,如果你的并发数太少,用哪个,其实都没有区别。 如果像是在欧朋数据中心里面的转码服务器那种动不动就是几万几十万的并发,不用epoll我可以直接去撞墙了。
你会怎么做?
最简单的做法,就是你去招一大批空管员,然后每人盯一架飞机, 从进港,接客,排位,出港,航线监控,直至交接给下一个空港,全程监控。
那么问题就来了:
- 很快你就发现空管塔里面聚集起来一大票的空管员,交通稍微繁忙一点,新的空管员就已经挤不进来了。
- 空管员之间需要协调,屋子里面就1, 2个人的时候还好,几十号人以后 ,基本上就成菜市场了。
- 空管员经常需要更新一些公用的东西,比如起飞显示屏,比如下一个小时后的出港排期,最后你会很惊奇的发现,每个人的时间最后都花在了抢这些资源上。
现实上我们的空管同时管几十架飞机稀松平常的事情, 他们怎么做的呢?
他们用这个东西
<noscript><img src="https://pic2.zhimg.com/583d5ba3cee12e78befa8e2b749f4269_b.jpg" data-rawwidth="550" data-rawheight="534" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="550" data-original="https://pic2.zhimg.com/583d5ba3cee12e78befa8e2b749f4269_r.jpg">这个东西叫flight progress strip. 每一个块代表一个航班,不同的槽代表不同的状态,然后一个空管员可以管理一组这样的块(一组航班),而他的工作,就是在航班信息有新的更新的时候,把对应的块放到不同的槽子里面。</noscript>

这个东西现在还没有淘汰哦,只是变成电子的了而已。。
是不是觉得一下子效率高了很多,一个空管塔里可以调度的航线可以是前一种方法的几倍到几十倍。
如果你把每一个航线当成一个Sock(I/O 流), 空管当成你的服务端Sock管理代码的话.
第一种方法就是最传统的多进程并发模型 (每进来一个新的I/O流会分配一个新的进程管理。)
第二种方法就是I/O多路复用 (单个线程,通过记录跟踪每个I/O流(sock)的状态,来同时管理多个I/O流 。)
其实“I/O多路复用”这个坑爹翻译可能是这个概念在中文里面如此难理解的原因。所谓的I/O多路复用在英文中其实叫 I/O multiplexing. 如果你搜索multiplexing啥意思,基本上都会出这个图:
<noscript><img src="https://pic1.zhimg.com/5d8e39d83e931da6ba3b6bc496302e5c_b.png" data-rawwidth="250" data-rawheight="177" class="content_image" width="250"></noscript>

重要的事情再说一遍: I/O multiplexing 这里面的 multiplexing 指的其实是在单个线程通过记录跟踪每一个Sock(I/O流)的状态(对应空管塔里面的Fight progress strip槽)来同时管理多个I/O流. 发明它的原因,是尽量多的提高服务器的吞吐能力。
是不是听起来好拗口,看个图就懂了.
<noscript><img src="https://pic2.zhimg.com/18d8525aceddb840ea4c131002716221_b.jpg" data-rawwidth="400" data-rawheight="119" class="content_image" width="400"></noscript>

在同一个线程里面, 通过拨开关的方式,来同时传输多个I/O流, (学过EE的人现在可以站出来义正严辞说这个叫“时分复用”了)。
什么,你还没有搞懂“一个请求到来了,nginx使用epoll接收请求的过程是怎样的”, 多看看这个图就了解了。提醒下,ngnix会有很多链接进来, epoll会把他们都监视起来,然后像拨开关一样,谁有数据就拨向谁,然后调用相应的代码处理。
------------------------------------------
了解这个基本的概念以后,其他的就很好解释了。
select, poll, epoll 都是I/O多路复用的具体的实现,之所以有这三个鬼存在,其实是他们出现是有先后顺序的。
I/O多路复用这个概念被提出来以后, select是第一个实现 (1983 左右在BSD里面实现的)。
select 被实现以后,很快就暴露出了很多问题。
- select 会修改传入的参数数组,这个对于一个需要调用很多次的函数,是非常不友好的。
- select 如果任何一个sock(I/O stream)出现了数据,select 仅仅会返回,但是并不会告诉你是那个sock上有数据,于是你只能自己一个一个的找,10几个sock可能还好,要是几万的sock每次都找一遍,这个无谓的开销就颇有海天盛筵的豪气了。
- select 只能监视1024个链接, 这个跟草榴没啥关系哦,linux 定义在头文件中的,参见FD_SETSIZE。
- select 不是线程安全的,如果你把一个sock加入到select, 然后突然另外一个线程发现,尼玛,这个sock不用,要收回。对不起,这个select 不支持的,如果你丧心病狂的竟然关掉这个sock, select的标准行为是。。呃。。不可预测的, 这个可是写在文档中的哦.
霸不霸气
于是14年以后(1997年)一帮人又实现了poll, poll 修复了select的很多问题,比如
- poll 去掉了1024个链接的限制,于是要多少链接呢, 主人你开心就好。
- poll 从设计上来说,不再修改传入数组,不过这个要看你的平台了,所以行走江湖,还是小心为妙。
但是poll仍然不是线程安全的, 这就意味着,不管服务器有多强悍,你也只能在一个线程里面处理一组I/O流。你当然可以那多进程来配合了,不过然后你就有了多进程的各种问题。
于是5年以后, 在2002, 大神 Davide Libenzi 实现了epoll.
epoll 可以说是I/O 多路复用最新的一个实现,epoll 修复了poll 和select绝大部分问题, 比如:
- epoll 现在是线程安全的。
- epoll 现在不仅告诉你sock组里面数据,还会告诉你具体哪个sock有数据,你不用自己去找了。
epoll 当年的patch,现在还在,下面链接可以看得到:
/dev/epoll Home Page
贴一张霸气的图,看看当年神一样的性能(测试代码都是死链了, 如果有人可以刨坟找出来,可以研究下细节怎么测的).
<noscript><img src="https://pic1.zhimg.com/5a56c4677da1c10153ed22a3f6dfeab4_b.png" data-rawwidth="640" data-rawheight="480" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="640" data-original="https://pic1.zhimg.com/5a56c4677da1c10153ed22a3f6dfeab4_r.png"></noscript>

横轴Dead connections 就是链接数的意思,叫这个名字只是它的测试工具叫deadcon. 纵轴是每秒处理请求的数量,你可以看到,epoll每秒处理请求的数量基本不会随着链接变多而下降的。poll 和/dev/poll 就很惨了。
可是epoll 有个致命的缺点。。只有linux支持。比如BSD上面对应的实现是kqueue。
其实有些国内知名厂商把epoll从安卓里面裁掉这种脑残的事情我会主动告诉你嘛。什么,你说没人用安卓做服务器,尼玛你是看不起p2p软件了啦。
而ngnix 的设计原则里面, 它会使用目标平台上面最高效的I/O多路复用模型咯,所以才会有这个设置。一般情况下,如果可能的话,尽量都用epoll/kqueue吧。
详细的在这里:
Connection processing methods
PS: 上面所有这些比较分析,都建立在大并发下面,如果你的并发数太少,用哪个,其实都没有区别。 如果像是在欧朋数据中心里面的转码服务器那种动不动就是几万几十万的并发,不用epoll我可以直接去撞墙了。
参考:http://www.zhihu.com/question/32163005
相关推荐
qtz40塔式起重机总体及塔身有限元分析法设计().zip
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器
资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
美国纽约HVAC(暖通空调)数据示例,谷歌地图数据包括:时间戳、名称、类别、地址、描述、开放网站、电话号码、开放时间、更新开放时间、评论计数、评级、主图像、评论、url、纬度、经度、地点id、国家等。 在地理位置服务(LBS)中,谷歌地图数据采集尤其受到关注,因为它提供了关于各种商业实体的详尽信息,这对于消费者和企业都有极大的价值。本篇文章将详细介绍美国纽约地区的HVAC(暖通空调)系统相关数据示例,此示例数据是通过谷歌地图抓取得到的,展示了此技术在商业和消费者领域的应用潜力。 无需外网,无需任何软件抓取谷歌地图数据:wmhuoke.com
2023-04-06-项目笔记-第四百五十五阶段-课前小分享_小分享1.坚持提交gitee 小分享2.作业中提交代码 小分享3.写代码注意代码风格 4.3.1变量的使用 4.4变量的作用域与生命周期 4.4.1局部变量的作用域 4.4.2全局变量的作用域 4.4.2.1全局变量的作用域_1 4.4.2.453局变量的作用域_453- 2025-04-01
1_实验三 扰码、卷积编码及交织.ppt
北京交通大学901软件工程导论必备知识点.pdf
内容概要:本文档总结了 MyBatis 的常见面试题,涵盖了 MyBatis 的基本概念、优缺点、适用场合、SQL 语句编写技巧、分页机制、主键生成、参数传递方式、动态 SQL、缓存机制、关联查询及接口绑定等内容。通过对这些问题的解答,帮助开发者深入理解 MyBatis 的工作原理及其在实际项目中的应用。文档不仅介绍了 MyBatis 的核心功能,还详细解释了其在不同场景下的具体实现方法,如通过 XML 或注解配置 SQL 语句、处理复杂查询、优化性能等。 适合人群:具备一定 Java 开发经验,尤其是对 MyBatis 有初步了解的研发人员,以及希望深入了解 MyBatis 框架原理和最佳实践的开发人员。 使用场景及目标:①理解 MyBatis 的核心概念和工作原理,如 SQL 映射、参数传递、结果映射等;②掌握 MyBatis 在实际项目中的应用技巧,包括 SQL 编写、分页、主键生成、关联查询等;③学习如何通过 XML 和注解配置 SQL 语句,优化 MyBatis 性能,解决实际开发中的问题。 其他说明:文档内容详尽,涵盖面广,适合用于面试准备和技术学习。建议读者在学习过程中结合实际项目进行练习,以更好地掌握 MyBatis 的使用方法和技巧。此外,文档还提供了丰富的示例代码和配置细节,帮助读者加深理解和应用。
《基于YOLOv8的智能电网设备锈蚀评估系统》(包含源码、可视化界面、完整数据集、部署教程)简单部署即可运行。功能完善、操作简单,适合毕设或课程设计
插头模具 CAD图纸.zip
资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
《基于YOLOv8的智慧农业水肥一体化控制系统》(包含源码、可视化界面、完整数据集、部署教程)简单部署即可运行。功能完善、操作简单,适合毕设或课程设计
python爬虫;智能切换策略,反爬检测机制
台区终端电科院送检文档
e235d-main.zip
丁祖昱:疫情对中国房地产市场影响分析及未来展望
MCP快速入门实战,详细的实战教程
YD5141SYZ后压缩式垃圾车的上装箱体设计.zip
IMG_20250401_195352.jpg
DeepSeek系列专题 DeepSeek技术溯源及前沿探索.pdf