epoll函数

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

AttributeError: module 'select' has no attribute 'epoll'   今天乌班图镜像莫名其妙损坏了，只好用Windows写并发TCP服务器的代码。运行后，结果发现epoll属性不存在!!!!我想着在linux下跑的好好的代码怎么在Windows就出现epoll属性不存在的错误呢？   首先肯定排除拼写错误。点进select模块，crtl+f查找关键词后再三确认没有，epoll（）这个函数。   那会不会是系统的原因呢，马上拿起官方手册看看   果真epoll()只试用于Linux 2.5+，并不支持其他系统。epoll机制是Linux内核的一种内核微调机制，为了处理大量文件描述符而诞生。 来源： https://www.cnblogs.com/levylovepage/p/11432111.html

大并发服务器框架 大并发服务器设计目标 高性能(High Performance). 要求编写出来的服务器能够最大限度发挥机器性能, 使得机器在满负荷的情况下能够处理尽可能多的并发请求, 对于大量并发请求能够及时快速做出响应 高可用(High Availability). 要求服务器7*24小时服务, 故障转移 伸缩性(Scalability). 服务器具有良好框架, 分层设计, 业务分离, 并且能够进行灵活部署 分布式: 负载均衡 分布式存储 分布式计算 C/S结构: 任何网络系统都可以抽象为C/S结构(客户端, 服务端) 网络I/O+服务器高性能编程技术+数据库 超出数据库连接数: 数据库并发连接数10个, 应用服务器这边有1000个并发请求, 将会有990个请求失败. 解决办法: 增加一个中间层DAL(数据库访问控制层), 一个队列进行排队 超出时限: 数据库并发连接数10个, 数据库1秒钟之内最能处理1000个请求, 应用服务器这边有10000个并发请求, 会出现0-10秒的等待. 如果系统规定响应时间5秒, 则该系统不能处理10000个并发请求, 这时数据库并发能力5000, 数据出现瓶颈. 数据库瓶颈缓解 提高数据库的并发能力 队列+连接池(DAL) 主要逻辑挪到应用服务器处理, 数据库只做辅助的业务处理. 在数据库上进行计算能力或处理处理逻辑不如操作系统效率高. --

第一部分：Epoll简介 问题 : S elect,Poll和Epoll的区别 答案 : Epoll和Select的区别 1. 遍历方式的区别 。select判断是否有事件发生是遍历的，而epoll是事件响应的，一旦句柄上有事件来了，就马上选出来。 2. 数目的区别。 select一般由一个内核参数（1024）限制了监听的句柄数，但是epoll通常受限于打开文件的数目，通常会打得多。 3. epoll自身，还有两种触发方式。 水平触发和边缘触发。边沿触发的效率更高（高了不少，但是编程的时候要小心处理每个时间，防止漏掉处理某些事件）。 Select select()系统调用提供一个机制来实现同步多元I/O： #include <sys/time.h> #include <sys/types.h> #include <unistd.h> int select ( int n, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds, struct timeval *timeout); FD_CLR( int fd, fd_set *set); FD_ISSET( int fd, fd_set *set); FD_SET( int fd, fd_set *set); FD_ZERO(fd_set *set); 调用select()将阻塞

使用到主要函数有： #include <sys/epoll.h> int epoll_create(int size); int epoll_create1(int flags); 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); typedef union epoll_data { 　　void *ptr; 　　int fd; 　　uint32_t u32; 　　uint64_t u64; } epoll_data_t; struct epoll_event { 　　uint32_t events; /* Epoll events */ 　　epoll_data_t data; /* User data variable */ }; 1 #define EPOLL_SIZE 1024 2 int doServiceEpoll(int listenFd) 3 { 4 struct epoll_event events[EPOLL_SIZE]; 5 6 struct epoll_event event; 7 int epollFd =

#include <deque> #include <map> #include <vector> #include <pthread.h> #include <semaphore.h> #include <time.h> #include <sys/time.h> #include <sys/shm.h> #include <errno.h> #include <sys/types.h> #include <fcntl.h> #include <stdio.h> #include <string> #include <cstdio> #include <unistd.h> #include <signal.h> #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #include <cstdlib> #include <cctype> #include <sstream> #include <utility> #include <stdexcept> #include <sys/socket.h> #include <sys/epoll.h> #include <netinet/in.h> #include <arpa/inet.h> #include <iostream> #include <signal.h> using

在Linux Socket服务器短编程时，为了处理大量客户的连接请求，需要使用非阻塞I/O和复用，select、poll和epoll是Linux API提供的I/O复用方式，自从Linux 2.6中加入了epoll之后，在高性能服务器领域得到广泛的应用，现在比较出名的nginx就是使用epoll来实现I/O复用支持高并发，目前在高并 发的场景下，nginx越来越收到欢迎。这里有个文章参考。 Nginx成为全球Top1000网站最受欢迎的Web服务器。 据 w3techs 7月 3 日的统计数据表明，在全球 Top 1000 的网站中，有 34.9% 的网站在使用 Nginx，这使得 Nginx 超越了 Apache，成为了高流量网站最信任的 Web 服务器。下图是统计数据。 select: 下面是select的函数接口： int select (int n, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds, struct timeval *timeout); select 函数监视的文件描述符分3类，分别是writefds、readfds、和exceptfds。调用后select函数会阻塞，直到有描述副就绪（有数据 可读、可写、或者有except），或者超时（timeout指定等待时间，如果立即返回设为null即可）

小白科普：Netty有什么用？ 原创： 老刘 码农翻身 2017-11-20 随着移动互联网的爆发性增长，小明公司的电子商务系统访问量越来越大，由于现有系统是个单体的巨型应用，已经无法满足海量的并发请求，拆分势在必行。 在微服务的大潮之中， 架构师小明把系统拆分成了多个服务，根据需要部署在多个机器上，这些服务非常灵活，可以随着访问量弹性扩展。 世界上没有免费的午餐， 拆分成多个“微服务”以后虽然增加了弹性，但也带来了一个巨大的挑战：服务之间互相调用的开销。 比如说：原来用户下一个订单需要登录，浏览产品详情，加入购物车，支付，扣库存等一系列操作，在单体应用的时候它们都在一台机器的同一个进程中，说白了就是模块之间的函数调用，效率超级高。 现在好了，服务被安置到了不同的服务器上，一个订单流程，几乎每个操作都要越网络，都是远程过程调用(RPC)， 那执行时间、执行效率可远远比不上以前了。 远程过程调用的第一版实现使用了HTTP协议，也就是说各个服务对外提供HTTP接口。 小明发现，HTTP协议虽然简单明了，但是废话太多，仅仅是给服务器发个简单的消息都会附带一大堆无用信息： GET /orders/1 HTTP/1.1 Host: order.myshop.com User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; ) Accept: text/html;

1. 本服务器端框架采用epoll+线程池+任务队列 2. Epoll和sernasock是我封装的，ThreadPool用的是 http://blog.csdn.net/shreck66/article/details/50412986 Epoll.h /** * by：gzh * 2017.12.12 * 可以改进的地方：EPOLLIN 接收数据read()处可以优化， * 现在每次可以接收1kb的数据 */ #ifndef _GZH_EPOLL_H_ #define _GZH_EPOLL_H_ #include <vector> #include <functional> #include <condition_variable> #include <list> #include "net.h" namespace gzhlib { class GzhEpoll { public: typedef int Socket; typedef struct epoll_event EpollEvent; typedef struct sockaddr_in SocketAddr; typedef socklen_t SockLen; typedef std::tuple<Socket, const char*> ClientMessageTuple; typedef std:

原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/234 " 目录 一、IO模型介绍 二、阻塞IO（blocking IO） 三、非阻塞IO（non-blocking IO） 四、多路复用IO（IO multiplexing） 五、异步IO（Asynchronous I/O） 六、模型比较分析 七、关于select、poll、epoll 一、IO模型介绍 为了更好地了解IO模型，我们需要事先回顾下： 同步、异步、阻塞、非阻塞 同步（synchronous） IO和异步（asynchronous） IO，阻塞（blocking） IO和非阻塞（non-blocking）IO分别是什么，到底有什么区别？这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同，比如wiki，就认为asynchronous IO和non-blocking IO是一个东西。这其实是因为不同的人的知识背景不同，并且在讨论这个问题的时候上下文(context)也不相同。所以，为了更好的回答这个问题，我先限定一下本文的上下文。 本文讨论的背景是Linux环境下的network IO。本文最重要的参考文献是Richard Stevens的“UNIX® Network Programming Volume 1, Third Edition: The Sockets Networking ”，6.2节“I/O Models