概念图如下, 我们可以看到数据流的方向是 父进程写描述符fd[1]--管道--子进程读描述符fd[0], 即,我们刚刚所说的半双工设计:
上一篇文章讲到了Unix的I/O模型,以及在java中的具体实现,其中在java中我们最为关注的就是 I/O 复用了,这篇主要总结下I/O多路复用器。
上篇文章,介绍了Unix域的socket通信,并通过实例测试了TCP和UDP两种传输方式。本篇,在上篇例程的基础上,来学习epoll的多路复用功能,通过给服务端增加epoll监听功能,实现对多个客户端的数据进行接收。
Epoll但是当前在Linux下开发大规模并发网络程序的热门人选,Epoll 在Linux2.6内核中正式引入,和select类似,事实上都I/O多路复用技术而已,并没有什么神奇的。
原文链接:http://scotdoyle.com/python-epoll-howto.html
引用一句经典的话:“UNIX下一切皆文件”。 文件是一种抽象机制,它提供了一种方式用来存储信息以及在后面进行读取。
服务器应用领域很古老很出名的一个问题,大意是说单台服务器要同时支持并发 10K 量级的连接,这些连接可能是保持存活状态的。
I/O多路复用就是通过一种机制,可以同时监视多个描述符,一旦某个描述符就绪(一般是读就绪或者写就绪),能够通知程序进行相应的读写操作。
1 C10K问题 大家都知道互联网的基础就是网络通信,早期的互联网可以说是一个小群体的集合。互联网还不够普及,用户也不多。一台服务器同时在线100个用户估计在当时已经算是大型应用了。所以并不存在什么C10K的难题。互联网的爆发期应该是在www网站,浏览器,雅虎出现后。最早的互联网称之为Web1.0,互联网大部分的使用场景是下载一个Html页面,用户在浏览器中查看网页上的信息。这个时期也不存在C10K问题。 Web2.0时代到来后就不同了,一方面是普及率大大提高了,用户群体几何倍增长。另一方面是互联网不再是单
本节讨论了一些提高应用程序性能的常用技术:选择UO大小、缓存、缓冲区、轮询、并发和并行、非阻塞 JO 和处理器绑定。参考应用程序文档看看这些技术哪些在应用,看看有没有应用程序其他的独有特性。
http线程池的主要用途是异步处理使用无状态短连接的http请求,在传输层通信基于tcp协议和应用层基于http协议的基础上,达到c++服务器与web服务器通信的目的。 设计上: (1)服务器启动时,初始化配置数量的线程(形成被动连接线程池)。每个线程会生成epoll描述符。 (2)主线程生成监听socket,绑定端口。生成epoll描述符,注册监听socket,非阻塞接收(限定最大时间,如2s)新连接到连接队列。 (2)投放主线程连接队列中的新连接到被动连接线程池。根据硬哈希选择需求的线程来投放。加入后需
原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9622548.html
首先,我们要了解IO复用模型之前,先要了解在Linux内核中socket事件机制在内核底层是基于什么机制实现的,它是如何工作的,其次,当我们对socket事件机制有了一个基本认知之后,那么我们就需要思考到底什么是IO复用,基于socket事件机制的IO复用是怎么实现的,然后我们才来了解IO复用具体的实现技术,透过本质看select/poll/epoll的技术优化,逐渐去理解其中是为了解决什么问题而出现的,最后本文将围绕上述思维导图列出的知识点进行分享,还有就是文章幅度较长且需要思考,需要认真阅读!
如果将内核比作一座工厂,那么Linux中众多的接口就是通往这个巨大工厂的高速公路。这条路要足够坚固,禁得起各种破坏(Robust)。要能跑得了运货的卡车,还要能升降飞机。(Compatible)。当然了这条路要越宽越好(Performant)。如下图所标,Linux中有四种类型的接口。位于内核和用户之间的API(应用程序接口)和ABI(应用二进制接口)。内核内部的API和ABI。下面我们逐条的来看看这些接口。
本文主要介绍Tars源码中,服务端如何开启网络接口监听,如何接收请求,转发请求(给业务处理模块), 其中涉及了Tars网络线程模型和IO复用模型。本文是我个人的笔记和总结,可能会有错误的地方,希望大家指正。
阻塞操作是指在执行设备操作时,若不能获得资源,则挂起进程直到满足可操作的条件后再进行操作。被挂起的进程进入睡眠状态,被从调度器的运行队列移走,直到等待的条件被满足。而非阻塞操作的进程在不能进行设备操作时,并不挂起,它要么放弃,要么不停地查询,直至可以进行操作为止。
跳票许久许久的LD_PRELOAD功能模块(后续以 libff_syscall.so 代替)在 F-Stack dev 分支的 adapter/sysctall 目录下已经提交,支持 hook 系统内核 socket 相关接口的代码,降低已有应用迁移到 F-Stack 的门槛。下面将分进行具体介绍, 主要包括libff_syscall.so 相关的架构涉及其中的一些思考,支持的几种模式以及如何使用等内容。 总体结论: 原有应用程序的接入门槛比原本的 F-Stack 有所降低,大部分情况下可以不修改原有的用户
Android系统每年都会迎来大版本的更新,Android系统的应用程序基于java语言编写,底层又是基于Linux内核,系统的启动流程包含了整个系统从内核-->runtime-->java世界的全过程,掌握Android系统的启动的原理是整体上理解Android架构的关键。
linux系统下一切皆文件,我们几乎无时无刻不在跟文件打交道。内核对文件I/O做了很好的封装,使得开发人员便捷地操作文件,但也因此隐藏了很多细节。如果对其不求甚解,在实际开发中可能会碰到一些意想不到的问题。这次,让我们手拿放大镜,一起窥探文件I/O的全貌。
file 提供了一套unix文件描述符操作管理接口。用于管理所有Linux文件操作和socket通信。并提供了相关的注册、更新、删除的api接口。
epoll是Linux提供的I/O event notification facility。在需要监听的fd数量很多(成千上万)而同一时刻可读/可写的数量又比较少(几个?几十个?几百个?)的情况下,性能要明显优于select、poll。
epoll机制是Linux下一种高效的IO复用方式,相较于select和poll机制来说。其高效的原因是将基于事件的fd放到内核中来完成,在内核中基于红黑树+链表数据结构来实现,链表存放有事件发生的fd集合,然后在调用epoll_wait时返回给应用程序,由应用程序来处理这些fd事件。
这里需要了解vpp启动过程中存在初始化宏函数的执行顺序。当前unix cli相关资源的使用就依赖这个顺序来保证的。下面先来了解一下:
概述 Selector是NIO中实现I/O多路复用的关键类。Selector实现了通过一个线程管理多个Channel,从而管理多个网络连接的目的。 Channel代表这一个网络连接通道,我们可以将Channel注册到Selector中以实现Selector对其的管理。一个Channel可以注册到多个不同的Selector中。 当Channel注册到Selector后会返回一个SelectionKey对象,该SelectionKey对象则代表这这个Channel和它注册的Selector间的关系。并且Se
又到周六了,不过这周有点忙新文章还没有写,为了不跳票,就想着把早期还不错的文章,重新排版修改发一下,因为当时读者很少,现在而言完全可以当作一篇新文章(有种狡辩的意思)...
epoll简介 epoll 是Linux内核中的一种可扩展IO事件处理机制,最早在 Linux 2.5.44内核中引入,可被用于代替POSIX select 和 poll 系统调用,并且在具有大量应用程序请求时能够获得较好的性能( 此时被监视的文件描述符数目非常大,与旧的 select 和 poll 系统调用完成操作所需 O(n) 不同, epoll能在O(1)时间内完成操作,所以性能相当高),epoll 与 FreeBSD的kqueue类似,都向用户空间提供了自己的文件描述符来进行操作。 [cpp]
输入输出(input/output)的对象可以是文件(file), 网络(socket),进程之间的管道(pipe)。在linux系统中,都用文件描述符(fd)来表示。
我们知道,像 Nginx、Workerman 都是单 Master 多 Worker 的进程模型。
并不久远之前,设置单个Web服务器以支持10,000个并发连接还是一项伟大的壮举。有许多因素使开发这样的Web服务器成为可能,例如nginx,它比以前的服务器可以处理更多的连接,效率更高。最大的因素之一是用于监视文件描述符的常量时间polling(O(1))机制,被大多数操作系统所采用。
epoll有EPOLLLT和EPOLLET两种触发模式,水平触发和边缘触发. 此处略
在上一篇文章里我们介绍了 tomcat io 主要包含那些 items,在这里我们主要介绍tomcat io 的基础-多路复用。tomcat 服务器(tomcat7以上)默认使用 java NIO 模型,NIO 不仅仅需要 java 语言上的支持,同时还离不开各种操作系统对于多路复用的支持(linux,windows,mac 等等),所以 tomcat的NIO 是建立在操作系统基础之上的。
虽然市面上已经有很多成熟的网络库,但是编写一个自己的网络库依然让我获益匪浅,这篇文章主要包含:
设想一个场景:有100万用户同一时候与一个进程保持着TCP连接,而每个时刻仅仅有几十个或几百个TCP连接时活跃的(接收到TCP包),也就是说,在每一时刻,进程值须要处理这100万连接中的一小部分连接。那么,怎样才干高效地处理这样的场景呢?进程是否在每次询问操作系统收集有事件发生的TCP连接时,把这100万个连接告诉操作系统,然后由操作系统找出当中有事件发生的几百个连接呢?实际上,在Linux内核2.4版本号曾经,那时的select或者poll事件驱动方式就是这样做的。
linux的空间分为kernel space 和 user space, 比例是1:3
什么是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。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),它几乎具备了之前所说的一切优点,被公认为Linux2.6下性能最好的多路I/O就绪通知方法。 epoll的相关系统调用 epoll只有epoll_create,epoll_ctl,epoll_wait 3个系统调用。 1. int ep
在 Linux 系统之中有一个核心武器:epoll 池,在高并发的,高吞吐的 IO 系统中常常见到 epoll 的身影。
相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。 并且,在linux/posix_types.h头文件有这样的声明: #define __FD_SETSIZE 1024 表示select最多同时监听1024个fd,当然,可以通过修改头文件再重编译内核来扩大这个数目,但这似乎并不治本。
在这个连接的生命周期里,绝大部分时间都是空闲的,活跃时间(发送数据和接收数据的时间)占比极少,这样独占一个服务器是严重的资源浪费。事实上所有的服务器都是高并发的,可以同时为成千上万个客户端提供服务,这一技术又被称为IO复用。
在之前的Netty之线程唤醒wakeup文章中, 介绍了如何唤醒Netty中的监听线程. 接下来我们通过部分源码,结合一些命令和实验,看一下它的实现.
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看
epoll 是 Linux 平台下特有的一种 I/O 复用模型实现,于 2002 年在 Linux kernel 2.5.44 中被引入。在 epoll 之前,Unix/Linux 平台下的 I/O 复用模型包含 select 和 poll 两个系统调用。随着因特网的发展,因特网的用户量越来越大,C10K 问题出现。基于 select 和 poll 编写的网络服务已经不能满足不能满足用户的需求了,业界迫切希望更高效的系统调用出现。在此背景下,FreeBSD 的 kqueue 和 Linux 的 epoll 被研发了出来。kqueue 和 epoll 的出现,终结了 C10K 问题,C10K 问题就此作古。
通过前面的文章我们已经了解了「数据包从HTTP层->TCP层->IP层->网卡->互联网->目的地服务器」以及「数据包怎么从网线到进程,在被应用程序使用」涉及的知识。 本文将继续介绍网络编程中的各种细节和IO多路复用的原理。
Redis的高性能和他的事件模型是密不可分的,最大程度上利用了单线程、非阻塞IO模型来快速的处理请求(单线程处理多链接)。这里存在一个问题,其实严格意义上来讲,Redis 是单线程对外提供服务,redis内部并不单线程的,还存在一些关于数据持久化的线程。
同步阻塞IO在等待数据就绪上花去太多时间,而传统的同步非阻塞IO虽然不会阻塞进程,但是结合轮询来判断运维
所谓惊群现象,简单的来说就是当多个进程或线程在同时阻塞等待同一个事件时,如果该事件发生,会唤醒在等待的所有的进程/线程,但最终只可能有一个进程/线程对该事件进行处理,其他进程/线程会在失败后重新休眠,唤醒多个进程/线程这种不必要的行为会造成系统资源的浪费(涉及到进程的上下文切换)。而常见的惊群问题有accept惊群、epoll惊群。
I/O基础 1、java1.4之前,java对I/O支持不完善,存在以下问题: 没有数据缓冲区,I/O性能存在问题。 没有C或者C++的channel概念,只有输入输出流。 同步式阻塞式I/O通信,通常会导致通信线程被长时间阻塞。 支持的字符集有限,硬件可移植性不好。 2、Linux网络I/O模型 Linux内核将所有外部设备都看作一个文件来操作,对文件的操作都会调用内核提供的系统命令,返回一个fd(文件描述符)。 描述符就是一个数字,它指向内核中的一个结构体(文件路径,数据区等属性)。 fd演示:
select、poll 和 epoll 都是 Linux API 提供的 IO 复用方式。
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