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。
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。
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。
socket编程的demo中使用的都是最基本的，但是一般不会真正用在项目中的代码。而实际项目中，需要面临复杂多变的需求环境，比如有多个socket连接，或者服务需要监听的时候，可能有很多socket连接进来。面对这种情况，最直接最简单的想法是，一个socket连接创建一个线程去处理。当然，在socket连接数较少的情况下，这种方式无可厚非，但是如果连接数量较大，就会出现意外情况。
我们都知道Linux的IO模型有阻塞、非阻塞、SIGIO、多路复用(select，epoll)、AIO（异步I/O）等。
（1）libevent源码深度剖析一 序 （2）libevent源码深度剖析二 Reactor模式 （3）libevent源码深度剖析三 libevent基本使用场景和事件流程 （4）libevent源码深度剖析四 libevent源代码文件组织 （5）libevent源码深度剖析五 libevent的核心：事件event （6）libevent源码深度剖析六 初见事件处理框架 （7）libevent源码深度剖析七 事件主循环 （8）libevent源码深度剖析八 集成信号处理 （9）libevent源码深度剖析九 集成定时器事件 （10）libevent源码深度剖析十 支持I/O多路复用技术 （11）libevent源码深度剖析十一 时间管理 （12）libevent源码深度剖析十二 让libevent支持多线程 （13）libevent源码深度剖析十三 libevent信号处理注意点
作者：morganhuang，腾讯 IEG 后台工程师 "惊群"简单地来讲，就是多个进程(线程)阻塞睡眠在某个系统调用上，在等待某个 fd(socket)的事件的到来。当这个 fd(socket)的事件发生的时候，这些睡眠的进程(线程)就会被同时唤醒，多个进程(线程)从阻塞的系统调用上返回，这就是"惊群"现象。"惊群"被人诟病的是效率低下，大量的 CPU 时间浪费在被唤醒发现无事可做，然后又继续睡眠的反复切换上。本文谈谈 linux socket 中的一些"惊群"现象、原因以及解决方案。 1. A
select、poll 和 epoll 都是 Linux API 提供的 IO 复用方式。
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!
在现代计算机系统中，I/O操作是非常重要的一部分，它们通常包括读取或写入文件、网络通信等。然而，由于I/O操作通常涉及到硬件设备，其速度远远低于CPU和内存的处理速度，因此，如何高效地处理I/O操作，是一个重要的问题。
在linux 没有实现epoll事件驱动机制之前，我们一般选择用select或者poll等IO多路复用的方法来实现并发服务程序。在大数据、高并发、集群等一些名词唱得火热之年代，select和poll的用武之地越来越有限，风头已经被epoll占尽。
在linux 没有实现epoll事件驱动机制之前，我们一般选择用select或者poll等IO多路复用的方法来实现并发服务程序。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。
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Linux系统编程中，IO流（Input/Output Streams）是一个非常重要的概念。高级IO流是基于基本IO操作（如read、write等）之上的扩展，提供了更强大的功能和更高效的操作方式。本文将深入探讨Linux中的高级IO流，重点介绍其原理和使用方法，并提供相应的C++代码示例。
epoll是一种I/O事件通知机制，是linux 内核实现IO多路复用的一个实现。IO多路复用是指，在一个操作里同时监听多个输入输出源，在其中一个或多个输入输出源可用的时候返回，然后对其的进行读写操作。 epoll有两种工作方式， LT-水平触发 和ET-边缘触发(默认工作方式),主要区别是： LT，内核通知你fd是否就绪，如果没有处理，则会持续通知。而ET，内核只通知一次。 什么是I/O？ 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。 什么是事件？ IO中涉及到的行为，建立连接、读操作、写操作等抽象出一个概念，就是事件，在jdk中用类SelectionKey.java来表示，例如：可读事件，当文件描述符关联的内核读缓冲区可读，则触发可读事件（可读：内核缓冲区非空，有数据可以读取）；可写事件，当文件描述符关联的内核写缓冲区可写，则触发可写事件（可写：内核缓冲区不满，有空闲空间可以写入）。 什么是通知机制？ 通知机制，就是当事件发生的时候，则主动通知。通知机制的反面，就是轮询机制。
这篇文章读不懂的没关系，可以先收藏一下。笔者准备介绍完epoll和NIO等知识点，然后写一篇Java网络IO模型的介绍，这样可以使Java网络IO的知识体系更加地完整和严谨。初学者也可以等看完IO模型介绍的博客之后，再回头看这些博客，会更加有收获。
缓存是一种将数据存储在高速缓存中的技术，它可以提高应用程序的性能和响应速度。以下是一些使用缓存的原因：
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。
关于 select, poll, epoll，网络 IO 演变发展过程和模型介绍 这篇文章讲得很好，本文就不浪费笔墨了。
nginx是一种高性能的HTTP和反向代理服务器。当我们要向外界发布应用的时候，如果只有1台服务器，那么直接将DNS配置解析到这台部署的服务器即可实现诉求，但是随着访问量的增大，我们需要部署多台服务器来增加服务的性能，这时就可以使用nginx作为反向代理，将流量均衡的分摊到每台服务器上。
写这个小结主要是因为之前研究Boost.Asio的时候，其内部使用了很多不同的方法来实现异步网络编程 然后就顺便把一些高级的玩意看了一下，也顺便把以前低级的玩意放到一起，哇哈哈。很多东西只是个人的理解，不一定正确
http://www.cnblogs.com/Anker/p/3265058.html
传统的IO模型了处理一个Get请求，需要监听客户端请求（bind/listen），和客户端建立连接（accept），从 socket中读取请求（recv），解析客户端发送请求（parse），根据请求类型读取键值数据（get），最后给客户端返回结果即向 socket中写回数据（send）；
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
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]
总之，这些是用于编程的工具和库，用于高效地处理多个 I/O 操作，特别是在网络通信的背景下。Select 和 poll 是较旧、性能较低的选项，而 epoll 是一种高性能的替代方案。Libevent 是一个库，简化了使用这些机制的工作，同时提供了跨不同平台的可移植性。
1、前言 我从事Linux系统下网络开发将近4年了，经常还是遇到一些问题，只是知其然而不知其所以然，有时候和其他人交流，搞得非常尴尬。如今计算机都是多核了，网络编程框架也逐步丰富多了，我所知道的有多进程、多线程、异步事件驱动常用的三种模型。最经典的模型就是Nginx中所用的Master-Worker多进程异步驱动模型。今天和大家一起讨论一下网络开发中遇到的“惊群”现象。之前只是听说过这个现象，网上查资料也了解了基本概念，在实际的工作中还真没有遇到过。今天周末，结合自己的理解和网上的资料，彻底将“惊群”
在之前的文章中分别详细讲解网络IO模型以及IO复用模型技术实现的本质,关于epoll的技术分析,发现存在部分知识点不够严谨且也有些混乱,即epoll技术在linux底层内核源码实现中暂时没有看到有使用虚拟内存分配的技术实现,因此对此知识点持有怀疑但保留网络上的技术资料观点;其次关于epoll技术实现上,正是通过使用中间层的设计思想来解决本身select/poll无法扩展的局限性,同时借助分散的设计思想来解决select/poll存在的性能,最后我们会关注与epoll相关的其他高级轮询技术以及在早期中C10K问题是如何解决的,同时互联网技术发展至今,又出现C10M问题,解决思路有哪些可以借鉴的.
select本质上是通过设置或检查存放fd标志位的数据结构进行下一步处理。 这带来缺点：
select函数监控3类文件描述符，调用select函数后会阻塞，直到描述符fd准备就绪（有数据可读、可写、异常）或者超时，函数便返回。 当select函数返回后，可通过遍历描述符集合，找到就绪的描述符。
惊群效应也有人叫做雷鸣群体效应，不过叫什么，简言之，惊群现象就是多进程（多线程）在同时阻塞等待同一个事件的时候（休眠状态），如果等待的这个事件发生，那么他就会唤醒等待的所有进程（或者线程），但是最终却只可能有一个进程（线程）获得这个时间的“控制权”，对该事件进行处理，而其他进程（线程）获取“控制权”失败，只能重新进入休眠状态，这种现象和性能浪费就叫做惊群。
本篇是高性能、高并发系列的第三篇，承接上文《读取文件时程序经历了什么》，在讲解了进程、线程以及I/O后，我们来到了高并发中又一关键技术，即I/O多路复用。
eventfd 是 Linux 内核中用于线程或进程间通信的一种机制。它提供了一种简单的方式，让一个线程或进程可以通知另一个线程或进程某个事件已经发生。eventfd 是基于文件描述符的，因此可以与 select、poll 或 epoll 等 I/O 多路复用机制一起使用。
Redis的处理速度之快相比大家都是见惯不怪的了，主要的原因时什么呢，主要时以下的三个原因：
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。
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：
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
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)...
之前有一章节介绍了Handler的常见面试题，今天就来说说另类的，可能你没关注的其他问题，一起看看吧。
网络I/O，可以理解为网络上的数据流。通常我们会基于socket与远端建立一条TCP或者UDP通道，然后进行读写。单个socket时，使用一个线程即可高效处理；然而如果是10K个socket连接，或者更多，我们如何做到高性能处理？
Socket编程进行的是端到端的通信，基于网络层和传输层的实现。在网络层，Socket 函数需要指定到底是 IPv4 还是IPv6。传输层需要指定是tcp还是udp。 基于TCP协议的socket调用过程：
作者：mingguangtu，腾讯 IEG 后台开发工程师 select/poll/epoll 是 Linux 服务器提供的三种处理高并发网络请求的 IO 多路复用技术，是个老生常谈又不容易弄清楚其底层原理的知识点，本文打算深入学习下其实现机制。 Linux 服务器处理网络请求有三种机制，select、poll、epoll，本文打算深入学习下其实现原理。 吃水不忘挖井人，最近两周花了些时间学习了张彦飞大佬的文章 图解 | 深入揭秘 epoll 是如何实现 IO 多路复用的 和其他文章 ，及出版的书籍《深入理
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、前言 我从事Linux系统下网络开发将近4年了，经常还是遇到一些问题，只是知其然而不知其所以然，有时候和其他人交流，搞得非常尴尬。如今计算机都是多核了，网络编程框架也逐步丰富多了，我所知道的有多进
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。
作为即时通讯技术的开发者来说，高性能、高并发相关的技术概念早就了然与胸，什么线程池、零拷贝、多路复用、事件驱动、epoll等等名词信手拈来，又或许你对具有这些技术特征的技术框架比如：Java的Netty、Php的workman、Go的nget等熟练掌握。但真正到了面视或者技术实践过程中遇到无法释怀的疑惑时，方知自已所掌握的不过是皮毛。
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。
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