应用层采用超时机制访问驱动设备。即如果第一次访问可以使用直接返回,若不能访问,则先将应用层休眠,在到了设定的时间,再访问一次,此时可以访问则返回成功标志,若不能访问则返回失败。
io_uring是Linux内核在v5.1引入的一套异步IO接口,随着其迅速发展,现在的io_uring已经远远超过了纯IO的范畴。从Linux v5.3版本开始,io_uring陆续添加了网络编程相关的API,对用户提供sendmsg、recvmsg、accept、connect等接口的异步支持,将io_uring的生态范围扩大到了网络领域。
妈妈怎么知道卧室里小孩醒了? ① 时不时进房间看一下:查询方式 简单,但是累 ② 进去房间陪小孩一起睡觉,小孩醒了会吵醒她:休眠-唤醒 不累,但是妈妈干不了活了 ③ 妈妈要干很多活,但是可以陪小孩睡一会,定个闹钟:poll方式 要浪费点时间,但是可以继续干活。 妈妈要么是被小孩吵醒,要么是被闹钟吵醒。 ④ 妈妈在客厅干活,小孩醒了他会自己走出房门告诉妈妈:异步通知 妈妈、小孩互不耽误
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。
本文介绍了如何利用异步通知机制来实现一个按键防抖功能。首先介绍了异步通知的原理,然后通过代码示例介绍了如何使用异步通知来实现按键防抖功能。最后对实现效果进行了展示和说明。
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!
select、poll 和 epoll 都是 Linux API 提供的 IO 复用方式。
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。
http://www.cnblogs.com/Anker/p/3265058.html
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。
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。
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。
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。
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:
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。
简单地说,它们就是“定个闹钟”:在调用 poll、select 函数时可以传入“超时时间”。在这段时间内,条件合适时(比如有数据可读、有空间可写)就会立刻返回,否则等到“超时时间”结束时返回错误。
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.
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);
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。
这里我将对比一下常见的多路复用技术:select、poll、epoll、kqueue 和 IOCP(Windows)。
上篇文章,我们介绍了Java IO框架的演变,其实编程语言的IO实现是依赖于底层的操作系统,如果OS内核不支持,那么语言层面也无能为力。任何一个跨平台的编程语言,一定是能够在不同操作系统之间选择使用最优的IO模型,那么不同平台的io策略都有哪些实现呢?本篇文章我们就来了解一下。
0.前言 为提升信鸽基础服务质量,笔者就网络收包全流程进行了内容整理。 网络编程中我们接触得比较多的是socket api和epoll模型,对于系统内核和网卡驱动接触得比较少,一方面可能我们的系统没有需要深度调优的需求,另一方面网络编程涉及到硬件,驱动,内核,虚拟化等复杂的知识,使人望而却步。网络上网卡收包相关的资料也比较多,但是比较分散,在此梳理了网卡收包的流程,分享给大家,希望对大家有帮助,文中引用了一些同事的图表和摘选了网上资料,在文章最后给出了参考文献与部分来源,感谢这些作者的分享。 1.整体流程
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
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。
在上一篇中,我们讲解了哈勃沙箱的技术点,详细分析了静态检测和动态检测的流程。本篇接着对动态检测的关键技术点进行分析,包括strace,sysdig,volatility。volatility的介绍不会太深入,内存取证这部分的研究还需要继续。
linux操作系统包含了五种IO模型,各种上层编程语言或者网络编程框架的上层实现都是基于操作系统的这些IO实现来实现的。
总览:Go中网络交互采用多路复用的技术,具体到各个平台,即Kqueue、Epoll、Select、Poll等,下面以Linux下的Epoll实现为例进行分析。
水平触发:socket的接收缓冲区里有数据来了,只要缓冲里有数据,select、poll或者epoll就都会一直收到通知
因为项目需要,接触和使用了Netty,Netty是高性能NIO通信框架,在业界拥有很好的口碑,但知其然不知其所以然。
我们知道Tornado 优秀的大并发处理能力得益于它的 web server 从底层开始就自己实现了一整套基于 epoll 的单线程异步架构,其他 web 框架比如Django或者Flask的自带 server 基本是基于 wsgi 写的简单服务器,并没有自己实现底层结构。而tornado.ioloop 就是 tornado web server 最底层的实现。
哈哈,反正我在面试时候经常会问候选人这个问题,这个问题其实是对redis内部机制的一个考察,可以牵扯出好多涉及底层深入原理的一些列问题。
提到select、poll、epoll相信大家都耳熟能详了,三个都是IO多路复用的机制,可以监视多个描述符的读/写等事件,一旦某个描述符就绪(一般是读或者写事件发生了),就能够将发生的事件通知给关心的
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。
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
select,poll,epoll 都是 IO 多路复用的机制。I/O 多路复用就通过一种机制,可以监视多个描述符,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。但 select,poll,epoll 本质上都是同步 I/O,因为他们都需要在读写事件就绪后自己负责进行读写,也就是说这个读写过程是阻塞的,而异步 I/O 则无需自己负责进行读写,异步 I/O 的实现会负责把数据从内核拷贝到用户空间。
Aliyun Linux 2 是为云上应用程序特别优化的开源操作系统,上游包括 4.19 LTS 内核、CentOS 7.6 软件包,为阿里云基础设施深度优化,致力于为云上用户提供最佳体验。
Libevent、libev、libuv三个网络库,都是c语言实现的异步事件库Asynchronousevent library)。
当别人问我们Redis这么快的时候,很多小白都只会简简单单的回答,因为Redis它是基于内存存储的,使用内存存储数据,可以避免频繁的进行写盘操作,大大降低响应时间。这个确实是一个原因,但回答的还是不够面。起码在这里还得回答上高效的数据结构以及IO网络多路复用的设计架构。
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
redis 是一个单线程却性能非常好的内存数据库, 主要用来作为缓存系统。 redis 采用网络IO多路复用技术来保证在多连接的时候, 系统的高吞吐量。 为什么 Redis 中要使用 I/O 多路复用这种技术呢? 首先,Redis 是跑在单线程中的,所有的操作都是按照顺序线性执行的,但是由于读写操作等待用户输入或输出都是阻塞的,所以 I/O 操作在一般情况下往往不能直接返回,这会导致某一文件的 I/O 阻塞导致整个进程无法对其它客户提供服务,而 I/O 多路复用就是为了解决这个问题而出现的。 redis的io模型主要是基于epoll实现的,不过它也提供了 select和kqueue的实现,默认采用epoll。 那么epoll到底是个什么东西呢? 其实只是众多i/o多路复用技术当中的一种而已,但是相比其他io多路复用技术(select, poll等等)。
由于笔者在之前发布的一文玩转NGINX中提到过I/O复用模型,在此另起一篇文章简述相关技术。
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
在现代虚拟化大环境下,主机逐渐向多核多磁盘高性能计算机发展,为了更好的利用多CPU并行能力,磁盘的高速读写能力,如何使虚拟机更好的使用宿舍主机的硬件资源,成了一个不变的话题。性能优化需要更好的在QEMU-KVM虚拟化技术下达到资源隔离,线程专用。本文仅以Hypervisor为QEMU-KVM、libvrit软件集以及操作系统为centos7.2作为分析的前提。
它仅仅知道了,有I/O事件发生了,却并不知道是哪那几个流(可能有一个,多个,甚至全部),我们只能无差别轮询所有流,找出能读出数据,或者写入数据的流,对他们进行操作。所以select具有O(n)的无差别轮询复杂度,同时处理的流越多,无差别轮询时间就越长。
在linux的高性能网络编程中,绕不开的就是epoll。和select、poll等系统调用相比,epoll在需要监视大量文件描述符并且其中只有少数活跃的时候,表现出无可比拟的优势。epoll能让内核记住所关注的描述符,并在对应的描述符事件就绪的时候,在epoll的就绪链表中添加这些就绪元素,并唤醒对应的epoll等待进程。 本文就是笔者在探究epoll源码过程中,对kernel将就绪描述符添加到epoll并唤醒对应进程的一次源码分析(基于linux-2.6.32内核版本)。由于篇幅所限,笔者聚焦于tcp协议下socket可读事件的源码分析。
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。
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