IO 多路复用
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什么是 IO 多路复用
一句话解释：单线程或单进程同时监测若干个文件描述符是否可以执行 IO 操作的能力。
解决什么问题
说在前头
应用程序通常需要处理来自多条事件流中的事件，比如我现在用的电脑，需要同时处理键盘鼠标的输入、中断信号等等事件，再比如 web 服务器如 nginx，需要同时处理来来自 N 个客户端的事件。
逻辑控制流在时间上的重叠叫做 并发
而 CPU 单核在同一时刻只能做一件事情，一种解决办法是对 CPU 进行时分复用 (多个事件流将 CPU 切割成多个时间片，不同事件流的时间片交替进行)。在计算机系统中，我们用线程或者进程来表示一条执行流，通过不同的线程或进程在操作系统内部的调度，来做到对 CPU 处理的时分复用。这样多个事件流就可以并发进行，不需要一个等待另一个太久，在用户看起来他们似乎就是并行在做一样。
但凡事都是有成本的。线程/进程也一样，有这么几个方面：
线程/进程创建成本
CPU 切换不同线程/进程成本 Context Switch
多线程的资源竞争
有没有一种可以在单线程/进程中处理多个事件流的方法呢？一种答案就是 IO 多路复用。
因此 IO 多路复用解决的本质问题是在用更少的资源完成更多的事。
为了更全面的理解，先介绍下在 Linux 系统下所有 IO 模型。
/O 模型
目前 Linux 系统中提供了 5 种 IO 处理模型
阻塞 IO
非阻塞 IO
IO 多路复用
信号驱动 IO
异步 IO
阻塞 IO
这是最常用的简单的 IO 模型。阻塞 IO 意味着当我们发起一次 IO 操作后一直等待成功或失败之后才返回，在这期间程序不能做其它的事情。阻塞 IO 操作只能对单个文件描述符进行操作，详见read或write。
非阻塞 IO
我们在发起 IO 时，通过对文件描述符设置 O_NONBLOCK flag 来指定该文件描述符的 IO 操作为非阻塞。非阻塞 IO 通常发生在一个 for 循环当中，因为每次进行 IO 操作时要么 IO 操作成功，要么当 IO 操作会阻塞时返回错误 EWOULDBLOCK/EAGAIN，然后再根据需要进行下一次的 for 循环操作，这种类似轮询的方式会浪费很多不必要的 CPU 资源，是一种糟糕的设计。和阻塞 IO 一样，非阻塞 IO 也是通过调用read或 writewrite来进行操作的，也只能对单个描述符进行操作。
IO 多路复用
IO 多路复用在 Linux 下包括了三种，select、poll、epoll，抽象来看，他们功能是类似的，但具体细节各有不同：首先都会对一组文件描述符进行相关事件的注册，然后阻塞等待某些事件的发生或等待超时。更多细节详见下面的 “具体怎么用”。IO 多路复用都可以关注多个文件描述符，但对于这三种机制而言，不同数量级文件描述符对性能的影响是不同的，下面会详细介绍。
信号驱动 IO
信号驱动 IO是利用信号机制，让内核告知应用程序文件描述符的相关事件。这里有一个信号驱动 IO 相关的例子。
但信号驱动 IO 在网络编程的时候通常很少用到，因为在网络环境中，和 socket 相关的读写事件太多了，比如下面的事件都会导致 SIGIO 信号的产生：
TCP 连接建立
一方断开 TCP 连接请求
断开 TCP 连接请求完成
TCP 连接半关闭
数据到达 TCP socket
数据已经发送出去 (如：写 buffer 有空余空间)
上面所有的这些都会产生 SIGIO 信号，但我们没办法在 SIGIO 对应的信号处理函数中区分上述不同的事件，SIGIO 只应该在 IO 事件单一情况下使用，比如说用来监听端口的 socket，因为只有客户端发起新连接的时候才会产生 SIGIO 信号。
异步 IO
异步 IO 和信号驱动 IO 差不多，但它比信号驱动 IO 可以多做一步：相比信号驱动 IO 需要在程序中完成数据从用户态到内核态 (或反方向) 的拷贝，异步 IO 可以把拷贝这一步也帮我们完成之后才通知应用程序。我们使用 aio_read 来读，aio_write 写。
同步 IO vs 异步 IO
同步 IO 指的是程序会一直阻塞到 IO 操作如 read、write 完成
异步 IO 指的是 IO 操作不会阻塞当前程序的继续执行
所以根据这个定义，上面阻塞 IO 当然算是同步的 IO，非阻塞 IO 也是同步 IO，因为当文件操作符可用时我们还是需要阻塞的读或写，同理 IO 多路复用和信号驱动 IO 也是同步 IO，只有异步 IO 是完全完成了数据的拷贝之后才通知程序进行处理，没有阻塞的数据读写过程。
- 目前有哪些 IO 多路复用的方案
解决方案总览
os 解决方案
Linux select、poll、epoll
MacOS/FreeBSD kqueue
Windows/Solaris IOCP
常见软件的 IO 多路复用方案
软件 解决方案
redis Linux 下 epoll(level-triggered)，没有 epoll 用 select
nginx Linux 下 epoll(edge-triggered)，没有 epoll 用 select - 具体怎么用
我在工作中接触的都是 Linux 系统的服务器，所以在这里只介绍 Linux 系统的解决方案
select
相关函数定义如下
/* According to POSIX.1-2001, POSIX.1-2008 */
#include <sys/select.h>
/* According to earlier standards */
#include <sys/time.h>
#include <sys/types.h>
#include
int select(int nfds, fd_set *readfds, fd_set *writefds,
fd_set *exceptfds, struct timeval *timeout);
int pselect(int nfds, fd_set *readfds, fd_set *writefds,
fd_set *exceptfds, const struct timespec *timeout,
const sigset_t *sigmask);
void FD_CLR(int fd, fd_set *set);
int FD_ISSET(int fd, fd_set *set);
void FD_SET(int fd, fd_set *set);
void FD_ZERO(fd_set *set);
select 的调用会阻塞到有文件描述符可以进行 IO 操作或被信号打断或者超时才会返回。
select 将监听的文件描述符分为三组，每一组监听不同的需要进行的 IO 操作。readfds 是需要进行读操作的文件描述符，writefds 是需要进行写操作的文件描述符，exceptfds 是需要进行异常事件处理的文件描述符。这三个参数可以用 NULL 来表示对应的事件不需要监听。
当 select 返回时，每组文件描述符会被 select 过滤，只留下可以进行对应 IO 操作的文件描述符。
FD_xx 系列的函数是用来操作文件描述符组和文件描述符的关系。
FD_ZERO 用来清空文件描述符组。每次调用 select 前都需要清空一次。
fd_set writefds;
FD_ZERO(&writefds)
FD_SET 添加一个文件描述符到组中，FD_CLR 对应将一个文件描述符移出组中
FD_SET(fd, &writefds);
FD_CLR(fd, &writefds);
FD_ISSET 检测一个文件描述符是否在组中，我们用这个来检测一次 select 调用之后有哪些文件描述符可以进行 IO 操作
if (FD_ISSET(fd, &readfds)){
/* fd可读 */
}
select 可同时监听的文件描述符数量是通过 FS_SETSIZE 来限制的，在 Linux 系统中，该值为 1024，当然我们可以增大这个值，但随着监听的文件描述符数量增加，select 的效率会降低，我们会在『不同 IO 多路复用方案优缺点』一节中展开。
pselect 和 select 大体上是一样的，但有一些细节上的区别。
打开链接查看完整的使用 select 的例子
poll
相关函数定义
#include
int poll(struct pollfd *fds, nfds_t nfds, int timeout);
#include
#include
int ppoll(struct pollfd *fds, nfds_t nfds,
const struct timespec *tmo_p, const sigset_t *sigmask);
struct pollfd {
int fd; /* file descriptor /
short events; / requested events to watch /
short revents; / returned events witnessed */
};
和 select 用三组文件描述符不同的是，poll 只有一个 pollfd 数组，数组中的每个元素都表示一个需要监听 IO 操作事件的文件描述符。events 参数是我们需要关心的事件，revents 是所有内核监测到的事件。合法的事件可以参考这里。
打开链接查看完整的使用 poll 的例子
epoll
相关函数定义如下
#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);
int epoll_pwait(int epfd, struct epoll_event *events,
int maxevents, int timeout,
const sigset_t *sigmask);
epoll_create&epoll_create1用于创建一个 epoll 实例，而epoll_ctl用于往 epoll 实例中增删改要监测的文件描述符，epoll_wait则用于阻塞的等待可以执行 IO 操作的文件描述符直到超时。
打开链接查看完整的使用 epoll 的例子
level-triggered and edge-triggered
这两种底层的事件通知机制通常被称为水平触发和边沿触发，真是翻译的词不达意，如果我来翻译，我会翻译成：状态持续通知和状态变化通知。
这两个概念来自电路，triggered 代表电路激活，也就是有事件通知给程序，level-triggered 表示只要有 IO 操作可以进行比如某个文件描述符有数据可读，每次调用 epoll_wait 都会返回以通知程序可以进行 IO 操作，edge-triggered 表示只有在文件描述符状态发生变化时，调用 epoll_wait 才会返回，如果第一次没有全部读完该文件描述符的数据而且没有新数据写入，再次调用 epoll_wait 都不会有通知给到程序，因为文件描述符的状态没有变化。
select 和 poll 都是状态持续通知的机制，且不可改变，只要文件描述符中有 IO 操作可以进行，那么 select 和 poll 都会返回以通知程序。而 epoll 两种通知机制可选。
状态变化通知 (edge-triggered) 模式下的 epoll
在 epoll 状态变化通知机制下，有一些的特殊的地方需要注意。考虑下面这个例子
服务端文件描述符 rfd 代表要执行 read 操作的 TCP socket，rfd 已被注册到一个 epoll 实例中
客户端向 rfd 写了 2kb 数据
服务端调用 epoll_wait 返回，rfd 可执行 read 操作
服务端从 rfd 中读取了 1kb 数据
服务端又调用了一次 epoll_wait
在第 5 步的 epoll_wait 调用不会返回，而对应的客户端会因为服务端没有返回对应的 response 而超时重试，原因就是我上面所说的，epoll_wait 只会在状态变化时才会通知程序进行处理。第 3 步 epoll_wait 会返回，是因为客户端写了数据，导致 rfd 状态被改变了，第 3 步的 epoll_wait 已经消费了这个事件，所以第 5 步的 epoll_wait 不会返回。
我们需要配合非阻塞 IO 来解决上面的问题：
对需要监听的文件描述符加上非阻塞 IO 标识
只在 read 或者 write 返回 EAGAIN 或 EWOULDBLOCK 错误时，才调用 epoll_wait 等待下次状态改变发生
通过上述方式，我们可以确保每次 epoll_wait 返回之后，我们的文件描述符中没有读到一半或写到一半的数据。
- 不同 IO 多路复用方案优缺点
poll vs select
poll 和 select 基本上是一样的，poll 相比 select 好在如下几点：
poll 传参对用户更友好。比如不需要和 select 一样计算很多奇怪的参数比如 nfds(值最大的文件描述符 +1)，再比如不需要分开三组传入参数。
poll 会比 select 性能稍好些，因为 select 是每个 bit 位都检测，假设有个值为 1000 的文件描述符，select 会从第一位开始检测一直到第 1000 个 bit 位。但 poll 检测的是一个数组。
select 的时间参数在返回的时候各个系统的处理方式不统一，如果希望程序可移植性更好，需要每次调用 select 都初始化时间参数。
而 select 比 poll 好在下面几点
支持 select 的系统更多，兼容更强大，有一些 unix 系统不支持 poll
select 提供精度更高 (到 microsecond) 的超时时间，而 poll 只提供到毫秒的精度。
但总体而言 select 和 poll 基本一致。
epoll vs poll&select
epoll 优于 select&poll 在下面几点：
在需要同时监听的文件描述符数量增加时，select&poll 是 O(N) 的复杂度，epoll 是 O(1)，在 N 很小的情况下，差距不会特别大，但如果 N 很大的前提下，一次 O(N) 的循环可要比 O(1) 慢很多，所以高性能的网络服务器都会选择 epoll 进行 IO 多路复用。
epoll 内部用一个文件描述符挂载需要监听的文件描述符，这个 epoll 的文件描述符可以在多个线程/进程共享，所以 epoll 的使用场景要比 select&poll 要多。
总结
本文从使用者的角度，从问题出发，介绍了多种 IO 多路复用方案，有任何问题欢迎在下方留言交流，或扫描二维码/微信搜索『技术成长之道』关注公众号后留言私信。
PS：代码永远是最正确的，man 文档其次，更多细节可以多看代码和文档。
参考
Linux 系统编程（第二版）
UNIX 网络编程 : 第 1 卷:套接口 API(第 3 版)
