分类： LINUX
2015-08-19 15:15:18
原文地址：Epoll在LT和ET模式下的读写方式 作者：zhbnx
在一个非阻塞的socket上调用read/write函数, 返回EAGAIN或者EWOULDBLOCK(注: EAGAIN就是EWOULDBLOCK)
从字面上看, 意思是:EAGAIN: 再试一次，EWOULDBLOCK: 如果这是一个阻塞socket, 操作将被block，perror输出: Resource temporarily unavailable
总结:
这个错误表示资源暂时不够，能read时，读缓冲区没有数据，或者write时，写缓冲区满了。遇到这种情况，如果是阻塞socket，read/write就要阻塞掉。而如果是非阻塞socket，read/write立即返回-1， 同时errno设置为EAGAIN。
所以，对于阻塞socket，read/write返回-1代表网络出错了。但对于非阻塞socket，read/write返回-1不一定网络真的出错了。可能是Resource temporarily unavailable。这时你应该再试，直到Resource available。
综上，对于non-blocking的socket，正确的读写操作为:
读：忽略掉errno = EAGAIN的错误，下次继续读
写：忽略掉errno = EAGAIN的错误，下次继续写
对于select和epoll的LT模式，这种读写方式是没有问题的。但对于epoll的ET模式，这种方式还有漏洞。
epoll的两种模式LT和ET
二者的差异在于level-trigger模式下只要某个socket处于readable/writable状态，无论什么时候进行epoll_wait都会返回该socket；而edge-trigger模式下只有某个socket从unreadable变为readable或从unwritable变为writable时，epoll_wait才会返回该socket。如下两个示意图:
从socket读数据:
往socket写数据
所以，在epoll的ET模式下，正确的读写方式为:
读：只要可读，就一直读，直到返回0，或者 errno = EAGAIN
写:只要可写，就一直写，直到数据发送完，或者 errno = EAGAIN
正确的读:
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正确的accept，accept 要考虑 2 个问题
(1) 阻塞模式 accept 存在的问题
考虑这种情况：TCP连接被客户端夭折，即在服务器调用accept之前，客户端主动发送RST终止连接，导致刚刚建立的连接从就绪队列中移出，如果套接口被设置成阻塞模式，服务器就会一直阻塞在accept调用上，直到其他某个客户建立一个新的连接为止。但是在此期间，服务器单纯地阻塞在accept调用上，就绪队列中的其他描述符都得不到处理。 解决办法是把监听套接口设置为非阻塞，当客户在服务器调用accept之前中止某个连接时，accept调用可以立即返回-1，这时源自Berkeley的实现会在内核中处理该事件，并不会将该事件通知给epool，而其他实现把errno设置为ECONNABORTED或者EPROTO错误，我们应该忽略这两个错误。
(2)ET模式下accept存在的问题
考虑这种情况：多个连接同时到达，服务器的TCP就绪队列瞬间积累多个就绪连接，由于是边缘触发模式，epoll只会通知一次，accept只处理一个连接，导致TCP就绪队列中剩下的连接都得不到处理。 解决办法是用while循环抱住accept调用，处理完TCP就绪队列中的所有连接后再退出循环。如何知道是否处理完就绪队列中的所有连接呢？accept返回-1并且errno设置为EAGAIN就表示所有连接都处理完。
综合以上两种情况，服务器应该使用非阻塞地accept，accept在ET模式下的正确使用方式为：
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一道腾讯后台开发的面试题
使用Linuxepoll模型，水平触发模式；当socket可写时，会不停的触发socket可写的事件，如何处理？
第一种最普遍的方式：
需要向socket写数据的时候才把socket加入epoll，等待可写事件。
接受到可写事件后，调用write或者send发送数据。
当所有数据都写完后，把socket移出epoll。
这种方式的缺点是，即使发送很少的数据，也要把socket加入epoll，写完后在移出epoll，有一定操作代价。
一种改进的方式：
开始不把socket加入epoll，需要向socket写数据的时候，直接调用write或者send发送数据。如果返回EAGAIN，把socket加入epoll，在epoll的驱动下写数据，全部数据发送完毕后，再移出epoll。
这种方式的优点是：数据不多的时候可以避免epoll的事件处理，提高效率。
最后贴一个使用epoll,ET模式的简单HTTP服务器代码:
|
#include |
|
#include |
|
#include |
|
#include |
|
#include |
|
#include |
|
#include |
|
#include |
|
#include |
|
#include |
|
#include |
|
#include |
|
#include |
|
#include |
| #define MAX_EVENTS 10 |
| #define PORT 8080 |
| //设置socket连接为非阻塞模式 |
| void setnonblocking(int sockfd) { |
| int opts; |
| opts = fcntl(sockfd, F_GETFL); |
| if(opts < 0) { |
| perror("fcntl(F_GETFL)\n"); |
| exit(1); |
| } |
| opts = (opts | O_NONBLOCK); |
| if(fcntl(sockfd, F_SETFL, opts) < 0) { |
| perror("fcntl(F_SETFL)\n"); |
| exit(1); |
| } |
| } |
| int main(){ |
| struct epoll_event ev, events[MAX_EVENTS]; |
| int addrlen, listenfd, conn_sock, nfds, epfd, fd, i, nread, n; |
| struct sockaddr_in local, remote; |
| char buf[BUFSIZ]; |
| //创建listen socket |
| if( (listenfd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0)) < 0) { |
| perror("sockfd\n"); |
| exit(1); |
| } |
| setnonblocking(listenfd); |
| bzero(&local, sizeof(local)); |
| local.sin_family = AF_INET; |
| local.sin_addr.s_addr = htonl(INADDR_ANY);; |
| local.sin_port = htons(PORT); |
| if( bind(listenfd, (struct sockaddr *) &local, sizeof(local)) < 0) { |
| perror("bind\n"); |
| exit(1); |
| } |
| listen(listenfd, 20); |
| epfd = epoll_create(MAX_EVENTS); |
| if (epfd == -1) { |
| perror("epoll_create"); |
| exit(EXIT_FAILURE); |
| } |
| ev.events = EPOLLIN; |
| ev.data.fd = listenfd; |
| if (epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_ADD, listenfd, &ev) == -1) { |
| perror("epoll_ctl: listen_sock"); |
| exit(EXIT_FAILURE); |
| } |
| for (;;) { |
| nfds = epoll_wait(epfd, events, MAX_EVENTS, -1); |
| if (nfds == -1) { |
| perror("epoll_pwait"); |
| exit(EXIT_FAILURE); |
| } |
| for (i = 0; i < nfds; ++i) { |
| fd = events[i].data.fd; |
| if (fd == listenfd) { |
| while ((conn_sock = accept(listenfd,(struct sockaddr *) &remote, |
| (size_t *)&addrlen)) > 0) { |
| setnonblocking(conn_sock); |
| ev.events = EPOLLIN | EPOLLET; |
| ev.data.fd = conn_sock; |
| if (epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_ADD, conn_sock, |
| &ev) == -1) { |
| perror("epoll_ctl: add"); |
| exit(EXIT_FAILURE); |
| } |
| } |
| if (conn_sock == -1) { |
| if (errno != EAGAIN && errno != ECONNABORTED |
| && errno != EPROTO && errno != EINTR) |
| perror("accept"); |
| } |
| continue; |
| } |
| if (events[i].events & EPOLLIN) { |
| n = 0; |
| while ((nread = read(fd, buf + n, BUFSIZ-1)) > 0) { |
| n += nread; |
| } |
| if (nread == -1 && errno != EAGAIN) { |
| perror("read error"); |
| } |
| ev.data.fd = fd; |
| ev.events = events[i].events | EPOLLOUT; |
| if (epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_MOD, fd, &ev) == -1) { |
| perror("epoll_ctl: mod"); |
| } |
| } |
| if (events[i].events & EPOLLOUT) { |
| sprintf(buf, "HTTP/1.1 200 OK\r\nContent-Length: %d\r\n\r\nHello World", 11); |
| int nwrite, data_size = strlen(buf); |
| n = data_size; |
| while (n > 0) { |
| nwrite = write(fd, buf + data_size - n, n); |
| if (nwrite < n) { |
| if (nwrite == -1 && errno != EAGAIN) { |
| perror("write error"); |
| } |
| break; |
| } |
| n -= nwrite; |
| } |
| close(fd); |
| } |
| } |
| } |
| return 0; |
| } |
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"的socket才会主动的去调用 callback函数，其他idle状态socket则不会，在这点上，epoll实现了一个"伪"AIO，因为这时候推动力在os内核。在一些 benchmark中，如果所有的socket基本上都是活跃的---比如一个高速LAN环境，epoll并不比select/poll有什么效率，相反，如果过多使用epoll_ctl,效率相比还有稍微的下降。但是一旦使用idle connections模拟WAN环境,epoll的效率就远在select/poll之上了。
3. 使用mmap加速内核与用户空间的消息传递。
这点实际上涉及到epoll的具体实现了。无论是select,poll还是epoll都需要内核把FD消息通知给用户空间，如何避免不必要的内存拷贝就很重要，在这点上，epoll是通过内核于用户空间mmap同一块内存实现的。而如果你想我一样从2.5内核就关注epoll的话，一定不会忘记手工 mmap这一步的。
4. 内核微调
这一点其实不算epoll的优点了，而是整个linux平台的优点。也许你可以怀疑linux平台，但是你无法回避linux平台赋予你微调内核的能力。比如，内核TCP/IP协议栈使用内存池管理sk_buff结构，那么可以在运行时期动态调整这个内存pool(skb_head_pool)的大小--- 通过echo XXXX>/proc/sys/net/core/hot_list_length完成。再比如listen函数的第2个参数(TCP完成3次握手的数据包队列长度)，也可以根据你平台内存大小动态调整。更甚至在一个数据包面数目巨大但同时每个数据包本身大小却很小的特殊系统上尝试最新的NAPI网卡驱动架构。
剖析 epoll ET/LT 触发方式的性能差异误解（定性分析）
平时大家使用 epoll 时都知道其事件触发模式有默认的 level-trigger 模式和通过 EPOLLET 启用的 edge-trigger 模式两种。从 epoll 发展历史来看，它刚诞生时只有 edge-trigger 模式，后来因容易产生 race-cond 且不易被开发者理解，又增加了 level-trigger 模式并作为默认处理方式。
二者的差异在于 level-trigger 模式下只要某个 fd 处于 readable/writable 状态，无论什么时候进行 epoll_wait 都会返回该 fd；而 edge-trigger 模式下只有某个 fd 从 unreadable 变为 readable 或从 unwritable 变为 writable 时，epoll_wait 才会返回该 fd。
通常的误区是：level-trigger 模式在 epoll 池中存在大量 fd 时效率要显著低于 edge-trigger 模式。
但从 kernel 代码来看，edge-trigger/level-trigger 模式的处理逻辑几乎完全相同，差别仅在于 level-trigger 模式在 event 发生时不会将其从 ready list 中移除，略为增大了 event 处理过程中 kernel space 中记录数据的大小。
然而，edge-trigger 模式一定要配合 user app 中的 ready list 结构，以便收集已出现 event 的 fd，再通过 round-robin 方式挨个处理，以此避免通信数据量很大时出现忙于处理热点 fd 而导致非热点 fd 饿死的现象。统观 kernel 和 user space，由于 user app 中 ready list 的实现千奇百怪，不一定都经过仔细的推敲优化，因此 edge-trigger 的总内存开销往往还大于 level-trigger 的开销。
一般号称 edge-trigger 模式的优势在于能够减少 epoll 相关系统调用，这话不假，但 user app 里可不是只有 epoll 相关系统调用吧？为了绕过饿死问题，edge-trigger 模式的 user app 要自行进行 read/write 循环处理，这其中增加的系统调用和减少的 epoll 系统调用加起来，有谁能说一定就能明显地快起来呢？
实际上，epoll_wait 的效率是 O(ready fd num) 级别的，因此 edge-trigger 模式的真正优势在于减少了每次 epoll_wait 可能需要返回的 fd 数量，在并发 event 数量极多的情况下能加快 epoll_wait 的处理速度，但别忘了这只是针对 epoll 体系自己而言的提升，与此同时 user app 需要增加复杂的逻辑、花费更多的 cpu/mem 与其配合工作，总体性能收益究竟如何？只有实际测量才知道，无法一概而论。不过，为了降低处理逻辑复杂度，常用的事件处理库大部分都选择了 level-trigger 模式（如 libevent、boost::asio等）
结论：
? epoll 的 edge-trigger 和 level-trigger 模式处理逻辑差异极小，性能测试结果表明常规应用场景 中二者性能差异可以忽略。
? 使用 edge-trigger 的 user app 比使用 level-trigger 的逻辑复杂，出错概率更高。
? edge-trigger 和 level-trigger 的性能差异主要在于 epoll_wait 系统调用的处理速度，是否是 user app 的性能瓶颈需要视应用场景而定，不可一概而论。
