说透IO多路复用模型

存储 存储架构
在实际开发过程中,实际上LT更易用一些,毕竟系统帮助我们做了大部分校验通知工作,之前提到的SELECT和POLL,默认采用的也都是这个。但是需要注意的是,当有成千上万个客户端连接上来开始进行数据发送,由于LT的特性,内核会频繁的处理通知操作,导致其相对于ET来说,比较的耗费系统资源,所以,随着客户端的增多,其性能也就越差。

作者:京东零售 石朝阳

在说IO多路复用模型之前,我们先来大致了解下Linux文件系统。在Linux系统中,不论是你的鼠标,键盘,还是打印机,甚至于连接到本机的socket client端,都是以文件描述符的形式存在于系统中,诸如此类,等等等等,所以可以这么说,一切皆文件。来看一下系统定义的文件描述符说明:

从上面的列表可以看到,文件描述符0,1,2都已经被系统占用了,当系统启动的时候,这三个描述符就存在了。其中0代表标准输入,1代表标准输出,2代表错误输出。当我们创建新的文件描述符的时候,就会在2的基础上进行递增。可以这么说,文件描述符是为了管理被打开的文件而创建的系统索引,他代表了文件的身份ID。对标windows的话,你可以认为和句柄类似,这样就更容易理解一些。

由于网上对linux文件这块的原理描述的文章已经非常多了,所以这里我不再做过多的赘述,感兴趣的同学可以从Wikipedia翻阅一下。由于这块内容比较复杂,不属于本文普及的内容,建议读者另行自研,这里我非常推荐马士兵老师将linux文件系统这块,讲解的真的非常好。

select模型

此模型是IO多路复用的最早期使用的模型之一,距今已经几十年了,但是现在依旧有不少应用还在采用此种方式,可见其长生不老。首先来看下其具体的定义(来源于man二类文档):

int select(int nfds, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *errorfds, struct timeval *timeout);

这里解释下其具体参数:

参数一:nfds,也即maxfd,最大的文件描述符递增一。这里之所以传最大描述符,为的就是在遍历fd_set的时候,限定遍历范围。

参数二:readfds,可读文件描述符集合。

参数三:writefds,可写文件描述符集合。

参数四:errorfds,异常文件描述符集合。

参数五:timeout,超时时间。在这段时间内没有检测到描述符被触发,则返回。

下面的宏处理,可以对fd_set集合(准确的说是bitmap,一个描述符有变更,则会在描述符对应的索引处置1)进行操作:

FD_CLR(inr fd,fd_set* set) 用来清除描述词组set中相关fd 的位,即bitmap结构中索引值为fd的值置为0。

FD_ISSET(int fd,fd_set *set) 用来测试描述词组set中相关fd 的位是否为真,即bitmap结构中某一位是否为1。

FD_SET(int fd,fd_set*set) 用来设置描述词组set中相关fd的位,即将bitmap结构中某一位设置为1,索引值为fd。

FD_ZERO(fd_set *set) 用来清除描述词组set的全部位,即将bitmap结构全部清零。

首先来看一段服务端采用了select模型的示例代码:

//创建server端套接字,获取文件描述符
int listenfd = socket(PF_INET,SOCK_STREAM,0);
if(listenfd < 0) return -1;
//绑定服务器
bind(listenfd,(struct sockaddr*)&address,sizeof(address));
//监听服务器
listen(listenfd,5);
struct sockaddr_in client;
socklen_t addr_len = sizeof(client);
//接收客户端连接
int connfd = accept(listenfd,(struct sockaddr*)&client,&addr_len);
//读缓冲区
char buff[1024];
//读文件操作符
fd_set read_fds;
while(1)
{
memset(buff,0,sizeof(buff));
//注意:每次调用select之前都要重新设置文件描述符connfd,因为文件描述符表会在内核中被修改
FD_ZERO(&read_fds);
FD_SET(connfd,&read_fds);
//注意:select会将用户态中的文件描述符表放到内核中进行修改,内核修改完毕后再返回给用户态,开销较大
ret = select(connfd+1,&read_fds,NULL,NULL,NULL);
if(ret < 0)
{
printf("Fail to select!\n");
return -1;
}
//检测文件描述符表中相关请求是否可读
if(FD_ISSET(connfd, &read_fds))
{
ret = recv(connfd,buff,sizeof(buff)-1,0);
printf("receive %d bytes from client: %s \n",ret,buff);
}
}

上面的代码我加了比较详细的注释了,大家应该很容易看明白,说白了大概流程其实如下:

首先,创建socket套接字,创建完毕后,会获取到此套接字的文件描述符。

然后,bind到指定的地址进行监听listen。这样,服务端就在特定的端口启动起来并进行监听了。

之后,利用开启accept方法来监听客户端的连接请求。一旦有客户端连接,则将获取到当前客户端连接的connection文件描述符。

双方建立连接之后,就可以进行数据互传了。需要注意的是,在循环开始的时候,务必每次都要重新设置当前connection的文件描述符,是因为文件描描述符表在内核中被修改过,如果不重置,将会导致异常的情况。

重新设置文件描述符后,就可以利用select函数从文件描述符表中,来轮询哪些文件描述符就绪了。此时系统会将用户态的文件描述符表发送到内核态进行调整,即将准备就绪的文件描述符进行置位,然后再发送给用户态的应用中来。

用户通过FD_ISSET方法来轮询文件描述符,如果数据可读,则读取数据即可。

举个例子,假设此时连接上来了3个客户端,connection的文件描述符分别为 4,8,12,那么其read_fds文件描述符表(bitmap结构)的大致结构为 00010001000100000....0,由于read_fds文件描述符的长度为1024位,所以最多允许1024个连接。

而在select的时候,涉及到用户态和内核态的转换,所以整体转换方式如下:

所以,综合起来,select整体还是比较高效和稳定的,但是呈现出来的问题也不少,这些问题进一步限制了其性能发挥:

  1. 文件描述符表为bitmap结构,且有长度为1024的限制。
  2. fdset无法做到重用,每次循环必须重新创建。
  3. 频繁的用户态和内核态拷贝,性能开销较大。
  4. 需要对文件描述符表进行遍历,O(n)的轮询时间复杂度。

poll模型

考虑到select模型的几个限制,后来进行了改进,这也就是poll模型,既然是select模型的改进版,那么肯定有其亮眼的地方,一起来看看吧。当然,这次我们依旧是先翻阅linux man二类文档,因为这是官方的文档,对其有着最为精准的定义。

int poll(struct pollfd *fds, nfds_t nfds, int timeout);

其实,从运行机制上说来,poll所做的功能和select是基本上一样的,都是等待并检测一组文件描述符就绪,然后在进行后续的IO处理工作。只不过不同的是,select中,采用的是bitmap结构,长度限定在1024位的文件描述符表,而poll模型则采用的是pollfd结构的数组fds,也正是由于poll模型采用了数组结构,则不会有1024长度限制,使其能够承受更高的并发。

pollfd结构内容如下:

struct pollfd {
int fd; /* 文件描述符 */
short events; /* 关心的事件 */
short revents; /* 实际返回的事件 */
};

从上面的结构可以看出,fd很明显就是指文件描述符,也就是当客户端连接上来后,fd会将生成的文件描述符保存到这里;而events则是指用户想关注的事件;revents则是指实际返回的事件,是由系统内核填充并返回,如果当前的fd文件描述符有状态变化,则revents的值就会有相应的变化。

events事件列表如下:

revents事件列表如下:

从列表中可以看出,revents是包含events的。接下来结合示例来看一下:

//创建server端套接字,获取文件描述符
int listenfd = socket(PF_INET,SOCK_STREAM,0);
if(listenfd < 0) return -1;
//绑定服务器
bind(listenfd,(struct sockaddr*)&address,sizeof(address));
//监听服务器
listen(listenfd,5);
struct pollfd pollfds[1];
socklen_t addr_len = sizeof(client);
//接收客户端连接
int connfd = accept(listenfd,(struct sockaddr*)&client,&addr_len);
//放入fd数组
pollfds[0].fd = connfd;
pollfds[0].events = POLLIN;
//读缓冲区
char buff[1024];
//读文件操作符
fd_set read_fds;
while(1)
{
memset(buff,0,sizeof(buff));
/**
** SELECT模型专用
** 注意:每次调用select之前都要重新设置文件描述符connfd,因为文件描述符表会在内核中被修改
** FD_ZERO(&read_fds);
** FD_SET(connfd,&read_fds);
** 注意:select会将用户态中的文件描述符表放到内核中进行修改,内核修改完毕后再返回给用户态,开销较大
** ret = select(connfd+1,&read_fds,NULL,NULL,NULL);
**/
ret = poll(pollfds, 1, 1000);
if(ret < 0)
{
printf("Fail to poll!\n");
return -1;
}
/**
** SELECT模型专用
** 检测文件描述符表中相关请求是否可读
** if(FD_ISSET(connfd, &read_fds))
** {
** ret = recv(connfd,buff,sizeof(buff)-1,0);
** printf("receive %d bytes from client: %s \n",ret,buff);
** }
**/
//检测文件描述符数组中相关请求
if(pollfds[0].revents & POLLIN){
pollfds[0].revents = 0;
ret = recv(connfd,buff,sizeof(buff)-1,0);
printf("receive %d bytes from client: %s \n",ret,buff);
}
}

由于源码中,我做了比较详细的注释,同时将和select模型不一样的地方都列了出来,这里就不再详细解释了。总体说来,poll模型比select模型要好用一些,去掉了一些限制,但是仍然避免不了如下的问题:

  1. 用户态和内核态仍需要频繁切换,因为revents的赋值是在内核态进行的,然后再推送到用户态,和select类似,整体开销较大。
  2. 仍需要遍历数组,时间复杂度为O(N)。

epoll模型

如果说select模型和poll模型是早期的产物,在性能上有诸多不尽人意之处,那么自linux 2.6之后新增的epoll模型,则彻底解决了性能问题,一举使得单机承受百万并发的课题变得极为容易。现在可以这么说,只需要一些简单的设置更改,然后配合上epoll的性能,实现单机百万并发轻而易举。同时,由于epoll整体的优化,使得之前的几个比较耗费性能的问题不再成为羁绊,所以也成为了linux平台上进行网络通讯的首选模型。

讲解之前,还是linux man文档镇楼:linux man epoll 4类文档 linux man epoll 7类文档,俩文档结合着读,会对epoll有个大概的了解。和之前提到的select和poll不同的是,此二者皆属于系统调用函数,但是epoll则不然,他是存在于内核中的数据结构,可以通过epoll_create,epoll_ctl及epoll_wait三个函数结合来对此数据结构进行操控。

说道epoll_create函数,其作用是在内核中创建一个epoll数据结构实例,然后将返回此实例在系统中的文件描述符。此epoll数据结构的组成其实是一个链表结构,我们称之为interest list,里面会注册连接上来的client的文件描述符。

其简化工作机制如下:

说道epoll_ctl函数,其作用则是对epoll实例进行增删改查操作。有些类似我们常用的CRUD操作。这个函数操作的对象其实就是epoll数据结构,当有新的client连接上来的时候,他会将此client注册到epoll中的interest list中,此操作通过附加EPOLL_CTL_ADD标记来实现;当已有的client掉线或者主动下线的时候,他会将下线的client从epoll的interest list中移除,此操作通过附加EPOLL_CTL_DEL标记来实现;当有client的文件描述符有变更的时候,他会将events中的对应的文件描述符进行更新,此操作通过附加EPOLL_CTL_MOD来实现;当interest list中有client已经准备好了,可以进行IO操作的时候,他会将这些clients拿出来,然后放到一个新的ready list里面。

其简化工作机制如下:

说道epoll_wait函数,其作用就是扫描ready list,处理准备就绪的client IO,其返回结果即为准备好进行IO的client的个数。通过遍历这些准备好的client,就可以轻松进行IO处理了。

上面这三个函数是epoll操作的基本函数,但是,想要彻底理解epoll,则需要先了解这三块内容,即:inode,链表,红黑树。

在linux内核中,针对当前打开的文件,有一个open file table,里面记录的是所有打开的文件描述符信息;同时也有一个inode table,里面则记录的是底层的文件描述符信息。这里假如文件描述符B fork了文件描述符A,虽然在open file table中,我们看新增了一个文件描述符B,但是实际上,在inode table中,A和B的底层是一模一样的。这里,将inode table中的内容理解为windows中的文件属性,会更加贴切和易懂。这样存储的好处就是,无论上层文件描述符怎么变化,由于epoll监控的数据永远是inode table的底层数据,那么我就可以一直能够监控到文件的各种变化信息,这也是epoll高效的基础。更多详细信息,请参阅这两篇文章:Nonblocking IO & The method to epoll's madness.

简化流程如下:

数据存储这块解决了,那么针对连接上来的客户端socket,该用什么数据结构保存进来呢?这里用到了红黑树,由于客户端socket会有频繁的新增和删除操作,而红黑树这块时间复杂度仅仅为O(logN),还是挺高效的。有人会问为啥不用哈希表呢?当大量的连接频繁的进行接入或者断开的时候,扩容或者其他行为将会产生不少的rehash操作,而且还要考虑哈希冲突的情况。虽然查询速度的确可以达到o(1),但是rehash或者哈希冲突是不可控的,所以基于这些考量,我认为红黑树占优一些。

客户端socket怎么管理这块解决了,接下来,当有socket有数据需要进行读写事件处理的时候,系统会将已经就绪的socket添加到双向链表中,然后通过epoll_wait方法检测的时候,其实检查的就是这个双向链表,由于链表中都是就绪的数据,所以避免了针对整个客户端socket列表进行遍历的情况,使得整体效率大大提升。 整体的操作流程为:

首先,利用epoll_create在内核中创建一个epoll对象。其实这个epoll对象,就是一个可以存储客户端连接的数据结构。

然后,客户端socket连接上来,会通过epoll_ctl操作将结果添加到epoll对象的红黑树数据结构中。

然后,一旦有socket有事件发生,则会通过回调函数将其添加到ready list双向链表中。

最后,epoll_wait会遍历链表来处理已经准备好的socket,然后通过预先设置的水平触发或者边缘触发来进行数据的感知操作。

从上面的细节可以看出,由于epoll内部监控的是底层的文件描述符信息,可以将变更的描述符直接加入到ready list,无需用户将所有的描述符再进行传入。同时由于epoll_wait扫描的是已经就绪的文件描述符,避免了很多无效的遍历查询,使得epoll的整体性能大大提升,可以说现在只要谈论linux平台的IO多路复用,epoll已经成为了不二之选。

水平触发和边缘触发

上面说到了epoll,主要讲解了client端怎么连进来,但是并未详细的讲解epoll_wait怎么被唤醒的,这里我将来详细的讲解一下。

水平触发,意即Level Trigger,边缘触发,意即Edge Trigger,如果单从字面意思上理解,则不太容易,但是如果将硬件设计中的水平沿,上升沿,下降沿的概念引进来,则理解起来就容易多了。比如我们可以这样认为:

如果将上图中的方块看做是buffer的话,那么理解起来则就更加容易了,比如针对水平触发,buffer只要是一直有数据,则一直通知;而边缘触发,则buffer容量发生变化的时候,才会通知。虽然可以这样简单的理解,但是实际上,其细节处理部分,比图示中展现的更加精细,这里来详细的说一下。

边缘触发

针对读操作,也就是当前fd处于EPOLLIN模式下,即可读。此时意味着有新的数据到来,接收缓冲区可读,以下buffer都指接收缓冲区:

  1. buffer由空变为非空,意即有数据进来的时候,此过程会触发通知。

  1. buffer原本有些数据,这时候又有新数据进来的时候,数据变多,此过程会触发通知。

  1. buffer中有数据,此时用户对操作的fd注册EPOLL_CTL_MOD事件的时候,会触发通知。

针对写操作,也就是当前fd处于EPOLLOUT模式下,即可写。此时意味着缓冲区可以写了,以下buffer都指发送缓冲区:

  1. buffer满了,这时候发送出去一些数据,数据变少,此过程会触发通知。

  1. buffer原本有些数据,这时候又发送出去一些数据,数据变少,此过程会触发通知。

这里就是ET这种模式触发的几种情形,可以看出,基本上都是围绕着接收缓冲区或者发送缓冲区的状态变化来进行的。

晦涩难懂?不存在的,举个栗子:

在服务端,我们开启边缘触发模式,然后将buffer size设为10个字节,来看看具体的表现形式。

服务端开启,客户端连接,发送单字符A到服务端,输出结果如下:

-->ET Mode: it was triggered once
get 1 bytes of content: A
-->wait to read!

可以看到,由于buffer从空到非空,边缘触发通知产生,之后在epoll_wait处阻塞,继续等待后续事件。

这里我们变一下,输入ABCDEFGHIJKLMNOPQ,可以看到,客户端发送的字符长度超过了服务端buffer size,那么输出结果将是怎么样的呢?

-->ET Mode: it was triggered once
get 9 bytes of content: ABCDEFGHI
get 8 bytes of content: JKLMNOPQ
-->wait to read!

可以看到,这次发送,由于发送的长度大于buffer size,所以内容被折成两段进行接收,由于用了边缘触发方式,buffer的情况是从空到非空,所以只会产生一次通知。

水平触发

水平触发则简单多了,他包含了边缘触发的所有场景,简而言之如下:

当接收缓冲区不为空的时候,有数据可读,则读事件会一直触发。

当发送缓冲区未满的时候,可以继续写入数据,则写事件一直会触发。

同样的,为了使表达更清晰,我们也来举个栗子,按照上述入输入方式来进行。

服务端开启,客户端连接并发送单字符A,可以看到服务端输出情况如下:

-->LT Mode: it was triggered once!
get 1 bytes of content: A

这个输出结果,毋庸置疑,由于buffer中有数据,所以水平模式触发,输出了结果。

服务端开启,客户端连接并发送ABCDEFGHIJKLMNOPQ,可以看到服务端输出情况如下:

-->LT Mode: it was triggered once!
get 9 bytes of content: ABCDEFGHI
-->LT Mode: it was triggered once!
get 8 bytes of content: JKLMNOPQ

从结果中,可以看出,由于buffer中数据读取完毕后,还有未读完的数据,所以水平模式会一直触发,这也是为啥这里水平模式被触发了两次的原因。

有了这两个栗子的比对,不知道聪明的你,get到二者的区别了吗?

在实际开发过程中,实际上LT更易用一些,毕竟系统帮助我们做了大部分校验通知工作,之前提到的SELECT和POLL,默认采用的也都是这个。但是需要注意的是,当有成千上万个客户端连接上来开始进行数据发送,由于LT的特性,内核会频繁的处理通知操作,导致其相对于ET来说,比较的耗费系统资源,所以,随着客户端的增多,其性能也就越差。

而边缘触发,由于监控的是FD的状态变化,所以整体的系统通知并没有那么频繁,高并发下整体的性能表现也要好很多。但是由于此模式下,用户需要积极的处理好每一笔数据,带来的维护代价也是相当大的,稍微不注意就有可能出错。所以使用起来须要非常小心才行。

至于二者如何抉择,诸位就仁者见仁智者见智吧。

行文到这里,关于epoll的讲解基本上完毕了,大家从中是不是学到了很多干货呢? 由于从netty研究到linux epoll底层,其难度非常大,可以用曲高和寡来形容,所以在这块探索的文章是比较少的,很多东西需要自己照着man文档和源码一点一点的琢磨(linux源码详见eventpoll.c等)。这里我来纠正一下搜索引擎上,说epoll高性能是因为利用mmap技术实现了用户态和内核态的内存共享,所以性能好,我前期被这个观点误导了好久,后来下来了linux源码,翻了一下,并没有在epoll中翻到mmap的技术点,所以这个观点是错误的。这些错误观点的文章,国内不少,国外也不少,希望大家能审慎抉择,避免被错误带偏。

所以,epoll高性能的根本就是,其高效的文件描述符处理方式加上颇具特性边的缘触发处理模式,以极少的内核态和用户态的切换,实现了真正意义上的高并发。

责任编辑:武晓燕 来源: 今日头条
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