【面试题】IO多路复用模型之poll\epoll

POLL模型

poll模型是一种基于I/O复用的网络编程模型，主要用于处理多个文件描述符的I/O操作。以下是对poll模型的详细解释：

定义与原理：
- poll模型允许程序同时监视多个文件描述符（socket、管道、文件等）的可读、可写及异常状态。
- 当某个文件描述符的状态发生变化时，poll会返回并告知程序哪些文件描述符已经就绪，从而避免了对所有文件描述符进行无差别轮询。
数据结构：
- poll使用pollfd结构体数组来保存需要监视的文件描述符信息。每个pollfd结构体包含三个字段：fd（文件描述符）、events（需要监视的事件）和revents（实际发生的事件）。
主要特点：
- 无最大文件描述符数量限制：与select模型相比，poll模型没有最大文件描述符数量的限制，理论上可以监视任意数量的文件描述符。
- 使用数组：poll模型的fdset（存放文件描述符的集合）采用数组形式，大小可以根据业务需求定义。
- 事件类型丰富：poll模型支持更多类型的事件，如POLLIN（可读）、POLLOUT（可写）、POLLERR（错误）等。
使用场景：
- poll模型适用于需要同时监控多个I/O操作的场景，如服务器需要同时监听多个客户端的连接请求。
性能问题：
- 虽然poll提供了一种方便的方式来处理多个I/O操作，但它也有其局限性。与select类似，poll的监听也是通过一次次的遍历实现的，非常消耗CPU，会导致服务器吞吐能力变差。
- 如果用户设置的监听集合过大（例如设置为100000），服务器可能会因为需要遍历整个集合而面临性能问题。
注意事项：
- 由于poll模型的监听集合采用数组形式，当文件描述符数量发生变化时，需要谨慎处理数组的大小和监视范围。
- 在某些系统（尤其是Linux系统）中，可能需要修改默认的文件描述符数量限制以支持更大的监听集合。
总结：
- poll模型是一种灵活且强大的I/O复用模型，适用于需要同时处理多个文件描述符的场景。然而，在使用时需要注意其性能限制和潜在的问题，并根据实际情况进行合理配置和优化。

EPOLL模型

epoll模型是Linux特有的I/O事件通知机制，用于处理大量并发连接中的I/O事件。以下是关于epoll模型的清晰解释，包括其特点、数据结构、API函数以及使用场景：

1. 特点

高效的事件通知机制：epoll使用事件驱动的方式，只在有事件发生时才触发通知，避免了轮询的开销，提高了效率。
支持大规模并发：epoll支持同时监视大量的文件描述符，适用于高并发的网络编程场景。
支持水平触发和边缘触发模式：epoll提供了水平触发（LT）和边缘触发（ET）两种模式，可以根据需求选择适合的模式。
零拷贝技术：epoll支持零拷贝技术，可以将数据从内核空间直接拷贝到用户空间，减少了数据复制的开销。
内核空间和用户空间的共享：epoll允许将文件描述符和事件信息存储在用户空间，减少了系统调用的次数，提高了性能。

2. 数据结构

epoll主要使用了两个数据结构：

红黑树：用于存储所有需要监控的文件描述符以及它们的状态。红黑树是一种平衡树，保证了在添加、删除和查找文件描述符时的高效性。
就绪列表（双向链表）：存储就绪的socket，即状态已经发生变化的文件描述符。这个列表可以快速地插入和删除数据。

3. API函数

epoll提供了三个主要的API函数：

epoll_create(int size)：创建一个epoll实例，并返回一个文件描述符epfd。size参数在较新的Linux版本中已被弃用。
epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event)：用于增加、删除或修改epoll事件。op参数指定操作类型（如EPOLL_CTL_ADD表示添加事件）。
epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events, int maxevents, int timeout)：阻塞等待注册的事件发生，并返回触发的事件。events参数用于存储触发的事件，maxevents指定最多返回的事件数量，timeout指定等待的超时时间。