1.网络模型（select、码模poll、码模epoll）
2.Redis——Epoll网络模型
3.一篇学会阿里面试问的码模 Select、Poll、码模Epoll 模型
4.深入了解epoll模型（特别详细）
5.彻底弄懂IO复用：深入了解select，码模poll，码模考勤打卡app 源码epoll
6.阿里面试题|nginx所使用的码模epoll模型是什么?

网络模型（select、poll、码模epoll）

       网络模型中的码模select、poll、码模epoll都是码模同步I/O机制，但各有特点。码模select通过轮询所有fd来判断哪些流有IO事件，码模时间复杂度为O(N)，码模处理大量流时效率较低。码模poll沿用了select的基本思路，但使用链表存储fd，无最大描述符限制，但存在"水平触发"问题，可能导致重复通知。

       epoll则更为高效，它实现了事件驱动，能精确告知哪个流发生了何种IO事件，时间复杂度为O(1)。epoll有LT和ET两种触发模式：LT模式会持续通知直到数据被处理，而ET模式仅在数据就绪时通知一次，直到下一次事件发生。epoll通过epoll_create创建句柄，内部使用红黑树和内核链表等数据结构，能处理大量事件并支持嵌套监听。

       在选择使用select、poll还是epoll时，需要考虑事件驱动、效率和事件处理策略。epoll的csgo开箱源码php高效性和精确事件通知使其在高并发场景中更受欢迎，但LT模式可能会因频繁通知而影响效率，而ET模式则能减少无谓的事件处理，提高并行处理能力。因此，根据应用需求和资源限制，合理选择最适合的I/O多路复用模型是关键。例如，如果对事件的实时性要求较高，ET模式可能是更好的选择，而对事件处理效率有较高要求时，epoll的LT模式可能更合适。

Redis——Epoll网络模型

       Redis 的高效性在于其使用多路复用技术管理大量连接，通过单线程事件循环处理请求，实现每秒数万 QPS 的性能。在深入了解 Redis 的 Epoll 实现之前，需要先对 Epoll 有清晰的认识。上一篇文章已对此进行深入浅出的讲解，涉及 select、poll、epoll 的实现。

       在掌握了 Epoll 的核心原理后，让我们深入 Redis 如何具体利用 Epoll。通过查阅 Redis 5.0.0 版本的源码，我们可以清楚地看到 Redis 如何实现 Epoll。通过本文，我们重点探讨以下三个关键点：

       1. Epoll 是 Linux 内核提供的一种高效事件多路复用机制，核心方法有三个。它通过红黑树、双向链表和事件回调机制实现高效率。

       2. Redis 采用 Epoll 实现了 IO 多路复用，其原理是利用 Epoll 进行事件监听，通过事件循环处理各种请求。

       3. Redis 的事件驱动机制处理网络 IO 和时间事件，采用成熟的cdf老版溯源码 I/O 多路复用模型（如 select、epoll）进行文件事件处理，对模型进行封装。

       事件驱动的核心组件在 src/ae.c 文件中实现，它通过 aeCreateEventLoop、aeMain 和 aeDeleteEventLoop 函数管理事件循环。aeMain 函数是事件循环的主体，调用 aeProcessEvents 处理就绪事件。

       Redis 采用自定义的事件驱动库 ae_event 实现 IO 多路复用，支持 select、epoll、evport 和 kqueue 等技术。在不同的操作系统上，Redis 会选择合适的多路复用技术。

       Redis 的实现细节如下：

       1. initServerConfig 函数初始化服务器配置，确保内部数据结构和参数正确。

       2. initServer 函数创建事件管理器 aeEventLoop。

       3. aeCreateEventLoop 创建事件管理器并初始化关键属性，如事件表、就绪事件数组等。

       4. aeCreateFileEvent 注册文件事件到底层多路复用系统。

       5. aeMain 作为事件循环的主体，无限循环处理文件事件和时间事件。

       6. aeProcessEvents 处理就绪事件，调用底层多路复用实现。

       Redis 的 Epoll 实现展示了其对底层技术的深入理解和灵活应用，通过高效的事件处理机制实现了高性能。

一篇学会阿里面试问的 Select、Poll、Epoll 模型

       在操作系统中处理IO时，主要分为两个阶段：等待数据传输至内核区域，然后将数据从内核区域复制至用户区域。BIO模型为同步阻塞IO，应用层调用recvfrom方法时，数据尚未复制至内核区域，公布源码的游戏程序因此阻塞，直至数据复制完毕。NIO非阻塞模型将第一个阶段变为非阻塞，recvfrom函数持续检查内核区域中的数据是否准备就绪，直至数据复制完成，程序解除阻塞。

       Linux将设备视作文件，使用文件描述符标识。在处理多个连接时，阻塞模型可能导致效率低下，使用线程池虽能改善，但并未解决根本问题。Select模型允许单个进程同时处理多个网络连接，但每次调用时需从用户空间复制所有描述符至内核空间，开销较大。Select的缺点在于频繁遍历大量连接，且每次调用前都需要复制描述符集合。

       Poll模型与Select类似，但存储描述符集合的方式不同，且提供水平触发机制，即fd就绪后未处理，下次调用时再次通知。Poll与Select在实现上相似，但在注册事件时使用不同的接口。

       Epoll模型改进了Select和Poll的缺点。Epoll在创建句柄时一次性将所有fd复制至内核空间，避免了频繁复制。它通过在注册事件时挂载当前进程，并为每个fd指定回调函数，当设备就绪时调用该函数，将就绪的fd加入就绪链表。Epoll_wait在查看就绪链表时，仅判断是否有就绪fd，避免了频繁遍历所有fd。网站源码免费mvcEpoll支持的fd上限较高，通常与系统内存相关，对于大量IO请求的场景，如服务器处理客户端请求，Epoll模型尤其适用。

深入了解epoll模型（特别详细）

       深入剖析epoll模型：性能与操作原理

       在并发编程的世界里，epoll是Linux系统中的一项关键利器，专为处理大量文件描述符而设计，通过红黑树的高效管理，告别了select的轮询局限。它犹如企业的高效管理者，通过中间层高效筛选活跃连接，显著提升CPU资源的利用率。相较于select，epoll的智能策略使其在特定场景中更胜一筹。

       尽管select曾受制于历史遗留的文件描述符限制，但epoll的出现解决了这个问题，它专为高并发且活跃连接较少的场景量身打造。epoll接口巧妙地利用红黑树，支持两种触发模式——水平触发(LT)和边沿触发(ET)，这在节省系统资源方面起着关键作用。

       在实际应用中，选择epoll+ET+非阻塞I/O的组合，可以实现最优性能。然而，epoll并非无懈可击，它受限于单进程文件描述符的总数，以及线性扫描可能导致的效率下降。在处理fd数量众多时，select可能会在某些情况下展现出优于epoll的性能。

       epoll的工作流程是通过epoll_create创建eventpoll结构，epoll_ctl则用于处理事件的添加、删除和修改。epoll_create返回的fd指向一个内核事件监听系统文件，而epoll_ctl则负责检查并处理用户对事件的控制操作。

       理解epoll的关键在于掌握其工作原理。例如，epollitem结构中包含了文件描述符和文件关联，以及事件队列的管理。在epoll_wait中，内核事件被高效地从就绪队列中处理，LT模式下支持阻塞和非阻塞，而ET模式则在事件发生时才通知，需要使用非阻塞套接字。

       尽管epoll避免了select的“惊群”问题，但它的线程安全机制仍需通过锁来维护，如自旋锁和互斥锁，确保数据结构的一致性。在epoll_ctl操作数据结构时，会确保互斥访问，而在epoll_wait等待事件时，epoll_poll_callback则处理相应的回调。

       总结来说，epoll是一个高度优化的I/O多路复用模型，它的高效和灵活使其在处理大量并发连接时表现出色。然而，理解并优化其使用，包括限制、工作流程和线程安全，是实现高性能网络应用的关键。

彻底弄懂IO复用：深入了解select，poll，epoll

       深入理解 IO 复用技术，重点介绍 select、poll、epoll 的实现原理与使用场景。掌握这些技术是构建高性能服务器的关键。通过本节学习，您将全面了解：

       1、I/O 复用模型介绍：I/O 复用模型通过系统调用支持同时监控多个描述符，阻塞等待某一个或多个描述符准备就绪。常见的实现包括 select、poll 和 epoll。该模型避免了阻塞在实际 I/O 调用上。

       2、select 函数：select 是实现 I/O 多路复用的经典系统调用。它同时等待多个套接字可读，一旦任一可读，立即返回处理。select 函数参数包括描述符集、等待条件和超时设置。关键结构体 fd_set 用于存储描述符集合。

       3、poll 函数：基于 epoll 的限制，poll 提出作为解决方案。它与内核交互的数据不同，且突破了文件描述符数量限制。poll 函数使用 pollfd 结构体定义待检测描述符及其事件类型。

       4、epoll 机制：epoll 不是系统调用，而是一种内核数据结构，用于在多个描述符上实现 I/O 复用。通过三个系统调用创建、修改和删除 epoll 实例。epoll 的核心在于事件就绪队列，描述符准备好进行 I/O 操作时被加入此队列。epoll_wait 等待事件发生。

       5、边缘触发与条件触发：边缘触发模式下，描述符事件准备就绪后，epoll_wait 只通知应用进程一次。条件触发模式下，事件未处理完时，epoll_wait 会继续返回处理。边缘触发效率更高，但要求应用正确处理。

       6、优缺点总结：I/O 复用技术提供了更高的性能和效率，适用于大量并发连接的场景。然而，它们并非真正的异步 I/O，仍需应用进程主动调用 IO 函数。

阿里面试题|nginx所使用的epoll模型是什么?

       Linux epoll API相比select、poll提供了更高效的IO多路复用，其主要步骤涉及创建epoll、设置监听的文件及事件，并通过epoll_wait等待事件就绪进行处理。 epoll引入特殊文件eventpoll作为中间层，在内核空间维护了监听文件事件集合（红黑树）与就绪文件事件链表，显著提高了效率。

       在处理socket数据可读事件上，epoll支持两种触发模式：水平触发与边缘触发。水平触发模式中，只要满足条件，就触发一个事件；边缘触发模式下，每当状态变化时，才触发事件。在边缘触发模式下，只有当socket有新的数据到来时才会被当做就绪事件返回，而水平触发模式则在socket有数据可读时即返回事件。 epoll默认采用水平触发方式，边缘触发可通过EPOLLET设置。

       epoll的就绪事件处理过程涉及删除当前节点、调用ep_item_poll进行检查，之后根据socket的触发模式决定是否重新加入到就绪事件链表中。在水平触发模式下，会持续检测是否有数据可读，而在边缘触发模式下，需要通过重新调用回调函数eventpoll.c:ep_poll_callback来获取新的可读事件。

       epoll与select的对比主要体现在效率和资源使用上。 epoll在Netty中的应用则展示了其在Java NIO通信框架中的灵活性和强大功能，Netty通过封装JDK的类库并提供丰富编解码功能，支持多种应用层主流协议。Netty采用epoll API，并支持边缘触发模式和更多socket配置参数，如TCP_CORK等。

事件驱动模型epoll

       epoll是一种事件驱动模型，在Linux 2.5.版本中引入，它是poll库的一个变种。与poll和select库相比，epoll在处理大量描述符的应用时，效率更高。其核心机制是将描述符列表交给内核，一旦有事件发生，内核将事件通知进程，避免了轮询整个描述符列表，从而显著提高了效率。

       使用epoll的步骤如下：

       1. 创建epoll描述符，使用`epoll_create()`函数，该函数接受一个整型参数size，用于告诉内核创建一个大小为size的事件列表。

       2. 给描述符设置关注的事件，并将其添加到内核的事件列表中。通过`epoll_ctl()`函数完成，其参数op用于指定操作类型，包括：

       EPOLL_CTL_ADD：添加要关注的描述符及其事件结构到内核事件列表。

       EPOLL_CTL_DEL：从内核事件列表中移除先前添加的描述符及其事件结构。

       EPOLL_CTL_MOD：修改先前添加到内核事件列表中描述符的关注事件。

       3. 等待内核通知事件发生，获取发生事件的描述符结构列表。使用`epoll_wait()`函数完成此操作，它返回事件列表，并允许设置等待时间。一旦得到事件列表，即可进行事件处理。

       在使用epoll时，需要注意事件触发方式有两种：

       1. Edge Triggered (ET)：在这种模式下，事件由数据到达边界触发。处理读写时需不断调用read/write，直至返回EAGAIN，再进行epoll_wait()，等待下次事件。适合遵循以下原则：使用非阻塞I/O；在read/write返回EAGAIN时等待下一次事件。

       2. Level Triggered (LT)：在这种模式下，epoll和poll类似，但处理速度可能更快。只要有数据未读写完毕，调用epoll_wait()时就会触发事件。

       总之，epoll通过更高效的事件处理机制，显著提高了应用在处理大量描述符时的性能。理解其工作原理和正确使用方法，可以极大地优化应用的响应速度和资源利用效率。

扩展资料

       鼠标的一个点击，移动，键盘的按键按下等等操作，都是对应操作系统的一个事件，然后应用程序接受你的操作进行处理