做乡镇网站,wordpress 论坛插件,可以下载各种软件的网站,怎么做网站发布✍个人博客#xff1a;https://blog.csdn.net/Newin2020?typeblog #x1f4e3;专栏地址#xff1a;http://t.csdnimg.cn/fYaBd #x1f4da;专栏简介#xff1a;在这个专栏中#xff0c;我将会分享 C 面试中常见的面试题给大家~ ❤️如果有收获的话#xff0c;欢迎点赞… ✍个人博客https://blog.csdn.net/Newin2020?typeblog 专栏地址http://t.csdnimg.cn/fYaBd 专栏简介在这个专栏中我将会分享 C 面试中常见的面试题给大家~ ❤️如果有收获的话欢迎点赞收藏您的支持就是我创作的最大动力 推荐参考地址https://www.xiaolincoding.com/这个大佬的专栏非常有用 172. epoll 的工作模式
LT 模式 水平触发
假设委托内核检测读事件 - 检测 fd 的读缓冲区
读缓冲区有数据 - epoll 检测到了会给用户通知
用户不读数据数据一直在缓冲区epoll 会一直通知用户只读了一部分数据epoll 会通知缓冲区的数据读完了不通知 LTlevel - triggered是缺省的工作方式并且同时支持 block 和 no-block socket。在这种做法中内核告诉你一个文件描述符是否就绪了然后你可以对这个就绪的 fd 进行 IO 操作。如果你不作任何操作内核还是会继续通知你的。 ET 边沿触发
假设委托内核检测读事件 - 检测 fd 的读缓冲区
读缓冲区有数据 - epoll 检测到了会给用户通知
用户不读数据数据一直在缓冲区中epoll 下次检测的时候就不通知了用户只读了一部分数据epoll 不通知缓冲区的数据读完了不通知 ETedge - triggered是高速工作方式只支持 no-block socket。在这种模式下当描述符从未就绪变为就绪时内核通过 epoll 告诉你。然后它会假设你知道文件描述符已经就绪并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了。但是请注意如果一直不对这个 fd 作 IO 操作从而导致它再次变成未就绪内核不会发送更多的通知only once。 ET 模式在很大程度上减少了 epoll 事件被重复触发的次数因此效率要比 LT 模式高。epoll 工作在 ET 模式的时候必须使用非阻塞套接口以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。 173. LT 模式效率更高还是 ET 模式效率更高 我注意到 flamingo 服务器 acceptreadwrite 都是一个事件调用一次。我看某个库 epoll LT 模式是在 while 循环内进行 accpetreadwrite 直到 EAGAIN 的我个人认为循环调用可以减少事件触发的次数从而提高效率。但是有人说在循环内处理调用会导致该线程一直被这个 fd 占用比如写 100M 的文件这时候别的 fd 都不能及时处理了。群主觉得 LT 模式在循环内处理读写调用怎么样 一次事件处理一次这个处理机会通过回调提供出去更甚可以把 fd 暴露出去让用户自己去怎么收。epoll LT 模式灵活就在这里既可以一次性收一点也可以一次性收完收到 eagain。flamingo 是 LT 模式。ET 模式是必须收完的你说的对如果某些 fd 经常有数据且数据量大ET 模式就会一直占着线程 cpu。那么其他 fd 就可能饿死了。举个例子做内网视频监控的每个连接上视频流都很大你不能把一个连接上处理完再处理其他的。那样其他用户体验就不好了。所以flamingo 没采用你说的方式。而是把接口暴露出来按需处理。退一步说某一连接突然来了很大一段数据可以拆分成几十个数据包。那为什么不先处理一些呢如果放在循环里面就必须先把数据收完再处理了。业务线程这样闲的时候闲死忙的时候忙死。
所以到底选择 ET 模式还是 LT 模式要结合业务。有的应用是数据包频率高单个包数据不大有的业务是单个包大但数据频率不高有的是兼顾二者。所以要综合考虑结合业务场景。这也是为什么大多数网络库都不限定必须用 LT 或 ET 模式。
174. IO 特别密集时 epoll 效率还高吗
可以先解释 io 特别密集时为什么 epoll 效率不高。原因是
连接密集短连接特别多使用 epoll 的话每一次连接需要发生 epoll_wait - accpet - epoll_ctl 调用而使用 select 只需要 select-accpet减少了一次系统调用。读写密集的话如果收到数据我们需要响应数据的话使用 epoll 的情况下 read 完后也需要 epoll_ctl 加入写事件相比 select 多了一次系统调用
