IO複用
首先用python演示普通worker的socket操作，是如何應對請求的？
從上述代碼可以看出worker進程一共進行了四步：
- accpet() 與客戶端進行連接
- recv() 接收客戶端發過來的數據
- send() 向客戶端發送數據
- close() 關閉此次連接
經歷這四步時，如果在recv()時，發生了IO堵塞，那麼請求就會一直等待，直到close()，才會建立新連接。那麼如何在IO阻塞時，也能處理其他客戶的連接？
以上代碼演示了IO複用（多線程處理），這種方式解決了多個用戶併發請求一個WEB網站，讓每一個 socket複用完每個IO流的請求。nginx正是採取了這種方式，只是它的源碼更復雜。
IO複用和epoll模型
在介紹nginx的epoll模型時，我們要先看一下傳統IO多路複用模型的select和poll。
舉個例子：有大量用戶（100萬個）同時與一個進程保持TCP連接，而在某一時刻只有少量（幾十上百）是活躍的（即能接收數據包），那麼在這一時刻只需處理這些少量請求即可！
傳統select和poll：每次收集事件，都把這100萬連接的套接字傳給操作系統（用戶態內存到內核內存的大量複製），而由操作系統內核尋找這些鏈接上沒有處理的事件（浪費內存）。
epoll：將select和poll結合起，使用三步來操作。
- 調用epoll_creat建立一個epoll對象。
- 調用epoll_ctl向epoll對象中添加這100萬個連接的套接字。
- 調用epoll_wait收集發生事件的連接。這是主要的步驟，將事件的連接放入一個鏈表，只要在鏈表中尋找發生連接的事件，不用去遍歷這100萬個連接。
總結
nginx正是採用了多路IO複用+epoll方式來應對高併發。以master控制多個worker，實現對多核CPU的利用。
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