IO复用

首先用python演示普通worker的socket操作，是如何应对请求的？

从上述代码可以看出worker进程一共进行了四步：

• accpet() 与客户端进行连接
• recv() 接收客户端发过来的数据
• send() 向客户端发送数据
• close() 关闭此次连接

经历这四步时，如果在recv()时，发生了IO堵塞，那么请求就会一直等待，直到close()，才会建立新连接。那么如何在IO阻塞时，也能处理其他客户的连接？

以上代码演示了IO复用（多线程处理），这种方式解决了多个用户并发请求一个WEB网站，让每一个 socket复用完每个IO流的请求。nginx正是采取了这种方式，只是它的源码更复杂。

IO复用和epoll模型

在介绍nginx的epoll模型时，我们要先看一下传统IO多路复用模型的select和poll。

举个例子：有大量用户（100万个）同时与一个进程保持TCP连接，而在某一时刻只有少量（几十上百）是活跃的（即能接收数据包），那么在这一时刻只需处理这些少量请求即可！

传统select和poll：每次收集事件，都把这100万连接的套接字传给操作系统（用户态内存到内核内存的大量复制），而由操作系统内核寻找这些链接上没有处理的事件（浪费内存）。

epoll：将select和poll结合起，使用三步来操作。

1. 调用epoll_creat建立一个epoll对象。
2. 调用epoll_ctl向epoll对象中添加这100万个连接的套接字。
3. 调用epoll_wait收集发生事件的连接。这是主要的步骤，将事件的连接放入一个链表，只要在链表中寻找发生连接的事件，不用去遍历这100万个连接。

总结

nginx正是采用了多路IO复用+epoll方式来应对高并发。以master控制多个worker，实现对多核CPU的利用。

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關鍵字: 中央处理器 客户端 发过来