一、epoll简介
epoll是当前在Linux下开发大规模并发网络程序的热门选择，epoll在Linux2.6内核中正式引入，和select相似，都是IO多路复用（IO multiplexing）技术。
按照man手册的说法，epoll是为处理大批量句柄而做了改进的poll。
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Linux下有以下几个经典的服务器模型：
1、PPC模型和TPC模型
PPC（Process Per Connection）模型和TPC（Thread Per Connection）模型的设计思想类似，就是给每一个到来的连接都分配一个独立的进程或者线程来服务。对于这两种模型，其需要耗费较大的时间和空间资源。当管理连接数较多时，进程或线程的切换开销较大。因此，这类模型能接受的最大连接数都不会高，一般都在几百个左右。
2、select模型
对于select模型，其主要有以下几个特点：
最大并发数限制：由于一个进程所打开的fd（文件描述符）是有限制的，由FD_SETSIZE设置，默认值是1024/2048，因此，select模型的最大并发数就被限制了。
效率问题：每次进行select调用都会线性扫描全部的fd集合。这样，效率就会呈现线性下降。
内核/用户空间内存拷贝问题：select在解决将fd消息传递给用户空间时采用了内存拷贝的方式。这样，其处理效率不高。
3、poll模型
对于poll模型，其虽然解决了select最大并发数的限制，但依然没有解决掉select的效率问题和内存拷贝问题。
4、epoll模型
对比于其他模型，epoll做了如下改进：
支持一个进程打开较大数目的文件描述符（fd）
select模型对一个进程所打开的文件描述符是有一定限制的，其由FD_SETSIZE设置，默认为1024/2048。这对于那些需要支持上万连接数目的高并发服务器来说显然太少了，这个时候，可以选择两种方案：一是可以选择修改FD_SETSIZE宏然后重新编译内核，不过这样做也会带来网络效率的下降；二是可以选择多进程的解决方案（传统的Apache方案），不过虽然Linux中创建线程的代价比较小，但仍然是不可忽视的，加上进程间数据同步远不及线程间同步的高效，所以也不是一种完美的方案。 但是，epoll则没有对描述符数目的限制，它所支持的文件描述符上限是整个系统最大可以打开的文件数目，例如，在1GB内存的机器上，这个限制大概为10万左右。
IO效率不会随文件描述符（fd）的增加而线性下降
传统的select/poll的一个致命弱点就是当你拥有一个很大的socket集合时，不过任一时间只有部分socket是活跃的，select/poll每次调用都会线性扫描整个socket集合，这将导致IO处理效率呈现线性下降。
但是，epoll不存在这个问题，它只会对活跃的socket进行操作，这是因为在内核实现中，epoll是根据每个fd上面的callback函数实现的。因此，只有活跃的socket才会主动去调用callback函数，其他idle状态socket则不会。在这一点上，epoll实现了一个伪AIO，其内部推动力在内核。
在一些benchmark中，如果所有的socket基本上都是活跃的，如高速LAN环境，epoll并不比select/poll效率高，相反，过多使用epoll_ctl，其效率反而还有稍微下降。但是，一旦使用idle connections模拟WAN环境，epoll的效率就远在select/poll之上了。
使用mmap加速内核与用户空间的消息传递
无论是select，poll还是epoll，它们都需要内核把fd消息通知给用户空间。因此，如何避免不必要的内存拷贝就很重要了。对于该问题，epoll通过内核与用户空间mmap同一块内存来实现。
内核微调
这一点其实不算epoll的优点了，而是整个Linux平台的优点，Linux赋予开发者微调内核的能力。比如，内核TCP/IP协议栈使用内存池管理sk_buff结构，那么，可以在运行期间动态调整这个内存池大小（skb_head_pool）来提高性能，该参数可以通过使用echo xxxx > /proc/sys/net/core/hot_list_length来完成。再如，可以尝试使用最新的NAPI网卡驱动架构来处理数据包数量巨大但数据包本身很小的特殊场景。
二、epoll API
epoll只有epoll_create、epoll_ctl和epoll_wait这三个系统调用。其定义如下：
<code>#include <sys/epoll.h>
int epoll_create(int size);
int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events, int maxevents, int timeout);
/<code>
1、epoll_create
<code>#include <sys/epoll.h>
int epoll_create(int size);
/<code>
可以调用epoll_create方法创建一个epoll的句柄。
需要注意的是，当创建好epoll句柄后，它就会占用一个fd值。在使用完epoll后，必须调用close函数进行关闭，否则可能导致fd被耗尽。
2、epoll_ctl
<code>#include <sys/epoll.h>
int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
/<code>
epoll的事件注册函数，它不同于select是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件，而是通过epoll_ctl注册要监听的事件类型。
第一个参数epfd：epoll_create函数的返回值。
第二个参数events：表示动作类型。有三个宏来表示：加入 修改 删除
- EPOLL_CTL_ADD：注册新的fd到epfd中；
- EPOLL_CTL_MOD：修改已经注册的fd的监听事件；
- EPOLL_CTL_DEL：从epfd中删除一个fd。
第三个参数fd：需要监听的fd。
第四个参数event：告诉内核需要监听什么事件。
struct epoll_event结构如下所示：
// 保存触发事件的某个文件描述符相关的数据
<code>typedef union epoll_data {
void *ptr;
int fd;
__uint32_t u32;
__uint64_t u64;
} epoll_data_t;
// 感兴趣的事件和被触发的事件
struct epoll_event {
__uint32_t events; // Epoll events
epoll_data_t data; // User data variable
};
/<code>如上所示，对于Epoll Events，其可以是以下几个宏的集合：
EPOLLIN：表示对应的文件描述符可读（包括对端Socket）； EPOLLOUT：表示对应的文件描述符可写； EPOLLPRI：表示对应的文件描述符有紧急数据可读（带外数据）； EPOLLERR：表示对应的文件描述符发生错误； EPOLLHUP：表示对应的文件描述符被挂断； EPOLLET：将EPOLL设为边缘触发（Edge Triggered），这是相对于水平触发（Level Triggered）而言的。 EPOLLONESHOT：只监听一次事件，当监听完这次事件之后，如果还需要继续监听这个socket，需要再次
3、epoll_wait
<code>#include <sys/epoll.h>
int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events, int maxevents, int timeout);
/<code>
收集在epoll监控的事件中已经发生的事件。参数events是分配好的epoll_event结构体数组，epoll将会把发生的事件赋值到events数组中（events不可以是空指针，内核只负责把数据赋值到这个event数组中，不会去帮助我们在用户态分配内存）。maxevents告诉内核这个events数组有多大，这个maxevents的值不能大于创建epoll_create时的size。参数timeout是超时时间（毫秒）。如果函数调用成功，则返回对应IO上已准备好的文件描述符数目，如果返回0则表示已经超时。
三、epoll工作模式
- LT模式（Level Triggered，水平触发）
该模式是epoll的缺省工作模式，其同时支持阻塞和非阻塞socket。内核会告诉开发者一个文件描述符是否就绪，如果开发者不采取任何操作，内核仍会一直通知。
- ET模式（Edge Triggered，边缘触发）
该模式是一种高速处理模式，当且仅当状态发生变化时才会获得通知。在该模式下，其假定开发者在接收到一次通知后，会完整地处理该事件，因此内核将不再通知这一事件。注意，缓冲区中还有未处理的数据不能说是状态变化，因此，在ET模式下，开发者如果只读取了一部分数据，其将再也得不到通知了。正确的做法是，开发者自己确认读完了所有的字节（一直调用read/write直到出错EAGAGIN为止）。
Nginx默认采用的就是ET（边缘触发）。
四、epoll高效性探讨
epoll的高效性主要体现在以下三个方面：
（1）select/poll每次调用都要传递所要监控的所有fd给select/poll系统调用，这意味着每次调用select/poll时都要将fd列表从用户空间拷贝到内核，当fd数目很多时，这会造成性能低效。对于epoll_wait，每次调用epoll_wait时，其不需要将fd列表传递给内核，epoll_ctl不需要每次都拷贝所有的fd列表，只需要进行增量式操作。因此，在调用epoll_create函数之后，内核已经在内核开始准备数据结构用于存放需要监控的fd了。其后，每次epoll_ctl只是对这个数据结构进行简单的维护操作即可。
（2）内核使用slab机制，为epoll提供了快速的数据结构。在内核里，一切都是文件。因此，epoll向内核注册了一个文件系统，用于存储所有被监控的fd。当调用epoll_create时，就会在这个虚拟的epoll文件系统中创建一个file节点。epoll在被内核初始化时，同时会分配出epoll自己的内核告诉cache区，用于存放每个我们希望监控的fd。这些fd会以红黑树的形式保存在内核cache里，以支持快速查找、插入和删除。这个内核高速cache，就是建立连续的物理内存页，然后在之上建立slab层，简单的说，就是物理上分配好想要的size的内存对象，每次使用时都使用空闲的已分配好的对象。
（3）当调用epoll_ctl往epfd注册百万个fd时，epoll_wait仍然能够快速返回，并有效地将发生的事件fd返回给用户。原因在于，当我们调用epoll_create时，内核除了帮我们在epoll文件系统新建file节点，同时在内核cache创建红黑树用于存储以后由epoll_ctl传入的fd外，还会再建立一个list链表，用于存储准备就绪的事件。当调用epoll_wait时，仅仅观察这个list链表中有无数据即可。如果list链表中有数据，则返回这个链表中的所有元素；如果list链表中没有数据，则sleep然后等到timeout超时返回。所以，epoll_wait非常高效，而且，通常情况下，即使我们需要监控百万计的fd，但大多数情况下，一次也只返回少量准备就绪的fd而已。因此，每次调用epoll_wait，其仅需要从内核态复制少量的fd到用户空间而已。那么，这个准备就绪的list链表是怎么维护的呢？过程如下：当我们执行epoll_ctl时，除了把fd放入到epoll文件系统里file对象对应的红黑树之外，还会给内核中断处理程序注册一个回调函数，其告诉内核，如果这个fd的中断到了，就把它放到准备就绪的list链表中。
如此，一棵红黑树、一张准备就绪的fd链表以及少量的内核cache，就帮我们解决了高并发下fd的处理问题。
总结一下：
执行epoll_create时，创建了红黑树和就绪list链表；epoll虚拟文件 cache内存 执行epoll_ctl时，如果增加fd，则检查在红黑树中是否存在，存在则立即返回，不存在则添加到红黑树中，然后向内核注册回调函数，用于当中断事件到来时向准备就绪的list链表中插入数据。 执行epoll_wait时立即返回准备就绪链表里的数据即可。
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