㈠ epoll使用实例：TCP服务端处理多个客户端请求
epoll的全称是eventpoll，是linux内核实现IO多路复用的一种高效方式。相较于select和poll，epoll改进了工作方式，提高了效率。在本篇文章中，我们将基于上一篇文章中的Unix域socket通信实例，学习如何在TCP服务端使用epoll实现对多个客户端请求的处理。
在epoll中，服务端可以通过创建一个epoll实例，并将监听fd加入该实例，从而实现监听功能。事件设置时，通过epoll_event结构体，可以配置事件类型，如读、写或异常。监听事件由epoll_wait函数触发，该函数等待事件产生，并返回处理事件的数量。
下面是一个基于上篇Unix域socket通信代码修改的TCP服务端实例。原先的服务端仅处理单个客户端连接，现在修改为服务端能够接收并处理多个客户端的数据。
首先，服务端代码需要增加epoll监听功能。在listen之后，创建epoll实例，将服务端socket加入监听。这样服务端就可以监听多个客户端的连接请求。
为验证epoll功能，编写主程序以启动多个客户端线程，与服务端建立连接。此处使用了3个客户端进行测试。
在Ubuntu环境下编译运行程序，服务端将依次接受客户端的连接请求，并接收客户端发送的数据。测试结果表明，服务端成功处理了多个客户端请求。
总结，通过本篇的学习，了解了epoll在Linux软件开发中的应用，特别是其在TCP服务端实现多路复用功能的优越性。通过简单的代码修改，服务端能够高效地处理多个客户端的并发请求。
㈡ Handler消息机制（一）：Linux的epoll机制
在linux 没有实现epoll事件驱动机制之前，我们一般选择用select或者poll等IO多路复用的方法来实现并发服务程序。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。
相比select模型， poll使用链表保存文件描述符，因此没有了监视文件数量的限制 ，但其他三个缺点依然存在。
假设我们的服务器需要支持100万的并发连接，则在__FD_SETSIZE 为1024的情况下，则我们至少需要开辟1k个进程才能实现100万的并发连接。除了进程间上下文切换的时间消耗外，从内核/用户空间大量的无脑内存拷贝、数组轮询等，是系统难以承受的。因此，基于select模型的服务器程序，要达到10万级别的并发访问，是一个很难完成的任务。
由于epoll的实现机制与select/poll机制完全不同，上面所说的 select的缺点在epoll上不复存在。
设想一下如下场景：有100万个客户端同时与一个服务器进程保持着TCP连接。而每一时刻，通常只有几百上千个TCP连接是活跃的(事实上大部分场景都是这种情况)。如何实现这样的高并发？
在select/poll时代，服务器进程每次都把这100万个连接告诉操作系统(从用户态复制句柄数据结构到内核态)，让操作系统内核去查询这些套接字上是否有事件发生，轮询完后，再将句柄数据复制到用户态，让服务器应用程序轮询处理已发生的网络事件，这一过程资源消耗较大，因此，select/poll一般只能处理几千的并发连接。
epoll的设计和实现与select完全不同。epoll通过在Linux内核中申请一个简易的文件系统(文件系统一般用什么数据结构实现？B+树)。把原先的select/poll调用分成了3个部分：
1）调用epoll_create()建立一个epoll对象(在epoll文件系统中为这个句柄对象分配资源)
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收集发生的事件的连接
如此一来，要实现上面说是的场景，只需要在进程启动时建立一个epoll对象，然后在需要的时候向这个epoll对象中添加或者删除连接。同时，epoll_wait的效率也非常高，因为调用epoll_wait时，并没有一股脑的向操作系统复制这100万个连接的句柄数据，内核也不需要去遍历全部的连接。
当某一进程调用epoll_create方法时，Linux内核会创建一个eventpoll结构体，这个结构体中有两个成员与epoll的使用方式密切相关。eventpoll结构体如下所示：
每一个epoll对象都有一个独立的eventpoll结构体，用于存放通过epoll_ctl方法向epoll对象中添加进来的事件。这些事件都会挂载在红黑树中，如此，重复添加的事件就可以通过红黑树而高效的识别出来(红黑树的插入时间效率是lgn，其中n为树的高度)。
而所有 添加到epoll中的事件都会与设备(网卡)驱动程序建立回调关系，也就是说，当相应的事件发生时会调用这个回调方法 。这个回调方法在内核中叫ep_poll_callback,它会将发生的事件添加到rdlist双链表中。
在epoll中，对于每一个事件，都会建立一个epitem结构体，如下所示：
当调用epoll_wait检查是否有事件发生时，只需要检查eventpoll对象中的rdlist双链表中是否有epitem元素即可。如果rdlist不为空，则把发生的事件复制到用户态，同时将事件数量返回给用户。
epoll结构示意图
通过红黑树和双链表数据结构，并结合回调机制，造就了epoll的高效。
events可以是以下几个宏的集合：
EPOLLIN：触发该事件，表示对应的文件描述符上有可读数据。(包括对端SOCKET正常关闭)；
EPOLLOUT：触发该事件，表示对应的文件描述符上可以写数据；
EPOLLPRI：表示对应的文件描述符有紧急的数据可读（这里应该表示有带外数据到来）；
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(EdgeTriggered)模式，这是相对于水平触发(Level Triggered)来说的。
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的话，需要再次把这个socket加入到EPOLL队列里。
示例：
ET(EdgeTriggered) :高速工作模式，只支持no_block(非阻塞模式)。在此模式下，当描述符从未就绪变为就绪时，内核通过epoll告知。然后它会假设用户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，直到某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了。(触发模式只在数据就绪时通知一次，若数据没有读完，下一次不会通知，直到有新的就绪数据)
LT(LevelTriggered) :缺省工作方式，支持blocksocket和no_blocksocket。在LT模式下内核会告知一个文件描述符是否就绪了，然后可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果不作任何操作，内核还是会继续通知！若数据没有读完，内核也会继续通知，直至设备数据为空为止！
1.我们已经把一个用来从管道中读取数据的文件句柄(RFD)添加到epoll描述符
2. 这个时候从管道的另一端被写入了2KB的数据
3. 调用epoll_wait(2)，并且它会返回RFD，说明它已经准备好读取操作
4. 然后我们读取了1KB的数据
5. 调用epoll_wait(2)……
ET工作模式：
如果我们在第1步将RFD添加到epoll描述符的时候使用了EPOLLET标志，在第2步执行了一个写操作，第三步epoll_wait会返回同时通知的事件会销毁。因为第4步的读取操作没有读空文件输入缓冲区内的数据，因此我们在第5步调用epoll_wait(2)完成后，是否挂起是不确定的。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。
只有当read(2)或者write(2)返回EAGAIN时(认为读完)才需要挂起，等待。但这并不是说每次read()时都需要循环读，直到读到产生一个EAGAIN才认为此次事件处理完成，当read()返回的读到的数据长度小于请求的数据长度时(即小于sizeof(buf))，就可以确定此时缓冲中已没有数据了，也就可以认为此事读事件已处理完成。
LT工作模式：
LT方式调用epoll接口的时候，它就相当于一个速度比较快的poll(2)，并且无论后面的数据是否被使用，因此他们具有同样的职能。
当调用 epoll_wait检查是否有发生事件的连接时，只是检查 eventpoll对象中的 rdllist双向链表是否有 epitem元素而已，如果 rdllist链表不为空，则把这里的事件复制到用户态内存中，同时将事件数量返回给用户。因此，epoll_wait的效率非常高。epoll_ctl在向 epoll对象中添加、修改、删除事件时，从 rbr红黑树中查找事件也非常快，也就是说，epoll是非常高效的，它可以轻易地处理百万级别的并发连接。
1.减少用户态和内核态之间的文件句柄拷贝；
2.减少对可读可写文件句柄的遍历。
https://cloud.tencent.com/developer/information/linux%20epoll%E6%9C%BA%E5%88%B6
https://blog.csdn.net/u010657219/article/details/44061629
https://jiahao..com/s?id=1609322251459722004&wfr=spider&for=pc
㈢ Linux内核源码解析---EPOLL实现3之epoll_wait水平触发与边缘触发
深入分析 Linux 内核源码中的 EPOLL 实现，本文聚焦于关键函数 epoll_wait。核心逻辑在 eventpoll.c 文件中实现。
EPOLL_WAIT 方法通过转移数据，具体步骤如下：首先，从准备好的链表中依次找到 epitem，并将其与新建的 txlink 连接起来，随后返回已准备的事件数量。
接着，将 txlist 链表中的已挂载事件集合转移到用户指定的 events 中。默认情况下，用户传入的事件通常会带上 POLLERR 和 POLLHUP 标志。
在完成事件转移后，对 epoll_wait 方法的分析转向 ep_send_events。此阶段，epoll 利用 txlist 链表进行操作，根据触发模式决定后续行为。在水平触发模式下，epitem 需要被重新加入 rdllist，此模式正是 Java 中的 selector 所采用的。
水平触发模式的优势在于，当用户未完全处理读或写事件时，epoll 会再次通知用户，便于持续监控。例如，netty 的 NIO 产品通常使用 remove 标记清除读/写状态，确保事件仅被处理一次。
综上所述，epoll_wait 的功能在于等待事件的发生，通过高效地管理事件并触发用户回调，确保系统在多任务环境下保持稳定运行。这一机制简化了并发编程的复杂性，提高了系统整体性能。
㈣ linux下 C++ 使用 epoll 实现高性能的tcpserver
实现高性能的TCP服务器时，Linux系统提供了多种多路复用技术，如select、poll、epoll等。虽然每种技术都有其特点和适用场景，但epoll在高并发场景下性能最优，这也使得它在众多服务器软件中被广泛应用，如著名的Nginx。本文将聚焦于如何使用epoll来构建一个高性能的TCP服务器，旨在提供一个易于理解的指南，帮助读者掌握epoll的使用方法，而无需深入探讨其底层原理。
首先，需要明确的是，epoll是Linux内核提供的系统调用功能，因此，它在Windows系统上不可用。如果读者对在Windows中实现类似功能感兴趣，欢迎分享相关经验。
为了实现TCP服务器，我们需要使用epoll提供的三个关键函数。同时，需要准备了解epoll的两种事件模型：Level Triggered (LT) 和 Edge Triggered (ET)。在设置socket为非阻塞模式时，可以通过以下步骤操作：
c
int flags = fcntl(fd, F_GETFL, 0);
fcntl(fd, F_SETFL, flags | O_NONBLOCK);
在编写代码前，请确保引入相应的头文件。
接着，我们需要简要了解epoll的工作原理。虽然本文不涉及过深的底层技术，但可以通过示意图来直观理解epoll的工作流程。epoll可以被视为操作系统提供的一个事件管理容器，通过将自定义的事件结构体（epoll_event）添加到容器中，用户可以指定要监听的事件类型。当容器检测到特定事件发生时，epoll会通过epoll_wait()函数通知用户。
对于简单的epoll实现，我们发现即使未注册可写事件，直接向socket中写入数据也是可行的。这表明在某些情况下，无需在epoll中进行复杂的事件注册。
为了验证这一行为，我们参考了相关资料，并对结果进行了总结。另外，我们还提供了一个面向对象封装的epoll tcpserver 示例代码，该代码已上传至GitHub和码云，供读者进一步研究和使用。
最后，为了简化文章的阅读体验，本文提供了一个简洁的示例代码，展示了如何使用epoll和C/C++语言实现一个简单的TCP服务器。代码示例包含基本的网络连接、事件监听以及数据处理逻辑，为读者提供了实际操作的参考。