epoll编程，如何实现高并发服务器开发？

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。在大数据、高并发、集群等一些名词唱得火热之年代，select和poll的用武之地越来越有限，风头已经被epoll占尽。

本文便来介绍epoll的实现机制，并附带讲解一下select和poll。通过对比其不同的实现机制，真正理解为何epoll能实现高并发。

select()和poll() IO多路复用模型

select的缺点：

1. 单个进程能够监视的文件描述符的数量存在最大限制，通常是1024，当然可以更改数量，但由于select采用轮询的方式扫描文件描述符，文件描述符数量越多，性能越差；(在linux内核头文件中，有这样的定义：#define __FD_SETSIZE 1024)
2. 内核 / 用户空间内存拷贝问题，select需要复制大量的句柄数据结构，产生巨大的开销；
3. select返回的是含有整个句柄的数组，应用程序需要遍历整个数组才能发现哪些句柄发生了事件；
4. select的触发方式是水平触发，应用程序如果没有完成对一个已经就绪的文件描述符进行IO操作，那么之后每次select调用还是会将这些文件描述符通知进程。

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。

拿select模型为例，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。

因此，该epoll上场了。

epoll IO多路复用模型实现机制

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。

下面来看看Linux内核具体的epoll机制实现思路。

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：

[cpp] view plain copy

1. struct eventpoll{
2. ....
3. /*红黑树的根节点，这颗树中存储着所有添加到epoll中的需要监控的事件*/
4. struct rb_root rbr;
5. /*双链表中则存放着将要通过epoll_wait返回给用户的满足条件的事件*/
6. struct list_head rdlist;
7. ....
8. };

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：

[cpp] view plain copy

1. struct epitem{
2. struct rb_node rbn;//红黑树节点
3. struct list_head rdllink;//双向链表节点
4. struct epoll_filefd ffd; //事件句柄信息
5. struct eventpoll *ep; //指向其所属的eventpoll对象
6. struct epoll_event event; //期待发生的事件类型
7. }

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数据结构示意图

从上面的讲解可知：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。

OK，讲解完了Epoll的机理，我们便能很容易掌握epoll的用法了。一句话描述就是：三步曲。

第一步：epoll_create()系统调用。此调用返回一个句柄，之后所有的使用都依靠这个句柄来标识。

第二步：epoll_ctl()系统调用。通过此调用向epoll对象中添加、删除、修改感兴趣的事件，返回0标识成功，返回-1表示失败。

第三部：epoll_wait()系统调用。通过此调用收集收集在epoll监控中已经发生的事件。

最后，附上一个epoll编程实例。

[cpp] view plain copy

1. //

1. // a simple echo server using epoll in linux

1. //

1. // 2009-11-05

1. // 2013-03-22:修改了几个问题，1是/n格式问题，2是去掉了原代码不小心加上的ET模式;

1. // 本来只是简单的示意程序，决定还是加上 recv/send时的buffer偏移

1. // by sparkling

1. //

1. #include

1. #include

1. #include

1. #include

1. #include

1. #include

1. #include

1. #include

1. #include

1. using namespace std;

1. #define MAX_EVENTS 500

1. struct myevent_s

1. {

1. int fd;

1. void (*call_back)(int fd, int events, void *arg);

1. int events;

1. void *arg;

1. int status; // 1: in epoll wait list, 0 not in

1. char buff[128]; // recv data buffer

1. int len, s_offset;

1. long last_active; // last active time

1. };

1. // set event

1. void EventSet(myevent_s *ev, int fd, void (*call_back)(int, int, void*), void *arg)

1. {

1. ev->fd = fd;

1. ev->call_back = call_back;

1. ev->events = 0;

1. ev->arg = arg;

1. ev->status = 0;

1. bzero(ev->buff, sizeof(ev->buff));

1. ev->s_offset = 0;

1. ev->len = 0;

1. ev->last_active = time(NULL);

1. }

1. // add/mod an event to epoll

1. void EventAdd(int epollFd, int events, myevent_s *ev)

1. {

1. struct epoll_event epv = {0, {0}};

1. int op;

1. epv.data.ptr = ev;

1. epv.events = ev->events = events;

1. if(ev->status == 1){

1. op = EPOLL_CTL_MOD;

1. }

1. else{

1. op = EPOLL_CTL_ADD;

1. ev->status = 1;

1. }

1. if(epoll_ctl(epollFd, op, ev->fd, &epv) < 0)

1. printf("Event Add failed[fd=%d], evnets[%d]
   ", ev->fd, events);

1. else

1. printf("Event Add OK[fd=%d], op=%d, evnets[%0X]
   ", ev->fd, op, events);

1. }

1. // delete an event from epoll

1. void EventDel(int epollFd, myevent_s *ev)

1. {

1. struct epoll_event epv = {0, {0}};

1. if(ev->status != 1) return;

1. epv.data.ptr = ev;

1. ev->status = 0;

1. epoll_ctl(epollFd, EPOLL_CTL_DEL, ev->fd, &epv);

1. }

1. int g_epollFd;

1. myevent_s g_Events[MAX_EVENTS+1]; // g_Events[MAX_EVENTS] is used by listen fd

1. void RecvData(int fd, int events, void *arg);

1. void SendData(int fd, int events, void *arg);

1. // accept new connections from clients

1. void AcceptConn(int fd, int events, void *arg)

1. {

1. struct sockaddr_in sin;

1. socklen_t len = sizeof(struct sockaddr_in);

1. int nfd, i;

1. // accept

1. if((nfd = accept(fd, (struct sockaddr*)&sin, &len)) == -1)

1. {

1. if(errno != EAGAIN && errno != EINTR)

1. {

1. }

1. printf("%s: accept, %d", __func__, errno);

1. return;

1. }

1. do

1. {

1. for(i = 0; i < MAX_EVENTS; i++)

1. {

1. if(g_Events[i].status == 0)

1. {

1. break;

1. }

1. }

1. if(i == MAX_EVENTS)

1. {

1. printf("%s:max connection limit[%d].", __func__, MAX_EVENTS);

1. break;

1. }

1. // set nonblocking

1. int iret = 0;

1. if((iret = fcntl(nfd, F_SETFL, O_NONBLOCK)) < 0)

1. {

1. printf("%s: fcntl nonblocking failed:%d", __func__, iret);

1. break;

1. }

1. // add a read event for receive data

1. EventSet(&g_Events[i], nfd, RecvData, &g_Events[i]);

1. EventAdd(g_epollFd, EPOLLIN, &g_Events[i]);

1. }while(0);

1. printf("new conn[%s:%d][time:%d], pos[%d]
   ", inet_ntoa(sin.sin_addr),

1. ntohs(sin.sin_port), g_Events[i].last_active, i);

1. }

1. // receive data

1. void RecvData(int fd, int events, void *arg)

1. {

1. struct myevent_s *ev = (struct myevent_s*)arg;

1. int len;

1. // receive data

1. len = recv(fd, ev->buff+ev->len, sizeof(ev->buff)-1-ev->len, 0);

1. EventDel(g_epollFd, ev);

1. if(len > 0)

1. {

1. ev->len += len;

1. ev->buff[len] = '0';

1. printf("C[%d]:%s
   ", fd, ev->buff);

1. // change to send event

1. EventSet(ev, fd, SendData, ev);

1. EventAdd(g_epollFd, EPOLLOUT, ev);

1. }

1. else if(len == 0)

1. {

1. close(ev->fd);

1. printf("[fd=%d] pos[%d], closed gracefully.
   ", fd, ev-g_Events);

1. }

1. else

1. {

1. close(ev->fd);

1. printf("recv[fd=%d] error[%d]:%s
   ", fd, errno, strerror(errno));

1. }

1. }

1. // send data

1. void SendData(int fd, int events, void *arg)

1. {

1. struct myevent_s *ev = (struct myevent_s*)arg;

1. int len;

1. // send data

1. len = send(fd, ev->buff + ev->s_offset, ev->len - ev->s_offset, 0);

1. if(len > 0)

1. {

1. printf("send[fd=%d], [%d%d]%s
   ", fd, len, ev->len, ev->buff);

1. ev->s_offset += len;

1. if(ev->s_offset == ev->len)

1. {

1. // change to receive event

1. EventDel(g_epollFd, ev);

1. EventSet(ev, fd, RecvData, ev);

1. EventAdd(g_epollFd, EPOLLIN, ev);

1. }

1. }

1. else

1. {

1. close(ev->fd);

1. EventDel(g_epollFd, ev);

1. printf("send[fd=%d] error[%d]
   ", fd, errno);

1. }

1. }

1. void InitListenSocket(int epollFd, short port)

1. {

1. int listenFd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0);

1. fcntl(listenFd, F_SETFL, O_NONBLOCK); // set non-blocking

1. printf("server listen fd=%d
   ", listenFd);

1. EventSet(&g_Events[MAX_EVENTS], listenFd, AcceptConn, &g_Events[MAX_EVENTS]);

1. // add listen socket

1. EventAdd(epollFd, EPOLLIN, &g_Events[MAX_EVENTS]);

1. // bind & listen

1. sockaddr_in sin;

1. bzero(&sin, sizeof(sin));

1. sin.sin_family = AF_INET;

1. sin.sin_addr.s_addr = INADDR_ANY;

1. sin.sin_port = htons(port);

1. bind(listenFd, (const sockaddr*)&sin, sizeof(sin));

1. listen(listenFd, 5);

1. }

1. int main(int argc, char **argv)

1. {

1. unsigned short port = 12345; // default port

1. if(argc == 2){

1. port = atoi(argv[1]);

1. }

1. // create epoll

1. g_epollFd = epoll_create(MAX_EVENTS);

1. if(g_epollFd <= 0) printf("create epoll failed.%d
   ", g_epollFd);

1. // create & bind listen socket, and add to epoll, set non-blocking

1. InitListenSocket(g_epollFd, port);

1. // event loop

1. struct epoll_event events[MAX_EVENTS];

1. printf("server running:port[%d]
   ", port);

1. int checkPos = 0;

1. while(1){

1. // a simple timeout check here, every time 100, better to use a mini-heap, and add timer event

1. long now = time(NULL);

1. for(int i = 0; i < 100; i++, checkPos++) // doesn't check listen fd

1. {

1. if(checkPos == MAX_EVENTS) checkPos = 0; // recycle

1. if(g_Events[checkPos].status != 1) continue;

1. long duration = now - g_Events[checkPos].last_active;

1. if(duration >= 60) // 60s timeout

1. {

1. close(g_Events[checkPos].fd);

1. printf("[fd=%d] timeout[%d--%d].
   ", g_Events[checkPos].fd, g_Events[checkPos].last_active, now);

1. EventDel(g_epollFd, &g_Events[checkPos]);

1. }

1. }

1. // wait for events to happen

1. int fds = epoll_wait(g_epollFd, events, MAX_EVENTS, 1000);

1. if(fds < 0){

1. printf("epoll_wait error, exit
   ");

1. break;

1. }

1. for(int i = 0; i < fds; i++){

1. myevent_s *ev = (struct myevent_s*)events[i].data.ptr;

1. if((events[i].events&EPOLLIN)&&(ev->events&EPOLLIN)) // read event

1. {

1. ev->call_back(ev->fd, events[i].events, ev->arg);

1. }

1. if((events[i].events&EPOLLOUT)&&(ev->events&EPOLLOUT)) // write event

1. {

1. ev->call_back(ev->fd, events[i].events, ev->arg);

1. }

1. }

1. }

1. // free resource

1. return 0;

1. }

1秒1000并发，高并发需要什么样的服务器？

目前是用的MongoDB数据库，用了四台天互的豪华云主机才勉强达到一秒八九百并发。

硬件层面需要根据数据量，业务复杂度一起综合评估的，建议先买两台云主机（4核8g内存）搭建集群环境就行。后继再根据实际需要扩展。

软件层面：

一、如果是写入操作的，应该：

1.1 使用消息队列来异步处理（如activemq等），避免消息堵塞

1.2 使用MongoDB的批量写入功能，比如每1000条数据才写入一次

二、MongoDB部署为集群模式，可以分散压力

三、如果是读取操作，可以考虑加入redis，将热点数据进行一级缓存

基于windows + .net开发网站, 高并发/高访问量的系统架构是怎样的？

一直以来，Windows架构体系都是饱受诟病的，因为Windows体系的特殊性使得其扩展性及生态性上比其它体系要弱一些、实施代价大一些，但这并不代表Windows体系支撑不了高并发的项目。

高并发高流量站点面临的挑战有哪些？

高并发、高流量的站点对于系统软硬件的要求是极高的，若软、硬件中某一项不达标可能都会使得站点异常。总体来说高并发站点面临的挑战有以下几大方面：

1、单一服务器的性能瓶颈

每台服务器都是有性能上限的，单一服务器根本抗不住高并发大流量的冲击，所以需要需要足够多的服务器以提升处理能力。

2、服务器上行带宽不够

用户对服务器发出请求，服务器返回数据是需要消耗带宽的。在大量用户访问时服务器带宽压力也就会变得很大。

3、数据库读/写速度慢

数据库的读/写操作会受到锁机制的影响，本身就存在I/O开销，访问量较大时数据库性能也会跟着下降。

Windows体系高并发架构方案

根据上面提到的高并发站点受到的挑战，我们就可以针对性的来做架构方案以使Windows体系也能承受高并发。

1、负载均衡

通过负载均衡技术，可将流量分摊到多台节点服务器上，这样单一服务器的负载压力就会变小。我们可以在多台Windows服务器上部署IIS站点，然后拿一台服务器作为前置代理服务器，此代理服务器架构模式为：Linux + Nginx 。

2、主从同步 + 读写分离

SQL Server可以通过发布与订阅来实现主从同步，MySQL通过binlog来实现主从同步。

主从同步是为了读写分离作准备的，因为绝大多数都是读多写少，而写锁环境下数据库查询速度会很慢，所以我们将读、写操作分离保读数据读取速度不受写操作的影响。主库负责写入、从库负责查询。

3、热点数据缓存，缓解数据库压力

很多热点数据完全可以从缓存中读取，而不是每次都从数据库中查询。我们建议使用Redis等NoSQL产品来缓存热点数据，从而缓解数据库压力。

4、前端优化，加快响应

前端也有很多细节优化会直接影响网站的加载速度，另外也可以节省服务器带宽压力，比如说：

• 前端资源走CDN加速，这也就是动静分离；

• 图片惰性加载，避免加载了不必要的资源，节省了带宽；

• 图片动态裁剪，使得图片加载速度较快；

• 请求合并，减少前端资源的排队时间等。

以上就是我的观点，对于这个问题大家是怎么看待的呢？欢迎在下方评论区交流 ~ 我是科技领域创作者，十年互联网从业经验，欢迎关注我了解更多科技知识！