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为什么Nginx的性能要比Apache高很多? 这得益于Nginx使用了最新的epoll(Linux 2.6内核)和kqueue(freebsd)网络I/O模型,而Apache则使用的是传统的select模型。

目前Linux下能够承受高并发访问的Squid、Memcached都采用的是epoll网络I/O模型。

处理大量的连接的读写,Apache所采用的select网络I/O模型非常低效。

下面用一个比喻来解析Apache采用的select模型和Nginx采用的epoll模型进行之间的区别:

假设你在大学读书,住的宿舍楼有很多间房间,你的朋友要来找你。

select版宿管大妈就会带着你的朋友挨个房间去找,直到找到你为止。

而epoll版宿管大妈会先记下每位同学的房间号,

你的朋友来时,只需告诉你的朋友你住在哪个房间即可,不用亲自带着你的朋友满大楼找人。

如果来了10000个人,都要找自己住这栋楼的同学时,select版和epoll版宿管大妈,谁的效率更高,不言自明。

同理,在高并发服务器中,轮询I/O是最耗时间的操作之一,select和epoll的性能谁的性能更高,同样十分明了。

复制代码 代码如下:
epoll - I/O event notification facility

在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。

在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。

相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。

因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。

并且,在linux/posix_types.h头文件有这样的声明:

#define __FD_SETSIZE    1024

表示select最多同时监听1024个fd,当然,可以通过修改头文件再重编译内核来扩大这个数目,但这似乎并不治本。

epoll的接口非常简单,一共就三个函数:

1. int epoll_create(int size);

创建一个epoll的句柄,size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大。

这个参数不同于select()中的第一个参数,给出最大监听的fd+1的值。

需要注意的是,当创建好epoll句柄后,它就是会占用一个fd值,在linux下如果查看/proc/进程id/fd/,

是能够看到这个fd的,所以在使用完epoll后,必须调用close()关闭,否则可能导致fd被耗尽。

2. int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);

epoll的事件注册函数,它不同与select()是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件,

而是在这里先注册要监听的事件类型。第一个参数是epoll_create()的返回值,

第二个参数表示动作,用三个宏来表示:

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;

第三个参数是需要监听的fd,第四个参数是告诉内核需要监听什么事,struct epoll_event结构如下:

复制代码 代码如下:
typedef union epoll_data {
void *ptr;
int fd;
__uint32_t u32;
__uint64_t u64;
} epoll_data_t;
struct epoll_event {
__uint32_t events; /* Epoll events */
epoll_data_t data; /* User data variable */
};

events可以是以下几个宏的集合:
EPOLLIN :表示对应的文件描述符可以读(包括对端SOCKET正常关闭);
EPOLLOUT:表示对应的文件描述符可以写;
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(Edge Triggered)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

3. int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);

等待事件的产生,类似于select()调用。
参数events用来从内核得到事件的集合,maxevents告之内核这个events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,0会立即返回,-1将不确定,也有 说法说是永久阻塞)。
该函数返回需要处理的事件数目,如返回0表示已超时。

4、关于ET、LT两种工作模式:

可以得出这样的结论:
ET模式仅当状态发生变化的时候才获得通知,这里所谓的状态的变化并不包括缓冲区中还有未处理的数据,也就是说,如果要采用ET模式,需要一直 read/write直到出错为止,很多人反映为什么采用ET模式只接收了一部分数据就再也得不到通知了,大多因为这样;而LT模式是只要有数据没有处理 就会一直通知下去的。

那么究竟如何来使用epoll呢?其实非常简单。
通过在包含一个头文件#include <sys/epoll.h> 以及几个简单的API将可以大大的提高你的网络服务器的支持人数。
首先通过create_epoll(int maxfds)来创建一个epoll的句柄,其中maxfds为你epoll所支持的最大句柄数。
这个函数会返回一个新的epoll句柄,之后的所有操作将通过这个句柄来进行操作。
在用完之后,记得用close()来关闭这个创建出来的epoll句柄。
之后在你的网络主循环里面,每一帧的调用epoll_wait(int epfd, epoll_event events, int max events, int timeout)来查询所有的网络接口,看哪一个可以读,哪一个可以写了。基本的语法为:
nfds = epoll_wait(kdpfd, events, maxevents, -1);
其中kdpfd为用epoll_create创建之后的句柄,events是一个epoll_event*的指针,当epoll_wait这个函数操作成功之后,epoll_events里面将储存所有的读写事件。
max_events是当前需要监听的所有socket句柄数。最后一个timeout是 epoll_wait的超时,为0的时候表示马上返回,为-1的时候表示一直等下去,直到有事件范围,为任意正整数的时候表示等这么长的时间,如果一直没 有事件,则范围。一般如果网络主循环是单独的线程的话,可以用-1来等,这样可以保证一些效率,如果是和主逻辑在同一个线程的话,则可以用0来保证主循环 的效率。

epoll_wait范围之后应该是一个循环,遍利所有的事件。
几乎所有的epoll程序都使用下面的框架:

for( ; ; )
 {
  nfds = epoll_wait(epfd,events,20,500);
  for(i=0;i<nfds;++i)
  {
   if(events[i].data.fd==listenfd) //有新的连接
   {
    connfd = accept(listenfd,(sockaddr *)&clientaddr, &clilen); //accept这个连接
    ev.data.fd=connfd;
    ev.events=EPOLLIN|EPOLLET;
    epoll_ctl(epfd,EPOLL_CTL_ADD,connfd,&ev); //将新的fd添加到epoll的监听队列中
   }
   else if( events[i].events&EPOLLIN ) //接收到数据,读socket
   {
    n = read(sockfd, line, MAXLINE)) < 0 //读
    ev.data.ptr = md;  //md为自定义类型,添加数据
    ev.events=EPOLLOUT|EPOLLET;
    epoll_ctl(epfd,EPOLL_CTL_MOD,sockfd,&ev);//修改标识符,等待下一个循环时发送数据,异步处理的精髓
   }
   else if(events[i].events&EPOLLOUT) //有数据待发送,写socket
   {
    struct myepoll_data* md = (myepoll_data*)events[i].data.ptr; //取数据
    sockfd = md->fd;
    send( sockfd, md->ptr, strlen((char*)md->ptr), 0 );  //发送数据
    ev.data.fd=sockfd;
    ev.events=EPOLLIN|EPOLLET;
    epoll_ctl(epfd,EPOLL_CTL_MOD,sockfd,&ev); //修改标识符,等待下一个循环时接收数据
   }
   else
   {
    //其他的处理
   }
  }
 }

标签:
Nginx,性能,Apache

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