epoll的实现原理

本文涉及的产品
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: epoll的实现原理


前言

  本文以四个方面介绍epoll的实现原理,1.epoll的数据结构;2.协议栈如何与epoll通信;3.epoll线程安全如何加锁;4.ET与LT的实现。 用户态协议栈与epoll源码

  本专栏知识点是通过零声教育的线上课学习,进行梳理总结写下文章,对c/c++linux课程感兴趣的读者,可以点击链接 C/C++后台高级服务器课程介绍 详细查看课程的服务。

epoll的数据结构

多种数据结构进行决策

  epoll至少需要两个集合

  1. 所有fd的总集
  2. 就绪fd的集合

  那么这个总集选用什么数据结构存储呢?从Posix API 与 网络协议栈 详细介绍这一篇文章中我们知道,一个fd,其底层对应一个TCB。那么也就是说key=fd,val=TCB,是一个典型的kv型数据结构,对于kv型数据结构我们可以使用以下三种进行存储。

1. hash
2. 红黑树
3. b/b+tree

  如果使用hash进行存储,其优点是查询速度很快,O(1)。但是在我们调用epoll_create()的时候,hash底层的数组创建多大合适呢?如果我们有百万的fd,那么这个数组越大越好,如果我们仅仅十几个fd需要管理,在创建数组的时候,太大的空间就很浪费。而这个fd我们又不能预先知道有多少,所以hash是不合适的。

  b/b+tree是多叉树,一个结点可以存多个key,主要是用于降低层高,用于磁盘索引的,所以在我们这个内存场景下也是不适合的。

  在内存索引的场景下我们一般使用红黑树来作为首选的数据结构,首先红黑树的查找速度很快,O(log(N))。其次在调用epoll_create()的时候,只需要创建一个红黑树树根即可,无需浪费额外的空间。

  那么就绪集合用什么数据结构呢,首先就绪集合不是以查找为主的,就绪集合的作用是将里面的元素拷贝给用户进行处理,所以集合里的元素没有优先级,那么就可以采用线性的数据结构,使用队列来存储,先进先出,先就绪的先处理。

  1. 所有fd的总集 -----> 红黑树
  2. 就绪fd的集合 -----> 队列

红黑树和就绪队列的关系

  红黑树的结点和就绪队列的结点的同一个节点,所谓的加入就绪队列,就是将结点的前后指针联系到一起。所以就绪了不是将红黑树结点delete掉然后加入队列。他们是同一个结点,不需要delete。

协议栈如何与epoll模块通信

epoll的工作环境

  应用程序只能通过三个api接口来操作epoll。当一个io准备就绪的时候,epoll是怎么知道io准备就绪了呢?是由协议栈将数据解析出来触发回调通知epoll的。也就是说可以把epoll的工作环境看出三部分,左边应用程序的api,中间的epoll,右边是协议栈的回调(协议栈当然不能直接操作epoll,中间的vfs在此不是重点,就直接省略vfs这一层了)。

协议栈触发回调通知epoll的时机

  socket有两类,一类是监听listenfd,一类是客户端clientfd。对于sockfd而言,我们一般比较关注EPOLLIN和EPOLLOUT这两个事件,所以如果是listenfd,我们通常的做法就是accept。对于clientfd来说,如果可读我们就recv,如果可写我们就send。

  协议栈将数据解析出来触发回调通知epoll。epoll是怎么知道哪个io就绪了呢?我们从ip头可以解析出源ip,目的ip和协议,从tcp头可以解析出源端口和目的端口,此时五元组就凑齐了。socket fd --- < 源IP地址 , 源端口 , 目的IP地址 , 目的端口 , 协议 > 一个fd就是一个五元组,知道了fd,我们就能从红黑树中找到对应的结点。

那么这个回调函数做什么事情呢?我们传入fd和具体事件这两个参数,然后做下面两个操作

1. 通过fd找到对应的结点
2. 把结点加入到就绪队列
  1. 协议栈中,在三次握手完成之后,会往全连接队列中添加一个TCB结点,然后触发一个回调函数,通知到epoll里面有个EPOLLIN事件

  1. 客户端发送一个数据包,协议栈接收后回复ACK,之后触发一个回调函数,通知到epoll里面有个EPOLLIN事件

  1. 每个连接的TCB里面都有一个sendbuf,在对端接收到数据并返回ACK以后,sendbuf就可以将这部分确认接收的数据清空,此时sendbuf里面就有剩余空间,此时触发一个回调函数,通知到epoll里面有个EPOLLOUT事件

  1. 当对端发送close,在接收到fin后回复ACK,此时会调用回调函数,通知到epoll有个EPOLLIN事件

  1. 当接收到rst标志位的时候,回复ack之后也会触发回调函数,通知epoll有一个EPOLLERR事件

通知的时机总结

一个有5个通知的地方

1. 三次握手完成之后
2. 接收数据回复ACK之后
3. 发送数据收到ACK之后
4. 接收FIN回复ACK之后 
5. 接收RST回复ACK之后

从回调机制看epoll 与 select/poll的区别

由于select和poll没有本质的区别,所以下面统一称为poll。

//  poll跟select类似, 其实poll就是把select三个文件描述符集合变成一个集合了。
int select(int nfds, fd_set * readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds, struct timeval *timeout);
int poll(struct pollfd *fds, nfds_t nfds, int timeout);

  我们看到每次调用poll,都需要把总集fds拷贝到内核态,检测完之后,再有内核态拷贝的用户态,这就是poll。而epoll不是这样,epoll只要有新的io就调用epoll_ctl()加入到红黑树里面,一旦有触发就用epoll_wait()将有事件的结点带出来,可以看到他们的第一个区别:poll总是拷贝总集,如果有100w个fd,只有两三个就绪呢?这会造成大量资源浪费;而epoll总是将需要拷贝的东西进行拷贝,没有浪费。

  第二个区别:我们从上面知道了epoll的事件都是由协议栈进行回调然后加入到就绪队列的,而poll呢?内核如何检测poll的io是否就绪?只能通过遍历的方法判断,所以poll检测io通过遍历的方法也是比较慢的。

所以两者的区别:

  1. select/poll需要把总集copy到内核,而epoll不用
  2. 实现原理上面,select/poll 需要循环遍历总集是否有就绪,而epoll是那个结点就绪了就加入就绪队列里面。

注意:poll不一定就比epoll慢,在io量小的情况下,poll是比epoll快的,而在大io量下,epoll绝对是有主导地位的。至于有多少个io才算多,其实也很难说,一般认为500或者1024为分界点(我乱说的) 。

epoll线程安全如何加锁

3个api做什么事情

  1. epoll_create() ===》创建红黑树的根节点
  2. epoll_ctl() ===》add,del,mod 增加、删除、修改结点
  3. epoll_wait() ===》把就绪队列的结点copy到用户态放到events里面,跟recv函数很像

分析加锁

  如果有3个线程同时操作epoll,有哪些地方需要加锁?我们用户层面一共就只有3个api可以使用:

  1. 如果同时调用 epoll_create() ,那就是创建三颗红黑树,没有涉及到资源竞争,没有关系。
  2. 如果同时调用 epoll_ctl() ,对同一颗红黑树进行,增删改,这就涉及到资源竞争需要加锁了,此时我们对整棵树进行加锁。
  3. 如果同时调用epoll_wait() ,其操作的是就绪队列,所以需要对就绪队列进行加锁。

  我们要扣住epoll的工作环境,在应用程序调用 epoll_ctl() ,协议栈会不会有回调操作红黑树结点?调用epoll_wait() copy出来的时候,协议栈会不会操作操作红黑树结点加入就绪队列?综上所述:

epoll_ctl() 对红黑树加锁
epoll_wait()对就绪队列加锁
回调函数()   对红黑树加锁,对就绪队列加锁

  那么红黑树加什么锁,就绪队列加什么锁呢?

  对于红黑树这种节点比较多的时候,采用互斥锁来加锁。就绪队列就跟生产者消费者一样,结点是从协议栈回调函数来生产的,消费是epoll_wait()来消费。那么对于队列而言,用自旋锁(对于队列而言,插入删除比较简单,cpu自旋等待比让出的成本更低,所以用自旋锁)。

ET与LT如何实现

  • ET边沿触发,只触发一次
  • LT水平触发,如果没有读完就一直触发

  代码如何实现ET和LT的效果呢?水平触发和边沿触发不是故意设计出来的,这是自然而然,水到渠成的功能。水平触发和边沿触发代码只需要改一点点就能实现。从协议栈检测到接收数据,就调用一次回调,这就是ET,接收到数据,调用一次回调。而LT水平触发,检测到recvbuf里面有数据就调用回调。所以ET和LT就是在使用回调的次数上面的差异。

  那么具体如何实现呢?协议栈流程里面触发回调,是天然的符合ET只触发一次的。那么如果是LT,在recv之后,如果缓冲区还有数据那么加入到就绪队列。那么如果是LT,在send之后,如果缓冲区还有空间那么加入到就绪队列。那么这样就能实现LT了。

相关实践学习
通过Ingress进行灰度发布
本场景您将运行一个简单的应用,部署一个新的应用用于新的发布,并通过Ingress能力实现灰度发布。
容器应用与集群管理
欢迎来到《容器应用与集群管理》课程,本课程是“云原生容器Clouder认证“系列中的第二阶段。课程将向您介绍与容器集群相关的概念和技术,这些概念和技术可以帮助您了解阿里云容器服务ACK/ACK Serverless的使用。同时,本课程也会向您介绍可以采取的工具、方法和可操作步骤,以帮助您了解如何基于容器服务ACK Serverless构建和管理企业级应用。 学习完本课程后,您将能够: 掌握容器集群、容器编排的基本概念 掌握Kubernetes的基础概念及核心思想 掌握阿里云容器服务ACK/ACK Serverless概念及使用方法 基于容器服务ACK Serverless搭建和管理企业级网站应用
目录
相关文章
|
3月前
|
存储 网络协议 安全
Epoll的实现原理
Epoll的实现原理
|
5月前
|
应用服务中间件 Go nginx
Swoole 源码分析之 epoll 多路复用模块
IO多路复用技术通过使用少量的线程或进程同时监视多个IO事件,能够更高效地处理大量的IO操作,从而提高系统的性能和资源利用率。
56 0
Swoole 源码分析之 epoll 多路复用模块
|
5月前
|
存储 安全 网络协议
epoll的底层实现原理
epoll的底层实现原理
51 0
|
5月前
epoll(2) 使用及源码分析的引子
epoll(2) 使用及源码分析的引子
|
6月前
|
监控 Java 应用服务中间件
epoll封装reactor原理剖析与代码实现(2)
epoll封装reactor原理剖析与代码实现(2)
91 0
|
6月前
|
Linux API C++
epoll封装reactor原理剖析与代码实现(1)
epoll封装reactor原理剖析与代码实现(1)
196 0
|
存储 网络协议
epoll的实现原理
epoll的实现原理
127 0
|
存储 监控 安全
2.9 epoll的实现原理
2.9 epoll的实现原理
99 0
|
Linux
一文搞懂select、poll和epoll区别
一文搞懂select、poll和epoll区别
813 1
一文搞懂select、poll和epoll区别
|
存储 监控 NoSQL
epoll底层原理
epoll是Linux内核为处理大批量文件描述符而作了改进的poll,是Linux下多路复用IO接口select/poll的增强版本。
431 0
epoll底层原理