Linux IO 多路复用 epoll 机制
目录
- 一、什么是 IO 多路复用
- 二、epoll简介
- 2.1 什么是 epoll？
- 2.1 为什么需要 epoll？（select/poll 的痛点）
- 2.3 epoll 的核心概念（3 个核心要素）
- 2.4 epoll 的两种触发模式
- 2.5 哪些 fd 可以用 epoll 来管理？
- 三、epoll 的使用
- 四、epoll 进阶使用
- 五、参考
| Linux IO 多路复用 epoll 机制 |
一、什么是 IO 多路复用
在 Linux 中：
- IO 就是对文件的读写操作
- 多路是指同时读写多个文件
- 复用是指使用一个线程处理多个文件的同时读写
问题来了: 为什么需要多路复用?
为了快，要给每一个 fd 通道最快的感受，要让每一个 fd 觉得，你只在给他一个人跑腿。
为了更快的处理多路 IO，大体有两种方案：
- 一种方案是：一个 IO 请求（比如 write ）对应一个线程来处理，但是线程数多了，性能反倒会差。
- 另外一种方案是：IO 多路复用
接下来，我们就来看看 IO 多路复用 ：
我不用任何其他系统调用，能否实现IO 多路复用？
可以的，写个 for 循环，每次都尝试 IO 一下，读/写到了就处理，读/写不到就 sleep 下。
while(true)
{
foreach fd数组
{
read/write(fd, /* 参数 */)
}
sleep(1s)
}
-
默认情况下，我们没有加任何参数 create 出的 fd 是阻塞类型的。我们读数据的时候，如果数据还没准备好，是会需要等待的，当我们写数据的时候，如果还没准备好，默认也会卡住等待。所以，在上面伪代码中的 read/write 是可能被直接卡死，而导致整个线程都得到不到运行。只需要把 fd 都设置成非阻塞模式。这样 read/write 的时候，如果数据没准备好，返回
EAGIN的错误即可，不会卡住线程，从而整个系统就运转起来了。 -
这个实现只是为了帮助我们理解 IO 多路复用，实际上，上面的实现在性能上有很大的缺陷。for 循环每次要定期 sleep 1s，这个会导致
吞吐能力极差，因为很可能在刚好要 sleep 的时候，所有的 fd 都准备好 IO 数据，而这个时候却要硬生生的等待 1s。 -
IO 多路复用 就是 1 个线程处理 多个 fd 的模式。我们的要求是：这个 “1” 就要尽可能的快，避免一切无效工作，要把所有的时间都用在处理句柄的 IO 上，不能有任何空转，sleep 的时间浪费。
为了实现上诉的功能，内核提供了 3 种系统调用 select，poll，epoll 。
这 3 种系统调用都能够管理 fd 的可读可写事件， 在所有 fd 不可读不可写无所事事的时候，可以阻塞线程，切走 cpu 。fd 可读写的时候，对应线程会被唤醒。
三者的差异主要是在性能上， epoll 的性能是强于 select 和 poll 的，我们接下来就来看看 epoll 以及它的具体使用。
二、epoll简介
2.1 什么是 epoll？
epoll 是Linux 内核提供的高性能 IO 多路复用机制，是传统 select 和 poll 机制的升级版，专门解决高并发场景下的多 IO 事件管理性能瓶颈，也是Android Native 层（Framework/HAL/ 底层驱动）处理多 IO 事件的核心技术（比如 WiFi/Bluetooth 的 socket 通信、Binder 事件、native loop 消息循环、各硬件 HAL 的 IO 事件监听，均基于 epoll 实现）。
简单来说：epoll 能让一个进程高效监听成千上万个文件描述符（fd）的 IO 事件（如可读、可写、异常），当某个 fd 有事件发生时，epoll 会主动通知进程处理，无需进程轮询检测所有 fd，这是它比 select/poll 高效的核心原因。
IO 多路复用的本质：一个进程同时监听多个 fd 的 IO 状态，避免为每个 fd 创建独立进程 / 线程（减少资源开销），实现单进程高效处理多 IO 任务。epoll 是 Linux 下 IO 多路复用的工业级方案，也是 Android 底层开发的必备基础。
2.1 为什么需要 epoll？（select/poll 的痛点）
epoll 是为了解决传统 select/poll 的三大致命问题而生，这也是 Android 底层放弃 select/poll、全面使用 epoll 的原因：
- fd 数量限制：select 有最大 fd 数量限制（默认 1024），无法满足 Android 底层多硬件、多 socket 的高并发需求；
- 轮询效率极低：select/poll 每次都需要轮询所有监听的 fd判断是否有事件，即使只有 1 个 fd 有事件，也要遍历全部，fd 越多效率越低；
- 内核 / 用户态拷贝开销：select/poll 每次调用都需要将监听的 fd 集合从用户态拷贝到内核态，事件返回后又要拷贝回用户态，高并发下拷贝开销极大。
而 epoll 从底层设计上彻底解决了这三个问题，是百万级 fd 高并发场景的最优解（Android 设备中底层监听的 fd 数量通常在千级，epoll 能轻松处理）。
epoll 之所以做到了高效，最关键的两点：
- 内部管理 fd 使用了高效的红黑树结构管理，做到了增删改之后性能的优化和平衡；
- epoll 池添加 fd 的时候，调用
file_operations->poll，把这个 fd 就绪之后的回调路径安排好。通过事件通知的形式，做到最高效的运行； - epoll 池核心的两个数据结构：红黑树和就绪列表。红黑树是为了应对用户的增删改需求，就绪列表是 fd 事件就绪之后放置的特殊地点，epoll 池只需要遍历这个就绪链表，就能给用户返回所有已经就绪的 fd 数组；
2.3 epoll 的核心概念（3 个核心要素）
epoll 的使用围绕3 个核心对象 / 操作展开，概念简单且固定，Android Native 层代码中也完全遵循这个模型，先理解概念再看代码会更清晰：
- epoll 实例（epfd）
调用epoll_create()创建，返回一个专属的文件描述符（epfd），代表一个 epoll 实例；
每个 epoll 实例独立管理一组「监听的 fd + 对应事件」，进程可以创建多个 epoll 实例（Android 底层通常单实例管理所有相关 fd）；
本质：内核为 epfd 维护两棵核心数据结构——红黑树（管理所有注册的 fd 和事件，支持快速增删改）、就绪链表（仅存放有 IO 事件发生的 fd，无需轮询）。 - 事件注册（epoll_ctl）
调用epoll_ctl(epfd, 操作类型, fd, 事件结构体)，将需要监听的 fd和要监听的 IO 事件（如可读 EPOLLIN、可写 EPOLLOUT、异常 EPOLLERR）注册到 epoll 实例中；
操作类型分 3 种：
- EPOLL_CTL_ADD：添加 fd 和事件到 epoll 实例；
- EPOLL_CTL_DEL：从 epoll 实例中删除 fd；
- EPOLL_CTL_MOD：修改已注册 fd 的监听事件；
特点：仅在增删改时操作内核红黑树，无需重复拷贝 fd 集合，一次注册永久有效（直到主动删除）。
- 事件等待（epoll_wait）
调用epoll_wait(epfd, 就绪事件数组, 数组大小, 超时时间)，阻塞等待epoll 实例中注册的 fd 发生 IO 事件；
当有 fd 触发事件时，内核会将就绪的 fd 和事件从「就绪链表」拷贝到用户态的就绪事件数组中，进程直接遍历该数组即可处理事件；
特点：只拷贝有事件的 fd，无事件时不拷贝，且通过mmap实现内核 / 用户态内存共享，彻底避免频繁拷贝开销。
2.4 epoll 的两种触发模式
epoll 支持水平触发（LT，Level Trigger）和边缘触发（ET，Edge Trigger），决定了「fd 有事件时，epoll 如何通知进程」，是 epoll 使用的核心，不过Android Native 层几乎全部使用 LT 模式（避免漏事件，底层驱动 /hal 对稳定性要求更高），了解一下即可。
- 水平触发（LT，默认模式）
触发规则：只要 fd 的 IO 缓冲区中有数据 / 空间（如可读缓冲区有数据、可写缓冲区有空位），epoll_wait 就会持续通知进程，直到缓冲区的事件被处理完毕；
特点：容错性高，不会漏事件，即使进程一次没处理完数据，下次 epoll_wait 仍会通知，适合底层驱动 /hal 的稳定场景（Android 首选）；
示例：socket 的可读缓冲区有 1024 字节数据，进程第一次只读取了 512 字节，剩余 512 字节，下一次 epoll_wait 仍会触发该 socket 的 EPOLLIN 事件。 - 边缘触发（ET）
触发规则：仅在 fd 的 IO 状态发生变化的瞬间通知一次（如从无数据→有数据、从满缓冲区→有空位），后续即使缓冲区还有数据 / 空间，也不会再通知，直到有新的 IO 状态变化；
特点：效率更高，通知次数少，但要求进程一次性处理完缓冲区的所有数据，否则会漏事件，适合高并发 socket 服务器（如网络框架）；
示例：socket 的可读缓冲区从无到有 1024 字节，epoll_wait 仅通知一次，若进程只读取 512 字节，剩余 512 字节不会再被通知，直到有新的数据写入缓冲区。
补充：ET 模式必须搭配非阻塞 fd使用，否则进程一次处理不完数据会被阻塞，导致其他 fd 无法处理；LT 模式支持阻塞 / 非阻塞 fd。
2.5 哪些 fd 可以用 epoll 来管理？
再来思考另外一个问题：由于并不是所有的 fd 对应的文件系统都实现了poll接口，所以自然并不是所有的 fd 都可以放进 epoll 池，那么有哪些文件系统的 file_operations 实现了 poll 接口？
首先说，类似 ext2，ext4，xfs 这种常规的文件系统是没有实现的，换句话说，这些你最常见的、真的是文件的文件系统反倒是用不了 epoll 机制的。
那谁支持呢？
最常见的就是网络套接字：socket 。网络也是 epoll 池最常见的应用地点。Linux 下万物皆文件，socket 实现了一套 socket_file_operations 的逻辑（ net/socket.c ）：
static const struct file_operations socket_file_ops = {
.read_iter = sock_read_iter,
.write_iter = sock_write_iter,
.poll = sock_poll,
// ...
};
我们看到 socket 实现了 poll 调用，所以 socket fd 是天然可以放到 epoll 池管理的。
还有吗？
有的，其实 Linux 下还有两个很典型的 fd ，常常也会放到 epoll 池里。
- eventfd：eventfd 实现非常简单，故名思义就是专门用来做事件通知用的。使用系统调用 eventfd 创建，这种文件 fd 无法传输数据，只用来传输事件，常常用于生产消费者模式的事件实现；
- timerfd：这是一种定时器 fd，使用 timerfd_create 创建，到时间点触发可读事件；
小结一下：
ext2，ext4，xfs 等这种真正的文件系统的 fd ，无法使用 epoll 管理；
socket fd，eventfd，timerfd 这些实现了 poll 调用的可以放到 epoll 池进行管理；
其实，在 Linux 的模块划分中，eventfd，timerfd，epoll 池都是文件系统的一种模块实现。
三、epoll 的使用
使用 epoll 需要以下三个系统调用：
//头文件
#include - epollcreate 负责创建一个池子，一个监控和管理句柄 fd 的池子；
- epollctl 负责管理这个池子里的 fd 增、删、改；
- epollwait 就是负责打盹的，让出 CPU 调度，但是只要有“事”，立马会从这里唤醒；
接下来我们看个示例程序：
使用 epoll_create 创建一个管理 fd 的池子
epollfd = epoll_create(1024);
if (epollfd == -1) {
perror("epoll_create");
exit(EXIT_FAILURE);
}
这个池子对我们来说是黑盒，这个黑盒是用来装 fd 的，我们暂不纠结其中细节。我们拿到了一个 epollfd ，这个 epollfd 就能唯一代表这个 epoll 池。
然后，我们就要往这个 epoll 池里放 fd 了，这就要用到 epoll_ctl 了
if (epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_ADD, fd, &ev) == -1) {
perror("epoll_ctl: listen_sock");
exit(EXIT_FAILURE);
}
我们就把 fd 放到这个池子里了，EPOLL_CTL_ADD 表明操作是增加 fd，最后一个参数是 epoll_event 结构体：
struct epoll_event {
__uint32_t events; /* Epoll 事件 */
epoll_data_t data; /* 用户数据 */
};
epoll_event 的第一个成员 events 用于指定我们监听的 fd 事件类型，常见的值有：
- EPOLLIN：可读事件
- EPOLLOUT：可写事件
多个值可以通过或操作同时生效：
epoll_event event;
// 同时监听可读可写事件
event.events = EPOLLIN | EPOLLOUT;
最后，我们需要调用 epoll_wait 进入休眠状态，可读或可写事件到来时，醒休眠中的程序从 epoll_wait 处被唤醒。
其使用方法，通常如下：
while (true)
{
// epollfd 是 epoll_create 的返回值
// events 是一个 epoll_event 的数组，用于存储收到的多个事件
// EPOLL_SIZE 用于设定最多监听多少个事件
// 最后一个参数 -1 用于指定阻塞时间上限，-1：表示调用将一直阻塞
int count = epoll_wait(epollfd, events, EPOLL_SIZE, -1);
if (count < 0)
{
perror("epoll failed");
break;
}
for (int i=0;i < count;i++)
{
//处理可读或可写事件
}
}
四、epoll 进阶使用
#include 五、参考
深入理解 Linux 的 epoll 机制
Linux下的I/O复用技术 之 epoll为什么更高效
Linux下的I/O复用技术 — epoll如何使用（epoll_create、epoll_ctl、epoll_wait） 以及 LT/ET 使用过程解析
epoll LT 模式和 ET 模式详解
