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epoll相关系统调用
1、epoll_create：
2、epoll_ctl()
3、epoll_wait
epoll模型原理
epoll的使用场景
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epoll相关系统调用
1、epoll_create：
int epoll_create(int size);
（自从linux2.6.8之后， size参数是被忽略的，用完之后, 必须调用close()关闭
其返回值是一个文件描述符。
调用这个函数的时候，底层（内核层）会帮我们构建出一个epoll模型。epoll模型是什么？先不用管，就先理解它是一个模型就好了，它是有一个整体的、抽象的概念。
2、epoll_ctl()
int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
作用：向epoll模型中添加（删除、修改等） 对应的文件描述符 以及 对应的事件
1、epfd：epoll模型编号；
2、op选项：
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；
该函数表示向epfd这么一个epoll模型当中，添加、删除、修改（op选项决定）对应文件描述符（fd）的相应事件（event）（这里是用户告诉内核）
（结构体event下面会再说到）
3、epoll_wait
int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);
第一个参数表示我们所创建的epoll模型。
第二、三个参数表示两个输出型参数：表示内核告诉用户：哪些文件描述符对应的哪些事件已经就绪了，我给你放在了epoll_event列表当中，并且告诉你有多大。
第四个参数和poll用法一样
用了epoll，那么整个文件描述符都是由系统来管理了（直观的感受是不需要自己再去定义数组了）
对于那个event结构体，如下图：
epoll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
epoll模型原理
1、创建epoll模型即在内核当中为我们创建了一颗红黑树。
在红黑树上的结点：放置两个元素（fd和event）。所以调用epoll_ctl的时候你要帮助我关心哪些fd上面的哪些event（K，V模型）。如果要修改或者增加、删除，就是对红黑树的结点进行操作。
2、建立回调函数。
在OS上，使用驱动层的某些功能，完成某些回调功能。
3、创建就绪队列。
当底层有事件已经就绪的时候，那么就调用OS的某些回调功能的机制，然后在系统层面上生成一个新的结点（元素也是fd\event）（可能没有fd），然后放在就绪队列当中
Epoll_ctl就是帮助我们删除、增加、修改等。（本质帮我们创建或者消除结点，然后生成相应的回调函数）
Epoll_wait就直接从就绪队列里面拿就可以了。（本质上为拷贝）
思考几个问题：
1、OS怎么知道数据是发送过来给自己的？
本质上是通过中断机制。（可自行上网搜一搜）
2、OS怎么知道一个事件已经就绪了？
缓冲区有一个低水位线这样一个概念，当数据不断交付给上层的时候，数据越来越多，多到一定程度的时候就证明事件就绪了
3、不管是poll还是select，都是通过轮询的方式，效率较低。
而epoll所用的是属于回调机制，即事件就绪的文件来去主动向上通知交付。
（关于epoll的用法，还涉及到ET模型和LT模型，这里就不做过多赘述了，感情去的小伙伴可以上网搜索一下）
epoll的使用场景
epoll的高性能, 是有一定的特定场景的. 如果场景选择的不适宜, epoll的性能可能适得其反.
对于多连接, 且多连接中只有一部分连接比较活跃时, 比较适合使用epoll.
例如, 典型的一个需要处理上万个客户端的服务器, 例如各种互联网APP的入口服务器, 这样的服务器就很适合epoll.
如果只是系统内部, 服务器和服务器之间进行通信, 只有少数的几个连接, 这种情况下用epoll就并不合适. 具体要根
据需求和场景特点来决定使用哪种IO模型
好啦，本节的内容就到这里啦~~
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