Select、Poll与Epoll 的比较

1 Select、Poll与Epoll简介

Select

select本质上是通过设置或者检查存放fd标志位的数据结构来进行下一步处理。

如果有事件发生，select会将临时结果写到用户空间并返回；当轮询一遍后没有任何事件发生时，如果指定了超时时间，则select会睡眠到超时，睡眠结束后再进行一次轮询，并将临时结果写到用户空间，然后返回。
select返回后，需要逐一检查关注的描述符是否被SET（事件是否发生）。

这样所带来的缺点是：

1 单个进程可监视的fd数量被限制

2 需要维护一个用来存放大量fd的数据结构，这样会使得用户空间和内核空间在传递该结构时复制开销大

3 对socket进行扫描时是线性扫描

Poll

poll本质上和select没有区别，它将用户传入的数组拷贝到内核空间，然后查询每个fd对应的设备状态，如果设备就绪则在设备等待队列中加入一项并继续遍历，如果遍历完所有fd后没有发现就绪设备，则挂起当前进程，直到设备就绪或者主动超时，被唤醒后它又要再次遍历fd。

它没有最大连接数的限制，原因是它是基于链表来存储的，但是同样有一个缺点：大量的fd的数组被整体复制于用户态和内核地址空间之间，而不管这样的复制是不是有意义。

poll还有一个特点是“水平触发”，如果报告了fd后，没有被处理，那么下次poll时会再次报告该fd。

poll返回后，需要对pollfd中的每个元素检查其revents值，判断事件是否发生。

Epoll

epoll支持水平触发和边缘触发，最大的特点在于边缘触发，它只告诉进程哪些fd刚刚变为就绪态，并且只会通知一次。

在前面说到的复制问题上，epoll使用mmap减少复制开销。

还有一个特点是，epoll使用“事件”的就绪通知方式，通过epoll_ctl注册fd，一旦该fd就绪，内核就会采用类似callback的回调机制来激活该fd，epoll_wait便可以收到通知

 epoll不是通过轮询，而是通过在等待的描述符上注册回调函数，当事件发生时，回调函数负责把发生的事件存储在就绪事件链表中，最后写到用户空间。
epoll返回后，该参数指向的缓冲区中即为发生的事件，对缓冲区中每个元素进行处理即可，而不需要像poll、select那样进行轮询检查。

注：

水平触发（level-triggered）——只要满足条件，就触发一个事件(只要有数据没有被获取，内核就不断通知你)；

边缘触发（edge-triggered）——每当状态变化时，触发一个事件。

2 Select、Poll与Epoll区别

Select

Poll

Epoll

支持最大连接数

1024（x86） or 2048（x64）

无上限

无上限

IO效率

每次调用进行线性遍历，时间复杂度为O（N）

每次调用进行线性遍历，时间复杂度为O（N）

使用“事件”通知方式，每当fd就绪，系统注册的回调函数就会被调用，将就绪fd放到rdllist里面，这样epoll_wait返回的时候我们就拿到了就绪的fd。时间发复杂度O（1）

fd拷贝

每次select都拷贝

每次poll都拷贝

调用epoll_ctl时拷贝进内核并由内核保存，之后每次epoll_wait不拷贝

3 性能比较

select、poll的内部实现机制相似，性能差别主要在于向内核传递参数以及对fdset的位操作上，另外，select存在描述符数的硬限制，不能处理很大的描述符集合。,对于select，感触最深的是linux下select最大数目限制(windows 下似乎没有限制)，每个进程的select最多能处理FD_SETSIZE个FD(文件句柄)，如果要处理超过1024个句柄，只能采用多进程了。

常见的使用slect的多进程模型是这样的： 一个进程专门accept，成功后将fd通过unix socket传递给子进程处理，父进程可以根据子进程负载分派。曾经用过1个父进程+4个子进程 承载了超过4000个的负载。 这种模型在我们当时的业务运行的非常好。epoll在连接数方面没有限制，当然可能需要用户调用API重现设置进程的资源限制。 

poll与epoll在不同大小描述符集合的情况下性能的差异：测试程序会统计在不同的文件描述符集合的情况下，1s内poll与epoll调用的次数。统计结果如下，从结果可以看出，对poll而言，每秒钟内的系统调用数目虽集合增大而很快降低，而epoll基本保持不变，具有很好的扩展性。

描述符集合大小

poll

epoll

1

331598

258604

10

330648

297033

100

91199

288784

1000

27411

296357

5000

5943

288671

10000

2893

292397

25000

1041

285905

50000

536

293033

100000

224

285825

从上表可以看出当fd数量较少的时候poll略优于epoll，但是当fd增大到某个阈值时，poll性能急剧下降。而epoll始终保持的稳定的性能。

4 使用

当需要保持很多的长连接，而且连接的开关很频繁时，就能够发挥epoll最大的优势了。这里与服务器模型其实已经有些交集了。

同时需要保持很多的长连接，而且连接的开关很频繁，最高效的模型是非阻塞、异步IO模型。而且不要用select/poll，这两个API的有着O(N)的时间复杂度。在Linux用epoll，   BSD用kqueue，   Windows用IOCP，   或者用libevent封装的统一接口（对于不同平台libevent实现时采用各个平台特有的API），这些平台特有的API时间复杂度为O(1)。 然而在非阻塞，异步I/O模型下的编程是非常痛苦的。由于I/O操作不再阻塞，报文的解析需要小心翼翼，并且需要亲自管理维护每个链接的状态。并且为了充分利用CPU，还应结合线程池，避免在轮询线程中处理业务逻辑。

但这种模型的效率是极高的。以知名的http服务器nginx为例，可以轻松应付上千万的空连接+少量活动链接，每个连接连接仅需要几K的内核缓冲区，想要应付更多的空连接，只需简单的增加内存（数据来源为淘宝一位工程师的一次技术讲座，并未实测）。这使得DDoS攻击者的成本大大增加，这种模型攻击者只能将服务器的带宽全部占用，才能达到目的，而两方的投入是不成比例的。

注：长连接——连接后始终不断开，然后进行报文发送和接受；短链接——每一次通讯都建立连接，通讯完成即断开连接，下次通讯再建立连接。