C++ 高性能异步网络编程：Epoll/Kqueue I/O 多路复用 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊 C++ 中实现高性能异步网络编程的关键技术：利用操作系统提供的 Epoll (Linux) 或 Kqueue (BSD/macOS) 进行 I/O 多路复用。 I/O 多路复用是构建高并发网络服务的基础，它允许单个线程同时监视多个文件描述符（Sockets），并在其中任何一个准备好进行读写操作时通知应用程序。 1. 同步阻塞 I/O 的瓶颈 传统的同步阻塞 I/O 模型在处理大量并发连接时会遇到显著的瓶颈。每个连接通常需要一个独立的线程来处理。当连接数量增加时，线程创建和管理的开销变得巨大，同时频繁的上下文切换也会消耗大量的 CPU 资源。 想象一个 Web 服务器，每个请求都需要一个线程阻塞等待数据，在高并发场景下，系统资源很快就会耗尽。 2. I/O 多路复用：解决方案 I/O 多路复用通过允许单个线程同时监视多个文件描述符来解决这个问题。当某个文件描述符准备好进行 I/O 操作时，操作系统会通知应用程序，然后应用程序可以对该文件描述符执行相应的操作。 这样，单个线程就可以处理 …
C++实现对操作系统的`epoll`/`kqueue`封装：实现高性能异步I/O事件循环
C++ 实现高性能异步 I/O 事件循环：epoll/kqueue 封装 大家好，今天我们来聊聊如何在 C++ 中封装操作系统的 epoll 和 kqueue，实现一个高性能的异步 I/O 事件循环。这对于构建高并发、低延迟的网络应用至关重要。 异步 I/O 的重要性 传统的同步 I/O 模型下，一个线程在等待 I/O 操作完成时会被阻塞，无法执行其他任务。这在处理大量并发连接时会造成资源的极大浪费，导致性能瓶颈。异步 I/O 允许线程发起 I/O 操作后立即返回，无需等待 I/O 完成。当 I/O 操作完成后，操作系统会通知线程，线程再进行后续处理。 这种非阻塞、事件驱动的模式能够充分利用 CPU 资源，提高并发处理能力。像 Nginx、Redis 等高性能服务器都依赖于异步 I/O 模型。 epoll 和 kqueue 简介 epoll (Linux) 和 kqueue (FreeBSD, macOS) 是操作系统提供的两种高性能 I/O 事件通知机制，它们允许应用程序监视多个文件描述符 (file descriptor) 上的事件，并在事件发生时得到通知。 epoll (Linu …
PHP I/O多路复用：Epoll、Kqueue与IOCP在Swoole底层实现中的性能瓶颈对比
PHP I/O多路复用：Epoll、Kqueue与IOCP在Swoole底层实现中的性能瓶颈对比 各位朋友，大家好！今天我们来聊一聊PHP I/O多路复用，重点聚焦在Epoll、Kqueue和IOCP这三种机制在Swoole底层实现中的应用以及可能遇到的性能瓶颈。 Swoole作为PHP的异步、并发编程框架，其高性能很大程度上得益于底层对I/O多路复用技术的巧妙运用。深入理解这些机制的特性和限制，对于优化Swoole应用，提升并发处理能力至关重要。 一、I/O多路复用基础 首先，我们需要理解什么是I/O多路复用。在传统的阻塞I/O模型中，一个线程处理一个连接，当连接没有数据可读或者无法写入时，线程会被阻塞，无法处理其他连接。 这在并发连接数较高的情况下会造成大量的线程切换开销，极大地降低性能。 I/O多路复用允许一个线程同时监听多个文件描述符（File Descriptor，FD），当其中任何一个FD准备好进行I/O操作（读或写）时，内核会通知应用程序。应用程序再根据通知的FD进行相应的I/O操作。这样，一个线程就可以同时处理多个连接，避免了阻塞，提高了并发处理能力。 常见的I/O多路 …
Netty Epoll LT模式边缘触发公平性导致饥饿？EpollEventLoop公平调度与EPOLLEXCLUSIVE
Netty Epoll LT模式、边缘触发公平性与EPOLLEXCLUSIVE：深入理解高性能I/O调度 各位同学们，大家好！今天我们来深入探讨Netty Epoll中的一些关键概念，包括LT模式（Level Triggered，水平触发）、边缘触发的公平性问题，以及EPOLLEXCLUSIVE的使用。 这些概念直接影响着Netty在高并发场景下的性能和稳定性，理解它们对于构建高性能网络应用至关重要。 1. Epoll LT模式与边缘触发 Epoll是Linux内核提供的一种I/O多路复用机制，相较于select和poll，它提供了更高的性能，尤其是在处理大量并发连接时。 Epoll支持两种触发模式： LT模式（水平触发）： 只要文件描述符对应的事件可读/可写，epoll_wait就会持续通知应用程序。 ET模式（边缘触发）： 只有当文件描述符的状态发生变化时（例如，从不可读变为可读），epoll_wait才会通知应用程序。 LT模式的特点： 实现简单，易于理解。 不易丢失事件，即使应用程序没有立即处理事件，下次调用epoll_wait仍然会通知。 可能导致重复通知，如果应用程序没有完 …
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理解`Python`的`异步`I/O：`asyncio`在`epoll`、`kqueue`等`系统调用`上的`封装`。
Python 异步 I/O：asyncio 与系统调用封装 各位朋友，大家好。今天我们来深入探讨 Python 异步 I/O 的核心机制，特别是 asyncio 库如何利用 epoll、kqueue 等系统调用实现高效的并发。理解这些底层原理，能够帮助我们更好地利用 asyncio 构建高性能的异步应用。 1. 阻塞 I/O 的困境 在传统的同步（阻塞） I/O 模型中，当一个程序发起 I/O 操作（例如读取文件、发送网络请求）时，它会一直等待操作完成，直到数据准备好或发生错误。这段等待时间，CPU 就被白白浪费掉了，无法执行其他任务。想象一下，你去餐厅点餐，必须站在点餐台前等待食物做好才能去做其他事情，这显然效率很低。 import socket def blocking_io(): sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) sock.bind((‘localhost’, 8080)) sock.listen(1) conn, addr = sock.accept() # 阻塞，等待客户端连接 print(‘Co …
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Redis 的事件驱动模型与 `epoll`, `kqueue` 等 I/O 复用技术
好的，各位观众老爷们，欢迎来到今天的“Redis大保健”课堂！我是你们的老朋友，人称“Bug终结者”的程序猿老王。今天咱们不聊代码，咱聊聊Redis的心脏——事件驱动模型，以及它赖以生存的I/O复用技术，特别是epoll和kqueue这两位大神。 开场白：Redis的“心跳” 想象一下，Redis就像一家生意兴隆的小卖部。它需要同时服务成千上万的顾客（客户端），每个顾客都可能随时提出各种各样的需求（请求）。如果Redis采用传统的方式，比如每个顾客来都安排一个专门的服务员（线程/进程），那很快就会累死！要知道，创建和销毁线程/进程可是非常耗费资源的，而且线程间的切换也会带来额外的开销。 所以，聪明的Redis选择了一种更高效的方式：它只有一个“总服务员”（主线程），但这个“总服务员”身怀绝技，能同时监听所有顾客的动静，一旦哪个顾客有需求，它就立刻过去处理，处理完再回来继续监听。这种“一心多用”的秘诀，就是事件驱动模型。 而支撑这个事件驱动模型的关键，就是I/O复用技术。它就像一个“超级监听器”，能高效地监控多个文件描述符（File Descriptor，简称FD），一旦某个FD上有事件 …