io多路复用
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io多路复用
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出现场景
- 一个网络服务器，供多个网络客户端连接，并处理这些连接传上来的请求
- 假设有一个网络服务器，5个连接，fdA,fdB,fdC,fdD,fdE
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实现思路
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多线程
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RPC框架
- 并不是最优方案
- cpu线程切换（上下文）消耗资源
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RPC框架
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单线程
- 依赖DMA请求不会丢失
- DMA既可以指内存和外设直接存取数据这种内存访问的计算机技术，又可以指实现该技术的硬件模块
- 模拟逻辑代码
- while(true){
- for(fdx in (fdA~fdE)){
- if(fdx 有数据){
- 读取 fdx;
- 处理 fdx;
- }
- }
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}
- 如果用c写，有一定效率
- 但判断是否有数据，依旧是程序判断的，这里效率还是比较低的
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多线程
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单线程实现
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io多路复用
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select（198？年的api）
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代码解析
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准备部分(while上面部分)
- 定义一个文件描述符的数组fds，下标：0~4;数组存的值是 243,579等值，非0~4并且找到最大值赋值给max
- while循环;select函数;for循环读取数据，处理数据;
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select函数
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select(max+1,&rset,NULL,NULL,NULL);
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参数说明
- max+1：截取有数据段
- 读文件描述符集合
- 写文件描述符集合
- 异常文件描述符集合
- 超时时间
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参数说明
- 最关注的是读文件描述符集合
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&rset:bitmap:1024
- bitmap存的是哪些文件描述符被启用|监听
- 运行时，用户态中 &rset全拷贝到内核态，内核中判断rset中是否有数据
- 如果没有数据到来，select会阻塞，等待
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如果有数据来，内核中
- fd置位
- select返回
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select(max+1,&rset,NULL,NULL,NULL);
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for循环处理
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for循环判断&rset中每个元素是否被置位
- 如果置位，则读取数据，并处理数据
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for循环判断&rset中每个元素是否被置位
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准备部分(while上面部分)
- 简言之：select函数做这样一件事，将fds拷贝到内核态，内核进行监听fds，遍历fdx，如果无数据则阻塞，有数据则置位，select返回（可能哟多个置位）。返回后fds再遍历，将有置位的fdx进行读取数据和处理数据处理。提高效率的核心是将fds判断扔到内核中判断。
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仍有几个缺点
- A 默认大小1024,bitmap
- B fdset不可重用：fdset中fd置位后，被内核修改，每次rset在while(true)时都会重新赋空值,select置位赋值
- C 用户态→内核态：fds从用户态到内核态的切换，仍有一个开销
- D O(n):每次select返回后，能确定有返回，但不确定有几个返回，具体位置，需要全遍历执行
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代码解析
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poll
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准备阶段
- 构造数组
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poll
- 核心是构建了一个结构体
- `struct pollfd{`
- `int fd;`
- `short events;`
- `short revents;`
- `};`
- 用户态→内核态
- 因为结构体的存在，置位是实质置位结构体中的revents=POLLIN;通俗讲没有置位对象，而是置位java对象的某属性。
- 解决了select中的 A,B问题
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for循环处理
- for循环处理中又会revents=0;
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准备阶段
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epoll
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准备阶段
- 构造白板
- epoll_event结构体
- `struct epoll_event{`
- `int fd;`
- `short events;`
- `};`
- 代码组成
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epoll_create(10)
- 10可以是其他值，无实质指代意义
- epol_ctl(...)
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epoll_wait(...)
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用户态与内核态共享一块内存
- 有数据：置位(重排序)，将有数据的时间重排到数组的前面
- 返回实际有数量的count,3个置位就返回3,一个置位就返回1
- 时间复杂度O(1)
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用户态与内核态共享一块内存
- 解决了select中的 C,D问题
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epoll_create(10)
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准备阶段
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select（198？年的api）
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io多路复用
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抛出问题
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ssd为啥比机械硬盘快
- 虽然SSD和HDD都能存储内容，但两者结构完全不一样。HDD内部有马达、碟片、磁头等机械结构，工作时碟片转动，所以HDD工作时会有轻微震动，并且伴有声音。
- SSD的内部结构更像是U盘，拥有主控、闪存芯片等。由于工作的时候没有机械结构转动或移动，所以SSD工作的时候没有震动，也不会有声音。
- 两者工作方式不同，机械硬盘是一个旋转的金属磁盘和磁头来存取数据的，它找到数据需要一个寻道时间，而固态硬盘是电子芯片读写是几乎不需要寻道时间的，没有运动部件都是电子芯片时间当然要快得多。
- DB对ssd有哪些优化
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优化原理
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基于SSD的数据库优化法则
- 将sequential logging修改为In-page logging
- SSD作为写cache-append write
- SSD作为读cache-flashcache
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基于SSD的数据库优化法则
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ssd为啥比机械硬盘快