什么是多路复用？

简单的理解就是在单线程下可以实现同时监控多个socket文件是否有IO事件到达的能力。

为什么要用多路复用？

要理解这个问题首先要先来复习一个BIO和NIO这两种网络模型。

BIO

BIO称为同步阻塞模型，也就是一个线程只能监控一个socket，并且在有IO事件到达前不能做其他任何事情，线程会一直处于阻塞状态。

---

调用accpet后，如果没有客户端连接，代码就会一直阻塞在这一行，直到有连接到达。

Socket client = server.accept()

读取数据时也一样，即使客户端没有发送任何数据过来，服务端也只能阻塞在这一行，等待客户端的数据请求到达。

String str = reader.readLine()

---

BIO的模型在Java网络编程中就是一个线程对应一个客户端。

NIO

在BIO网络模型中要想同时处理多个客户端就只能开启多线程，但是毕竟线程的资源有限，当客户端连接较多时BIO就不能适用了，于是就有了NIO这种网络模型。

NIO称为同步非阻塞模型，在此模型下，连接、读/写等IO请求即使没有数据到达也不会阻塞调用了，而是会立刻返回调用者一个约定好的错误状态，调用者只需根据自己的业务逻辑处理即可。

while (true) { SocketChannel accept = serverSocketChannel.accept(); if (accept == null) { System.out.println("accept 没有阻塞，而是返回了null！"); } else { //有连接到达，可以添加到一个保存了所有到达连接的集合中 socketChannelList.add(accept); } //遍历集合中所有连接进来的客户端 Iterator<SocketChannel> iterator = socketChannelList.iterator(); while (iterator.hasNext()) { SocketChannel sc = iterator.next(); int read = sc.read(byteBuffer); if (read > 0) { //有数据到达 } else { //没数据到达 } } }

NIO虽然可以实现非阻塞了，但是问题也很明显，服务端每次都需要遍历所有连接进来的客户端，挨个询问是否有数据到达（调用read函数），每一次的询问就会产生系统调用，造成用户态与内核态的切换，假如服务端维护着1000个客户端的连接，其中只有1个客户端有请求到达，那就意味着服务端的999次都是无效的请求。

现在NIO也无法解决同时处理大量客户端的问题，所以就出现了多路复用，它必然能够解决NIO中的无效系统调用的问题。

多路复用是如何解决NIO存在的问题？

现在我们已经知道NIO中主要问题就是可能会存在大量的无效系统调用，那么在多路复用模型中，思路很简单，就是由服务端告诉内核对哪些socket的哪些事件感兴趣，那么当有对应的事件到达时，内核就会主动通知调用者，这样就避免了无效的调用了。

select、poll、epoll对比

在linux中多路复用存在select、poll、epoll三种实现方式，其中epoll是现在用的最多的实现方式。

select

int main(void) { fd_set rfds; struct timeval tv; int retval; /* Watch stdin (fd 0) to see when it has input. */ FD_ZERO(&rfds); FD_SET(0, &rfds); /* Wait up to five seconds. */ tv.tv_sec = 5; tv.tv_usec = 0; retval = select(1, &rfds, NULL, NULL, &tv); /* Don’t rely on the value of tv now! */ if (retval == -1) perror("select()"); else if (retval) printf("Data is available now.\n"); /* FD_ISSET(0, &rfds) will be true. */ else printf("No data within five seconds.\n"); exit(EXIT_SUCCESS); }

在调用select时可以传入多个fds，并告知对这些fds的哪些事件关心，比如只关心读事件，那么一旦有读事件到达该方法就会返回，你只需遍历这些fds，获取数据即可。

可以看出有了select函数后，只有当有IO事件到达时，你才会去遍历fds，而在之前的NIO中无论是否有数据到达都必须遍历所有fds。

select缺点：

如果fds很多时，每次都需要先把fds从用户空间复制到内核空间，事件到达时再从内核空间复制到用户空间，有一定的消耗linux内核中，单个进程能够打开的fds数量有限。假设我们告诉select，关心的fds数量有1000个，那么只要有一个有事件到达，select就会返回，然而调用者还是不知道具体是哪一个fds有事件，所以还是需要从头到尾遍历一次。

poll

poll和select没有太大的区别，poll主要解决了select中fd数量限制的问题，其他select中存在的问题poll中依然存在。

epoll

epoll分为3个阶段：epoll_create、epoll_ctl、epoll_wait。

先用epoll_create创建eventpoll对象并返回对应的epollfd，再通过epoll_ctl把需要监控的fd添加到eventpoll对象中，最后调用epoll_wait等待数据。

#define MAX_EVENTS 10 struct epoll_event ev, events[MAX_EVENTS]; int listen_sock, conn_sock, nfds, epollfd; /* Set up listening socket, 'listen_sock' (socket(), bind(), listen()) */ epollfd = epoll_create(10); if (epollfd == -1) { perror("epoll_create"); exit(EXIT_FAILURE); } ev.events = EPOLLIN; ev.data.fd = listen_sock; if (epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_ADD, listen_sock, &ev) == -1) { perror("epoll_ctl: listen_sock"); exit(EXIT_FAILURE); } for (;;) { nfds = epoll_wait(epollfd, events, MAX_EVENTS, -1); if (nfds == -1) { perror("epoll_pwait"); exit(EXIT_FAILURE); } for (n = 0; n < nfds; ++n) { if (events[n].data.fd == listen_sock) { conn_sock = accept(listen_sock, (struct sockaddr *) &local, &addrlen); if (conn_sock == -1) { perror("accept"); exit(EXIT_FAILURE); } setnonblocking(conn_sock); ev.events = EPOLLIN | EPOLLET; ev.data.fd = conn_sock; if (epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_ADD, conn_sock, &ev) == -1) { perror("epoll_ctl: conn_sock"); exit(EXIT_FAILURE); } } else { do_use_fd(events[n].data.fd); } } }

就绪列表

select其中有一个问题就是在一批fds中不知道具体哪些是真正的有数据到达，只能一个个遍历，而在epoll中，当通过epoll_ctl函数添加或者删除socket时，除了使用红黑树的结构帮我们维护这些socket之外，还会向内核的中断程序注册一个回调函数，那么当fd中断时就会调用回调函数，把中断的fd放到就绪里链表中（一种双向链表的数据结构），当epoll_wait调用时，就可以直接通过这个就绪链表获取数据即可。

这里就同时解决了两个select中的问题：

不需要遍历所有fd，挨个询问具体哪个fd数据到达了。只会把真正有事件到达的fds从内核空间拷贝到用户空间。

总结