Netty如何做到单机百万并发？
相信很多人知道石中剑这个典故，在此典故中，天命注定的亚瑟很容易的就拔出了这把石中剑，但是由于资历不被其他人认可，所以他颇费了一番周折才成为了真正意义上的英格兰全境之王，亚瑟王。
说道这把剑，剑身上铭刻着这样一句话：ONLY THE KING CAN TAKE THE SWORD FROM THE STONE。
虽然典故中的 the king 是指英明之主亚瑟王，但是在本章中，这个 king 就是读者自己。
我们今天不仅要从百万并发基石上拔出这把 epoll 之剑，也就是 Netty，而且要利用这把剑大杀四方，一如当年的亚瑟王凭借此剑统一了英格兰全境一样。
说到石中剑 Netty，我们知道他极其强悍的性能以及纯异步模型，释放出了极强的生产力，内置的各种编解码编排，心跳包检测，粘包拆包处理等，高效且易于使用，以至于很多耳熟能详的组件都在使用，比如 Hadoop，Dubbo 等。
但是他是如何做到这些的呢？本章将会以庖丁解牛的方式，一步一步的来拔出此剑。
Netty 的异步模型
说起 Netty 的异步模型，我相信大多数人，只要是写过服务端的话，都是耳熟能详的，bossGroup 和 workerGroup 被 ServerBootstrap 所驱动，用起来简直是如虎添翼。
再加上各种配置化的 handler 加持，组装起来也是行云流水，俯拾即是。但是，任何一个好的架构，都不是一蹴而就实现的，那她经历了怎样的心路历程呢？
①经典的多线程模型
此模型中，服务端起来后，客户端连接到服务端，服务端会为每个客户端开启一个线程来进行后续的读写操作。
客户端少的时候，整体性能和功能还是可以的，但是如果客户端非常多的时候，线程的创建将会导致内存的急剧飙升从而导致服务端的性能下降，严重者会导致新客户端连接不上来，更有甚者，服务器直接宕机。
此模型虽然简单，但是由于其简单粗暴，所以难堪大用，建议在写服务端的时候，要彻底的避免此种写法。
②经典的 Reactor 模型
由于多线程模型难堪大用，所以更好的模型一直在研究之中，Reactor 模型，作为天选之子，也被引入了进来，由于其强大的基于事件处理的特性，使得其成为异步模型的不二之选。
Reactor 模型由于是基于事件处理的，所以一旦有事件被触发，将会派发到对应的 event handler 中进行处理。
所以在此模型中，有两个最重要的参与者，列举如下：
- Reactor： 主要用来将 IO 事件派发到相对应的 handler 中，可以将其想象为打电话时候的分发总机，你先打电话到总机号码，然后通过总机，你可以分拨到各个分机号码。
- Handlers： 主要用来处理 IO 事件相关的具体业务，可以将其想象为拨通分机号码后，实际上为你处理事件的员工。
上图为 Reactor 模型的描述图，具体来说一下：
Initiation Dispatcher 其实扮演的就是 Reactor 的角色，主要进行 Event Demultiplexer，即事件派发。
而其内部一般都有一个 Acceptor，用于通过对系统资源的操纵来获取资源句柄，然后交由 Reactor，通过 handle_events 方法派发至具体的 EventHandler 的。
Synchronous Event Demultiplexer 其实就是 Acceptor 的角色，此角色内部通过调用系统的方法来进行资源操作。
比如说，假如客户端连接上来，那么将会获得当前连接，假如需要删除文件，那么将会获得当前待操作的文件句柄等等。
这些句柄实际上是要返回给 Reactor 的，然后经由 Reactor 派发下放给具体的 EventHandler。
Event Handler 这里，其实就是具体的事件操作了。其内部针对不同的业务逻辑，拥有不同的操作方法。
比如说，鉴权 EventHandler 会检测传入的连接，验证其是否在白名单，心跳包 EventHanler 会检测管道是否空闲。
业务 EventHandler 会进行具体的业务处理，编解码 EventHandler 会对当前连接传输的内容进行编码解码操作等等。
由于 Netty 是 Reactor 模型的具体实现，所以在编码的时候，我们可以非常清楚明白的理解 Reactor 的具体使用方式，这里暂时不讲，后面会提到。
由于 Doug Lea 写过一篇关于 NIO 的文章，整体总结的极好，所以这里我们就结合他的文章来详细分析一下 Reactor 模型的演化过程。
上图模型为单线程 Reator 模型，Reactor 模型会利用给定的 selectionKeys 进行派发操作，派发到给定的 handler。
之后当有客户端连接上来的时候，acceptor 会进行 accept 接收操作，之后将接收到的连接和之前派发的 handler 进行组合并启动。
上图模型为池化 Reactor 模型，此模型将读操作和写操作解耦了出来，当有数据过来的时候，将 handler 的系列操作扔到线程池中来进行，极大的提到了整体的吞吐量和处理速度。
上图模型为多 Reactor 模型，此模型中，将原本单个 Reactor 一分为二，分别为 mainReactor 和 subReactor。
其中 mainReactor 主要进行客户端连接方面的处理，客户端 accept 后发送给 subReactor 进行后续处理处理。
这种模型的好处就是整体职责更加明确，同时对于多 CPU 的机器，系统资源的利用更加高一些。
从 Netty 写的 server 端，就可以看出，boss worker group 对应的正是主副 Reactor。
之后 ServerBootstrap 进行 Reactor 的创建操作，里面的 group，channel，option 等进行初始化操作。
而设置的 childHandler 则是具体的业务操作，其底层的事件分发器则通过调用 Linux 系统级接口 epoll 来实现连接并将其传给 Reactor。
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石中剑 Netty 强悍的原理（JNI）
Netty 之剑之所以锋利，不仅仅因为其纯异步的编排模型，避免了各种阻塞式的操作，同时其内部各种设计精良的组件，终成一统。
且不说让人眼前一亮的缓冲池设计，读写标随心而动，摒弃了繁冗复杂的边界检测，用起来着实舒服之极。
原生的流控和高低水位设计，让流速控制真的是随心所欲，铸就了一道相当坚固的护城河。
齐全的粘包拆包处理方式，让每一笔数据都能够清晰明了；而高效的空闲检测机制，则让心跳包和断线重连等设计方案变得如此俯拾即是。
上层的设计如此优秀，其性能又怎能甘居下风。由于底层通讯方式完全是 C 语言编写，然后利用 JNI 机制进行处理，所以整体的性能可以说是达到了原生 C 语言性能的强悍程度。
说道 JNI，这里我觉得有必要详细说一下，他是我们利用 Java 直接调用 C 语言原生代码的关键。
JNI，全称为Java Native Interface，翻译过来就是 Java 本地接口，他是 Java 调用 C 语言的一套规范。具体来看看怎么做的吧。
步骤一，先来写一个简单的 Java 调用函数：
/**
*@authorshichaoyang
*@Description:数据同步器
*@date2020-10-1419:41
*/
publicclassDataSynchronizer{
/**
*加载本地底层C实现库
*/
static{
System.loadLibrary("synchronizer");
}
/**
*底层数据同步方法
*/
privatenativeStringsyncData(Stringstatus);
/**
*程序启动，调用底层数据同步方法
*
*@paramargs
*/
publicstaticvoidmain(String...args){
Stringrst=newDataSynchronizer().syncData("ProcessStep2");
System.out.println("TheexecuteresultfromCis:"+rst);
}
}
可以看出，是一个非常简单的 Java 类，此类中，syncData 方法前面带了 native 修饰，代表此方法最终将会调用底层 C 语言实现。main 方法是启动类，将 C 语言执行的结果接收并打印出来。
然后，打开我们的 Linux 环境，这里由于我用的是 linux mint，依次执行如下命令来设置环境：
执行aptinstalldefault-jdk 安装java环境，安装完毕。
通过update-alternatives --list java 获取java安装路径，这里为：/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64
设置java环境变量exportJAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64
环境设置完毕之后，就可以开始进行下一步了。
步骤二，编译，首先，进入到代码 DataSynchronizer.c 所在的目录，然后运行如下命令来编译 Java 源码：
javac-h.DataSynchronizer.java
编译完毕之后，可以看到当前目录出现了如下几个文件：
其中 DataSynchronizer.h 是生成的头文件，这个文件尽量不要修改，整体内容如下：
/*DONOTEDITTHISFILE-itismachinegenerated*/
#include
其中 JNIEXPORT jstring JNICALL Java_DataSynchronizer_syncData 方法，就是给我们生成的本地 C 语言方法，我们这里只需要创建一个 C 语言文件，名称为 DataSynchronizer.c。
将此头文件加载进来，实现此方法即可：
#include
其中需要注意的是，JNIEnv* 变量，实际上指的是当前的 JNI 环境。而 jobject 变量则类似 Java 中的 this 关键字。
jstring 则是 C 语言层面上的字符串，相当于 Java 中的 String。整体对应如下：
最后，我们来编译一下：
gcc-fPIC-I"$JAVA_HOME/include"-I"$JAVA_HOME/include/linux"-shared-olibsynchronizer.soDataSynchronizer.c
编译完毕后，可以看到当前目录下又多了一个 libsynchronizer.so 文件（这个文件类似 Windows 上编译后生成的 .dll 类库文件）：
此时我们可以运行了，运行如下命令进行运行：
java-Djava.library.path=.DataSynchronizer
得到结果如下：
java-Djava.library.path=.DataSynchronizer
InC,thereceivedstringis:ProcessStep2
EnteraString:sdfsdf
TheexecuteresultfromCis:sdfsdf
从这里看到，我们正确的通过 java jni 技术，调用了 C 语言底层的逻辑，然后获取到结果，打印了出来。
在 Netty 中，也是利用了 jni 的技术，然后通过调用底层的 C 语言逻辑实现，来实现高效的网络通讯的。
感兴趣的同学可以扒拉下 Netty 源码，在 transport-native-epoll 模块中，就可以见到具体的实现方法了。
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IO 多路复用模型
石中剑，之所以能荡平英格兰全境，自然有其最强悍的地方。
相应的，Netty，则也是不遑多让，之所以能够被各大知名的组件所采用，自然也有其最强悍的地方，而本章节的 IO 多路复用模型，则是其强悍的理由之一。
在说 IO 多路复用模型之前，我们先来大致了解下 Linux 文件系统。
在 Linux 系统中，不论是你的鼠标，键盘，还是打印机，甚至于连接到本机的 socket client 端，都是以文件描述符的形式存在于系统中，诸如此类，等等等等。
所以可以这么说，一切皆文件。来看一下系统定义的文件描述符说明：
从上面的列表可以看到，文件描述符 0，1，2 都已经被系统占用了，当系统启动的时候，这三个描述符就存在了。
其中 0 代表标准输入，1 代表标准输出，2 代表错误输出。当我们创建新的文件描述符的时候，就会在 2 的基础上进行递增。
可以这么说，文件描述符是为了管理被打开的文件而创建的系统索引，他代表了文件的身份 ID。对标 Windows 的话，你可以认为和句柄类似，这样就更容易理解一些。
由于网上对 Linux 文件这块的原理描述的文章已经非常多了，所以这里我不再做过多的赘述，感兴趣的同学可以从 Wikipedia 翻阅一下。
由于这块内容比较复杂，不属于本文普及的内容，建议读者另行自研。
select 模型
此模型是 IO 多路复用的最早期使用的模型之一，距今已经几十年了，但是现在依旧有不少应用还在采用此种方式，可见其长生不老。
首先来看下其具体的定义（来源于 man 二类文档）：
intselect(intnfds,fd_set*readfds,fd_set*writefds,fd_set*errorfds,structtimeval*timeout);
这里解释下其具体参数：
- 参数一：nfds， 也即 maxfd，最大的文件描述符递增一。这里之所以传最大描述符，为的就是在遍历 fd_set 的时候，限定遍历范围。
- 参数二：readfds， 可读文件描述符集合。
- 参数三：writefds， 可写文件描述符集合。
- 参数四：errorfds， 异常文件描述符集合。
- 参数五：timeout， 超时时间。在这段时间内没有检测到描述符被触发，则返回。
下面的宏处理，可以对 fd_set 集合（准确的说是 bitmap，一个描述符有变更，则会在描述符对应的索引处置 1）进行操作：
- FD_CLR(inr fd,fd_set* set) ： 用来清除描述词组 set 中相关 fd 的位，即 bitmap 结构中索引值为 fd 的值置为 0。
- FD_ISSET(int fd,fd_set *set)： 用来测试描述词组 set 中相关 fd 的位是否为真，即 bitmap 结构中某一位是否为 1。
- FD_SET（int fd,fd_set*set）： 用来设置描述词组 set 中相关 fd 的位，即将 bitmap 结构中某一位设置为 1，索引值为 fd。
- FD_ZERO（fd_set *set）： 用来清除描述词组 set 的全部位，即将 bitmap 结构全部清零。
首先来看一段服务端采用了 select 模型的示例代码：
//创建server端套接字，获取文件描述符
intlistenfd=socket(PF_INET,SOCK_STREAM,0);
if(listenfd< 0)return-1;
//绑定服务器
bind(listenfd,(structsockaddr*)&address,sizeof(address));
//监听服务器
listen(listenfd,5);
structsockaddr_inclient;
socklen_taddr_len=sizeof(client);
//接收客户端连接
intconnfd=accept(listenfd,(structsockaddr*)&client,&addr_len);
//读缓冲区
charbuff[1024];
//读文件操作符
fd_setread_fds;
while(1)
{
memset(buff,0,sizeof(buff));
//注意：每次调用select之前都要重新设置文件描述符connfd，因为文件描述符表会在内核中被修改
FD_ZERO(&read_fds);
FD_SET(connfd,&read_fds);
//注意：select会将用户态中的文件描述符表放到内核中进行修改，内核修改完毕后再返回给用户态，开销较大
ret=select(connfd+1,&read_fds,NULL,NULL,NULL);
if(ret< 0)
{
printf("Failtoselect!
");
return-1;
}
//检测文件描述符表中相关请求是否可读
if(FD_ISSET(connfd,&read_fds))
{
ret=recv(connfd,buff,sizeof(buff)-1,0);
printf("receive%dbytesfromclient:%s
",ret,buff);
}
}
上面的代码我加了比较详细的注释了，大家应该很容易看明白，说白了大概流程其实如下：
- 首先，创建 socket 套接字，创建完毕后，会获取到此套接字的文件描述符。
- 然后，bind 到指定的地址进行监听 listen。这样，服务端就在特定的端口启动起来并进行监听了。
- 之后，利用开启 accept 方法来监听客户端的连接请求。一旦有客户端连接，则将获取到当前客户端连接的 connection 文件描述符。
双方建立连接之后，就可以进行数据互传了。需要注意的是，在循环开始的时候，务必每次都要重新设置当前 connection 的文件描述符，是因为文件描描述符表在内核中被修改过，如果不重置，将会导致异常的情况。
重新设置文件描述符后，就可以利用 select 函数从文件描述符表中，来轮询哪些文件描述符就绪了。
此时系统会将用户态的文件描述符表发送到内核态进行调整，即将准备就绪的文件描述符进行置位，然后再发送给用户态的应用中来。
用户通过 FD_ISSET 方法来轮询文件描述符，如果数据可读，则读取数据即可。
举个例子，假设此时连接上来了 3 个客户端，connection 的文件描述符分别为 4，8，12。
那么其 read_fds 文件描述符表（bitmap 结构）的大致结构为 00010001000100000....0。
由于 read_fds 文件描述符的长度为 1024 位，所以最多允许 1024 个连接。
而在 select 的时候，涉及到用户态和内核态的转换，所以整体转换方式如下：
所以，综合起来，select 整体还是比较高效和稳定的，但是呈现出来的问题也不少。
这些问题进一步限制了其性能发挥：
- 文件描述符表为 bitmap 结构，且有长度为 1024 的限制。
- fdset 无法做到重用，每次循环必须重新创建。
- 频繁的用户态和内核态拷贝，性能开销较大。
- 需要对文件描述符表进行遍历，O(n) 的轮询时间复杂度。
poll 模型
考虑到 select 模型的几个限制，后来进行了改进，这也就是 poll 模型，既然是 select 模型的改进版，那么肯定有其亮眼的地方，一起来看看吧。
当然，这次我们依旧是先翻阅 linux man 二类文档，因为这是官方的文档，对其有着最为精准的定义。
intpoll(structpollfd*fds,nfds_tnfds,inttimeout);
其实，从运行机制上说来，poll 所做的功能和 select 是基本上一样的，都是等待并检测一组文件描述符就绪，然后在进行后续的 IO 处理工作。
只不过不同的是，select 中，采用的是 bitmap 结构，长度限定在 1024 位的文件描述符表，而 poll 模型则采用的是 pollfd 结构的数组 fds。
也正是由于 poll 模型采用了数组结构，则不会有 1024 长度限制，使其能够承受更高的并发。
pollfd 结构内容如下：
structpollfd{
intfd;/*文件描述符*/
shortevents;/*关心的事件*/
shortrevents;/*实际返回的事件*/
};
从上面的结构可以看出，fd 很明显就是指文件描述符，也就是当客户端连接上来后，fd 会将生成的文件描述符保存到这里。
而 events 则是指用户想关注的事件；revents 则是指实际返回的事件，是由系统内核填充并返回，如果当前的 fd 文件描述符有状态变化，则 revents 的值就会有相应的变化。
events 事件列表如下：
revents 事件列表如下：
从列表中可以看出，revents 是包含 events 的。接下来结合示例来看一下：
//创建server端套接字，获取文件描述符
intlistenfd=socket(PF_INET,SOCK_STREAM,0);
if(listenfd< 0)return-1;
//绑定服务器
bind(listenfd,(structsockaddr*)&address,sizeof(address));
//监听服务器
listen(listenfd,5);
structpollfdpollfds[1];
socklen_taddr_len=sizeof(client);
//接收客户端连接
intconnfd=accept(listenfd,(structsockaddr*)&client,&addr_len);
//放入fd数组
pollfds[0].fd=connfd;
pollfds[0].events=POLLIN;
//读缓冲区
charbuff[1024];
//读文件操作符
fd_setread_fds;
while(1)
{
memset(buff,0,sizeof(buff));
/**
**SELECT模型专用
**注意：每次调用select之前都要重新设置文件描述符connfd，因为文件描述符表会在内核中被修改
**FD_ZERO(&read_fds);
**FD_SET(connfd,&read_fds);
**注意：select会将用户态中的文件描述符表放到内核中进行修改，内核修改完毕后再返回给用户态，开销较大
**ret=select(connfd+1,&read_fds,NULL,NULL,NULL);
**/
ret=poll(pollfds,1,1000);
if(ret< 0)
{
printf("Failtopoll!
");
return-1;
}
/**
**SELECT模型专用
**检测文件描述符表中相关请求是否可读
**if(FD_ISSET(connfd,&read_fds))
**{
**ret=recv(connfd,buff,sizeof(buff)-1,0);
**printf("receive%dbytesfromclient:%s
",ret,buff);
**}
**/
//检测文件描述符数组中相关请求
if(pollfds[0].revents&POLLIN){
pollfds[0].revents=0;
ret=recv(connfd,buff,sizeof(buff)-1,0);
printf("receive%dbytesfromclient:%s
",ret,buff);
}
}
由于源码中，我做了比较详细的注释，同时将和 select 模型不一样的地方都列了出来，这里就不再详细解释了。
总体说来，poll 模型比 select 模型要好用一些，去掉了一些限制，但是仍然避免不了如下的问题：
- 用户态和内核态仍需要频繁切换，因为 revents 的赋值是在内核态进行的，然后再推送到用户态，和 select 类似，整体开销较大。
- 仍需要遍历数组，时间复杂度为 O（N）。
epoll 模型
如果说 select 模型和 poll 模型是早期的产物，在性能上有诸多不尽人意之处，那么自 Linux 2.6 之后新增的 epoll 模型，则彻底解决了性能问题，一举使得单机承受百万并发的课题变得极为容易。
现在可以这么说，只需要一些简单的设置更改，然后配合上 epoll 的性能，实现单机百万并发轻而易举。
同时，由于 epoll 整体的优化，使得之前的几个比较耗费性能的问题不再成为羁绊，所以也成为了 Linux 平台上进行网络通讯的首选模型。
讲解之前，还是 linux man 文档镇楼：linux man epoll 4 类文档 linux man epoll 7 类文档，俩文档结合着读，会对 epoll 有个大概的了解。
和之前提到的 select 和 poll 不同的是，此二者皆属于系统调用函数，但是 epoll 则不然，他是存在于内核中的数据结构。
可以通过 epoll_create，epoll_ctl 及 epoll_wait 三个函数结合来对此数据结构进行操控。
说到 epoll_create 函数，其作用是在内核中创建一个 epoll 数据结构实例，然后将返回此实例在系统中的文件描述符。
此 epoll 数据结构的组成其实是一个链表结构，我们称之为 interest list，里面会注册连接上来的 client 的文件描述符。
其简化工作机制如下：
说道 epoll_ctl 函数，其作用则是对 epoll 实例进行增删改查操作。有些类似我们常用的 CRUD 操作。
这个函数操作的对象其实就是 epoll 数据结构，当有新的 client 连接上来的时候，他会将此 client 注册到 epoll 中的 interest list 中，此操作通过附加 EPOLL_CTL_ADD 标记来实现。
当已有的 client 掉线或者主动下线的时候，他会将下线的 client从epoll 的 interest list 中移除，此操作通过附加 EPOLL_CTL_DEL 标记来实现。
当有 client 的文件描述符有变更的时候，他会将 events 中的对应的文件描述符进行更新，此操作通过附加 EPOLL_CTL_MOD 来实现。
当 interest list 中有 client 已经准备好了，可以进行 IO 操作的时候，他会将这些 clients 拿出来，然后放到一个新的 ready list 里面。
其简化工作机制如下：
说道 epoll_wait 函数，其作用就是扫描 ready list，处理准备就绪的 client IO，其返回结果即为准备好进行 IO 的 client 的个数。通过遍历这些准备好的 client，就可以轻松进行 IO 处理了。
上面这三个函数是 epoll 操作的基本函数，但是，想要彻底理解 epoll，则需要先了解这三块内容，即：inode，链表，红黑树。
在 Linux 内核中，针对当前打开的文件，有一个 open file table，里面记录的是所有打开的文件描述符信息；同时也有一个 inode table，里面则记录的是底层的文件描述符信息。
这里假如文件描述符 B fork 了文件描述符 A，虽然在 open file table 中，我们看新增了一个文件描述符 B，但是实际上，在 inode table 中，A 和 B 的底层是一模一样的。
这里，将 inode table 中的内容理解为 Windows 中的文件属性，会更加贴切和易懂。
这样存储的好处就是，无论上层文件描述符怎么变化，由于 epoll 监控的数据永远是 inode table 的底层数据，那么我就可以一直能够监控到文件的各种变化信息，这也是 epoll 高效的基础。
简化流程如下：
数据存储这块解决了，那么针对连接上来的客户端 socket，该用什么数据结构保存进来呢？
这里用到了红黑树，由于客户端 socket 会有频繁的新增和删除操作，而红黑树这块时间复杂度仅仅为 O(logN)，还是挺高效的。
有人会问为啥不用哈希表呢？当大量的连接频繁的进行接入或者断开的时候，扩容或者其他行为将会产生不少的 rehash 操作，而且还要考虑哈希冲突的情况。
虽然查询速度的确可以达到 o(1)，但是 rehash 或者哈希冲突是不可控的，所以基于这些考量，我认为红黑树占优一些。
客户端 socket 怎么管理这块解决了，接下来，当有 socket 有数据需要进行读写事件处理的时候，系统会将已经就绪的 socket 添加到双向链表中，然后通过 epoll_wait 方法检测的时候。
其实检查的就是这个双向链表，由于链表中都是就绪的数据，所以避免了针对整个客户端 socket 列表进行遍历的情况，使得整体效率大大提升。
整体的操作流程为：
- 首先，利用 epoll_create 在内核中创建一个 epoll 对象。其实这个 epoll 对象，就是一个可以存储客户端连接的数据结构。
- 然后，客户端 socket 连接上来，会通过 epoll_ctl 操作将结果添加到 epoll 对象的红黑树数据结构中。
- 然后，一旦有 socket 有事件发生，则会通过回调函数将其添加到 ready list 双向链表中。
- 最后，epoll_wait 会遍历链表来处理已经准备好的 socket，然后通过预先设置的水平触发或者边缘触发来进行数据的感知操作。
从上面的细节可以看出，由于 epoll 内部监控的是底层的文件描述符信息，可以将变更的描述符直接加入到 ready list，无需用户将所有的描述符再进行传入。
同时由于 epoll_wait 扫描的是已经就绪的文件描述符，避免了很多无效的遍历查询，使得 epoll 的整体性能大大提升，可以说现在只要谈论 Linux 平台的 IO 多路复用，epoll 已经成为了不二之选。
水平触发和边缘触发
上面说到了 epoll，主要讲解了 client 端怎么连进来，但是并未详细的讲解 epoll_wait 怎么被唤醒的，这里我将来详细的讲解一下。
水平触发，意即 Level Trigger，边缘触发，意即 Edge Trigger，如果单从字面意思上理解，则不太容易，但是如果将硬件设计中的水平沿，上升沿，下降沿的概念引进来，则理解起来就容易多了。
比如我们可以这样认为：
如果将上图中的方块看做是 buffer 的话，那么理解起来则就更加容易了，比如针对水平触发，buffer 只要是一直有数据，则一直通知；而边缘触发，则 buffer 容量发生变化的时候，才会通知。
虽然可以这样简单的理解，但是实际上，其细节处理部分，比图示中展现的更加精细，这里来详细的说一下。
①边缘触发
针对读操作，也就是当前 fd 处于 EPOLLIN 模式下，即可读。此时意味着有新的数据到来，接收缓冲区可读，以下 buffer 都指接收缓冲区：
buffer 由空变为非空，意即有数据进来的时候，此过程会触发通知：
buffer 原本有些数据，这时候又有新数据进来的时候，数据变多，此过程会触发通知：
buffer 中有数据，此时用户对操作的 fd 注册 EPOLL_CTL_MOD 事件的时候，会触发通知：
针对写操作，也就是当前 fd 处于 EPOLLOUT 模式下，即可写。此时意味着缓冲区可以写了，以下 buffer 都指发送缓冲区：
buffer 满了，这时候发送出去一些数据，数据变少，此过程会触发通知：
buffer 原本有些数据，这时候又发送出去一些数据，数据变少，此过程会触发通知：
这里就是 ET 这种模式触发的几种情形，可以看出，基本上都是围绕着接收缓冲区或者发送缓冲区的状态变化来进行的。
晦涩难懂？不存在的，举个栗子：
在服务端，我们开启边缘触发模式，然后将 buffer size 设为 10 个字节，来看看具体的表现形式。
服务端开启，客户端连接，发送单字符 A 到服务端，输出结果如下：
-->ETMode:itwastriggeredonce
get1bytesofcontent:A
-->waittoread!
可以看到，由于 buffer 从空到非空，边缘触发通知产生，之后在 epoll_wait 处阻塞，继续等待后续事件。
这里我们变一下，输入 ABCDEFGHIJKLMNOPQ，可以看到，客户端发送的字符长度超过了服务端 buffer size，那么输出结果将是怎么样的呢？
-->ETMode:itwastriggeredonce
get9bytesofcontent:ABCDEFGHI
get8bytesofcontent:JKLMNOPQ
-->waittoread!
可以看到，这次发送，由于发送的长度大于 buffer size，所以内容被折成两段进行接收，由于用了边缘触发方式，buffer 的情况是从空到非空，所以只会产生一次通知。
②水平触发
水平触发则简单多了，他包含了边缘触发的所有场景，简而言之如下：
当接收缓冲区不为空的时候，有数据可读，则读事件会一直触发：
当发送缓冲区未满的时候，可以继续写入数据，则写事件一直会触发：
同样的，为了使表达更清晰，我们也来举个栗子，按照上述入输入方式来进行。
服务端开启，客户端连接并发送单字符 A，可以看到服务端输出情况如下：
-->LTMode:itwastriggeredonce!
get1bytesofcontent:A
这个输出结果，毋庸置疑，由于 buffer 中有数据，所以水平模式触发，输出了结果。
服务端开启，客户端连接并发送 ABCDEFGHIJKLMNOPQ，可以看到服务端输出情况如下：
-->LTMode:itwastriggeredonce!
get9bytesofcontent:ABCDEFGHI
-->LTMode:itwastriggeredonce!
get8bytesofcontent:JKLMNOPQ
从结果中，可以看出，由于 buffer 中数据读取完毕后，还有未读完的数据，所以水平模式会一直触发，这也是为啥这里水平模式被触发了两次的原因。
有了这两个栗子的比对，不知道聪明的你，get 到二者的区别了吗？
在实际开发过程中，实际上 LT 更易用一些，毕竟系统帮助我们做了大部分校验通知工作，之前提到的 SELECT 和 POLL，默认采用的也都是这个。
但是需要注意的是，当有成千上万个客户端连接上来开始进行数据发送，由于 LT 的特性，内核会频繁的处理通知操作，导致其相对于 ET 来说，比较的耗费系统资源，所以，随着客户端的增多，其性能也就越差。
而边缘触发，由于监控的是 FD 的状态变化，所以整体的系统通知并没有那么频繁，高并发下整体的性能表现也要好很多。
但是由于此模式下，用户需要积极的处理好每一笔数据，带来的维护代价也是相当大的，稍微不注意就有可能出错。所以使用起来须要非常小心才行。
至于二者如何抉择，诸位就仁者见仁智者见智吧。
行文到这里，关于 epoll 的讲解基本上完毕了，大家从中是不是学到了很多干货呢？
由于从 Netty 研究到 linux epoll 底层，其难度非常大，可以用曲高和寡来形容，所以在这块探索的文章是比较少的，很多东西需要自己照着 man 文档和源码一点一点的琢磨（linux 源码详见 eventpoll.c 等）。
这里我来纠正一下搜索引擎上，说 epoll 高性能是因为利用 mmap 技术实现了用户态和内核态的内存共享，所以性能好。
我前期被这个观点误导了好久，后来下来了 Linux 源码，翻了一下，并没有在 epoll 中翻到 mmap 的技术点，所以这个观点是错误的。
这些错误观点的文章，国内不少，国外也不少，希望大家能审慎抉择，避免被错误带偏。
所以，epoll 高性能的根本就是，其高效的文件描述符处理方式加上颇具特性边的缘触发处理模式，以极少的内核态和用户态的切换，实现了真正意义上的高并发。
手写 epoll 服务端
实践是最好的老师，我们现在已经知道了 epoll 之剑怎么嵌入到石头中的，现在就让我们不妨尝试着拔一下看看。
手写 epoll 服务器，具体细节如下（非 C 语言 coder，代码有参考）：
#include
详细的注释我都已经写上去了，这就是整个 epoll server 端全部源码了，仅仅只有 200 行左右，是不是很惊讶。
接下来让我们来测试下性能，看看能够达到我们所说的单机百万并发吗？其实悄悄的给你说，Netty 底层的 C 语言实现，和这个是差不多的。
单机百万并发实战
在实际测试过程中，由于要实现高并发，那么肯定得使用 ET 模式了。
但是由于这块内容更多的是 Linux 配置的调整，且前人已经有了具体的文章了，所以这里就不做过多的解释了。
这里我们主要是利用 VMware 虚拟机一主三从，参数调优，来实现百万并发。
此块内容由于比较复杂，先暂时放一放，后续将会搭建环境并对此手写 server 进行压测。
审核编辑 ：李倩
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原文标题：Netty如何做到单机百万并发？
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