這個問題在面試跟網路程式設計相關的崗位的時候基本都會被問到，剛剛看到一個很好的比喻：

就像收本子的班長，以前得一個個學生地去問有沒有本子，如果沒有，它還得等待一段時間而後又繼續問，現在好了，只走一次，如果沒有本子，班長就告訴大家去那裡交本子，當班長想起要取本子，就去那裡看看或者等待一定時間後離開，有本子到了就叫醒他，然後取走。

也許在細節方面不是特別恰當，但是總的來說，比較形象地說出了select和epoll的區別。

下面我將簡單明瞭地概述下兩者的原理，並概況兩者的優缺點。

select原理概述

呼叫select時，會發生以下事情：

1. 從使用者空間拷貝fd_set到核心空間；
2. 註冊回撥函式__pollwait；
3. 遍歷所有fd，對全部指定裝置做一次poll（這裡的poll是一個檔案操作，它有兩個引數，一個是檔案fd本身，一個是當裝置尚未就緒時呼叫的回撥函式__pollwait，這個函式把裝置自己特有的等待佇列傳給核心，讓核心把當前的程序掛載到其中）；
4. 當裝置就緒時，裝置就會喚醒在自己特有等待佇列中的【所有】節點，於是當前程序就獲取到了完成的訊號。poll檔案操作返回的是一組標準的掩碼，其中的各個位指示當前的不同的就緒狀態（全0為沒有任何事件觸發），根據mask可對fd_set賦值；
5. 如果所有裝置返回的掩碼都沒有顯示任何的事件觸發，就去掉回撥函式的函式指標，進入有限時的睡眠狀態，再恢復和不斷做poll，再作有限時的睡眠，直到其中一個裝置有事件觸發為止。
6. 只要有事件觸發，系統呼叫返回，將fd_set從核心空間拷貝到使用者空間，回到使用者態，使用者就可以對相關的fd作進一步的讀或者寫操作了。

epoll原理概述

呼叫epoll_create時，做了以下事情：

1. 核心幫我們在epoll檔案系統裡建了個file結點；
2. 在核心cache裡建了個紅黑樹用於儲存以後epoll_ctl傳來的socket；
3. 建立一個list連結串列，用於儲存準備就緒的事件。

呼叫epoll_ctl時，做了以下事情：

1. 把socket放到epoll檔案系統裡file物件對應的紅黑樹上；
2. 給核心中斷處理程式註冊一個回撥函式，告訴核心，如果這個控制代碼的中斷到了，就把它放到準備就緒list連結串列裡。

呼叫epoll_wait時，做了以下事情：

觀察list連結串列裡有沒有資料。有資料就返回，沒有資料就sleep，等到timeout時間到後即使連結串列沒資料也返回。而且，通常情況下即使我們要監控百萬計的控制代碼，大多一次也只返回很少量的準備就緒控制代碼而已，所以，epoll_wait僅需要從核心態copy少量的控制代碼到使用者態而已。

總結如下：

一顆紅黑樹，一張準備就緒控制代碼連結串列，少量的核心cache，解決了大併發下的socket處理問題。

執行epoll_create時，建立了紅黑樹和就緒連結串列；
執行epoll_ctl時，如果增加socket控制代碼，則檢查在紅黑樹中是否存在，存在立即返回，不存在則新增到樹幹上，然後向核心註冊回撥函式，用於當中斷事件來臨時向準備就緒連結串列中插入資料;
執行epoll_wait時立刻返回準備就緒連結串列裡的資料即可。

兩種模式的區別：

LT模式下，只要一個控制代碼上的事件一次沒有處理完，會在以後呼叫epoll_wait時重複返回這個控制代碼，而ET模式僅在第一次返回。

兩種模式的實現：

當一個socket控制代碼上有事件時，核心會把該控制代碼插入上面所說的準備就緒list連結串列，這時我們呼叫epoll_wait，會把準備就緒的socket拷貝到使用者態記憶體，然後清空準備就緒list連結串列，最後，epoll_wait檢查這些socket，如果是LT模式，並且這些socket上確實有未處理的事件時，又把該控制代碼放回到剛剛清空的準備就緒連結串列。所以，LT模式的控制代碼，只要它上面還有事件，epoll_wait每次都會返回。

對比

select缺點:

1. 最大併發數限制：使用32個整數的32位，即32*32=1024來標識fd，雖然可修改，但是有以下第二點的瓶頸；
2. 效率低：每次都會線性掃描整個fd_set，集合越大速度越慢；
3. 核心/使用者空間記憶體拷貝問題。

epoll的提升：

1. 本身沒有最大併發連線的限制，僅受系統中程序能開啟的最大檔案數目限制；
2. 效率提升：只有活躍的socket才會主動的去呼叫callback函式；
3. 省去不必要的記憶體拷貝：epoll通過核心與使用者空間mmap同一塊記憶體實現。

當然，以上的優缺點僅僅是特定場景下的情況：高併發，且任一時間只有少數socket是活躍的。

如果在併發量低，socket都比較活躍的情況下，select就不見得比epoll慢了（就像我們常常說快排比插入排序快，但是在特定情況下這並不成立）。