一 IO模型介紹

    同步（synchronous） IO和非同步（asynchronous） IO，阻塞（blocking） IO和非阻塞（non-blocking）IO分別是什麼，到底有什麼區別？這個問題其實不同的人給出的答案都可能不同，比如wiki，就認為asynchronous IO和non-blocking IO是一個東西。這其實是因為不同的人的知識背景不同，並且在討論這個問題的時候上下文(context)也不相同。所以，為了更好的回答這個問題，我先限定一下本文的上下文。

    本文討論的背景是Linux環境下的network IO。本文最重要的參考文獻是Richard Stevens的“UNIX® Network Programming Volume 1, Third Edition: The Sockets Networking ”，6.2節“I/O Models ”，Stevens在這節中詳細說明了各種IO的特點和區別，如果英文夠好的話，推薦直接閱讀。Stevens的文風是有名的深入淺出，所以不用擔心看不懂。本文中的流程圖也是擷取自參考文獻。

    Stevens在文章中一共比較了五種IO Model：
    * blocking IO
    * nonblocking IO
    * IO multiplexing
    * signal driven IO
    * asynchronous IO
    由signal driven IO（訊號驅動IO）在實際中並不常用，所以主要介紹其餘四種IO Model。

    再說一下IO發生時涉及的物件和步驟。對於一個network IO (這裡我們以read舉例)，它會涉及到兩個系統物件，一個是呼叫這個IO的process (or thread)，另一個就是系統核心(kernel)。當一個read操作發生時，該操作會經歷兩個階段：

#1）等待資料準備 (Waiting for the data to be ready)
#2）將資料從核心拷貝到程序中(Copying the data from the kernel to the process)

    記住這兩點很重要，因為這些IO模型的區別就是在兩個階段上各有不同的情況。

    補充：

#1、輸入操作：read、readv、recv、recvfrom、recvmsg共5個函式，如果會阻塞狀態，則會經理wait data和copy data兩個階段，如果設定為非阻塞則在wait 不到data時丟擲異常

#2、輸出操作：write、writev、send、sendto、sendmsg共5個函式，在傳送緩衝區滿了會阻塞在原地，如果設定為非阻塞，則會丟擲異常
 


#3、接收外來連結：accept，與輸入操作類似

#4、發起外出連結：connect，與輸出操作類似

二 阻塞IO(blocking IO)

    在linux中，預設情況下所有的socket都是blocking，一個典型的讀操作流程大概是這樣：

    當用戶程序呼叫了recvfrom這個系統呼叫，kernel就開始了IO的第一個階段：準備資料。對於network io來說，很多時候資料在一開始還沒有到達（比如，還沒有收到一個完整的UDP包），這個時候kernel就要等待足夠的資料到來。

    而在使用者程序這邊，整個程序會被阻塞。當kernel一直等到資料準備好了，它就會將資料從kernel中拷貝到使用者記憶體，然後kernel返回結果，使用者程序才解除block的狀態，重新執行起來。
    所以，blocking IO的特點就是在IO執行的兩個階段（等待資料和拷貝資料兩個階段）都被block了。

    幾乎所有的程式設計師第一次接觸到的網路程式設計都是從listen()、send()、recv() 等介面開始的，使用這些介面可以很方便的構建伺服器/客戶機的模型。然而大部分的socket介面都是阻塞型的。如下圖

    ps：所謂阻塞型介面是指系統呼叫（一般是IO介面）不返回呼叫結果並讓當前執行緒一直阻塞，只有當該系統呼叫獲得結果或者超時出錯時才返回。

    實際上，除非特別指定，幾乎所有的IO介面 ( 包括socket介面 ) 都是阻塞型的。這給網路程式設計帶來了一個很大的問題，如在呼叫recv(1024)的同時，執行緒將被阻塞，在此期間，執行緒將無法執行任何運算或響應任何的網路請求。

    一個簡單的解決方案：

#在伺服器端使用多執行緒（或多程序）。多執行緒（或多程序）的目的是讓每個連線都擁有獨立的執行緒（或程序），這樣任何一個連線的阻塞都不會影響其他的連線。

    該方案的問題是：

#開啟多程序或都執行緒的方式，在遇到要同時響應成百上千路的連線請求，則無論多執行緒還是多程序都會嚴重佔據系統資源，降低系統對外界響應效率，而且執行緒與程序本身也更容易進入假死狀態。

    改進方案：    

#很多程式設計師可能會考慮使用“執行緒池”或“連線池”。“執行緒池”旨在減少建立和銷燬執行緒的頻率，其維持一定合理數量的執行緒，並讓空閒的執行緒重新承擔新的執行任務。“連線池”維持連線的快取池，儘量重用已有的連線、減少建立和關閉連線的頻率。這兩種技術都可以很好的降低系統開銷，都被廣泛應用很多大型系統，如websphere、tomcat和各種資料庫等。

    改進後方案其實也存在著問題：

#“執行緒池”和“連線池”技術也只是在一定程度上緩解了頻繁呼叫IO介面帶來的資源佔用。而且，所謂“池”始終有其上限，當請求大大超過上限時，“池”構成的系統對外界的響應並不比沒有池的時候效果好多少。所以使用“池”必須考慮其面臨的響應規模，並根據響應規模調整“池”的大小。

    對應上例中的所面臨的可能同時出現的上千甚至上萬次的客戶端請求，“執行緒池”或“連線池”或許可以緩解部分壓力，但是不能解決所有問題。總之，多執行緒模型可以方便高效的解決小規模的服務請求，但面對大規模的服務請求，多執行緒模型也會遇到瓶頸，可以用非阻塞介面來嘗試解決這個問題。

三 非阻塞IO(non-blocking IO)

    Linux下，可以通過設定socket使其變為non-blocking。當對一個non-blocking socket執行讀操作時，流程是這個樣子：

    從圖中可以看出，當用戶程序發出read操作時，如果kernel中的資料還沒有準備好，那麼它並不會block使用者程序，而是立刻返回一個error。從使用者程序角度講 ，它發起一個read操作後，並不需要等待，而是馬上就得到了一個結果。使用者程序判斷結果是一個error時，它就知道資料還沒有準備好，於是使用者就可以在本次到下次再發起read詢問的時間間隔內做其他事情，或者直接再次傳送read操作。一旦kernel中的資料準備好了，並且又再次收到了使用者程序的system call，那麼它馬上就將資料拷貝到了使用者記憶體（這一階段仍然是阻塞的），然後返回。

    也就是說非阻塞的recvform系統呼叫呼叫之後，程序並沒有被阻塞，核心馬上返回給程序，如果資料還沒準備好，此時會返回一個error。程序在返回之後，可以乾點別的事情，然後再發起recvform系統呼叫。重複上面的過程，迴圈往復的進行recvform系統呼叫。這個過程通常被稱之為輪詢。輪詢檢查核心資料，直到資料準備好，再拷貝資料到程序，進行資料處理。需要注意，拷貝資料整個過程，程序仍然是屬於阻塞的狀態。

    所以，在非阻塞式IO中，使用者程序其實是需要不斷的主動詢問kernel資料準備好了沒有。

# 服務端
import socket
import time

server=socket.socket()
server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8083))
server.listen(5)

server.setblocking(False)
r_list=[]
w_list={}

while 1:
    try:
        conn,addr=server.accept()
        r_list.append(conn)
    except BlockingIOError:
        # 強調強調強調：！！！非阻塞IO的精髓在於完全沒有阻塞！！！
        # time.sleep(0.5) # 開啟該行註釋純屬為了方便檢視效果
        print('在做其他的事情')
        print('rlist: ',len(r_list))
        print('wlist: ',len(w_list))


        # 遍歷讀列表，依次取出套接字讀取內容
        del_rlist=[]
        for conn in r_list:
            try:
                data=conn.recv(1024)
                if not data:
                    conn.close()
                    del_rlist.append(conn)
                    continue
                w_list[conn]=data.upper()
            except BlockingIOError: # 沒有收成功，則繼續檢索下一個套接字的接收
                continue
            except ConnectionResetError: # 當前套接字出異常，則關閉，然後加入刪除列表，等待被清除
                conn.close()
                del_rlist.append(conn)


        # 遍歷寫列表，依次取出套接字傳送內容
        del_wlist=[]
        for conn,data in w_list.items():
            try:
                conn.send(data)
                del_wlist.append(conn)
            except BlockingIOError:
                continue


        # 清理無用的套接字,無需再監聽它們的IO操作
        for conn in del_rlist:
            r_list.remove(conn)

        for conn in del_wlist:
            w_list.pop(conn)



#客戶端
import socket
import os

client=socket.socket()
client.connect(('127.0.0.1',8083))

while 1:
    res=('%s hello' %os.getpid()).encode('utf-8')
    client.send(res)
    data=client.recv(1024)

    print(data.decode('utf-8'))

    但是非阻塞IO模型絕不被推薦。

    我們不能否則其優點：能夠在等待任務完成的時間裡幹其他活了（包括提交其他任務，也就是 “後臺” 可以有多個任務在“”同時“”執行）。

    但是也難掩其缺點：

#1. 迴圈呼叫recv()將大幅度推高CPU佔用率；這也是我們在程式碼中留一句time.sleep(2)的原因,否則在低配主機下極容易出現卡機情況
#2. 任務完成的響應延遲增大了，因為每過一段時間才去輪詢一次read操作，而任務可能在兩次輪詢之間的任意時間完成。這會導致整體資料吞吐量的降低。

    此外，在這個方案中recv()更多的是起到檢測“操作是否完成”的作用，實際作業系統提供了更為高效的檢測“操作是否完成“作用的介面，例如select()多路複用模式，可以一次檢測多個連線是否活躍。

四 多路複用IO(IO multiplexing)

    IO multiplexing這個詞可能有點陌生，但是如果我說select/epoll，大概就都能明白了。有些地方也稱這種IO方式為事件驅動IO(event driven IO)。我們都知道，select/epoll的好處就在於單個process就可以同時處理多個網路連線的IO。它的基本原理就是select/epoll這個function會不斷的輪詢所負責的所有socket，當某個socket有資料到達了，就通知使用者程序。它的流程如圖：

    當用戶程序呼叫了select，那麼整個程序會被block，而同時，kernel會“監視”所有select負責的socket，當任何一個socket中的資料準備好了，select就會返回。這個時候使用者程序再呼叫read操作，將資料從kernel拷貝到使用者程序。
    這個圖和blocking IO的圖其實並沒有太大的不同，事實上還更差一些。因為這裡需要使用兩個系統呼叫(select和recvfrom)，而blocking IO只調用了一個系統呼叫(recvfrom)。但是，用select的優勢在於它可以同時處理多個connection。

    強調：

    1. 如果處理的連線數不是很高的話，使用select/epoll的web server不一定比使用multi-threading + blocking IO的web server效能更好，可能延遲還更大。select/epoll的優勢並不是對於單個連線能處理得更快，而是在於能處理更多的連線。

    2. 在多路複用模型中，對於每一個socket，一般都設定成為non-blocking，但是，如上圖所示，整個使用者的process其實是一直被block的。只不過process是被select這個函式block，而不是被socket IO給block。

    結論: select的優勢在於可以處理多個連線，不適用於單個連線 

#服務端
from socket import *
import select
server = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
server.bind(('127.0.0.1',8093))
server.listen(5)
server.setblocking(False)
print('starting...')

rlist=[server,]
wlist=[]
wdata={}

while True:
    rl,wl,xl=select.select(rlist,wlist,[],0.5)
    print(wl)
    for sock in rl:
        if sock == server:
            conn,addr=sock.accept()
            rlist.append(conn)
        else:
            try:
                data=sock.recv(1024)
                if not data:
                    sock.close()
                    rlist.remove(sock)
                    continue
                wlist.append(sock)
                wdata[sock]=data.upper()
            except Exception:
                sock.close()
                rlist.remove(sock)

    for sock in wl:
        sock.send(wdata[sock])
        wlist.remove(sock)
        wdata.pop(sock)

#客戶端
from socket import *

client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8093))


while True:
    msg=input('>>: ').strip()
    if not msg:continue
    client.send(msg.encode('utf-8'))
    data=client.recv(1024)
    print(data.decode('utf-8'))

client.close()

    select監聽fd變化的過程分析：

#使用者程序建立socket物件，拷貝監聽的fd到核心空間，每一個fd會對應一張系統檔案表，核心空間的fd響應到資料後，就會發送訊號給使用者程序資料已到；
#使用者程序再發送系統呼叫，比如（accept）將核心空間的資料copy到使用者空間，同時作為接受資料端核心空間的資料清除，這樣重新監聽時fd再有新的資料又可以響應到了（傳送端因為基於TCP協議所以需要收到應答後才會清除）。

    該模型的優點：

#相比其他模型，使用select() 的事件驅動模型只用單執行緒（程序）執行，佔用資源少，不消耗太多 CPU，同時能夠為多客戶端提供服務。如果試圖建立一個簡單的事件驅動的伺服器程式，這個模型有一定的參考價值。

    該模型的缺點：

#首先select()介面並不是實現“事件驅動”的最好選擇。因為當需要探測的控制代碼值較大時，select()介面本身需要消耗大量時間去輪詢各個控制代碼。很多作業系統提供了更為高效的介面，如linux提供了epoll，BSD提供了kqueue，Solaris提供了/dev/poll，…。如果需要實現更高效的伺服器程式，類似epoll這樣的介面更被推薦。遺憾的是不同的作業系統特供的epoll介面有很大差異，所以使用類似於epoll的介面實現具有較好跨平臺能力的伺服器會比較困難。
#其次，該模型將事件探測和事件響應夾雜在一起，一旦事件響應的執行體龐大，則對整個模型是災難性的。

五 非同步IO(Asynchronous I/O)

    Linux下的asynchronous IO其實用得不多，從核心2.6版本才開始引入。先看一下它的流程：

    使用者程序發起read操作之後，立刻就可以開始去做其它的事。而另一方面，從kernel的角度，當它受到一個asynchronous read之後，首先它會立刻返回，所以不會對使用者程序產生任何block。然後，kernel會等待資料準備完成，然後將資料拷貝到使用者記憶體，當這一切都完成之後，kernel會給使用者程序傳送一個signal，告訴它read操作完成了。

六 IO模型比較分析

    到目前為止，已經將四個IO Model都介紹完了。現在回過頭來回答最初的那幾個問題：blocking和non-blocking的區別在哪，synchronous IO和asynchronous IO的區別在哪。
    先回答最簡單的這個：blocking vs non-blocking。前面的介紹中其實已經很明確的說明了這兩者的區別。呼叫blocking IO會一直block住對應的程序直到操作完成，而non-blocking IO在kernel還準備資料的情況下會立刻返回。

    再說明synchronous IO和asynchronous IO的區別之前，需要先給出兩者的定義。Stevens給出的定義（其實是POSIX的定義）是這樣子的：
    A synchronous I/O operation causes the requesting process to be blocked until that I/O operationcompletes;
    An asynchronous I/O operation does not cause the requesting process to be blocked; 
    兩者的區別就在於synchronous IO做”IO operation”的時候會將process阻塞。按照這個定義，四個IO模型可以分為兩大類，之前所述的blocking IO，non-blocking IO，IO multiplexing都屬於synchronous IO這一類，而 asynchronous I/O後一類 。

    有人可能會說，non-blocking IO並沒有被block啊。這裡有個非常“狡猾”的地方，定義中所指的”IO operation”是指真實的IO操作，就是例子中的recvfrom這個system call。non-blocking IO在執行recvfrom這個system call的時候，如果kernel的資料沒有準備好，這時候不會block程序。但是，當kernel中資料準備好的時候，recvfrom會將資料從kernel拷貝到使用者記憶體中，這個時候程序是被block了，在這段時間內，程序是被block的。而asynchronous IO則不一樣，當程序發起IO 操作之後，就直接返回再也不理睬了，直到kernel傳送一個訊號，告訴程序說IO完成。在這整個過程中，程序完全沒有被block。

    各個IO Model的比較如圖所示：

    經過上面的介紹，會發現non-blocking IO和asynchronous IO的區別還是很明顯的。在non-blocking IO中，雖然程序大部分時間都不會被block，但是它仍然要求程序去主動的check，並且當資料準備完成以後，也需要程序主動的再次呼叫recvfrom來將資料拷貝到使用者記憶體。而asynchronous IO則完全不同。它就像是使用者程序將整個IO操作交給了他人（kernel）完成，然後他人做完後發訊號通知。在此期間，使用者程序不需要去檢查IO操作的狀態，也不需要主動的去拷貝資料。

七 selectors模組

IO複用：為了解釋這個名詞，首先來理解下複用這個概念，複用也就是共用的意思，這樣理解還是有些抽象，為此，咱們來理解下複用在通訊領域的使用，在通訊領域中為了充分利用網路連線的物理介質，往往在同一條網路鏈路上採用時分複用或頻分複用的技術使其在同一鏈路上傳輸多路訊號，到這裡我們就基本上理解了複用的含義，即公用某個“介質”來儘可能多的做同一類(性質)的事，那IO複用的“介質”是什麼呢？為此我們首先來看看伺服器程式設計的模型，客戶端發來的請求服務端會產生一個程序來對其進行服務，每當來一個客戶請求就產生一個程序來服務，然而程序不可能無限制的產生，因此為了解決大量客戶端訪問的問題，引入了IO複用技術，即：一個程序可以同時對多個客戶請求進行服務。也就是說IO複用的“介質”是程序(準確的說複用的是select和poll，因為程序也是靠呼叫select和poll來實現的)，複用一個程序(select和poll)來對多個IO進行服務，雖然客戶端發來的IO是併發的但是IO所需的讀寫資料多數情況下是沒有準備好的，因此就可以利用一個函式(select和poll)來監聽IO所需的這些資料的狀態，一旦IO有資料可以進行讀寫了，程序就來對這樣的IO進行服務。

  

理解完IO複用後，我們在來看下實現IO複用中的三個API(select、poll和epoll)的區別和聯絡

select，poll，epoll都是IO多路複用的機制，I/O多路複用就是通過一種機制，可以監視多個描述符，一旦某個描述符就緒（一般是讀就緒或者寫就緒），能夠通知應用程式進行相應的讀寫操作。但select，poll，epoll本質上都是同步I/O，因為他們都需要在讀寫事件就緒後自己負責進行讀寫，也就是說這個讀寫過程是阻塞的，而非同步I/O則無需自己負責進行讀寫，非同步I/O的實現會負責把資料從核心拷貝到使用者空間。三者的原型如下所示：

int select(int nfds, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds, struct timeval *timeout);

int poll(struct pollfd *fds, nfds_t nfds, int timeout);

int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events, int maxevents, int timeout);



 1.select的第一個引數nfds為fdset集合中最大描述符值加1，fdset是一個位數組，其大小限制為__FD_SETSIZE（1024），位陣列的每一位代表其對應的描述符是否需要被檢查。第二三四引數表示需要關注讀、寫、錯誤事件的檔案描述符位陣列，這些引數既是輸入引數也是輸出引數，可能會被核心修改用於標示哪些描述符上發生了關注的事件，所以每次呼叫select前都需要重新初始化fdset。timeout引數為超時時間，該結構會被核心修改，其值為超時剩餘的時間。

 select的呼叫步驟如下：

（1）使用copy_from_user從使用者空間拷貝fdset到核心空間

（2）註冊回撥函式__pollwait

（3）遍歷所有fd，呼叫其對應的poll方法（對於socket，這個poll方法是sock_poll，sock_poll根據情況會呼叫到tcp_poll,udp_poll或者datagram_poll）

（4）以tcp_poll為例，其核心實現就是__pollwait，也就是上面註冊的回撥函式。

（5）__pollwait的主要工作就是把current（當前程序）掛到裝置的等待佇列中，不同的裝置有不同的等待佇列，對於tcp_poll 來說，其等待佇列是sk->sk_sleep（注意把程序掛到等待佇列中並不代表程序已經睡眠了）。在裝置收到一條訊息（網路裝置）或填寫完檔案數 據（磁碟裝置）後，會喚醒裝置等待佇列上睡眠的程序，這時current便被喚醒了。

（6）poll方法返回時會返回一個描述讀寫操作是否就緒的mask掩碼，根據這個mask掩碼給fd_set賦值。

（7）如果遍歷完所有的fd，還沒有返回一個可讀寫的mask掩碼，則會呼叫schedule_timeout是呼叫select的程序（也就是 current）進入睡眠。當裝置驅動發生自身資源可讀寫後，會喚醒其等待佇列上睡眠的程序。如果超過一定的超時時間（schedule_timeout 指定），還是沒人喚醒，則呼叫select的程序會重新被喚醒獲得CPU，進而重新遍歷fd，判斷有沒有就緒的fd。

（8）把fd_set從核心空間拷貝到使用者空間。

總結下select的幾大缺點：

（1）每次呼叫select，都需要把fd集合從使用者態拷貝到核心態，這個開銷在fd很多時會很大

（2）同時每次呼叫select都需要在核心遍歷傳遞進來的所有fd，這個開銷在fd很多時也很大

（3）select支援的檔案描述符數量太小了，預設是1024

 

2．  poll與select不同，通過一個pollfd陣列向核心傳遞需要關注的事件，故沒有描述符個數的限制，pollfd中的events欄位和revents分別用於標示關注的事件和發生的事件，故pollfd陣列只需要被初始化一次。

 poll的實現機制與select類似，其對應核心中的sys_poll，只不過poll向核心傳遞pollfd陣列，然後對pollfd中的每個描述符進行poll，相比處理fdset來說，poll效率更高。poll返回後，需要對pollfd中的每個元素檢查其revents值，來得指事件是否發生。

 

3．直到Linux2.6才出現了由核心直接支援的實現方法，那就是epoll，被公認為Linux2.6下效能最好的多路I/O就緒通知方法。epoll可以同時支援水平觸發和邊緣觸發（Edge Triggered，只告訴程序哪些檔案描述符剛剛變為就緒狀態，它只說一遍，如果我們沒有采取行動，那麼它將不會再次告知，這種方式稱為邊緣觸發），理論上邊緣觸發的效能要更高一些，但是程式碼實現相當複雜。epoll同樣只告知那些就緒的檔案描述符，而且當我們呼叫epoll_wait()獲得就緒檔案描述符時，返回的不是實際的描述符，而是一個代表就緒描述符數量的值，你只需要去epoll指定的一個數組中依次取得相應數量的檔案描述符即可，這裡也使用了記憶體對映（mmap）技術，這樣便徹底省掉了這些檔案描述符在系統呼叫時複製的開銷。另一個本質的改進在於epoll採用基於事件的就緒通知方式。在select/poll中，程序只有在呼叫一定的方法後，核心才對所有監視的檔案描述符進行掃描，而epoll事先通過epoll_ctl()來註冊一個檔案描述符，一旦基於某個檔案描述符就緒時，核心會採用類似callback的回撥機制，迅速啟用這個檔案描述符，當程序呼叫epoll_wait()時便得到通知。

 

epoll既然是對select和poll的改進，就應該能避免上述的三個缺點。那epoll都是怎麼解決的呢？在此之前，我們先看一下epoll 和select和poll的呼叫介面上的不同，select和poll都只提供了一個函式——select或者poll函式。而epoll提供了三個函 數，epoll_create,epoll_ctl和epoll_wait，epoll_create是建立一個epoll控制代碼；epoll_ctl是注 冊要監聽的事件型別；epoll_wait則是等待事件的產生。

　　對於第一個缺點，epoll的解決方案在epoll_ctl函式中。每次註冊新的事件到epoll控制代碼中時（在epoll_ctl中指定 EPOLL_CTL_ADD），會把所有的fd拷貝進核心，而不是在epoll_wait的時候重複拷貝。epoll保證了每個fd在整個過程中只會拷貝 一次。

　　對於第二個缺點，epoll的解決方案不像select或poll一樣每次都把current輪流加入fd對應的裝置等待佇列中，而只在 epoll_ctl時把current掛一遍（這一遍必不可少）併為每個fd指定一個回撥函式，當裝置就緒，喚醒等待佇列上的等待者時，就會呼叫這個回撥 函式，而這個回撥函式會把就緒的fd加入一個就緒連結串列）。epoll_wait的工作實際上就是在這個就緒連結串列中檢視有沒有就緒的fd（利用 schedule_timeout()實現睡一會，判斷一會的效果，和select實現中的第7步是類似的）。

　　對於第三個缺點，epoll沒有這個限制，它所支援的FD上限是最大可以開啟檔案的數目，這個數字一般遠大於2048,舉個例子, 在1GB記憶體的機器上大約是10萬左右，具體數目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看,一般來說這個數目和系統記憶體關係很大。

總結：

（1）select，poll實現需要自己不斷輪詢所有fd集合，直到裝置就緒，期間可能要睡眠和喚醒多次交替。而epoll其實也需要呼叫 epoll_wait不斷輪詢就緒連結串列，期間也可能多次睡眠和喚醒交替，但是它是裝置就緒時，呼叫回撥函式，把就緒fd放入就緒連結串列中，並喚醒在 epoll_wait中進入睡眠的程序。雖然都要睡眠和交替，但是select和poll在“醒著”的時候要遍歷整個fd集合，而epoll在“醒著”的 時候只要判斷一下就緒連結串列是否為空就行了，這節省了大量的CPU時間，這就是回撥機制帶來的效能提升。

（2）select，poll每次呼叫都要把fd集合從使用者態往核心態拷貝一次，並且要把current往裝置等待佇列中掛一次，而epoll只要 一次拷貝，而且把current往等待佇列上掛也只掛一次（在epoll_wait的開始，注意這裡的等待佇列並不是裝置等待佇列，只是一個epoll內 部定義的等待佇列），這也能節省不少的開銷。

這三種IO多路複用模型在不同的平臺有著不同的支援，而epoll在windows下就不支援，好在我們有selectors模組，幫我們預設選擇當前平臺下最合適的

#服務端
from socket import *
import selectors

sel=selectors.DefaultSelector()
def accept(server_fileobj,mask):
    conn,addr=server_fileobj.accept()
    sel.register(conn,selectors.EVENT_READ,read)

def read(conn,mask):
    try:
        data=conn.recv(1024)
        if not data:
            print('closing',conn)
            sel.unregister(conn)
            conn.close()
            return
        conn.send(data.upper()+b'_SB')
    except Exception:
        print('closing', conn)
        sel.unregister(conn)
        conn.close()



server_fileobj=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server_fileobj.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
server_fileobj.bind(('127.0.0.1',8088))
server_fileobj.listen(5)
server_fileobj.setblocking(False) #設定socket的介面為非阻塞
sel.register(server_fileobj,selectors.EVENT_READ,accept) #相當於網select的讀列表裡append了一個檔案控制代碼server_fileobj,並且綁定了一個回撥函式accept

while True:
    events=sel.select() #檢測所有的fileobj，是否有完成wait data的
    for sel_obj,mask in events:
        callback=sel_obj.data #callback=accpet
        callback(sel_obj.fileobj,mask) #accpet(server_fileobj,1)

#客戶端
from socket import *
c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
c.connect(('127.0.0.1',8088))

while True:
    msg=input('>>: ')
    if not msg:continue
    c.send(msg.encode('utf-8'))
    data=c.recv(1024)
    print(data.decode('utf-8'))

作業:基於selectors模組實現併發的FTP