1.深入理解Linux的epoll机制
2.Linux内核源码解析---EPOLL实现4之唤醒等待进程与惊群问题
3.nginx源码分析--master和worker进程模型
4.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 11 - libuv源码分析与调试-2
5.select，poll，epoll的区别以及使用方法
6.redis源码解读（一）：事件驱动的io模型，为什么，是什么，怎么做
深入理解Linux的地图定位软件源码epoll机制
在Linux系统之中有一个核心武器：epoll池，在高并发的，高吞吐的IO系统中常常见到epoll的身影。IO多路复用在Go里最核心的是Goroutine，也就是所谓的协程，协程最妙的一个实现就是异步的代码长的跟同步代码一样。比如在Go中，网络IO的read，write看似都是同步代码，其实底下都是异步调用，一般流程是：
write(/*IO参数*/)请求入队等待完成后台loop程序发送网络请求唤醒业务方Go配合协程在网络IO上实现了异步流程的同步代码化。核心就是用epoll池来管理网络fd。
实现形式上，后台的程序只需要1个就可以负责管理多个fd句柄，负责应对所有的业务方的IO请求。这种一对多的IO模式我们就叫做IO多路复用。
多路是指？多个业务方（句柄）并发下来的IO。
复用是指？复用这一个后台处理程序。
站在IO系统设计人员的角度，业务方咱们没办法提要求，因为业务是上帝，只有你服从的份，他们要创建多个fd，那么你就需要负责这些fd的处理，并且最好还要并发起来。
业务方没法提要求，那么只能要求后台loop程序了！
要求什么呢？快！快！快！这就是最核心的要求，处理一定要快，要给每一个fd通道最快的感受，要让每一个fd觉得，你只在给他一个人跑腿。
那有人又问了，那我一个IO请求（比如write）对应一个线程来处理，这样所有的IO不都并发了吗？是可以，但是有瓶颈，线程数一旦多了，性能是反倒会差的。
这里不再对比多线程和IO多路复用实现高并发之间的区别，详细的可以去了解下nginx和redis高并发的秘密。
最朴实的实现方式？我不用任何其他系统调用，能否实现IO多路复用？
可以的。那么写个for循环，每次都尝试IO一下，读/写到了就处理，读/写不到就sleep下。这样我们不就实现了1对多的IO多路复用嘛。
whileTrue:foreach句柄数组{ read/write(fd,/*参数*/)}sleep(1s)慢着，有个问题，上面的程序可能会被卡死在第三行，使得整个系统不得运行，为什么？
默认情况下，我们没有加任何参数create出的句柄是阻塞类型的。我们读数据的时候，如果数据还没准备好，是会需要等待的，当我们写数据的时候，如果还没准备好，默认也会卡住等待。所以，在上面伪代码第三行是可能被直接卡死，而导致整个线程都得到不到运行。
举个例子，现在有，，这3个句柄，现在读写都没有准备好，只要read/write(,/*参数*/)就会被卡住，但，这两个句柄都准备好了，那遍历句柄数组，，的时候就会卡死在前面，后面，则得不到运行。这不符合我们的html界面模板源码预期，因为我们IO多路复用的loop线程是公共服务，不能因为一个fd就直接瘫痪。
那这个问题怎么解决？
只需要把fd都设置成非阻塞模式。这样read/write的时候，如果数据没准备好，返回EAGIN的错误即可，不会卡住线程，从而整个系统就运转起来了。比如上面句柄还未就绪，那么read/write(,/*参数*/)不会阻塞，只会报个EAGIN的错误，这种错误需要特殊处理，然后loop线程可以继续执行，的读写。
以上就是最朴实的IO多路复用的实现了。但是好像在生产环境没见过这种IO多路复用的实现？为什么？
因为还不够高级。for循环每次要定期sleep1s，这个会导致吞吐能力极差，因为很可能在刚好要sleep的时候，所有的fd都准备好IO数据，而这个时候却要硬生生的等待1s，可想而知。。。
那有同学又要质疑了，那for循环里面就不sleep嘛，这样不就能及时处理了吗？
及时是及时了，但是CPU估计要跑飞了。不加sleep，那在没有fd需要处理的时候，估计CPU都要跑到%了。这个也是无法接受的。
纠结了，那sleep吞吐不行，不sleep浪费cpu，怎么办？
这种情况用户态很难有所作为，只能求助内核来提供机制协助来。因为内核才能及时的管理这些通知和调度。
我们再梳理下IO多路复用的需求和原理。IO多路复用就是1个线程处理多个fd的模式。我们的要求是：这个“1”就要尽可能的快，避免一切无效工作，要把所有的时间都用在处理句柄的IO上，不能有任何空转，sleep的时间浪费。
有没有一种工具，我们把一箩筐的fd放到里面，只要有一个fd能够读写数据，后台loop线程就要立马唤醒，全部马力跑起来。其他时间要把cpu让出去。
能做到吗？能，这种需求只能内核提供机制满足你。
这事Linux内核必须要给个说法？是的，想要不用sleep这种辣眼睛的实现，Linux内核必须出手了，毕竟IO的处理都是内核之中，数据好没好内核最清楚。
内核一口气提供了3种工具select，poll，epoll。
为什么有3种？
历史不断改进，矬->较矬->卧槽、高效的演变而已。
Linux还有其他方式可以实现IO多路复用吗？
好像没有了！
这3种到底是做啥的？
这3种都能够管理fd的可读可写事件，在所有fd不可读不可写无所事事的时候，可以阻塞线程，切走cpu。fd有情况的时候，都要线程能够要能被唤醒。
而这三种方式以epoll池的效率最高。为什么效率最高？
其实很简单，这里不详说，其实无非就是epoll做的无用功最少，select和poll或多或少都要多余的拷贝，盲猜（遍历才知道）fd，所以效率自然就低了。
举个例子，以select和epoll来对比举例，池子里管理了个句柄，loop线程被唤醒的时候，select都是镇魔曲源码蒙的，都不知道这个fd里谁IO准备好了。这种情况怎么办？只能遍历这个fd，一个个测试。假如只有一个句柄准备好了，那相当于做了1千多倍的无效功。
epoll则不同，从epoll_wait醒来的时候就能精确的拿到就绪的fd数组，不需要任何测试，拿到的就是要处理的。
epoll池原理下面我们看一下epoll池的使用和原理。
epoll涉及的系统调用epoll的使用非常简单，只有下面3个系统调用。
epoll_createepollctlepollwait就这？是的，就这么简单。
epollcreate负责创建一个池子，一个监控和管理句柄fd的池子；
epollctl负责管理这个池子里的fd增、删、改；
epollwait就是负责打盹的，让出CPU调度，但是只要有“事”，立马会从这里唤醒；
epoll高效的原理Linux下，epoll一直被吹爆，作为高并发IO实现的秘密武器。其中原理其实非常朴实：epoll的实现几乎没有做任何无效功。我们从使用的角度切入来一步步分析下。
首先，epoll的第一步是创建一个池子。这个使用epoll_create来做：
原型：
intepoll_create(intsize);示例：
epollfd=epoll_create();if(epollfd==-1){ perror("epoll_create");exit(EXIT_FAILURE);}这个池子对我们来说是黑盒，这个黑盒是用来装fd的，我们暂不纠结其中细节。我们拿到了一个epollfd，这个epollfd就能唯一代表这个epoll池。
然后，我们就要往这个epoll池里放fd了，这就要用到epoll_ctl了
原型：
intepoll_ctl(intepfd,intop,intfd,structepoll_event*event);示例：
if(epoll_ctl(epollfd,EPOLL_CTL_ADD,,&ev)==-1){ perror("epoll_ctl:listen_sock");exit(EXIT_FAILURE);}上面，我们就把句柄放到这个池子里了，op（EPOLL_CTL_ADD）表明操作是增加、修改、删除，event结构体可以指定监听事件类型，可读、可写。
第一个跟高效相关的问题来了，添加fd进池子也就算了，如果是修改、删除呢？怎么做到时间快？
这里就涉及到你怎么管理fd的数据结构了。
最常见的思路：用list，可以吗？功能上可以，但是性能上拉垮。list的结构来管理元素，时间复杂度都太高O(n)，每次要一次次遍历链表才能找到位置。池子越大，性能会越慢。
那有简单高效的数据结构吗？
有，红黑树。Linux内核对于epoll池的内部实现就是用红黑树的结构体来管理这些注册进程来的句柄fd。红黑树是一种平衡二叉树，时间复杂度为O(logn)，就算这个池子就算不断的增删改，也能保持非常稳定的查找性能。
现在思考第二个高效的秘密：怎么才能保证数据准备好之后，立马感知呢？
epoll_ctl这里会涉及到一点。秘密就是：回调的设置。在epoll_ctl的内部实现中，除了把句柄结构用红黑树管理，另一个核心步骤就是设置poll回调。
思考来了：poll回调是什么？怎么设置？
先说说file_operations->poll是什么？
在fd篇说过，Linux设计成一切皆是文件的架构，这个不是说说而已，而是随处可见。实现一个文件系统的时候，就要实现这个文件调用，这个结构体用structfile_operations来表示。这个结构体有非常多的函数，我精简了一些，如下：
structfile_operations{ ssize_t(*read)(structfile*,char__user*,size_t,loff_t*);ssize_t(*write)(structfile*,constchar__user*,size_t,loff_t*);__poll_t(*poll)(structfile*,structpoll_table_struct*);int(*open)(structinode*,structfile*);int(*fsync)(structfile*,loff_t,loff_t,intdatasync);//....};你看到了read，write，open，fsync，poll等等，这些都是对文件的定制处理操作，对于文件的筹码出逃指标源码操作其实都是在这个框架内实现逻辑而已，比如ext2如果有对read/write做定制化，那么就会是ext2_read，ext2_write，ext4就会是ext4_read，ext4_write。在open具体“文件”的时候会赋值对应文件系统的file_operations给到file结构体。
那我们很容易知道read是文件系统定制fd读的行为调用，write是文件系统定制fd写的行为调用，file_operations->poll呢？
这个是定制监听事件的机制实现。通过poll机制让上层能直接告诉底层，我这个fd一旦读写就绪了，请底层硬件（比如网卡）回调的时候自动把这个fd相关的结构体放到指定队列中，并且唤醒操作系统。
举个例子：网卡收发包其实走的异步流程，操作系统把数据丢到一个指定地点，网卡不断的从这个指定地点掏数据处理。请求响应通过中断回调来处理，中断一般拆分成两部分：硬中断和软中断。poll函数就是把这个软中断回来的路上再加点料，只要读写事件触发的时候，就会立马通知到上层，采用这种事件通知的形式就能把浪费的时间窗就完全消失了。
划重点：这个poll事件回调机制则是epoll池高效最核心原理。
划重点：epoll池管理的句柄只能是支持了file_operations->poll的文件fd。换句话说，如果一个“文件”所在的文件系统没有实现poll接口，那么就用不了epoll机制。
第二个问题：poll怎么设置？
在epoll_ctl下来的实现中，有一步是调用vfs_poll这个里面就会有个判断，如果fd所在的文件系统的file_operations实现了poll，那么就会直接调用，如果没有，那么就会报告响应的错误码。
staticinline__poll_tvfs_poll(structfile*file,structpoll_table_struct*pt){ if(unlikely(!file->f_op->poll))returnDEFAULT_POLLMASK;returnfile->f_op->poll(file,pt);}你肯定好奇poll调用里面究竟是实现了什么？
总结概括来说：挂了个钩子，设置了唤醒的回调路径。epoll跟底层对接的回调函数是：ep_poll_callback，这个函数其实很简单，做两件事情：
把事件就绪的fd对应的结构体放到一个特定的队列（就绪队列，readylist）；
唤醒epoll，活来啦！
当fd满足可读可写的时候就会经过层层回调，最终调用到这个回调函数，把对应fd的结构体放入就绪队列中，从而把epoll从epoll_wait出唤醒。
这个对应结构体是什么？
结构体叫做epitem，每个注册到epoll池的fd都会对应一个。
就绪队列很高级吗？
就绪队列就简单了，因为没有查找的需求了呀，只要是在就绪队列中的epitem，都是事件就绪的，必须处理的。所以就绪队列就是一个最简单的双指针链表。
小结下：epoll之所以做到了高效，最关键的两点：
内部管理fd使用了高效的红黑树结构管理，做到了增删改之后性能的优化和平衡；
epoll池添加fd的时候，调用file_operations->poll，把这个fd就绪之后的回调路径安排好。通过事件通知的形式，做到最高效的运行；
epoll池核心的两个数据结构：红黑树和就绪列表。红黑树是为了应对用户的增删改需求，就绪列表是fd事件就绪之后放置的特殊地点，epoll池只需要遍历这个就绪链表，就能给用户返回所有已经就绪的fd数组；
哪些fd可以用epoll来管理？再来思考另外一个问题：由于并不是所有的fd对应的文件系统都实现了poll接口，所以自然并不是所有的fd都可以放进epoll池，那么有哪些文件系统的file_operations实现了poll接口？
首先说，类似ext2，ext4，xfs这种常规的文件系统是没有实现的，换句话说，这些你最常见的、真的是文件的文件系统反倒是用不了epoll机制的。
那谁支持呢？
最常见的就是网络套接字：socket。网络也是epoll池最常见的应用地点。Linux下万物皆文件，socket实现了一套socket_file_operations的逻辑（net/socket.c）：
staticconststructfile_operationssocket_file_ops={ .read_iter=sock_read_iter,.write_iter=sock_write_iter,.poll=sock_poll,//...};我们看到socket实现了poll调用，所以socketfd是天然可以放到epoll池管理的。
还有吗？
有的，其实Linux下还有两个很典型的fd，常常也会放到epoll池里。
eventfd：eventfd实现非常简单，故名思义就是专门用来做事件通知用的。使用系统调用eventfd创建，这种文件fd无法传输数据，卡密接口源码只用来传输事件，常常用于生产消费者模式的事件实现；
timerfd：这是一种定时器fd，使用timerfd_create创建，到时间点触发可读事件；
小结一下：
ext2，ext4，xfs等这种真正的文件系统的fd，无法使用epoll管理；
socketfd，eventfd，timerfd这些实现了poll调用的可以放到epoll池进行管理；
其实，在Linux的模块划分中，eventfd，timerfd，epoll池都是文件系统的一种模块实现。
思考前面我们已经思考了很多知识点，有一些简单有趣的知识点，提示给读者朋友，这里只抛砖引玉。
问题：单核CPU能实现并行吗？
不行。
问题：单线程能实现高并发吗？
可以。
问题：那并发和并行的区别是？
一个看的是时间段内的执行情况，一个看的是时间时刻的执行情况。
问题：单线程如何做到高并发？
IO多路复用呗，今天讲的epoll池就是了。
问题：单线程实现并发的有开源的例子吗？
redis，nginx都是非常好的学习例子。当然还有我们Golang的runtime实现也尽显高并发的设计思想。
总结IO多路复用的原始实现很简单，就是一个1对多的服务模式，一个loop对应处理多个fd；
IO多路复用想要做到真正的高效，必须要内核机制提供。因为IO的处理和完成是在内核，如果内核不帮忙，用户态的程序根本无法精确的抓到处理时机；
fd记得要设置成非阻塞的哦，切记；
epoll池通过高效的内部管理结构，并且结合操作系统提供的poll事件注册机制，实现了高效的fd事件管理，为高并发的IO处理提供了前提条件；
epoll全名eventpoll，在Linux内核下以一个文件系统模块的形式实现，所以有人常说epoll其实本身就是文件系统也是对的；
socketfd，eventfd，timerfd这三种”文件“fd实现了poll接口，所以网络fd，事件fd，定时器fd都可以使用epoll_ctl注册到池子里。我们最常见的就是网络fd的多路复用；
ext2，ext4，xfs这种真正意义的文件系统反倒没有提供poll接口实现，所以不能用epoll池来管理其句柄。那文件就无法使用epoll机制了吗？不是的，有一个库叫做libaio，通过这个库我们可以间接的让文件使用epoll通知事件，以后详说，此处不表；
后记epoll池使用很简洁，但实现不简单。还是那句话，Linux内核帮你包圆了。
今天并没有罗列源码实现，以很小的思考点为题展开，简单讲了一些epoll的思考，以后有机会可以分享下异步IO（aio）和epoll能产生什么火花？Golang是怎样使用epoll池的？敬请期待哦。
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Linux内核源码解析---EPOLL实现4之唤醒等待进程与惊群问题
在Linux内核源码的EPOLL实现中，第四部分着重探讨了数据到来时如何唤醒等待进程以及惊群问题。当网卡接收到数据，DMA技术将数据复制到内存RingBuffer，通过硬中断通知CPU，然后由ksoftirqd线程处理，最终数据会进入socket接收队列。虽然ksoftirqd的创建过程不在本节讨论，但核心是理解数据如何从协议层传递到socket buffer。
在tcp_ipv4.c中，当接收到socket buffer时，会首先在连接表和监听表中寻找对应的socket。一旦找到，进入tcp_rcv_established函数，这里会检查socket是否准备好接收数据，通过调用sock_data_ready，其初始值为sock_def_readable，进而进入wake_up函数，唤醒之前挂上的wait_queue_t节点。
在wake_up方法中，会遍历链表并回调ep_poll_callback，这个函数是epoll的核心逻辑。然而，如果epoll的设置没有启用WQ_FLAG_EXCLUSIVE，就会导致惊群效应，即唤醒所有阻塞在当前epoll的进程。这在default_wake_function函数中体现，如果没有特殊标记，进程会立即被唤醒并进入调度。
总结来说，epoll的唤醒过程涉及socket buffer、协议层处理、链表操作以及回调函数，其中惊群问题与默认的唤醒策略密切相关。理解这些细节，有助于深入理解Linux内核中EPOLL的异步操作机制。
nginx源码分析--master和worker进程模型
一、Nginx整体架构
正常执行中的nginx会有多个进程，其中最基本的是master process（主进程）和worker process（工作进程），还可能包括cache相关进程。
二、核心进程模型
启动nginx的主进程将充当监控进程，主进程通过fork()产生的子进程则充当工作进程。
Nginx也支持单进程模型，此时主进程即是工作进程，不包含监控进程。
核心进程模型框图如下：
master进程
监控进程作为整个进程组与用户的交互接口，负责监护进程，不处理网络事件，不负责业务执行，仅通过管理worker进程实现重启服务、平滑升级、更换日志文件、配置文件实时生效等功能。
master进程通过sigsuspend()函数调用大部分时间处于挂起状态，直到接收到信号。
master进程通过检查7个标志位来决定ngx_master_process_cycle方法的运行：
sig_atomic_t ngx_reap;
sig_atomic_t ngx_terminate;
sig_atomic_t ngx_quit;
sig_atomic_t ngx_reconfigure;
sig_atomic_t ngx_reopen;
sig_atomic_t ngx_change_binary;
sig_atomic_t ngx_noaccept;
进程中接收到的信号对Nginx框架的意义：
还有一个标志位：ngx_restart，仅在master工作流程中作为标志位使用，与信号无关。
核心代码（ngx_process_cycle.c）：
ngx_start_worker_processes函数：
worker进程
worker进程主要负责具体任务逻辑，主要关注与客户端或后端真实服务器之间的数据可读/可写等I/O交互事件，因此工作进程的阻塞点在select()、epoll_wait()等I/O多路复用函数调用处，等待数据可读/写事件。也可能被新收到的进程信号中断。
master进程如何通知worker进程进行某些工作？采用的是信号。
当收到信号时，信号处理函数ngx_signal_handler()会执行。
对于worker进程的工作方法ngx_worker_process_cycle，它主要关注4个全局标志位：
sig_atomic_t ngx_terminate;//强制关闭进程
sig_atomic_t ngx_quit;//优雅地关闭进程（有唯一一段代码会设置它，就是接受到QUIT信号。ngx_quit只有在首次设置为1时，才会将ngx_exiting置为1）
ngx_uint_t ngx_exiting;//退出进程标志位
sig_atomic_t ngx_reopen;//重新打开所有文件
其中ngx_terminate、ngx_quit、ngx_reopen都将由ngx_signal_handler根据接收到的信号来设置。ngx_exiting标志位仅由ngx_worker_cycle方法在退出时作为标志位使用。
核心代码（ngx_process_cycle.c）：
FREE SOLO - 自己动手实现Raft - - libuv源码分析与调试-2
本次内容将深入剖析libuv如何处理网络事件，具体流程如下：
首先，EventLoop通过创建epoll fd，在Linux系统中提前准备。
然后，利用uv_run函数启动EventLoop，调用epoll_wait处理网络事件。
服务端socket创建流程：通过uv_tcp_bind、uv__tcp_bind、maybe_new_socket和new_socket进入new_socket函数。在new_socket中，先创建socket fd，再利用uv__stream_open将fd赋值给uv_stream_t，代表TcpServer。listen fd设置为。
紧接着，调用系统bind函数。
紧接着，使用uv_tcp_listen执行listen操作。
通过io_watcher建立listen fd与回调函数uv__server_io之间的联系，将此io_watcher加入到loop的watcher_queue中。
当有连接请求时，io_watcher回调uv__server_io，执行accpt4系统调用，创建socket。接受fd设置为。
在uv__server_io中创建好socket fd后，通过stream->connection_cb调用用户提供的回调函数on_new_connection。
用户在on_new_connection中调用uv_accept，创建uv_tcp_t结构，表示TcpClient。
接着，通过uv_read_start和uv__io_start函数，将socket fd注册到loop的监听队列中，回调函数为uv__stream_io。
后续流程涉及客户端主动连接及数据读写。
总结本次内容，深入理解libuv在处理网络事件时的机制与流程，掌握其关键步骤。
select，poll，epoll的区别以及使用方法
在Linux网络编程中，I/O多路复用技术如select、poll和epoll，旨在提高服务器与多个客户端连接的并发处理能力。原生socket的阻塞特性限制了它无法同时处理多个请求。为了解决这个问题，我们有以下选项： 1. select：最早出现在年的4.2BSD中，它允许监控多个描述符，一旦就绪即通知程序。尽管跨平台支持好，但存在最大文件描述符数量（Linux默认）的限制，且随着文件描述符增多，复制开销和扫描所有socket的开销会增加。 2. poll：年System V Release 3引入，没有select的最大文件描述符限制。同样会复制大量描述符，开销随描述符数量线性增加。poll也采用水平触发机制，但处理大量就绪描述符时效率较低。 3. epoll：Linux 2.6及以后引入，是最高效的方法。epoll支持事件回调，减少拷贝开销，对大量描述符更友好。它支持水平触发和边缘触发，边缘触发理论上性能更高，但实现复杂。epoll_wait只需检查就绪链表，而不是遍历所有描述符，节省CPU时间。 总结来说，epoll通过内核回调机制，优化了描述符的管理，降低了开销，并提供了灵活性。使用epoll时，可以借助epoll_create、epoll_ctl和epoll_wait这三个核心函数，如在echo服务器的示例中操作。具体实现和详细机制请参考《select，poll，epoll的区别以及使用方法》文章及源代码。redis源码解读（一）：事件驱动的io模型，为什么，是什么，怎么做
Redis作为一个高性能的内存数据库，因其出色的读写性能和丰富的数据结构支持，已成为互联网应用不可或缺的中间件之一。阅读其源码，可以了解其内部针对高性能和分布式做的种种设计，包括但不限于reactor模型（单线程处理大量网络连接），定时任务的实现（面试常问），分布式CAP BASE理论的实际应用，高效的数据结构的实现，其次还能够通过大神的代码学习C语言的编码风格和技巧，让自己的代码更加优雅。
下面进入正题：为什么需要事件驱动的io模型
我们可以简单地将一个服务端程序拆成三部分，接受请求->处理请求->返回结果，其中接收请求和处理请求便是我们常说的网络io。那么网络io如何实现呢，首先我们介绍最基础的io模型，同步阻塞式io，也是很多同学在学校所学的“网络编程”。
使用同步阻塞式io的单线程服务端程序处理请求大致有以下几个步骤
其中3,4步都有可能使线程阻塞（6也会可能阻塞，这里先不讨论）
在第3步，如果没有客户端请求和服务端建立连接，那么服务端线程将会阻塞。如果redis采用这种io模型，那主线程就无法执行一些定时任务，比如过期key的清理，持久化操作，集群操作等。
在第4步，如果客户端已经建立连接但是没有发送数据，服务端线程会阻塞。若说第3步所提到的定时任务还可以通过多开两个线程来实现，那么第4步的阻塞就是硬伤了，如果一个客户端建立了连接但是一直不发送数据，服务端便会崩溃，无法处理其他任何请求。所以同步阻塞式io肯定是不能满足互联网领域高并发的需求的。
下面给出一个阻塞式io的服务端程序示例：
刚才提到，阻塞式io的主要问题是，调用recv接收客户端请求时会导致线程阻塞，无法处理其他客户端请求。那么我们不难想到，既然调用recv会使线程阻塞，那么我们多开几个几个线程不就好了，让那些没有阻塞的线程去处理其他客户端的请求。
我们将阻塞式io处理请求的步骤改造下：
改造后，我们用一个线程去做accept，也就是获取已经建立的连接，我们称这个线程为主线程。然后获取到的每个连接开一个新的线程去处理，这样就能够将阻塞的部分放到新的线程，达到不阻塞主线程的目的，主线程仍然可以继续接收其他客户端的连接并开新的线程去处理。这个方案对高并发服务器来说是一个可行的方案，此外我们还可以使用线程池等手段来继续优化，减少线程建立和销毁的开销。
将阻塞式io改为多线程io：
我们刚才提到多线程可以解决并发问题，然而redis6.0之前使用的是单线程来处理，之所以用单线程，官方给的答复是redis的瓶颈不在cpu，既然不在cpu那么用单线程可以降低系统的复杂度，避免线程同步等问题。如何在一个线程中非阻塞地处理多个socket，进而实现多个客户端的并发处理呢，那就要借助io多路复用了。
io多路复用是操作系统提供的另一种io机制，这种机制可以实现在一个线程中监控多个socket，返回可读或可写的socket，当一个socket可读或可写时再去操作它，这样就避免了对某个socket的阻塞等待。
将多线程io改为io多路复用：
什么是事件驱动的io模型（Reactor）
这里只讨论redis用到的单线程Reactor模型
事件驱动的io模型并不是一个具体的调用，而是高并发服务器的一种抽象的编程模式。
在Reactor模型中，有三种事件：
与这三种事件对应的，有三种handler，负责处理对应的事件。我们在一个主循环中不断判断是否有事件到来（一般通过io多路复用获取事件），有事件到来就调用对应的handler去处理时间。
听着玄乎，实际上也就这一张图：
事件驱动的io模型在redis中的实现
以下提及的源码版本为 5.0.8
文字的苍白的，建议参照本文最后的方法下载代码，自己调试下
整体框架
redis-server的main方法在 src/server.c 最后，在main方法中，首先进行一系列的初始化操作，最后进入进入Reactor模型的主循环中：
主循环在aeMain函数中，aeMain函数传入的参数 server.el ，是一个 aeEventLoop 类型的全局变量，保存了主循环的一些状态信息，包括需要处理的读写事件、时间事件列表，epoll相关信息，回调函数等。
aeMain函数中，我们可以看到当 eventLoop->stop 标志位为0时，while循环中的内容会被重复执行，每次循环首先会调用beforesleep回调函数，然后处理时间。beforesleep函数在main函数中被注册，会进行集群状态更新、AOF落盘等任务。
之所以叫beforesleep，是因为aeProcessEvents函数中包含了获取事件和处理事件的逻辑，其中获取读写事件时通过epoll_wait实现，会将线程阻塞。
在aeProcessEvents函数中，处理读写事件和时间事件，参数flags定义了需要处理的事件类型，我们可以暂时忽略这个参数，认为读写时间都需要处理。
aeProcessEvents函数的逻辑可以分为三个部分，首先获取距离最近的时间事件，这一步的目的是为了确定epoll_wait的超时时间，并不是实际处理时间事件。
第二个部分为获取读写事件并处理，首先调用epoll_wait，获取需要处理的读写事件，超时时间为第一步确定的时间，也就是说，如果在超时时间内有读写事件到来，那么处理读写时间，如果没有读写时间就阻塞到下一个时间事件到来，去处理时间事件。
第三个部分为处理时间事件。
事件注册与获取
上面我们讲了整体框架，了解了主循环的大致流程。接下来我们来看其中的细节，首先是读写事件的注册与获取。
redis将读、写、连接事件用结构aeFileEvent表示，因为这些事件都是通过epoll_wait获取的。
事件的具体类型通过mask标志位来区分。aeFileEvent还保存了事件处理的回调函数指针（rfileProc、wfileProc）和需要读写的数据指针（clientData）。
既然读写事件是通过epoll io多路复用实现，那么就避不开epoll的三部曲 epoll_create epoll_ctrl epoll_wait，接下来我们看下redis对epoll接口的封装。
我们之前提到aeMain函数的参数是一个 aeEventLoop 类型的全局变量，aeEventLoop中保存了epoll文件描述符和epoll事件。在aeApiCreate函数（src/ae_epoll.c）中，会调用epoll_create来创建初始化epoll文件描述符和epoll事件，调用关系为 main -> initServer -> aeCreateEventLoop -> aeApiCreate
调用epoll_create创建epoll后，就可以添加需要监控的文件描述符了，需要监控的情形有三个，一是监控新的客户端连接连接请求，二是监控客户端发送指令，也就是读事件，三是监控客户端写事件，也就是处理完了请求写回结果。
这三种情形在redis中被抽象为文件事件，文件事件通过函数aeCreateFileEvent（src/ae.c）添加，添加一个文件事件主要包含三个步骤，通过epoll_ctl添加监控的文件描述符，指定回调函数和指定读写缓冲区。
最后是通过epoll_wait来获取事件，上文我们提到，在每次主循环中，首先根据最近到达的时间事件来计算epoll_wait的超时时间，然后调用epoll_wait获取事件，再处理事件，其中获取事件在函数aeApiPoll（src/ae_epoll.c）中。
获取到事件后，主循环中会逐个调用事件的回调函数来处理事件。
读写事件的实现
写累了，有空补上……
如何使用vscode调试redis源码
编译出二进制程序
这一步有可能报错：
jemalloc是内存分配的一种更高效的实现，用于代替libc的默认实现。这里报错找不到jemalloc，我们只需要将其替换成libc默认实现就好：
如果报错：
我们可以在src目录找到一个脚本名为mkreleasehdr.sh，其中包含创建release.h的逻辑，将报错信息网上翻可以发现有一行：
看来是这个脚本没有执行权限，导致release.h没有成功创建，我们需要给这个脚本添加执行权限然后重新编译：
2. 创建调试配置（vscode）
创建文件 .vscode/launch.json，并填入以下内容：
然后就可以进入调试页面打断点调试了，main函数在 src/server.c
底层原理epoll源码分析，还搞不懂epoll的看过来
Linux内核提供关键epoll操作通过四个核心函数：epoll_create()、epoll_ctl()、epoll_wait()和epoll_event_callback()。操作系统内部使用epoll_event_callback()来调度epoll对象中的事件，此函数对理解epoll如何支持高并发连接至关重要。简化版TCP/IP协议栈在GitHub上实现epoll逻辑，存放关键函数的文件是[src ty_epoll_rb.c]。
epoll的实现包含两个核心数据结构：epitem和eventpoll。epitem由rbn和rdlink组成，前者为红黑树节点，后者为双链表节点，实现事件对象的红黑树与双链表两重管理。eventpoll包含rbr和rdlist，分别指向红黑树根和双链表头，管理所有epitem对象。
深入分析四个关键函数：
epoll_create()：创建epoll对象，逻辑概括为六步。
epoll_ctl()：根据用户传入参数构建epitem对象，依据操作类型（ADD、MOD、DEL）决定epitem在红黑树中的插入、更新或删除。
epoll_wait()：检查双链表中是否有节点，若有填充用户指定内存，无则循环等待事件触发，调用epoll_event_callback()插入新节点。
epoll_event_callback()：内核中被调用，用于处理服务器触发的五种特定情况，并将红黑树节点插入双链表。
总结epoll底层实现，关键在于两个数据结构，分别管理事件与对象关系。epoll通过红黑树与双链表高效组织事件，确保高并发场景下的高效处理。
go源码解析之TCP连接（六）——IO多路复用之事件注册
在探讨go源码解析之TCP连接（六）——IO多路复用之事件注册这一主题时，我们首先需要理解IO多路复用的基本概念及其在go语言中的实现方式。通常，我们通过系统函数如select、poll、epoll等来实现多路复用，尤其是在Linux操作系统下运行的网络应用程序中。对于直接使用C或C++进行网络程序编写的场景，这种方法较为常见。在这些场景下，应用程序可能在循环中执行epoll wait以等待可读事件，之后将读取网络数据的任务分配给一组线程完成。
然而，在go语言中，情况有所不同。go语言有自己的运行时环境，使用的是轻量级的协程而非传统的线程。这意味着在实现TCP服务器时，go语言能够通过将协程与epoll结合起来，有效地实现IO多路复用。这种结合使得go应用程序在处理网络连接时，能够以更高效的方式响应事件，避免阻塞单个协程。
在实现一个TCP server时，我们通常会为每个连接启动一个协程，这些协程负责循环读取连接中的数据并执行业务逻辑。在go语言中，当使用epoll实现IO多路复用时，其流程包括以下几个关键步骤：
1. **初始化epoll**：在go应用程序中，首先需要初始化epoll实例，以便于监控和响应各种事件。
2. **事件注册**：将新连接的socket加入epoll中，这一步骤类似于将文件描述符与epoll实例关联起来，以便在特定事件发生时接收通知。
3. **事件检测与处理**：在应用程序的主循环中，利用epoll wait检测到可读或可写事件后，根据事件类型执行相应的处理逻辑，如读取数据或写入数据，以及后续的业务逻辑处理。
4. **协程调度与唤醒**：当网络数据可读时，epoll会将事件通知到相应的协程。在go中，协程通过被挂起等待网络数据的到来，当数据可读时，epoll通过调用协程的等待函数（如fd.pd.waitRead），将协程从挂起状态唤醒，从而继续执行读取操作或其他业务逻辑。
通过这一系列过程，go语言成功地将协程与epoll结合，实现了高效的IO多路复用。这种方法不仅提高了并发性能，还简化了网络应用程序的实现，使得go语言在构建高性能、高并发的网络服务时具有显著优势。
总结而言，go语言通过巧妙地将协程与内核级别的IO多路复用技术（如epoll）整合在一起，实现了高效、灵活的网络编程模型。这一设计使得go语言在处理并发网络请求时，能够保持高性能和高响应性，是其在现代网络服务开发中脱颖而出的重要原因之一。
