如果使用多进程/多线程模式的话，创建进程和创建线程需要时间开销。在编写服务器客户端程序时，如果服务器性能不行而客户端太多时这种代价很大。试想如果有一种方法能够同时监听按键设备、串口设备和网络socket的事件（可读、可写、出错），一旦事件发生就通知大家，并告诉是谁的事件、以及究竟什么事件发生了那就好了，这种实现方式就叫做多路复用。
在Linux下进行网络编程时，我们常常见到同步(Sync)/异步(Async)，阻塞(Block)/非阻塞(Unblock)四种调用方式：同步和异步的概念描述的是用户线程与内核的交互方式：同步是指用户线程发起IO请求后需要等待或者轮询内核IO操作完成后才能继续执行；而异步是指用户线程发起IO请求后仍继续执行，当内核IO操作完成后会通知用户线程，或者调用用户线程注册的回调函数。
阻塞和非阻塞的概念描述的是用户线程调用内核IO操作的方式：阻塞是指IO操作在没有接收完数据或者没有得到结果之前不会返回，需要彻底完成后才返回到用户空间；而非阻塞是指IO操作被调用后立即返回给用户一个状态值，无需等到IO操作彻底完成。
在Linux下进行网络编程时，服务器端编程经常需要构造高性能的IO模型，常见的IO模型有五种：
（1）同步阻塞IO（Blocking IO）：即传统的IO模型，在linux中默认情况下所有的socket都是阻塞模式。当用户进程调用了read()这个系统调用，内核就开始了IO的第一个阶段：准备数据。对于网络IO来说，很多时候数据在一开始还没有到达（比如，还没有收到一个完整的UDP包），这个时候内核就要等待足够的数据到来。而在用户进程这边，整个进程会被阻塞。当内核一直等到数据准备好了，它就会将数据从内核中拷贝到用户内存，然后内核返回结果，用户进程才解除阻塞的状态，重新运行起来；几乎所有的程序员第一次接触到的网络编程都是从listen()、read()、write() 等接口开始的，这些接口都是阻塞型的，一个简单的改进方案是在服务器端使用多线程（或多进程）。多线程（或多进程）的目的是让每个连接都拥有独立的线程（或进程），这样任何一个连接的阻塞都不会影响其他的连接。
（2）同步非阻塞IO（Non-blocking IO）：默认创建的socket都是阻塞的，同步非阻塞IO是在同步阻塞IO的基础上，将socket设置为NONBLOCK，这个可以使用ioctl()系统调用设置。这样做用户线程可以在发起IO请求后可以立即返回，如果该次读操作并未读取到任何数据，用户线程需要不断地发起IO请求，直到数据到达后，才真正读取到数据，继续执行。整个IO请求的过程中，虽然用户线程每次发起IO请求后可以立即返回，但是为了等到数据，仍需要不断地轮询、重复请求，消耗了大量的CPU的资源。一般很少直接使用这种模型，而是在其他IO模型中使用非阻塞IO这一特性。
（3）IO多路复用（IO Multiplexing）：IO多路复用模型是建立在内核提供的多路分离函数select基础之上的，使用select函数可以避免同步非阻塞IO模型中轮询等待的问题，此外poll、epoll都是这种模型。在该种模式下，用户首先将需要进行IO操作的socket添加到select中，然后阻塞等待select系统调用返回。当数据到达时，socket被激活，select函数返回。用户线程正式发起read请求，读取数据并继续执行。从流程上来看，使用select函数进行IO请求和同步阻塞模型没有太大的区别，甚至还多了添加监视socket，以及调用select函数的额外操作，效率更差。但是，使用select以后最大的优势是用户可以在一个线程内同时处理多个socket的IO请求。用户可以注册多个socket，然后不断地调用select读取被激活的socket，即可达到在同一个线程内同时处理多个IO请求的目的。而在同步阻塞模型中，必须通过多线程的方式才能达到这个目的。
(4) 信号驱动IO（signal driven IO）：调用sigaltion系统调用，当内核中IO数据就绪时以SIGIO信号通知请求进程，请求进程再把数据从内核读入到用户空间，这一步是阻塞的。
(5）异步IO（Asynchronous IO）：即经典的Proactor设计模式，也称为异步非阻塞IO。“真正”的异步IO需要操作系统更强的支持。在IO多路复用模型中，事件循环将文件句柄的状态事件通知给用户线程，由用户线程自行读取数据、处理数据。而在异步IO模型中，当用户线程收到通知时，数据已经被内核读取完毕，并放在了用户线程指定的缓冲区内，内核在IO完成后通知用户线程直接使用即可。
相比于IO多路复用模型，信号驱动IO和异步IO并不十分常用，不少高性能并发服务程序使用IO多路复用模型+多线程任务处理的架构基本可以满足需求。况且目前操作系统对异步IO的支持并非特别完善，更多的是采用IO多路复用模型模拟异步IO的方式。在这里我们把前三种做一个形象地类比：
对于网络请求，来一个请求，我们就启动一个进程去处理一个请求，随着用户量越来越大，开启的进程数量也越来越多，而每开启一个进程是需要消耗资源的，例如内存等，这样，可能会导致资源不足，无法响应更多的请求。
例如：某教室有10名学生和1名老师，这些学生上课会不停的提问，所以一个老师处理不了这么多的问题。那么学校为每个学生都配一名老师，也就是这个教室目前有10名老师。此后，只要有新的转校生，那么就会为这个学生专门分配一个老师，因为转校生也喜欢提问题。如果把以上例子中的学生比作客户端，那么老师就是负责进行数据交换的服务端。则该例子可以比作是多进程的方式。
后来有一天，来了一位具有超能力的老师，这位老师回答问题非常迅速，并且可以应对所有的问题。而这位老师采用的方式是学生提问前必须先举手，确认举手学生后在回答问题。则现在的情况就是IO复用。
目前的常用的IO复用模型有三种：select，poll，epoll
它仅仅知道了，有I/O事件发生了，却并不知道是哪那几个流（可能有一个，多个，甚至全部），我们只能无差别轮询所有流，找出能读出数据，或者写入数据的流，对他们进行操作。所以select具有O(n)的无差别轮询复杂度，同时处理的流越多，无差别轮询时间就越长。
poll本质上和select没有区别，都是轮询的方式，它将用户传入的数组拷贝到内核空间，然后查询每个fd对应的设备状态， 但是它没有最大连接数的限制，原因是它是基于链表来存储的.
epoll可以理解为event poll，不同于忙轮询和无差别轮询，epoll会把哪个流发生了怎样的I/O事件通知我们。所以我们说epoll实际上是事件驱动（每个事件关联上fd）的，此时我们对这些流的操作都是有意义的。（复杂度降低到了O(1)）
select，poll，epoll都是IO多路复用的机制。I/O多路复用就通过一种机制，可以监视多个描述符，一旦某个描述符就绪（一般是读就绪或者写就绪），能够通知程序进行相应的读写操作。但select，poll，epoll本质上都是同步I/O，因为他们都需要在读写事件就绪后自己负责进行读写，也就是说这个读写过程是阻塞的，而异步I/O则无需自己负责进行读写，异步I/O的实现会负责把数据从内核拷贝到用户空间。
（1）使用copy_from_user从用户空间拷贝fd_set到内核空间
（2）注册回调函数__pollwait
（3）遍历所有fd，调用其对应的poll方法（对于socket，这个poll方法是sock_poll，sock_poll根据情况会调用到tcp_poll,udp_poll或者datagram_poll）
（4）以tcp_poll为例，其核心实现就是__pollwait，也就是上面注册的回调函数。
（5）__pollwait的主要工作就是把current（当前进程）挂到设备的等待队列中，不同的设备有不同的等待队列，对于tcp_poll来说，其等待队列是sk->sk_sleep（注意把进程挂到等待队列中并不代表进程已经睡眠了）。在设备收到一条消息（网络设备）或填写完文件数据（磁盘设备）后，会唤醒设备等待队列上睡眠的进程，这时current便被唤醒了。
（6）poll方法返回时会返回一个描述读写操作是否就绪的mask掩码，根据这个mask掩码给fd_set赋值。
（7）如果遍历完所有的fd，还没有返回一个可读写的mask掩码，则会调用schedule_timeout是调用select的进程（也就是current）进入睡眠。当设备驱动发生自身资源可读写后，会唤醒其等待队列上睡眠的进程。如果超过一定的超时时间（schedule_timeout指定），还是没人唤醒，则调用select的进程会重新被唤醒获得CPU，进而重新遍历fd，判断有没有就绪的fd。
（8）把fd_set从内核空间拷贝到用户空间。
select本质上是通过设置或者检查存放fd标志位的数据结构来进行下一步处理。这样所带来的缺点是：
1、 单个进程可监视的fd数量被限制，即能监听端口的大小有限。
一般来说这个数目和系统内存关系很大，具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看。32位机默认是1024个。64位机默认是2048.
2、 对socket进行扫描时是线性扫描，即采用轮询的方法，效率较低：
当套接字比较多的时候，每次select()都要通过遍历FD_SETSIZE个Socket来完成调度,不管哪个Socket是活跃的,都遍历一遍。这会浪费很多CPU时间。如果能给套接字注册某个回调函数，当他们活跃时，自动完成相关操作，那就避免了轮询，这正是epoll与kqueue做的。
（1）每次调用select，都需要把fd集合从用户态拷贝到内核态，这个开销在fd很多时会很大
（2）同时每次调用select都需要在内核遍历传递进来的所有fd，这个开销在fd很多时也很大
3、需要维护一个用来存放大量fd的数据结构，这样会使得用户空间和内核空间在传递该结构时复制开销大。
poll的实现和select非常相似，只是描述fd集合的方式不同，poll使用pollfd结构而不是select的fd_set结构，其他的都差不多,管理多个描述符也是进行轮询，根据描述符的状态进行处理，但是poll没有最大文件描述符数量的限制。
poll和select同样存在一个缺点就是，包含大量文件描述符的数组被整体复制于用户态和内核的地址空间之间，而不论这些文件描述符是否就绪，它的开销随着文件描述符数量的增加而线性增大。
poll本质上和select没有区别，它将用户传入的数组拷贝到内核空间，然后查询每个fd对应的设备状态，如果设备就绪则在设备等待队列中加入一项并继续遍历，如果遍历完所有fd后没有发现就绪设备，则挂起当前进程，直到设备就绪或者主动超时，被唤醒后它又要再次遍历fd。这个过程经历了多次无谓的遍历。
它没有最大连接数的限制，原因是它是基于链表来存储的，但是同样有一个缺点：
1、大量的fd的数组被整体复制于用户态和内核地址空间之间，而不管这样的复制是不是有意义。
2、poll还有一个特点是“水平触发”，如果报告了fd后，没有被处理，那么下次poll时会再次报告该fd。
在linux 没有实现epoll事件驱动机制之前，我们一般选择用select或者poll等IO多路复用的方法来实现并发服务程序。自Linux 2.6内核正式引入epoll以来，epoll已经成为了目前实现高性能网络服务器的必备技术，在大数据、高并发、集群等一些名词唱得火热之年代，select和poll的用武之地越来越有限，风头已经被epoll占尽。
select的缺点：
相比select模型，poll使用链表保存文件描述符，因此没有了监视文件数量的限制，但其他三个缺点依然存在。拿select模型为例，假设我们的服务器需要支持100万的并发连接，则在__FD_SETSIZE 为1024的情况下，则我们至少需要开辟1k个进程才能实现100万的并发连接。除了进程间上下文切换的时间消耗外，从内核/用户空间大量的无脑内存拷贝、数组轮询等，是系统难以承受的。因此，基于select模型的服务器程序，要达到10万级别的并发访问，是一个很难完成的任务。
epoll是Linux内核为处理大批量文件描述符而作了改进的poll，是Linux下多路复用IO接口select/poll的增强版本，它能显著提高程序在大量并发连接中只有少量活跃的情况下的系统CPU利用率。另一点原因就是获取事件的时候，它无须遍历整个被侦听的描述符集，只要遍历那些被内核IO事件异步唤醒而加入Ready队列的描述符集合就行了epoll除了提供select/poll那种IO事件的水平触发（Level Triggered）外，还提供了边缘触发（Edge Triggered），这就使得用户空间程序有可能缓存IO状态，减少epoll_wait/epoll_pwait的调用，提高应用程序效率。
epoll有EPOLL LT和EPOLL ET两种触发模式，LT是默认的水平触发模式，ET是“高速”边缘触发模式。LT模式下，只要这个fd还有数据可读，每次 epoll_wait都会返回它的事件，提醒用户程序去操作，而在ET（边缘触发）模式中，它只会提示一次，直到下次再有数据流入之前都不会再提示了，无 论fd中是否还有数据可读。
EPOLL LT（Level-Triggered）模式：
这是 epoll 默认的触发模式。
在 EPOLL LT 模式下，当文件描述符上有数据可读或可写时，epoll_wait 会立即返回并通知应用程序。
如果应用程序没有读取或写入所有可用数据，下一次调用 epoll_wait 时仍然会触发事件，直到应用程序处理完为止。
EPOLL LT 模式适用于基于轮询的事件处理，通常需要更频繁的 epoll_wait 调用来处理相同的事件。
EPOLL ET（Edge-Triggered）模式：
在 EPOLL ET 模式下，只有在文件描述符状态发生变化时才会触发事件。这意味着事件只在从未就绪到就绪或从就绪到未就绪的转换时触发。
一旦触发事件后，应用程序需要一直处理事件，直到没有事件发生。如果应用程序没有处理完事件，不会再次触发事件。
EPOLL ET 模式适用于更精确的事件控制，通常需要较少的 epoll_wait 调用来处理相同的事件，因为事件只在状态变化时触发。
所以在ET模式下，read一个fd的时候一定要把它的buffer读光，也就是说一直读到read的返回值小于请求值，或者 遇到EAGAIN错误。还有一个特点是，epoll使用“事件”的就绪通知方式，通过epoll_ctl注册fd，一旦该fd就绪，内核就会采用类似callback的回调机制来激活该fd，epoll_wait便可以收到通知。
ET和LT的区别就在这里体现，LT事件不会丢弃，而是只要读buffer里面有数据可以让用户读，则不断的通知你。而ET则只在事件发生之时通知。可以简单理解为LT是水平触发，而ET则为边缘触发。LT模式只要有事件未处理就会触发，而ET则只在高低电
平变换时（即状态从1到0或者0到1）触发。
由于epoll的实现机制与select/poll机制完全不同，上面所说的 select的缺点在epoll上不复存在。设想一下如下场景：有100万个客户端同时与一个服务器进程保持着TCP连接。而每一时刻，通常只有几百上千个TCP连接是活跃的(事实上大部分场景都是这种情况)。如何实现这样的高并发？在select/poll时代，服务器进程每次都把这100万个连接告诉操作系统(从用户态复制句柄数据结构到内核态)，让操作系统内核去查询这些套接字上是否有事件发生，轮询完后，再将句柄数据复制到用户态，让服务器应用程序轮询处理已发生的网络事件，这一过程资源消耗较大，因此，select/poll一般只能处理几千的并发连接。
epoll的设计和实现与select完全不同。epoll通过在Linux内核中申请一个简易的文件系统，把原先的select/poll调用分成了3个部分：
epoll的优点：
1、没有最大并发连接的限制，能打开的FD的上限远大于1024（1G的内存上能监听约10万个端口）；
2、效率提升，不是轮询的方式，不会随着FD数目的增加效率下降。只有活跃可用的FD才会调用callback函数；
即Epoll最大的优点就在于它只管你“活跃”的连接，而跟连接总数无关，因此在实际的网络环境中，Epoll的效率就会远远高于select和poll。
3、 内存拷贝，利用mmap()文件映射内存加速与内核空间的消息传递；即epoll使用mmap减少复制开销。
epoll既然是对select和poll的改进，就应该能避免上述缺点。那epoll都是怎么解决的呢？在此之前，我们先看一下epoll和select和poll的调用接口上的不同，select和poll都只提供了一个函数——select或者poll函数。而epoll提供了三个函数，epoll_create,epoll_ctl和epoll_wait，epoll_create是创建一个epoll句柄；epoll_ctl是注册要监听的事件类型；epoll_wait则是等待事件的产生。
对于第一个缺点：大量的fd的数组被整体复制于用户态和内核地址空间之间，而不管这样的复制是不是有意义。epoll的解决方案在epoll_ctl函数中。每次注册新的事件到epoll句柄中时（在epoll_ctl中指定EPOLL_CTL_ADD），会把所有的fd拷贝进内核，而不是在epoll_wait的时候重复拷贝。epoll保证了每个fd在整个过程中只会拷贝一次。
对于第二个缺点：poll还有一个特点是“水平触发”，如果报告了fd后，没有被处理，那么下次poll时会再次报告该fd。epoll的解决方案不像select或poll一样每次都把current轮流加入fd对应的设备等待队列中，而只在epoll_ctl时把current挂一遍（这一遍必不可少）并为每个fd指定一个回调函数，当设备就绪，唤醒等待队列上的等待者时，就会调用这个回调函数，而这个回调函数会把就绪的fd加入一个就绪链表）。epoll_wait的工作实际上就是在这个就绪链表中查看有没有就绪的fd（利用schedule_timeout()实现睡一会，判断一会的效果，和select实现中的第7步是类似的）。
epoll没有FD个数这个限制，它所支持的FD上限是最大可以打开文件的数目，这个数字一般远大于2048,举个例子,在1GB内存的机器上大约是10万左右，具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看,一般来说这个数目和系统内存关系很大。
如此一来，要实现上面说的场景，只需要在进程启动时建立一个epoll对象，然后在需要的时候向这个epoll对象中添加或者删除连接。同时，epoll_wait的效率也非常高，因为调用epoll_wait时，并没有一股脑的向操作系统复制这100万个连接的句柄数据，内核也不需要去遍历全部的连接。
