【Redis】高性能设计之epoll和IO多路复用深度解析_redis的中的多路复用与epoll

一、Redis为什么快?高性能设计之epoll和IO多路复用深度解析

1.1 Redis单线程如何处理那么多并发客户端连接，为什么单线程，为什么快?

Redis的IO多路复用
Redis利用epoll来实现IO多路复用，将连接信息和事件放到队列中，一次放到文件事件分派器，事件分派器将事件分发给事件处理器。

1.2 《Redis设计与实现》

结论:

1.3 是什么?

• I/O ：网络 I/O
• 多路：多个客户端连接（连接就是套接字描述符，即 socket 或者 channel）
• 复用：复用一个或几个线程。也就是说一个或一组线程处理多个 TCP 连接,使用单进程就能够实现同时处理多个客户端的连接
• 一个服务端进程可以同时处理多个套接字描述符,其发展可以分select->poll->epoll三个阶段来描述。

1.4 重要概念

article

上午开会，错过了公司食堂的饭点， 中午就和公司的首席架构师一起去楼下的米线店去吃米线。我们到了一看，果然很多人在排队。

架构师马上发话了：嚯，请求排队啊！你看这位收银点菜的，像不像nginx的反向代理？只收请求，不处理，把请求都发给后厨去处理。
我们交了钱，拿着号离开了点餐收银台，找了个座位坐下等餐。
架构师：你看，这就是异步处理，我们下了单就可以离开等待，米线做好了会通过小喇叭“回调”我们去取餐；
如果同步处理，我们就得在收银台站着等餐，后面的请求无法处理，客户等不及肯定会离开了。

接下里架构师盯着手中的纸质号牌。

架构师：你看，这个纸质号牌在后厨“服务器”那里也有，这不就是表示会话的ID吗？
有了它就可以把大家给区分开，就不会把我的排骨米线送给别人了。过了一会， 排队的人越来越多，已经有人表示不满了，可是收银员已经满头大汗，忙到极致了。

架构师：你看他这个系统缺乏弹性扩容， 现在这么多人，应该增加收银台，可以没有其他收银设备，老板再着急也没用。
老板看到在收银这里帮不了忙，后厨的订单也累积得越来越多， 赶紧跑到后厨亲自去做米线去了。

架构师又发话了：幸亏这个系统的后台有并行处理能力，可以随意地增加资源来处理请求（做米线）。
我说：他就这点儿资源了，除了老板没人再会做米线了。
不知不觉，我们等了20分钟， 但是米线还没上来。
架构师：你看，系统的处理能力达到极限，超时了吧。
这时候收银台前排队的人已经不多了，但是还有很多人在等米线。

老板跑过来让这个打扫卫生的去收银，让收银小妹也到后厨帮忙。打扫卫生的做收银也磕磕绊绊的，没有原来的小妹灵活。

架构师：这就叫服务降级，为了保证米线的服务，把别的服务都给关闭了。
又过了20分钟，后厨的厨师叫道：237号， 您点的排骨米线没有排骨了，能换成番茄的吗？
架构师低声对我说：瞧瞧， 人太多， 系统异常了。然后他站了起来：不行，系统得进行补偿操作：退费。

说完，他拉着我，饿着肚子，头也不回地走了。

同步

• 调用者要一直等待调用结果的通知后才能进行后续的执行，现在就要，我可以等，等出结果为止

异步

• 指被调用方先返回应答让调用者先回去，然后再计算调用结果，计算完最终结果后再通知并返回给调用方
• 异步调用要想获得结果一般通过回调

同步与异步的理解

• 同步、异步的讨论对象是被调用者(服务提供者)，重点在于获得调用结果的消息通知方式上

阻塞

• 调用方一直在等待而且别的事情什么都不做，当前进/线程会被挂起，啥都不干

非阻塞

• 调用在发出去后，调用方先去忙别的事情，不会阻塞当前进/线程，而会立即返回

阻塞与非阻塞的理解

• 阻塞、非阻塞的讨论对象是调用者(服务请求者)，重点在于等消息时候的行为，调用者是否能干其它事

总结

同步阻塞
服务员说快到你了，先别离开我后台看一眼马上通知你。客户在海底捞火锅前台干等着，啥都不干。
同步非阻塞
服务员说快到你了，先别离开。客户在海底捞火锅前台边刷抖音边等着叫号
异步阻塞
服务员说还要再等等，你先去逛逛，一会儿通知你。客户怕过号在海底捞火锅前台拿着排号小票啥都不干，一直等着店员通知
异步非阻塞
服务员说还要再等等，你先去逛逛，一会儿通知你。拿着排号小票+刷着抖音，等着店员通知

1.5 Unix网络编程中的五种IO模型

• Blocking IO - 阻塞IO
• NoneBlocking IO - 非阻塞IO
• IO multiplexing - IO多路复用
• signal driven IO - 信号驱动IO
• asynchronous IO - 异步IO

1.6 BIO

java验证

演示accept

• accept监听

code

• RedisServer

package com.zzyy.study.iomultiplex.one;

import java.io.IOException;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;


public class RedisServer
{
    public static void main(String[] args) throws IOException
    {
        byte[] bytes = new byte[1024];

        ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(6379);

        while(true)
        {
            System.out.println("-----111 等待连接");
            Socket socket = serverSocket.accept();
            System.out.println("-----222 成功连接");
        }
    }
}

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• RedisClient01

package com.zzyy.study.iomultiplex.one;

import java.io.IOException;
import java.net.Socket;
import java.util.Scanner;


public class RedisClient01
{
    public static void main(String[] args) throws IOException
    {
        System.out.println("------RedisClient01 start");
        Socket socket = new Socket("127.0.0.1", 6379);
    }
}
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• RedisClient01

package com.zzyy.study.iomultiplex.one;

import java.io.IOException;
import java.net.Socket;


public class RedisClient02
{
    public static void main(String[] args) throws IOException
    {
        System.out.println("------RedisClient02 start");
        Socket socket = new Socket("127.0.0.1", 6379);
    }
}
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演示read

• read读取

案例1

• RedisServerBIO

public class RedisServerBIO {
    public static void main(String[] args) throws IOException {

        ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(6379);

        while(true) {
            System.out.println("-----111 等待连接");
            Socket socket = serverSocket.accept();//阻塞1 ,等待客户端连接
            System.out.println("-----222 成功连接");

            InputStream inputStream = socket.getInputStream();
            int length = -1;
            byte[] bytes = new byte[1024];
            System.out.println("-----333 等待读取");
            while((length = inputStream.read(bytes)) != -1)//阻塞2 ,等待客户端发送数据 { 
                System.out.println("-----444 成功读取"+new String(bytes,0,length));
                System.out.println("====================");
                System.out.println();
            }
            inputStream.close();
            socket.close();
        }
    }
}

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• RedisClient01

public class RedisClient01 {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Socket socket = new Socket("127.0.0.1",6379);
        OutputStream outputStream = socket.getOutputStream();

        //socket.getOutputStream().write("RedisClient01".getBytes());

        while(true) {
            Scanner scanner = new Scanner(System.in);
            String string = scanner.next();
            if (string.equalsIgnoreCase("quit")) {
                break;
            }
            socket.getOutputStream().write(string.getBytes());
            System.out.println("------input quit keyword to finish......");
        }
        outputStream.close();
        socket.close();
    }
}

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• RedisClient02

public class RedisClient02 {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Socket socket = new Socket("127.0.0.1",6379);
        OutputStream outputStream = socket.getOutputStream();

        //socket.getOutputStream().write("RedisClient01".getBytes());

        while(true) {
            Scanner scanner = new Scanner(System.in);
            String string = scanner.next();
            if (string.equalsIgnoreCase("quit")) {
                break;
            }
            socket.getOutputStream().write(string.getBytes());
            System.out.println("------input quit keyword to finish......");
        }
        outputStream.close();
        socket.close();
    }
}
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存在的问题

上面的模型存在很大的问题，如果客户端与服务端建立了连接，
如果这个连接的客户端迟迟不发数据，程就会一直堵塞在read()方法上，这样其他客户端也不能进行连接，
也就是一次只能处理一个客户端，对客户很不友好

案例2

多线程模式

利用多线程
只要连接了一个socket，操作系统分配一个线程来处理，这样read()方法堵塞在每个具体线程上而不堵塞主线程，
就能操作多个socket了，哪个线程中的socket有数据，就读哪个socket，各取所需，灵活统一。

程序服务端只负责监听是否有客户端连接，使用 accept() 阻塞
客户端1连接服务端，就开辟一个线程（thread1）来执行 read() 方法，程序服务端继续监听
客户端2连接服务端，也开辟一个线程（thread2）来执行 read() 方法，程序服务端继续监听
客户端3连接服务端，也开辟一个线程（thread3）来执行 read() 方法，程序服务端继续监听

任何一个线程上的socket有数据发送过来，read()就能立马读到，cpu就能进行处理。

• RedisServerBIOMultiThread

public class RedisServerBIOMultiThread{
    public static void main(String[] args) throws IOException{
        ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(6379);

        while(true) {
            //System.out.println("-----111 等待连接");
            Socket socket = serverSocket.accept();//阻塞1 ,等待客户端连接
            //System.out.println("-----222 成功连接");

            new Thread(() -> {
                try {
                    InputStream inputStream = socket.getInputStream();
                    int length = -1;
                    byte[] bytes = new byte[1024];
                    System.out.println("-----333 等待读取");
                    while((length = inputStream.read(bytes)) != -1)//阻塞2 ,等待客户端发送数据 
                    {
                        System.out.println("-----444 成功读取"+new String(bytes,0,length));
                        System.out.println("====================");
                        System.out.println();
                    }
                    inputStream.close();
                    socket.close();
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            },Thread.currentThread().getName()).start();

            System.out.println(Thread.currentThread().getName());

        }
    }
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• RedisClient01

public class RedisClient01
{
    public static void main(String[] args) throws IOException
    {
        Socket socket = new Socket("127.0.0.1",6379);
        OutputStream outputStream = socket.getOutputStream();

        //socket.getOutputStream().write("RedisClient01".getBytes());

        while(true)
        {
            Scanner scanner = new Scanner(System.in);
            String string = scanner.next();
            if (string.equalsIgnoreCase("quit")) {
                break;
            }
            socket.getOutputStream().write(string.getBytes());
            System.out.println("------input quit keyword to finish......");
        }
        outputStream.close();
        socket.close();
    }
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• RedisClient02

public class RedisClient02 {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Socket socket = new Socket("127.0.0.1",6379);
        OutputStream outputStream = socket.getOutputStream();

        //socket.getOutputStream().write("RedisClient01".getBytes());

        while(true) {
            Scanner scanner = new Scanner(System.in);
            String string = scanner.next();
            if (string.equalsIgnoreCase("quit")) {
                break;
            }
            socket.getOutputStream().write(string.getBytes());
            System.out.println("------input quit keyword to finish......");
        }
        outputStream.close();
        socket.close();
    }
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存在的问题

多线程模型
每来一个客户端，就要开辟一个线程，如果来1万个客户端，那就要开辟1万个线程。
在操作系统中用户态不能直接开辟线程，需要调用内核来创建的一个线程，
这其中还涉及到用户状态的切换（上下文的切换），十分耗资源。

解决
第一个办法：使用线程池

这个在客户端连接少的情况下可以使用，但是用户量大的情况下，你不知道线程池要多大，太大了内存可能不够，也不可行。

第二个办法：NIO（非阻塞式IO）方式
因为read()方法堵塞了，所有要开辟多个线程，如果什么方法能使read()方法不堵塞，这样就不用开辟多个线程了，这就用到了另一个IO模型，NIO（非阻塞式IO）

总结
tomcat7之前就是用BIO多线程来解决多连接

1.7 NIO

在非阻塞式 I/O 模型中，应用程序把一个套接口设置为非阻塞，就是告诉内核，当所请求的I/O操作无法完成时，不要将进程睡眠而是返回一个“错误”，应用程序基于 I/O 操作函数将不断的轮询数据是否已经准备好，如果没有准备好，继续轮询，直到数据准备好为止。

总结回答

在NIO模式中，一切都是非阻塞的：

accept()方法是非阻塞的，如果没有客户端连接，就返回error
read()方法是非阻塞的，如果read()方法读取不到数据就返回error，如果读取到数据时只阻塞read()方法读数据的时间

在NIO模式中，只有一个线程：
当一个客户端与服务端进行连接，这个socket就会加入到一个数组中，隔一段时间遍历一次，
看这个socket的read()方法能否读到数据，这样一个线程就能处理多个客户端的连接和读取了

code案例

• 上述以前的socket是阻塞的，另外开发一套API
  
• RedisServerNIO

public class RedisServerNIO
{
    static ArrayList<SocketChannel> socketList = new ArrayList<>();
    static ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(1024);

    public static void main(String[] args) throws IOException
    {
        System.out.println("---------RedisServerNIO 启动等待中......");
        ServerSocketChannel serverSocket = ServerSocketChannel.open();
        serverSocket.bind(new InetSocketAddress("127.0.0.1",6379));
        serverSocket.configureBlocking(false);//设置为非阻塞模式

        while (true)
        {
            for (SocketChannel element : socketList)
            {
                int read = element.read(byteBuffer);
                if(read > 0)
                {
                    System.out.println("-----读取数据: "+read);
                    byteBuffer.flip();
                    byte[] bytes = new byte[read];
                    byteBuffer.get(bytes);
                    System.out.println(new String(bytes));
                    byteBuffer.clear();
                }
            }

            SocketChannel socketChannel = serverSocket.accept();
            if(socketChannel != null)
            {
                System.out.println("-----成功连接: ");
                socketChannel.configureBlocking(false);//设置为非阻塞模式
                socketList.add(socketChannel);
                System.out.println("-----socketList size: "+socketList.size());
            }
        }
    }
}


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• RedisClient01

public class RedisClient01
{
    public static void main(String[] args) throws IOException
    {
        System.out.println("------RedisClient01 start");
        Socket socket = new Socket("127.0.0.1",6379);
        OutputStream outputStream = socket.getOutputStream();
        while(true)
        {
            Scanner scanner = new Scanner(System.in);
            String string = scanner.next();
            if (string.equalsIgnoreCase("quit")) {
                break;
            }
            socket.getOutputStream().write(string.getBytes());
            System.out.println("------input quit keyword to finish......");
        }
        outputStream.close();
        socket.close();
    }
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• RedisClient02

public class RedisClient02
{
    public static void main(String[] args) throws IOException
    {
        System.out.println("------RedisClient02 start");


        Socket socket = new Socket("127.0.0.1",6379);
        OutputStream outputStream = socket.getOutputStream();

        while(true)
        {
            Scanner scanner = new Scanner(System.in);
            String string = scanner.next();
            if (string.equalsIgnoreCase("quit")) {
                break;
            }
            socket.getOutputStream().write(string.getBytes());
            System.out.println("------input quit keyword to finish......");
        }
        outputStream.close();
        socket.close();
    }
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存在问题和优缺点

NIO成功的解决了BIO需要开启多线程的问题，NIO中一个线程就能解决多个socket，但是还存在2个问题。

问题一：
这个模型在客户端少的时候十分好用，但是客户端如果很多，
比如有1万个客户端进行连接，那么每次循环就要遍历1万个socket，如果一万个socket中只有10个socket有数据，也会遍历一万个socket，就会做很多无用功，每次遍历遇到 read 返回 -1 时仍然是一次浪费资源的系统调用。

问题二：
而且这个遍历过程是在用户态进行的，用户态判断socket是否有数据还是调用内核的read()方法实现的，这就涉及到用户态和内核态的切换，每遍历一个就要切换一次，开销很大因为这些问题的存在。

优点：不会阻塞在内核的等待数据过程，每次发起的 I/O 请求可以立即返回，不用阻塞等待，实时性较好。
缺点：轮询将会不断地询问内核，这将占用大量的 CPU 时间，系统资源利用率较低，所以一般 Web 服务器不使用这种 I/O 模型。
结论：让Linux内核搞定上述需求，我们将一批文件描述符通过一次系统调用传给内核由内核层去遍历，才能真正解决这个问题。IO多路复用应运而生，也即将上述工作直接放进Linux内核，不再两态转换而是直接从内核获得结果，因为内核是非阻塞的。

1.8 IO Multiplexing（IO多路复用）

是什么?

• 词牌
  
• 模型
  I/O多路复用在英文中其实叫 I/O multiplexing
  
  多个Sock复用一根网线这个功能是在内核＋驱动层实现的
  I/O multiplexing 这里面的 multiplexing 指的其实是在单个线程通过记录跟踪每一个Sock(I/O流)的状态来同时管理多个I/O流. 目的是尽量多的提高服务器的吞吐能力。
  
  大家都用过nginx，nginx使用epoll接收请求，ngnix会有很多链接进来， epoll会把他们都监视起来，然后像拨开关一样，谁有数据就拨向谁，然后调用相应的代码处理。redis类似同理
• FileDescriptor
  文件描述符（File descriptor）是计算机科学中的一个术语，是一个用于表述指向文件的引用的抽象化概念。文件描述符在形式上是一个非负整数。实际上，它是一个索引值，指向内核为每一个进程所维护的该进程打开文件的记录表。当程序打开一个现有文件或者创建一个新文件时，内核向进程返回一个文件描述符。在程序设计中，一些涉及底层的程序编写往往会围绕着文件描述符展开。但是文件描述符这一概念往往只适用于UNIX、Linux这样的操作系统。
  

说人话

模拟一个tcp服务器处理30个客户socket。
假设你是一个监考老师，让30个学生解答一道竞赛考题，然后负责验收学生答卷，你有下面几个选择：

第一种选择：按顺序逐个验收，先验收A，然后是B，之后是C、D。。。这中间如果有一个学生卡住，全班都会被耽误,你用循环挨个处理socket，根本不具有并发能力。

第二种选择：你创建30个分身线程，每个分身线程检查一个学生的答案是否正确。 这种类似于为每一个用户创建一个进程或者线程处理连接。

第三种选择，你站在讲台上等，谁解答完谁举手。这时C、D举手，表示他们解答问题完毕，你下去依次检查C、D的答案，然后继续回到讲台上等。此时E、A又举手，然后去处理E和A。。。这种就是IO复用模型。Linux下的select、poll和epoll就是干这个的。

将用户socket对应的fd注册进epoll，然后epoll帮你监听哪些socket上有消息到达，这样就避免了大量的无用操作。此时的socket应该采用非阻塞模式。这样，整个过程只在调用select、poll、epoll这些调用的时候才会阻塞，收发客户消息是不会阻塞的，整个进程或者线程就被充分利用起来，这就是事件驱动，所谓的reactor反应模式。

Redis单线程如何处理那么多并发客户端连接，为什么单线程，为什么快？

Redis的IO多路复用
Redis利用epoll来实现IO多路复用，将连接信息和事件放到队列中，一次放到文件事件分派器，事件分派器将事件分发给事件处理器。

Reactor设计模式

是什么?

基于 I/O 复用模型：多个连接共用一个阻塞对象，应用程序只需要在一个阻塞对象上等待，无需阻塞等待所有连接。当某条连接有新的数据可以处理时，操作系统通知应用程序，线程从阻塞状态返回，开始进行业务处理。

Reactor 模式，是指通过一个或多个输入同时传递给服务处理器的服务请求的事件驱动处理模式。服务端程序处理传入多路请求，并将它们同步分派给请求对应的处理线程，Reactor 模式也叫 Dispatcher 模式。即 I/O 多路复用统一监听事件，收到事件后分发(Dispatch 给某进程)，是编写高性能网络服务器的必备技术。

Reactor 模式中有 2 个关键组成：
1）Reactor：Reactor 在一个单独的线程中运行，负责监听和分发事件，分发给适当的处理程序来对 IO 事件做出反应。 它就像公司的电话接线员，它接听来自客户的电话并将线路转移到适当的联系人；
2）Handlers：处理程序执行 I/O 事件要完成的实际事件，类似于客户想要与之交谈的公司中的实际办理人。Reactor 通过调度适当的处理程序来响应 I/O 事件，处理程序执行非阻塞操作。

redis为什么是单线程?

select, poll, epoll 都是I/O多路复用的具体的实现

所谓 I/O 多路复用机制指内核一旦发现进程指定的一个或者多个IO条件准备读取，它就通知该进程，就是说通过一种机制，可以监视多个描述符，一旦某个描述符就绪（一般是读就绪或写就绪），能够通知程序进行相应的读写操作。这种机制的使用需要 select 、 poll 、 epoll 来配合。

多个连接共用一个阻塞对象，应用程序只需要在一个阻塞对象上等待，无需阻塞等待所有连接。

当某条连接有新的数据可以处理时，操作系统通知应用程序，线程从阻塞状态返回，开始进行业务处理。

C语言struct结构体语法简介

select方法

• Linux官网或者man
  https://man7.org/linux/man-pages/man2/select.2.html
• select是第一个实现 (1983 左右在BSD里面实现)
  

c语言代码

优点

select 其实就是把NIO中用户态要遍历的fd数组(我们的每一个socket链接，安装进ArrayList里面的那个)拷贝到了内核态，让内核态来遍历，因为用户态判断socket是否有数据还是要调用内核态的，所有拷贝到内核态后，这样遍历判断的时候就不用一直用户态和内核态频繁切换了

从代码中可以看出，select系统调用后，返回了一个置位后的&rset，这样用户态只需进行很简单的二进制比较，就能很快知道哪些socket需要read数据，有效提高了效率

问题

1、bitmap最大1024位，一个进程最多只能处理1024个客户端

2、&rset不可重用，每次socket有数据就相应的位会被置位

3、文件描述符数组拷贝到了内核态(只不过无系统调用切换上下文的开销。（内核层可优化为异步事件通知）)，仍然有开销。select 调用需要传入 fd 数组，需要拷贝一份到内核，高并发场景下这样的拷贝消耗的资源是惊人的。（可优化为不复制）

4、select并没有通知用户态哪一个socket有数据，仍然需要O(n)的遍历。select 仅仅返回可读文件描述符的个数，具体哪个可读还是要用户自己遍历。（可优化为只返回给用户就绪的文件描述符，无需用户做无效的遍历）

我们自己模拟写的是，RedisServerNIO.java,只不过将它内核化了。

结论

select方式，既做到了一个线程处理多个客户端连接（文件描述符），又减少了系统调用的开销（多个文件描述符只有一次 select 的系统调用 + N次就绪状态的文件描述符的 read 系统调用

poll方法

Linux官网或者man

• https://man7.org/linux/man-pages/man2/poll.2.html
• 1997年实现了poll
  

C语言代码

优点

1、poll使用pollfd数组来代替select中的bitmap，数组没有1024的限制，可以一次管理更多的client。它和 select 的主要区别就是，去掉了 select 只能监听 1024 个文件描述符的限制。

2、当pollfds数组中有事件发生，相应的revents置位为1，遍历的时候又置位回零，实现了pollfd数组的重用

问题

poll 解决了select缺点中的前两条，其本质原理还是select的方法，还存在select中原来的问题

1、pollfds数组拷贝到了内核态，仍然有开销
2、poll并没有通知用户态哪一个socket有数据，仍然需要O(n)的遍历

epoll方法

Linux官网或者man

• https://man7.org/linux/man-pages/man7/epoll.7.html
• 在2002年被大神 Davide Libenzi (戴维德·利本兹)发明出来了
  
  
  
  

三步调用

• epoll_create
  创建一个 epoll 句柄
  

• epoll_ctl
  向内核添加、修改或删除要监控的文件描述符
  

• epoll_wait
  类似发起了select()
  

c语言代码

事件通知机制

1、当有网卡上有数据到达了，首先会放到DMA（内存中的一个buffer，网卡可以直接访问这个数据区域）中

2、网卡向cpu发起中断，让cpu先处理网卡的事

3、中断号在内存中会绑定一个回调，哪个socket中有数据，回调函数就把哪个socket放入就绪链表中

结论

多路复用快的原因在于，操作系统提供了这样的系统调用，使得原来的 while 循环里多次系统调用，
变成了一次系统调用 + 内核层遍历这些文件描述符。
epoll是现在最先进的IO多路复用器，Redis、Nginx，linux中的Java NIO都使用的是epoll。
这里“多路”指的是多个网络连接，“复用”指的是复用同一个线程。
1、一个socket的生命周期中只有一次从用户态拷贝到内核态的过程，开销小
2、使用event事件通知机制，每次socket中有数据会主动通知内核，并加入到就绪链表中，不需要遍历所有的socket

在多路复用IO模型中，会有一个内核线程不断地去轮询多个 socket 的状态，只有当真正读写事件发送时，才真正调用实际的IO读写操作。因为在多路复用IO模型中，只需要使用一个线程就可以管理多个socket，系统不需要建立新的进程或者线程，也不必维护这些线程和进程，并且只有真正有读写事件进行时，才会使用IO资源，所以它大大减少来资源占用。多路I/O复用模型是利用 select、poll、epoll 可以同时监察多个流的 I/O 事件的能力，在空闲的时候，会把当前线程阻塞掉，当有一个或多个流有 I/O 事件时，就从阻塞态中唤醒，于是程序就会轮询一遍所有的流（epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流），并且只依次顺序的处理就绪的流，这种做法就避免了大量的无用操作。 采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求（尽量减少网络 IO 的时间消耗），且 Redis 在内存中操作数据的速度非常快，也就是说内存内的操作不会成为影响Redis性能的瓶颈

三个方法对比

5中I/O模型总结

多路复用快的原因在于，操作系统提供了这样的系统调用，使得原来的 while 循环里多次系统调用，
变成了一次系统调用 + 内核层遍历这些文件描述符。

为什么3个都保留

有的操作系统并不支持epoll等函数,调用顺序是有epoll使用epoll,没有使用poll,再没有使用select