IO 多路复用详解

1. 概念理解类问题

Q1: 什么是IO多路复用？它解决了什么核心问题？

考察重点：

• 对IO多路复用本质的理解
• 能否清楚表达技术产生的背景和意义

详细回答思路：

首先明确定义： IO多路复用是一种IO模型，允许单个进程或线程同时监控多个文件描述符的状态，当其中任何一个或多个文件描述符变为"就绪"状态时，系统会通知应用程序进行相应的IO操作。

解决的核心问题分析：

1. 传统阻塞IO的问题：

   • 一个线程只能处理一个连接
   • 当没有数据到达时，线程被阻塞，CPU资源浪费
   • 要处理多个连接就需要创建多个线程

2. 多线程方案的局限：

   • 线程创建和销毁开销大
   • 线程间上下文切换成本高
   • 内存消耗：每个线程需要独立的栈空间（通常8MB）
   • 系统线程数量有限制

3. 非阻塞IO的问题：

   • 需要不断轮询，CPU使用率高
   • 轮询间隔难以控制

IO多路复用的解决方案：

实际应用场景：

• Web服务器处理大量HTTP连接
• 聊天服务器处理多个客户端
• 代理服务器转发多个连接的数据
• 数据库服务器处理多个客户端查询

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Q2: IO多路复用与同步异步、阻塞非阻塞的关系是什么？

考察重点：

• 对IO模型分类的深度理解
• 能否准确区分不同维度的概念

详细回答思路：

首先澄清概念维度：

• 同步/异步：关注的是消息通信机制
• 阻塞/非阻塞：关注的是程序在等待调用结果时的状态

IO多路复用的定位： IO多路复用（select/poll/epoll）本质上属于同步非阻塞IO模型

详细分析：

1. 为什么是同步的？

   // epoll的典型使用
   int ready_count = epoll_wait(epfd, events, MAX_EVENTS, timeout);
   for (int i = 0; i < ready_count; i++) {
       if (events[i].events & EPOLLIN) {
           // 应用程序自己负责读取数据
           read(events[i].data.fd, buffer, sizeof(buffer));
       }
   }

   • 数据准备好后，应用程序需要自己主动调用read/write
   • 读写过程中，应用程序会被阻塞
   • 不像真正的异步IO（如Windows的IOCP），系统不会自动完成数据拷贝

2. 为什么说是非阻塞的？

   • epoll_wait可以设置超时时间，不会无限期阻塞
   • 可以立即返回当前就绪的文件描述符
   • 如果没有就绪的描述符，会在指定时间后返回

3. 与真正异步IO的对比：

面试中的常见陷阱：

• 有些人认为epoll是异步的，这是错误的
• epoll只是在"等待"阶段是非阻塞的，实际IO操作仍然是同步的

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2. Select深度解析

Q3: 详细说明select的工作机制和实现原理

考察重点：

• 对select系统调用的深度理解
• 能否从内核角度分析select的工作流程

详细回答思路：

select系统调用详解：

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

参数详细说明：

• nfds: 所有文件描述符集合中的最大值+1
• readfds: 监控读就绪的文件描述符集合
• writefds: 监控写就绪的文件描述符集合
• exceptfds: 监控异常的文件描述符集合
• timeout: 超时时间，NULL表示无限等待

fd_set的底层实现：

// fd_set实际上是一个位图
typedef struct {
    long fds_bits[__FD_SETSIZE/8/sizeof(long)];
} fd_set;

// 相关宏操作
FD_ZERO(&set);        // 清空集合
FD_SET(fd, &set);     // 添加fd到集合
FD_CLR(fd, &set);     // 从集合中移除fd
FD_ISSET(fd, &set);   // 检查fd是否在集合中

select的完整工作流程：

内核实现细节：

1. 轮询机制：

   // 内核中的简化逻辑
   for (i = 0; i < nfds; i++) {
       if (FD_ISSET(i, readfds)) {
           // 调用设备驱动的poll函数
           mask = file->f_op->poll(file, wait);
           if (mask & POLLIN) {
               // 该fd可读
               ready_count++;
           } else {
               // 清除该fd
               FD_CLR(i, readfds);
           }
       }
   }

2. 等待队列机制：

   • 如果没有就绪的fd，进程会被加入到每个被监控设备的等待队列中
   • 当设备状态改变时，会唤醒等待队列中的进程
   • 进程被唤醒后重新检查所有fd的状态

select的性能分析：

1. 时间复杂度O(n)的原因：

   • 每次调用都需要遍历所有fd
   • 内核需要检查每个fd的状态
   • 返回后用户程序还需要遍历找出就绪的fd

2. 空间复杂度：

   • fd_set的大小固定，通常为1024位
   • 每次调用需要在用户空间和内核空间之间拷贝fd_set

实际编程示例：

fd_set readfds, writefds, exceptfds;
int max_fd = 0;

while (1) {
    FD_ZERO(&readfds);
    FD_ZERO(&writefds);
    FD_ZERO(&exceptfds);
    
    // 添加监听socket
    FD_SET(listen_fd, &readfds);
    max_fd = listen_fd;
    
    // 添加所有客户端socket
    for (int i = 0; i < client_count; i++) {
        FD_SET(clients[i], &readfds);
        if (clients[i] > max_fd) {
            max_fd = clients[i];
        }
    }
    
    // 调用select
    int ready = select(max_fd + 1, &readfds, &writefds, &exceptfds, NULL);
    
    if (ready > 0) {
        // 检查监听socket
        if (FD_ISSET(listen_fd, &readfds)) {
            // 处理新连接
            accept_new_connection();
        }
        
        // 检查所有客户端socket
        for (int i = 0; i < client_count; i++) {
            if (FD_ISSET(clients[i], &readfds)) {
                // 处理客户端数据
                handle_client_data(clients[i]);
            }
        }
    }
}

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Q4: select有哪些具体的限制和性能问题？在什么场景下会遇到这些问题？

考察重点：

• 对select缺陷的深度认知
• 实际项目经验和问题定位能力

详细回答思路：

1. 文件描述符数量限制

技术原因：

// 在Linux中的定义
#define __FD_SETSIZE 1024

// fd_set的实现
typedef struct {
    long int fds_bits[__FD_SETSIZE / (8 * sizeof(long int))];
} fd_set;

具体影响：

• 单个进程最多只能监控1024个文件描述符
• 这个限制是编译时确定的，修改需要重新编译内核
• 对于高并发服务器来说，1024个连接明显不够

实际场景：

// 会导致问题的场景
int server_fd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0);
// ... 绑定和监听

fd_set readfds;
int client_fds[2000];  // 想要处理2000个客户端
int client_count = 0;

// 这里会出问题
for (int i = 0; i < client_count; i++) {
    if (client_fds[i] >= FD_SETSIZE) {
        // 无法添加到fd_set中！
        printf("fd %d exceeds FD_SETSIZE\n", client_fds[i]);
        continue;
    }
    FD_SET(client_fds[i], &readfds);
}

2. 线性扫描导致的性能问题

问题分析：

性能测试对比：

// 性能测试代码示例
#include <sys/time.h>

void test_select_performance(int fd_count) {
    fd_set readfds;
    struct timeval start, end;
    
    // 模拟fd_count个文件描述符
    int fds[fd_count];
    for (int i = 0; i < fd_count; i++) {
        fds[i] = i;
    }
    
    gettimeofday(&start, NULL);
    
    for (int round = 0; round < 1000; round++) {
        FD_ZERO(&readfds);
        for (int i = 0; i < fd_count; i++) {
            FD_SET(fds[i], &readfds);
        }
        
        // 模拟select调用后的遍历
        for (int i = 0; i < fd_count; i++) {
            if (FD_ISSET(fds[i], &readfds)) {
                // 模拟处理
            }
        }
    }
    
    gettimeofday(&end, NULL);
    long microseconds = (end.tv_sec - start.tv_sec) * 1000000 + 
                       (end.tv_usec - start.tv_usec);
    printf("fd_count: %d, time: %ld microseconds\n", fd_count, microseconds);
}

// 结果大致如下：
// fd_count: 100, time: 1000 microseconds
// fd_count: 500, time: 5000 microseconds  
// fd_count: 1000, time: 10000 microseconds
// 可以看出时间复杂度确实是O(n)

3. 重复的内存拷贝开销

问题详解： 每次调用select都需要：

• 将fd_set从用户空间拷贝到内核空间（3个fd_set * 128字节 = 384字节）
• select返回时将结果从内核空间拷贝回用户空间
• 高频调用时这个开销很明显

内存拷贝流程：

4. 无法精确知道就绪的文件描述符

效率问题：

// select返回后的典型处理
int ready = select(max_fd + 1, &readfds, NULL, NULL, NULL);
if (ready > 0) {
    // 必须遍历所有可能的fd
    for (int i = 0; i <= max_fd; i++) {
        if (FD_ISSET(i, &readfds)) {
            // 处理就绪的fd
            handle_fd(i);
            ready--;
            if (ready == 0) break;  // 优化：找完所有就绪fd后退出
        }
    }
}

实际场景中的性能影响：

• 假设监控1000个fd，但只有5个就绪
• 仍然需要遍历检查1000个fd
• 大量的CPU时间浪费在无效检查上

5. 实际项目中遇到的问题案例

案例1：Web服务器性能瓶颈

// 问题代码
while (1) {
    FD_ZERO(&readfds);
    FD_SET(listen_fd, &readfds);
    
    // 添加所有客户端连接
    for (int i = 0; i < MAX_CLIENTS; i++) {
        if (clients[i].fd > 0) {
            FD_SET(clients[i].fd, &readfds);
        }
    }
    
    select(max_fd + 1, &readfds, NULL, NULL, NULL);
    
    // 每次都要检查所有客户端
    for (int i = 0; i < MAX_CLIENTS; i++) {
        if (clients[i].fd > 0 && FD_ISSET(clients[i].fd, &readfds)) {
            process_client(i);
        }
    }
}

性能分析：

• 当客户端数量达到几百个时，CPU使用率显著上升
• 大部分时间花在遍历检查fd上，而不是实际处理业务逻辑
• 响应延迟随连接数线性增长

解决方案对比：

// 使用epoll的改进版本
int epfd = epoll_create1(0);
struct epoll_event events[MAX_EVENTS];

while (1) {
    int ready_count = epoll_wait(epfd, events, MAX_EVENTS, -1);
    
    // 只处理实际就绪的fd
    for (int i = 0; i < ready_count; i++) {
        int fd = events[i].data.fd;
        if (events[i].events & EPOLLIN) {
            process_client_by_fd(fd);
        }
    }
}

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3. Poll机制详解

Q5: poll相比select做了哪些改进？底层实现有什么不同？

考察重点：

• 对poll改进点的理解
• 底层数据结构的变化
• 仍然存在的问题

详细回答思路：

poll系统调用接口：

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

struct pollfd {
    int   fd;         /* 文件描述符 */
    short events;     /* 要监视的事件 */
    short revents;    /* 实际发生的事件，由内核填充 */
};

主要改进点详细分析：

1. 突破文件描述符数量限制

技术实现：

// select的限制
#define FD_SETSIZE 1024
fd_set readfds;  // 固定大小的位图

// poll的改进
struct pollfd *fds = malloc(sizeof(struct pollfd) * connection_count);
// 可以动态分配，理论上无限制

底层存储结构对比：

实际使用对比：

// select方式 - 有限制
fd_set readfds;
FD_ZERO(&readfds);
for (int i = 0; i < client_count; i++) {
    if (client_fds[i] >= FD_SETSIZE) {
        // 无法处理fd >= 1024的情况
        fprintf(stderr, "fd %d too large for select\n", client_fds[i]);
        continue;
    }
    FD_SET(client_fds[i], &readfds);
}

// poll方式 - 无限制
struct pollfd *pollfds = malloc(sizeof(struct pollfd) * client_count);
for (int i = 0; i < client_count; i++) {
    pollfds[i].fd = client_fds[i];        // 可以是任意大小的fd
    pollfds[i].events = POLLIN;
    pollfds[i].revents = 0;
}

2. 更清晰的事件处理接口

事件类型详解：

// poll支持的事件类型
#define POLLIN     0x001    /* 有数据可读 */
#define POLLPRI    0x002    /* 有紧急数据可读 */
#define POLLOUT    0x004    /* 写数据不会导致阻塞 */
#define POLLERR    0x008    /* 错误条件 */
#define POLLHUP    0x010    /* 挂起 */
#define POLLNVAL   0x020    /* 文件描述符无效 */

事件处理对比：

// select的事件处理 - 模糊
if (FD_ISSET(fd, &readfds)) {
    // 只知道可读，不知道具体什么事件
    read(fd, buffer, sizeof(buffer));
}

// poll的事件处理 - 精确
if (pollfds[i].revents & POLLIN) {
    // 明确知道是普通数据可读
    read(pollfds[i].fd, buffer, sizeof(buffer));
} else if (pollfds[i].revents & POLLPRI) {
    // 紧急数据可读
    recv(pollfds[i].fd, buffer, sizeof(buffer), MSG_OOB);
} else if (pollfds[i].revents & POLLERR) {
    // 发生错误
    handle_error(pollfds[i].fd);
} else if (pollfds[i].revents & POLLHUP) {
    // 连接断开
    close_connection(pollfds[i].fd);
}

3. 输入输出参数分离

参数复用问题：

// select的问题：参数既是输入也是输出
fd_set readfds;
FD_ZERO(&readfds);
FD_SET(fd1, &readfds);
FD_SET(fd2, &readfds);

select(max_fd + 1, &readfds, NULL, NULL, NULL);

// readfds被修改了！下次循环需要重新设置
FD_ISSET(fd1, &readfds);  // readfds已经被内核修改

// poll的改进：输入输出分离
struct pollfd pfd = {
    .fd = client_fd,
    .events = POLLIN,     // 输入：我们关心的事件
    .revents = 0          // 输出：实际发生的事件
};

poll(&pfd, 1, -1);

// events不变，revents包含结果
if (pfd.revents & POLLIN) {
    // 处理读事件
}
// 下次可以直接使用，不需要重新设置events

poll的内核实现原理：

1. 数据结构：

// 内核中的poll实现（简化版）
static int do_poll(struct poll_list *list, struct poll_wqueues *wait,
                   struct timespec64 *end_time)
{
    poll_table* pt = &wait->pt;
    
    for (;;) {
        struct poll_list *walk;
        bool busy_flag = false;
        
        // 遍历所有pollfd
        for (walk = list; walk != NULL; walk = walk->next) {
            struct pollfd * pfd, * pfd_end;
            
            pfd = walk->entries;
            pfd_end = pfd + walk->len;
            for (; pfd != pfd_end; pfd++) {
                // 调用文件操作的poll函数
                if (pfd->fd >= 0) {
                    unsigned int mask;
                    mask = file->f_op->poll(file, pt);
                    
                    // 检查事件匹配
                    mask &= (pfd->events | POLLERR | POLLHUP);
                    if (mask) {
                        pfd->revents = mask;
                        busy_flag = true;
                    }
                }
            }
        }
        
        if (busy_flag || timed_out || signal_pending(current))
            break;
            
        // 没有就绪事件，进入睡眠
        if (!poll_schedule_timeout(wait, TASK_INTERRUPTIBLE, 
                                   to, slack))
            timed_out = 1;
    }
    return 0;
}

2. 仍然存在的性能问题：

时间复杂度仍为O(n)：

性能测试对比：

#include <poll.h>
#include <sys/time.h>

void benchmark_poll_vs_select(int fd_count) {
    struct timeval start, end;
    
    // 测试poll
    struct pollfd *pollfds = malloc(sizeof(struct pollfd) * fd_count);
    for (int i = 0; i < fd_count; i++) {
        pollfds[i].fd = i;
        pollfds[i].events = POLLIN;
    }
    
    gettimeofday(&start, NULL);
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        poll(pollfds, fd_count, 0);
        
        // 遍历找就绪fd
        for (int j = 0; j < fd_count; j++) {
            if (pollfds[j].revents & POLLIN) {
                // 处理就绪fd
            }
        }
    }
    gettimeofday(&end, NULL);
    
    long poll_time = (end.tv_sec - start.tv_sec) * 1000000 + 
                     (end.tv_usec - start.tv_usec);
    
    // 测试select...
    
    printf("fd_count: %d, poll: %ld us, select: %ld us\n", 
           fd_count, poll_time, select_time);
}

// 结果显示poll和select性能相近，都是O(n)

实际应用场景对比：

// 适合使用poll的场景
void chat_server_with_poll() {
    struct pollfd pollfds[MAX_CLIENTS];
    int client_count = 0;
    
    // 添加监听socket
    pollfds[0].fd = listen_fd;
    pollfds[0].events = POLLIN;
    client_count = 1;
    
    while (1) {
        int ready = poll(pollfds, client_count, -1);
        
        if (pollfds[0].revents & POLLIN) {
            // 新连接
            int client_fd = accept(listen_fd, NULL, NULL);
            if (client_count < MAX_CLIENTS) {
                pollfds[client_count].fd = client_fd;
                pollfds[client_count].events = POLLIN;
                client_count++;
            }
            ready--;
        }
        
        // 处理客户端消息
        for (int i = 1; i < client_count && ready > 0; i++) {
            if (pollfds[i].revents & POLLIN) {
                handle_client_message(pollfds[i].fd);
                ready--;
            } else if (pollfds[i].revents & (POLLHUP | POLLERR)) {
                // 客户端断开，移除
                close(pollfds[i].fd);
                pollfds[i] = pollfds[client_count - 1];
                client_count--;
                i--;  // 重新检查当前位置
                ready--;
            }
        }
    }
}

总结poll的优缺点：

优点：

• 突破了1024文件描述符的限制
• 事件类型更丰富和精确
• 接口更清晰，输入输出分离
• 跨平台兼容性好

缺点：

• 时间复杂度仍然是O(n)
• 大量文件描述符时性能下降明显
• 每次调用仍需要拷贝整个pollfd数组
• 仍然需要遍历所有fd找到就绪的

---

5. 综合对比分析

Q8: 在什么情况下选择select、poll还是epoll？能否给出具体的判断标准？

考察重点：

• 对三种IO多路复用机制适用场景的准确判断
• 综合考虑性能、可移植性、开发复杂度等因素
• 实际项目经验和技术选型能力

详细回答思路：

技术选型的决策矩阵：

详细的判断标准：

1. 并发连接数量

小规模连接 (< 1000)

// 适合select的场景
void small_scale_server() {
    // 示例：本地开发测试服务器
    // 特点：连接数少，实现简单
    
    fd_set readfds;
    int max_fd = 0;
    int client_fds[100];  // 假设最多100个客户端
    
    while (1) {
        FD_ZERO(&readfds);
        FD_SET(listen_fd, &readfds);
        max_fd = listen_fd;
        
        // 添加所有客户端fd
        for (int i = 0; i < client_count; i++) {
            FD_SET(client_fds[i], &readfds);
            if (client_fds[i] > max_fd) {
                max_fd = client_fds[i];
            }
        }
        
        // select在小规模时性能完全够用
        int ready = select(max_fd + 1, &readfds, NULL, NULL, NULL);
        
        // 处理逻辑简单直观
        if (FD_ISSET(listen_fd, &readfds)) {
            accept_new_client();
        }
        
        for (int i = 0; i < client_count; i++) {
            if (FD_ISSET(client_fds[i], &readfds)) {
                handle_client(client_fds[i]);
            }
        }
    }
}

// 性能测试结果示例
// 连接数: 50,   select响应时间: 0.1ms
// 连接数: 100,  select响应时间: 0.2ms  
// 连接数: 500,  select响应时间: 1.0ms
// 连接数: 1000, select响应时间: 2.0ms  <- 开始有明显延迟

中等规模连接 (1000-10000)

// 适合poll的场景
void medium_scale_server() {
    // 示例：企业内部应用服务器
    // 特点：突破fd限制，接口更清晰
    
    struct pollfd pollfds[MAX_CLIENTS];
    int client_count = 0;
    
    // poll能处理更多连接
    pollfds[0].fd = listen_fd;
    pollfds[0].events = POLLIN;
    client_count = 1;
    
    while (1) {
        int ready = poll(pollfds, client_count, -1);
        
        if (pollfds[0].revents & POLLIN) {
            // 处理新连接
            int client_fd = accept(listen_fd, NULL, NULL);
            if (client_count < MAX_CLIENTS) {
                pollfds[client_count].fd = client_fd;
                pollfds[client_count].events = POLLIN;
                client_count++;
            }
        }
        
        // 处理客户端事件
        for (int i = 1; i < client_count; i++) {
            if (pollfds[i].revents & POLLIN) {
                handle_client(pollfds[i].fd);
            } else if (pollfds[i].revents & (POLLHUP | POLLERR)) {
                // 连接断开，优雅处理
                close_client(pollfds[i].fd);
                pollfds[i] = pollfds[client_count - 1];
                client_count--;
                i--;
            }
        }
    }
}

// 性能对比
// 连接数: 1000,  poll响应时间: 2.0ms,  select: 无法处理(fd限制)
// 连接数: 5000,  poll响应时间: 10ms,   epoll: 1ms
// 连接数: 10000, poll响应时间: 20ms,   epoll: 1ms

大规模连接 (> 10000)

// epoll必选的场景
void large_scale_server() {
    // 示例：互联网服务器，如Web服务器、API网关
    // 特点：高并发，低延迟要求
    
    int epfd = epoll_create1(0);
    struct epoll_event events[MAX_EVENTS];
    
    // 添加监听socket
    struct epoll_event ev;
    ev.events = EPOLLIN;
    ev.data.fd = listen_fd;
    epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_ADD, listen_fd, &ev);
    
    while (1) {
        int ready_count = epoll_wait(epfd, events, MAX_EVENTS, -1);
        
        for (int i = 0; i < ready_count; i++) {
            int fd = events[i].data.fd;
            
            if (fd == listen_fd) {
                // 处理新连接
                int client_fd = accept(listen_fd, NULL, NULL);
                
                ev.events = EPOLLIN | EPOLLET;  // 使用ET模式提升性能
                ev.data.fd = client_fd;
                epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_ADD, client_fd, &ev);
            } else {
                // 处理客户端请求
                handle_client_optimized(fd);
            }
        }
    }
}

// 大规模性能测试
// 连接数: 10000,  epoll响应时间: 1ms,    poll: 20ms
// 连接数: 50000,  epoll响应时间: 1.2ms,  poll: 100ms  
// 连接数: 100000, epoll响应时间: 1.5ms,  poll: 200ms

2. 跨平台兼容性要求

需要跨平台的项目：

// 跨平台IO多路复用封装
#ifdef __linux__
    #define USE_EPOLL
#elif defined(__APPLE__) || defined(__FreeBSD__)
    #define USE_KQUEUE
#else
    #define USE_SELECT_POLL
#endif

// 统一接口封装
typedef struct {
    int fd;
    int type;  // MULTIPLEXER_SELECT, MULTIPLEXER_POLL, MULTIPLEXER_EPOLL
    void *private_data;
} multiplexer_t;

int multiplexer_create(multiplexer_t *mp, int max_events) {
#ifdef USE_EPOLL
    mp->fd = epoll_create1(0);
    mp->type = MULTIPLEXER_EPOLL;
#elif defined(USE_KQUEUE)
    mp->fd = kqueue();
    mp->type = MULTIPLEXER_KQUEUE;
#else
    // 使用select/poll的通用实现
    mp->type = MULTIPLEXER_POLL;
    mp->private_data = malloc(sizeof(struct pollfd) * max_events);
#endif
    return 0;
}

int multiplexer_wait(multiplexer_t *mp, event_t *events, int timeout) {
    switch (mp->type) {
        case MULTIPLEXER_EPOLL:
            return epoll_wait(mp->fd, events, MAX_EVENTS, timeout);
        case MULTIPLEXER_POLL:
            return poll((struct pollfd*)mp->private_data, mp->count, timeout);
        case MULTIPLEXER_SELECT:
            return select_wrapper(mp, events, timeout);
    }
}

跨平台兼容性分析：

• select: 几乎所有Unix-like系统都支持，Windows也支持
• poll: 大部分Unix-like系统支持，Windows不原生支持
• epoll: 仅Linux支持
• kqueue: FreeBSD/macOS支持
• IOCP: Windows独有

Reference

• epoll 入门简明教程（一）：认识 epoll
• select、poll、epoll之间的区别(搜狗面试)
• Linux IO模式及 select、poll、epoll详解