其它补充

Linux 的同步机制

🌟I/O 多路复用

• 边缘触发
• 水平触发

🌟大端序小端序

🌟零拷贝

BIO（同步阻塞）、NIO（同步非阻塞）、AIO（异步非阻塞）

• BIO 堵塞 IO：发现被使用，则一直等待
• NIO：发现被使用，先去干别的，然后每隔一段时间再回来，然后看看用完没。
• AIO：发现被使用，先去干别的，等结束了我通知你，你再回来

并发和并行的区别

• 并发（concurrency）：指宏观上看起来两个程序在同时运行，比如说在单核 cpu 上的多任务。但是从微观上看两个程序的指令是交织着运行的，指令之间交错执行，在单个周期内只运行了一个指令。这种并发并不能提高计算机的性能，只能提高效率（如降低某个进程的相应时间）。
• 并行（parallelism）：指严格物理意义上的同时运行，比如多核 cpu，两个程序分别运行在两个核上，两者之间互不影响，单个周期内每个程序都运行了自己的指令，也就是运行了两条指令。这样说来并行的确提高了计算机的效率。所以现在的 cpu 都是往多核方面发展。

什么是信号

一个信号就是一条小消息，它通知进程系统中发生了一个某种类型的事件。 Linux 系统上支持的 30 种不同类型的信号。 每种信号类型都对应于某种系统事件。低层的硬件异常是由内核异常处理程序处理的，正常情况下，对用户进程而言是不可见的。信号提供了一种机制，通知用户进程发生了这些异常。

1. 发送信号：内核通过更新目的进程上下文中的某个状态，发送（递送）一个信号给目的进程。发送信号可以有如下两种原因：

   • 内核检测到一个系统事件，比如除零错误或者子进程终止。
   • —个进程调用了 kill 函数， 显式地要求内核发送一个信号给目的进程。一个进程可以发送信号给它自己。

2. 接收信号：当目的进程被内核强迫以某种方式对信号的发送做出反应时，它就接收了信号。进程可以忽略这个信号，终止或者通过执行一个称为信号处理程序(signal handler)的用户层函数捕获这个信号。

操作系统中用到了什么排序算法

进程调度：堆排序

文件系统排序：快速排序/归并排序

I/O 调度算法：插入排序/归并排序

内存管理：基数排序（变种）

网络协议栈：计数排序应用

了解的 I/O 模型有哪些

I/O 模型	阻塞？	同步？	核心机制	适用场景
阻塞 I/O	是	同步	线程全程等待	简单低并发程序
非阻塞 I/O	否	同步	线程轮询检查	需兼顾其他任务的程序
I/O 多路复用	是*	同步	`select`/`epoll` 监听	高并发网络服务

注：I/O 多路复用中，select/epoll 调用本身是阻塞的，但可监听多个 I/O。

• 阻塞 I/O

  • 调用 I/O 操作时，线程一直等待，直到数据就绪或操作完成。
  • 期间线程无法执行其他任务（CPU 闲置）。

• 非阻塞 I/O

  • 调用 I/O 操作时，若数据未就绪，​立即返回错误​（如 EWOULDBLOCK）。
  • 线程需轮询检查数据是否就绪（消耗 CPU）。
  • 线程可执行其他任务（但需主动轮询）。

• I/O 多路复用

  • 使用 select/poll/epoll 等系统调用，​单线程监听多个 I/O 事件。
  • 当某个 I/O 就绪时，通知线程处理。

常见的 I/O 多路复用机制

select

• 跨平台：支持所有主流操作系统（Linux/Windows/macOS）。

• 基于轮询：通过遍历文件描述符集合（fd_set）检查就绪状态。

• 限制：

  • 单个进程最多监听 1024 个文件描述符（FD）。
  • 每次调用需全量拷贝 fd_set 到内核。

fd_set read_fds;
FD_ZERO(&read_fds);
FD_SET(fd1, &read_fds);  _// 添加监听 fd_
int ret = select(fd1 + 1, &read_fds, NULL, NULL, NULL);  _// 阻塞等待_
if (FD_ISSET(fd1, &read_fds)) { _/* 处理就绪的 fd */_ }

• 缺点
  • O(n) 时间复杂度：每次遍历所有 FD，性能随 FD 数量线性下降。
  • 重复初始化：每次调用需重新设置 fd_set。

poll

• 改进 select 的 FD 数量限制，使用链表存储 FD（理论无上限）。
• 仍需要遍历所有 FD 检查就绪状态（O(n) 时间复杂度）。

struct pollfd fds[2];
fds[0].fd = fd1; fds[0].events = POLLIN;
int ret = poll(fds, 2, timeout);  _// 阻塞等待_
if (fds[0].revents & POLLIN) { _/* 处理就绪的 fd */_ }

**对比 **select

特性	select	poll
FD 数量	1024（硬编码）	无限制（受内存约束）
性能	O(n)	O(n)
编程复杂度	需手动管理 fd_set	结构体更清晰

epoll（Linux 专属）​

• 事件驱动：内核通过回调机制直接通知就绪的 FD，无需遍历（O(1) 时间复杂度）。
• 高效内存：使用红黑树管理 FD，支持水平触发（LT）​和边缘触发（ET）​模式。

核心函数

• epoll_create()：创建 epoll 实例。
• epoll_ctl()：添加/修改/删除监听的 FD。
• epoll_wait()：等待就绪事件。

int epfd = epoll_create1(0);
struct epoll_event ev, events[10];
ev.events = EPOLLIN; ev.data.fd = fd1;
epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_ADD, fd1, &ev);  _// 注册 fd_

int ret = epoll_wait(epfd, events, 10, timeout);  _// 等待事件_

for (int i = 0; i < ret; i++) { _/* 处理 events[i] */_ }

触发模式

• 水平触发：只要 FD 可读/可写，epoll_wait() 会持续通知（默认模式，类似 poll）。
• 边沿触发：仅在 FD 状态变化时通知一次（需一次性处理完数据，否则可能丢失事件）。

优点

• 高性能：支持百万级并发（如 Nginx、Redis）。
• 低开销：无需每次调用传递所有 FD。

kqueue（FreeBSD/macOS 专属）​

• 类似 epoll，但使用事件队列机制，支持更多事件类型（如文件修改、信号）。
• 代码复杂度较高，但功能更强大。

struct kevent ev, events[10];
int kq = kqueue();
EV_SET(&ev, fd1, EVFILT_READ, EV_ADD, 0, 0, NULL);
kevent(kq, &ev, 1, NULL, 0, NULL);  _// 注册 fd_
int ret = kevent(kq, NULL, 0, events, 10, &timeout);  _// 等待事件_

对比 epoll

特性	epoll	kqueue
平台	Linux	FreeBSD/macOS
事件类型	网络 I/O 为主	支持文件、信号等
性能	O(1)	O(1)

IOCP（Windows 专属）

• 基于异步 I/O 的多路复用模型，与 epoll/kqueue 设计哲学不同。
• 需配合完成端口（Completion Port）​使用，适合高吞吐场景。
• 线程池从完成端口获取已完成的 I/O 操作，而非主动监听 FD。

总结对比

机制	平台支持	时间复杂度	最大并发量	编程复杂度
`select`	跨平台	O(n)	1024	低
`poll`	跨平台	O(n)	无硬限制	中
`epoll`	Linux	O(1)	百万级	高
`kqueue`	FreeBSD/macOS	O(1)	百万级	高
`IOCP`	Windows	O(1)	百万级	极高