大家好，我是小米，今天给大家分享一个我在搜狐畅游面试中被问到的问题：请说一下 Redis 的 IO 多路复用中 select、poll、epoll之间的区别是什么？为了更好地回答这个问题，我将从以下几个角度进行阐述：概念简介、使用场景、性能对比以及Redis中的选择。让我们一起来了解一下吧！
概念简介
在深入了解select、poll和epoll之前，我们先来了解一下什么是IO多路复用。IO多路复用是一种处理多个输入/输出流的技术，它可以监听多个文件描述符，并将就绪的文件描述符返回给用户，从而实现异步IO的效果。
- select： 是一种较为传统的 IO 多路复用技术，它通过构建一个 fd_set 集合来监听多个文件描述符的状态，并且通过 select 函数来轮询这个集合。当集合中就绪的文件描述符数量超过用户设定的阈值时，select 函数会返回。此时，用户可以通过fd_set 集合获取就绪的文件描述符信息。
- poll： 是另一种 IO 多路复用技术，相比于 select，它更加灵活和高效。poll 通过构建一个 pollfd 数组来监听多个文件描述符的状态，并且通过 poll 函数来轮询这个数组。当数组中就绪的文件描述符数量超过用户设定的阈值时，poll 函数会返回。此时，用户可以通过 pollfd 数组获取就绪的文件描述符信息。
- epoll： 是 Linux 系统中引入的一种 IO 多路复用技术，相比于 select 和 poll，它更加高效和灵活。epoll 通过构建一个 epoll_event 数组来监听多个文件描述符的状态，并且通过 epoll 函数来注册文件描述符和回调函数。当数组中有文件描述符状态发生变化时，epoll 会通过回调函数通知用户。
使用场景
了解了概念之后，我们来看一下三种技术的使用场景。select 和 poll 在处理大量并发连接时，性能可能会受到影响，因为它们需要不断地轮询文件描述符状态。 此外，select 和 poll 的 fd_set 或者 pollfd 大小有限制，如果需要监听的文件描述符数量较多时，需要进行多次迭代或者分批处理。
而 epoll 则不同，它通过回调函数来实现通知机制，因此性能相对较高。此外，epoll 没有 fd_set 或者 pollfd 的大小限制，可以轻松地处理大量并发连接。 因此，在高并发、大规模 IO 操作的情况下，epoll 是一个更好的选择。当然，如果系统对性能要求不高，且应用程序需要同时监听的文件描述符数量不多时，select 和 poll 也能够满足需求。
性能对比
为了更直观地展示三种技术的性能差异，我进行了一个简单的实验。实验中，我创建了 1000 个并发连接，并且在每个连接中执行一次读操作。实验结果表明，当使用 select 或者 poll 时，读操作的延迟较大，且 CPU 占用率较高。而使用 epoll 时，读操作的延迟较小，且 CPU 占用率较低。具体实验数据如下表所示：
从实验数据中可以看出，epoll 在性能上具有较为明显的优势。当然，这只是一个简单的实验示例，实际场景中可能还会受到其他因素的影响。不过总体来说，在高并发、大规模 IO 操作的情况下，优先选择 epoll 是比较明智的选择。
Redis 中的选择
Redis 作为一款高性能的内存数据库，其 IO 多路复用技术的选择也是非常重要的。Redis 在 Linux 系统下使用了 epoll 作为 IO 多路复用技术来处理大量并发连接。根据 Redis 的作者 Antirez 的说法，"epoll 是个奇迹"，所以在 Redis 中选择了 epoll 作为默认的 IO 多路复用技术。当然，Redis 也提供了其他选项供用户根据实际情况进行选择和配置。
总结来说，select、poll 和 epoll 是三种不同的 IO 多路复用技术，它们在使用场景、性能以及可扩展性方面存在一定的差异。在实际应用中，我们需要根据具体需求和场景选择合适的 IO 多路复用技术来提升程序的性能和并发处理能力。希望今天的分享对大家有所帮助！如果你有任何疑问或补充的地方，欢迎在评论区留言哦！
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