这一篇要说的select、poll、epoll这三个的区别，大家对于IO多路复用都了解吧，这个问题也是面试官最最爱问的问题之一了。
操作系统在处理IO的时候，主要客源分为两个阶段：
- 等待数据传递到IO设备。
- IO设备将数据复制到用户空间user space。
也就可以将上述过程简化理解为：
等待数据到kernel内核区域。
kernel内核区域将数据复制到用户区域user space，用户区域可以理解为JVM区域，即进程或者线程的缓冲区。
BIO
这是属于最简单的同步阻塞IO模型
当应用层有数据过来的时候，会调用recvfrom方法，但是这个时候应用层的数据还没有复制到kernel内核区，也就是上面说的第一个过程，这个过程需要时间，所以recvfrom会阻塞。
当内核kernel中的数据准备好了之后，recvfrom方法并不会返回，而是会发起一个系统调用将kernel中的数据复制到JVM的进程中的缓冲区中，也就是用户空间user space。
当这个复制也完成之后，也就是上面说的两个阶段全部完成之后，recvfrom才会返回并且解除程序的阻塞。
默认情况下，所有的文件操作都是阻塞的，在进程调用期间的recvfrom，直到数据包达到并且被复制到JVM进程缓冲区或者发生错误的时候才会返回，在此期间一直阻塞。
在阻塞期间，CPU不能执行IO操作，但是CPU还是可以去做别的事情的，阻塞了，但没有完全阻塞。
我们再看操作系统处理IO的两个步骤
- 等待数据到kernel内核区域
- kernel内核区域将数据复制到用户区域user space
阻塞IO模型，其实就是把这两个阶段合并在一起，一起阻塞。
NIO
非阻塞其实就是把第一个过程的阻塞变成非阻塞，也就是recvfrom函数会不断的去询问kernel内核区域中的数据是否准备好。
如果数据没有准备好，就返回EWOULDBLOCK错误，不断的去进行轮询检查，知道发现kernel内核中的数据准备好了，就会返回。
第二个阶段属于系统调用，是必须阻塞的，就是将数据从kernel内核区域拷贝到用户区域，也就是进程缓冲区中。
Linux系统将所有设备都当作文件来处理，而Linux用文件描述符fd来标识每个文件对象。
问题
阻塞模型在没有收到数据的时候就会阻塞卡主，如果一个线程需要接受到多个客户端的socket的fd连接，这样会导致在处理这种情况效率比较低。
必须处理完前面的所有fd，才可以处理后面的fd，即使后面的fd可能比前面的fd提前准备好了，但是也得等，这样会导致客户端的严重延迟。
于是为了处理多个请求，有的小伙伴可能会想到用多个线程来改善，可以引入线程池改善这个情况，并且通过线程池的最大数量来控制这个限度，但是这并没有从根本上解决问题。
应用：适用于针对大量的io请求的情况，对于服务器必须在同时处理来自客户端的大量的io操作的时候，就非常适合。
Select工作流程
单个进程可以同时处理多个网络连接的IO请求，就是调用select之后，整个程序就阻塞了。
此时需要把所有的fd集合都从JVM用户空间拷贝到kernel内核空间，这个开销很大。
然后去轮询检查所有的select负责的fd，当找到一个client中的数据准备好了之后，select就会返回，此时将数据从kernel复制到进程的缓冲区中。
缺点：
- 每次都需要把fd集合从用户态拷贝到内核态，消耗资源。
- 每次调用需要进行轮询所有传递进来的fd，也比较消耗资源。
你想啊，要是有十万个连接，而活跃的只有几个，那每次都要遍历这十万个，岂不是很糟糕。
- 支持的fd数量有限，根据fd_size的定义，它的大小为32个整数大小（32位机器为32*32，所有共有1024bits可以记录fd），每个fd一个bit，所以最大只能同时处理1024个fd。
每一次呼叫select都需要先从 user space把 FD_SET复制到 kernel（约线性时间成本）。
为什么 select 不能像epoll一样，只做一次复制就好呢?
每一次呼叫 select()前，FD_SET都可能更动，而 epoll 提供了共享记忆存储结构，所以不需要这里的kernel内核区域和用户区域之间的全量数据复制。
Poll
poll的原理与select非常相似，但是呢，有两点的不同之处。
一个是存储fd的集合不同，select是有限的，而poll的方式存储是链式的，没有最大连接数的限制。
另一点就是水平触发，也就是通知程序fd就绪后，这次没有被处理，那么下次poll的时候会再次通知同个fd已经就绪。
Epoll
epoll既然是对select和poll的改进，就应该能避免上述的三个缺点。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。
对于每次都需要把数据从用户区全量复制到kernel内核区这个缺点，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。
对于第二个每次都需要轮询所有fd这个缺点
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）。
把主动权交给了每一个连接，当设备就绪的时候，调用回调函数才会加入到这个就绪的集合。
对于第三个数量的缺点
epoll没有这个限制，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1024，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。
