LT和ET的测试数据对比

参考:http://www.cnblogs.com/yuuyuu/p/5103744.html

我们通俗一点讲：

Level_triggered(水平触发)：当被监控的文件描述符上有可读写事件发生时，epoll_wait()会通知处理程序去读写。如果这次没有把数据一次性全部读写完(如读写缓冲区太小)，那么下次调用 epoll_wait()时，它还会通知你在上没读写完的文件描述符上继续读写，当然如果你一直不去读写，它会一直通知你！！！如果系统中有大量你不需要读写的就绪文件描述符，而它们每次都会返回，这样会大大降低处理程序检索自己关心的就绪文件描述符的效率！！！

Edge_triggered(边缘触发)：当被监控的文件描述符上有可读写事件发生时，epoll_wait()会通知处理程序去读写。如果这次没有把数据全部读写完(如读写缓冲区太小)，那么下次调用epoll_wait()时，它不会通知你，也就是它只会通知你一次，直到该文件描述符上出现第二次可读写事件才会通知你！！！这种模式比水平触发效率高，系统不会充斥大量你不关心的就绪文件描述符！！！

阻塞IO：当你去读一个阻塞的文件描述符时，如果在该文件描述符上没有数据可读，那么它会一直阻塞(通俗一点就是一直卡在调用函数那里)，直到有数据可读。当你去写一个阻塞的文件描述符时，如果在该文件描述符上没有空间(通常是缓冲区)可写，那么它会一直阻塞，直到有空间可写。以上的读和写我们统一指在某个文件描述符进行的操作，不单单指真正的读数据，写数据，还包括接收连接accept()，发起连接connect()等操作...

非阻塞IO：当你去读写一个非阻塞的文件描述符时，不管可不可以读写，它都会立即返回，返回成功说明读写操作完成了，返回失败会设置相应errno状态码，根据这个errno可以进一步执行其他处理。它不会像阻塞IO那样，卡在那里不动！！！

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21374980

例子与测试

这里有两个简单的例子演示了LT与ET的用法(其中epoll-et的代码比epoll要少10行)：
https://github.com/yedf/handy/blob/master/raw-examples/epoll.cc
https://github.com/yedf/handy/blob/master/raw-examples/epoll-et.cc

针对容易触发LT开关EPOLLOUT事件的情景（让服务器返回1M大小的数据），我用ab做了性能测试
测试的结果显示ET的性能稍好，详情如下：
LT 启动命令 ./epoll a
ET 启动命令 ./epoll-et a
ab 命令：ab -n 1000 -k 127.0.0.1/
LT 结果：Requests per second: 42.56 [#/sec] (mean)
ET 结果：Requests per second: 48.55 [#/sec] (mean)

当我把服务器返回的数据大小改为48576时，开关EPOLLOUT更加频繁，性能的差异更大
ab 命令：ab -n 5000 -k 127.0.0.1/
LT 结果：Requests per second: 745.30 [#/sec] (mean)
ET 结果：Requests per second: 927.56 [#/sec] (mean)

对于nginx这种高性能服务器，ET模式是很好的，而其他的通用网络库，很多是使用LT，避免使用的过程中出现bug

[popexizhi： 终极问题 ET的使用场景是什么呢？ ]