不过虽然linux上面创建进程的代价比较小，但仍旧是不可忽视的，加上进程间数据同步远比不上线程间同步的高效，所以也不是一种完 美的方案 。不过 epoll则没有这个限制，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2048,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 。
IO效率不随FD数目增加而线性下降
传统的select/poll另一个致命弱点就是当你拥有一个很大的socket集合，不过由于网络延时，任一时间只有部分的socket是”活跃”的，但 是select/poll每次调用都会线性扫描全部的集合，导致效率呈现线性下降 。但是epoll不存在这个问题，它只会对”活跃”的socket进行操 作—这是因为在内核实现中epoll是根据每个fd上面的callback函数实现的 。
那么，只有”活跃”的socket才会主动的去调用 callback函数，其他idle状态socket则不会，在这点上，epoll实现了一个”伪”AIO，因为这时候推动力在os内核 。在一些 benchmark中，如果所有的socket基本上都是活跃的—比如一个高速LAN环境，epoll并不比select/poll有什么效率，相 反，如果过多使用epoll_ctl,效率相比还有稍微的下降 。
但是一旦使用idle connections模拟WAN环境,epoll的效率就远在select/poll之上了 。
使用mmap加速内核与用户空间的消息传递 。
这点实际上涉及到epoll的具体实现了 。无论是select,poll还是epoll都需要内核把FD消息通知给用户空间，如何避免不必要的内存拷贝就很 重要，在这点上，epoll是通过内核于用户空间mmap同一块内存实现的 。而如果你想我一样从2.5内核就关注epoll的话，一定不会忘记手工 mmap这一步的 。
内核微调这一点其实不算epoll的优点了，而是整个linux平台的优点 。也许你可以怀疑linux平台，但是你无法回避linux平台赋予你微调内核的能力 。比如，内核TCP/IP协 议栈使用内存池管理sk_buff结构，那么可以在运行时期动态调整这个内存pool(skb_head_pool)的大小— 通过echo XXXX>/proc/sys/net/core/hot_list_length完成 。
再比如listen函数的第2个参数(TCP完成3次握手 的数据包队列长度)，也可以根据你平台内存大小动态调整 。更甚至在一个数据包面数目巨大但同时每个数据包本身大小却很小的特殊系统上尝试最新的NAPI网卡驱动架构 。
推荐设置worker的个数为cpu的核数，在这里就很容易理解了，更多的worker数，只会导致进程来竞争cpu资源了，从而带来不必要的上下文切换 。
而且，nginx为了更好的利用多核特性，提供了cpu亲缘性的绑定选项，我们可以将某一个进程绑定在某一个核上，这样就不会因为进程的切换带来cache的失效 。像这种小的优化在nginx中非常常见，同时也说明了nginx作者的苦心孤诣 。比如，nginx在做4个字节的字符串比较时，会将4个字符转换成一个int型，再作比较，以减少cpu的指令数等等 。
作者：规速
链接：https://blog.csdn.net/hguisu/article/details/8930668
(本文在原文基础上有做一定修改，术语用词优化，突出要点)
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