select模型（如何将select模型改为异步选择模型）

select 模型 支持多少人
　　select模型支持1000个连接没有问题，单线程最大支持64个连接，可以起多个线程。有两种逻辑：一种是随着客户端数量增加，每达到64的倍数，则创建新线程，特点是线程少，但每个线程的负载大。另一种是一次性起启动多个线程，比如10个线程。每来一个客户端，均分到线程中处理，特点是线程多，但每个线程的负载小
IO模型及select，poll，epoll和kqueue的区别
1 Select、Poll与Epoll简介

Select

select本质上是通过设置或者检查存放fd标志位的数据结构来进行下一步处理。这样所带来的缺点是：

1 单个进程可监视的fd数量被限制

2 需要维护一个用来存放大量fd的数据结构，这样会使得用户空间和内核空间在传递该结构时复制开销大

3 对socket进行扫描时是线性扫描

Poll

poll本质上和select没有区别，它将用户传入的数组拷贝到内核空间，然后查询每个fd对应的设备状态，如果设备就绪则在设备等待队列中加入一项并继续遍历，如果遍历完所有fd后没有发现就绪设备，则挂起当前进程，直到设备就绪或者主动超时，被唤醒后它又要再次遍历fd。这个过程经历了多次无谓的遍历。

它没有最大连接数的限制，原因是它是基于链表来存储的，但是同样有一个缺点：大量的fd的数组被整体复制于用户态和内核地址空间之间，而不管这样的复制是不是有意义。

poll还有一个特点是“水平触发”，如果报告了fd后，没有被处理，那么下次poll时会再次报告该fd。

Epoll

epoll支持水平触发和边缘触发，最大的特点在于边缘触发，它只告诉进程哪些fd刚刚变为就需态，并且只会通知一次。

在前面说到的复制问题上，epoll使用mmap减少复制开销。

还有一个特点是，epoll使用“事件”的就绪通知方式，通过epoll_ctl注册fd，一旦该fd就绪，内核就会采用类似callback的回调机制来激活该fd，epoll_wait便可以收到通知

注：水平触发（level-triggered）——只要满足条件，就触发一个事件(只要有数据没有被获取，内核就不断通知你)；边缘触发（edge-triggered）——每当状态变化时，触发一个事件。

2 性能比较

由于博主并没有提供测试的机器参数，以及测试程序代码，所以这个性能测试只能够算是一个补充吧，对于epoll在大量fd情况下优势的直观展示。

表格左侧是描述符集合的大小，右侧分别表示1s对poll和epoll的调用次数，也就是性能瓶颈。

从上表可以看出当fd数量较少的时候poll略优于epoll，但是当fd增大到某个阈值时，poll性能急剧下降。而epoll始终保持的稳定的性能。

3 使用

当同事需要保持很多的长连接，而且连接的开关很频繁时，就能够发挥epoll最大的优势了。这里与服务器模型其实已经有些交集了。

同时需要保持很多的长连接，而且连接的开关很频繁，最高效的模型是非阻塞、异步IO模型。而且不要用select/poll，这两个API的有着O(N)的时间复杂度。在Linux用epoll，BSD用kqueue，Windows用IOCP，或者用libevent封装的统一接口（对于不同平台libevent实现时采用各个平台特有的API），这些平台特有的API时间复杂度为O(1)。

然而在非阻塞，异步I/O模型下的编程是非常痛苦的。由于I/O操作不再阻塞，报文的解析需要小心翼翼，并且需要亲自管理维护每个链接的状态。并且为了充分利用CPU，还应结合线程池，避免在轮询线程中处理业务逻辑。

但这种模型的效率是极高的。以知名的http服务器nginx为例，可以轻松应付上千万的空连接+少量活动链接，每个连接连接仅需要几K的内核缓冲区，想要应付更多的空连接，只需简单的增加内存（数据来源为淘宝一位工程师的一次技术讲座，并未实测）。这使得DDoS攻击者的成本大大增加，这种模型攻击者只能将服务器的带宽全部占用，才能达到目的，而两方的投入是不成比例的。

注：长连接——连接后始终不断开，然后进行报文发送和接受；短链接——每一次通讯都建立连接，通讯完成即断开连接，下次通讯再建立连接。
样本选择模型中的select后面的指的是什么
最好有以下几块东西1、选定研究对象（确定被解释变量，说明选题的意义和原因等。）2、确定解释变量，尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择，并初步判定个变量对被解释变量的影响方向。（作出相应的说明）3、确定理论模型或函数式（根据相应的理论和经济关系设立模型形式，并提出假设，系数是正的还是负的等。）（二）数据的收集和整理（三）数据处理和回归分析（先观察数据的特点，观看和输出散点图，最后选择相应的变量关系式进行OLS回归，并输出会归结果。）（四）回归结果分析和检验（写出模型估计的结果）1、回归结果的经济理论检验，方向正确否？理论一致否？2、统计检验，t检验F检验R2—拟合优度检验3、模型设定形式正确否？可试试其他形式。4、模型的稳定性检验。（五）模型的修正（对所发现的模型变量选择问题、设定偏误、模型不稳定等，进行修正。）（六）确定模型（七）预测