epoll 事件驱动

引言本文将详细解析一个基于多进程模型的文件传输系统，该系统包含服务器端和客户端两部分。服务器端采用进程池设计模式，通过预先创建多个工作进程来处理客户端的文件请求，提高系统的并发处理能力。客户端则负责接收服务器传输的文件并显示传输进度。 一、系统整体架构该系统主要由以下几个部分组成： 服务器端： 主进程：负责监听客户端连接、管理工作进程池 工作进程：实际处理文件传输任务 进程间通信：通过 UNIX 域套接字传递文件描述符 客户端： 连接服务器 接收文件数据 显示传输进度 二、核心数据结构1. Train 结构体1234typedef struct Train{ int size; char data[1024];}Train; 功能描述：用于文件数据的传输封装 结构说明： size：表示data数组中有效数据的长度 data：存储实际的文件数据，最大为 1024 字节 2. WorkerData 结构体12345typedef struct WorkerData{ pid_t pid; int...

一、早期搭建原因与后续放弃原因1.1 早期搭建原因 硬件适配与稳定性保障：早期服务器开发受限于单核 CPU 与有限内存，进程池架构通过预创建固定进程，规避频繁进程操作开销，利用进程资源隔离特性，防止单业务异常拖垮整个系统。 技术成熟与高效处理：多进程编程结合epoll事件驱动模型已趋成熟，凭借epoll对活跃事件的精准处理，服务器在高并发场景下实现资源高效利用。 性能优化策略：无锁化调度与动态负载均衡，有效化解多进程资源竞争，均衡任务分配，提升服务整体处理性能。 1.2 后续放弃原因 资源管理局限：业务扩张与用户增长时，固定进程池难以适配动态负载。高并发下请求排队导致响应延迟，且进程独占内存，数量过多易造成资源浪费，灵活性不足。 切换开销较大：进程池虽减少创建销毁频率，但上下文切换仍有开销。多核时代，线程作为轻量级单元，切换开销远低于进程，更适合高并发短周期任务，削弱多进程架构优势。 新技术的冲击：Node.js、Golang 等语言框架自带高效异步 I/O 与协程模型，开发效率和性能俱佳；Nginx...