面试题：C语言epoll在高并发多线程服务器中的性能优化

epoll参数调优

epoll_create参数：
- epoll_create函数创建一个epoll实例，它接受一个参数size，虽然这个参数在Linux 2.6.8之后被忽略，但为了兼容性，建议传入一个合理的初始大小，例如预估要监听的最大文件描述符数量。
- 代码示例：
```
int epoll_fd = epoll_create(1024); // 假设预估最大文件描述符数量为1024
if (epoll_fd == -1) {
    perror("epoll_create");
    return -1;
}
```
epoll_ctl操作：
- 尽量减少不必要的epoll_ctl调用。频繁地添加、修改或删除文件描述符会带来额外的开销。在初始化阶段一次性添加需要监听的文件描述符，后续如果不是必要，不要随意修改监听事件。
- 例如，在服务器启动时添加所有监听的socket：
```
struct epoll_event event;
event.data.fd = server_socket;
event.events = EPOLLIN | EPOLLET; // 使用边缘触发模式提高性能
if (epoll_ctl(epoll_fd, EPOLL_CTL_ADD, server_socket, &event) == -1) {
    perror("epoll_ctl: server_socket");
    close(epoll_fd);
    return -1;
}
```

内存管理

内存池：

在高并发环境下，频繁的内存分配和释放会导致内存碎片，降低性能。使用内存池可以预先分配一块较大的内存，然后从这块内存中按需分配小块内存，使用完毕后再回收。
代码示例（简单的内存池示例）：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

typedef struct MemoryBlock {
    struct MemoryBlock* next;
} MemoryBlock;

typedef struct MemoryPool {
    MemoryBlock* head;
    size_t block_size;
    int num_blocks;
} MemoryPool;

MemoryPool* create_memory_pool(size_t block_size, int num_blocks) {
    MemoryPool* pool = (MemoryPool*)malloc(sizeof(MemoryPool));
    if (!pool) return NULL;
    pool->block_size = block_size;
    pool->num_blocks = num_blocks;
    pool->head = (MemoryBlock*)malloc(block_size * num_blocks);
    if (!pool->head) {
        free(pool);
        return NULL;
    }
    MemoryBlock* current = pool->head;
    for (int i = 0; i < num_blocks - 1; ++i) {
        current->next = (MemoryBlock*)((char*)current + block_size);
        current = current->next;
    }
    current->next = NULL;
    return pool;
}

void* allocate_from_pool(MemoryPool* pool) {
    if (!pool->head) return NULL;
    MemoryBlock* block = pool->head;
    pool->head = block->next;
    return block;
}

void free_to_pool(MemoryPool* pool, void* block) {
    ((MemoryBlock*)block)->next = pool->head;
    pool->head = (MemoryBlock*)block;
}

void destroy_memory_pool(MemoryPool* pool) {
    free(pool->head);
    free(pool);
}

缓冲区复用：
- 在处理网络数据时，复用接收和发送缓冲区。例如，对于每个连接，预先分配好接收和发送缓冲区，避免每次有数据收发时都重新分配内存。
- 代码示例：
```
struct Connection {
    int fd;
    char recv_buf[1024]; // 接收缓冲区
    char send_buf[1024]; // 发送缓冲区
};
```

线程调度

线程数量优化：

根据服务器的硬件资源（如CPU核心数）合理设置线程数量。一般来说，线程数量可以设置为CPU核心数的倍数，但不宜过多，过多的线程会导致上下文切换开销增大。
例如，获取CPU核心数并设置线程数量：

#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#include <sched.h>

int main() {
    cpu_set_t cpu_set;
    CPU_ZERO(&cpu_set);
    sched_getaffinity(0, sizeof(cpu_set_t), &cpu_set);
    int num_cpus = CPU_COUNT(&cpu_set);
    int num_threads = num_cpus * 2; // 假设设置为CPU核心数的2倍
    pthread_t threads[num_threads];
    // 创建线程代码...
    return 0;
}

线程绑定CPU：

使用pthread_setaffinity_np函数将线程绑定到特定的CPU核心，减少线程在不同核心间切换的开销。
代码示例：

void* thread_function(void* arg) {
    cpu_set_t cpu_set;
    CPU_ZERO(&cpu_set);
    CPU_SET(0, &cpu_set); // 绑定到第0个CPU核心
    if (pthread_setaffinity_np(pthread_self(), sizeof(cpu_set_t), &cpu_set) != 0) {
        perror("pthread_setaffinity_np");
    }
    // 线程工作代码...
    return NULL;
}

性能测试方法和工具

性能测试方法：
- 压力测试：模拟大量并发请求，观察服务器在高负载下的响应时间、吞吐量等指标。可以使用工具发送不同数量的并发请求，记录服务器处理这些请求所需的时间和成功处理的请求数量。
- 基准测试：在特定的环境和配置下，对服务器进行一系列固定操作的测试，记录性能指标作为基准，以便对比优化前后的效果。
性能测试工具：
- ab（Apache Bench）：简单易用的HTTP性能测试工具，可以测试服务器的吞吐量、响应时间等。例如，测试一个HTTP服务器：
```
ab -n 1000 -c 100 http://localhost:8080/
```
  其中-n表示请求数量，-c表示并发数。
- iperf：用于测试网络带宽性能，适用于测试服务器的网络传输能力。例如，在服务器端启动：
```
iperf -s
```
  在客户端测试：
```
iperf -c server_ip -t 10
```
  其中-t表示测试时间为10秒。
- perf：Linux系统自带的性能分析工具，可以分析CPU使用率、缓存命中率等。例如，使用perf record记录性能数据，然后使用perf report查看分析报告。
```
perf record./your_program
perf report
```

星途面试题库

面试题：C语言epoll在高并发多线程服务器中的性能优化

知识考点

面试题答案

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内存管理

线程调度

性能测试方法和工具