利用管道在Linux中读取数据，高效简便的方法 (linux从管道中读取数据)
在Linux系统中，管道是一种非常实用的工具，可以使不同进程之间相互通信和传递数据。通过使用管道，可以在不破坏原有程序结构的情况下，轻松地实现数据的传输和处理。本文将介绍如何利用管道在Linux中读取数据，并详细讲解其高效简便的方法。
一、什么是管道？
在Linux系统中，管道是一个特殊的文件，可以实现进程之间的数据传输。管道的本质是一种文件缓冲区，其大小一般为4KB。在使用管道时，数据会被传递到缓冲区中，并从另一端读取。管道的使用方式有两种：匿名管道和命名管道。
匿名管道是最常用的一种管道，它是由操作系统自动创建的，无需指定名称，只能实现单向通信，且只能在父子进程或兄弟进程之间使用。命名管道是一种具有名称的管道，需要使用mkfifo命令创建，可以实现多种进程之间的双向通信。在本文中，我们将重点介绍匿名管道的使用。
二、使用管道读取数据的方法
在Linux系统中，使用管道读取数据可以分为两个步骤：创建管道，读取数据。
创建匿名管道需要使用pipe函数。其函数原型如下：
“`c
#include
int pipe(int pipefd[2]);
“`
其中，pipefd表示管道的文件描述符，是一个长度为2的一维数组，其中pipefd[0]表示读管道，pipefd[1]表示写管道。在执行pipe函数时，操作系统会自动分配读写管道。
接下来，通过fork函数创建子进程，并使用dup2函数将父进程的标准输出重定向至写管道，子进程的标准输入重定向至读管道。这样，父进程就可以将数据写入标准输出，而子进程可以从标准输入中读取数据，实现数据的传输。
以下是一个使用管道读取数据的示例代码：
“`c
#include
#include
#include
#include
int mn()
{
int pipefd[2];
pid_t pid;
char buf[1024];
if (pipe(pipefd) == -1) {
perror(“pipe”);
exit(EXIT_FLURE);
}
pid = fork();
if (pid == -1) {
perror(“fork”);
exit(EXIT_FLURE);
} else if (pid == 0) { // 子进程
close(pipefd[1]); // 关闭写管道
// 从标准输入读取数据
if (read(pipefd[0], buf, 1024) == -1) {
perror(“read”);
exit(EXIT_FLURE);
}
printf(“child process received: %s\n”, buf);
close(pipefd[0]);
_exit(EXIT_SUCCESS);
} else { // 父进程
close(pipefd[0]); // 关闭读管道
// 将数据写入标准输出
if (write(pipefd[1], “hello world”, 12) == -1) {
perror(“write”);
exit(EXIT_FLURE);
}
close(pipefd[1]);
wt(NULL);
exit(EXIT_SUCCESS);
}
return 0;
}
“`
在该示例代码中，首先创建了一个长度为2的一维数组pipefd，用于存放管道的文件描述符，然后使用pipe函数创建管道。接着，使用fork函数创建子进程，在子进程中将读管道改为标准输入，并通过read函数从管道中读取数据。在父进程中，将写管道改为标准输出，并通过write函数将数据写入管道。在使用管道完成数据传输后，需要及时关闭管道以释放资源。
三、管道的高效简便使用方法
在实际开发中，为了简化代码和提高效率，可以采用一些高效简便的使用方法。
1.利用重定向实现管道的创建
在前面的示例代码中，我们使用pipe函数来创建管道。然而，通过重定向也可以实现同样的功能。例如，下面的命令就可以创建一个管道，将标准输出重定向至管道的写端：
“`shell
$ ls / | sort | less
“`
在上述命令中，ls命令将其标准输出重定向至管道的写端，sort命令从管道中读取数据进行排序，最后将排序结果通过less命令输出。
2.利用xargs命令实现管道数据的分割
在使用管道读取数据时，有时需要将管道的数据进行分割。在Linux中，可以使用xargs命令来实现这一功能。xargs命令将管道数据按照指定的分隔符进行分割，并调用另一个命令对每个分割数据进行处理。
例如，下面的命令可以将根目录下的文件名按照空格进行分割：
“`shell
$ ls -1 / | xargs -n1
“`
在上述命令中，-n1参数表示将每个文件名都当作一个参数传递给后面的命令。
3.利用tee命令实现管道数据的复制
在使用管道进行数据处理时，有时需要将管道的数据复制到多个命令中进行处理。在Linux中，可以使用tee命令来实现这一功能。tee命令可以将管道数据复制到指定的文件中，并同样输出到标准输出。
例如，下面的命令可以将根目录下的文件名按照空格进行分割，并将结果输出到文件和标准输出中：
“`shell
$ ls -1 / | tee output.txt
“`
在上述命令中，output.txt表示需要将数据输出的文件名。
结语
相关问题拓展阅读：
linux环境下，c语言怎么读取WEB服务器的80端口上页面的内容
已知url ,host, port;
int s, size;
struct sockaddr_in sin;
struct hostent* phe;
char cmd;
char msg_hdr;
char* p;
//准备http中GET 方法的请求。
sprintf(cmd,”GET %s\r\nHTTP/1.1\r\nHost:%s”, url, host);
//创建socket
if((s=socket(PF_INET,SOCK_STREAM,0))h_addr,sizeof(struct in_addr));
sin.sin_family=AF_INET;
sin.sin_port=htons(pms->port);
//跟远程机器建立连接，失败函数返回－1
if(connect(s,(struct sockaddr*)&sin,sizeof(sin))==-1)
return -1;
//发送GET请求
if(write(s,cmd,strlen(cmd))h_addr,sizeof(struct in_addr));
sin.sin_family=AF_INET;
sin.sin_port=htons(port);
//建立连接
if(connect(s,(struct sockaddr*)&sin,sizeof(sin))==-1)
return 0;
//发送读取请求
if(write(s,cmd,strlen(cmd))
error;
Handler消息机制（一）：Linux的epoll机制
在linux 没有实现epoll事件驱动机制之前，我们一般选择用select或者poll等IO多路复用的方法来实现并发服务程序。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。
相比select模型，
poll使用链表保存文件描述符，因此没有了监视文件数量的限制
，但其稿闹他三个缺点依然存在。
假设我们的服务器需要支持100万的并发连接，则在__FD_SETSIZE 为1024的情况下兆敬答，则我们至少需要开辟1k个进程才能实现100万的并发连接。除了进程间上下文切换的时间消耗外，从内核/用户空间大量的无脑内存拷贝、数组轮询等，是系统难以承受的。因此，基于select模型的服务器程序，要达到10万级别的并发访问，是一个很难完成的任务。
由于epoll的实现机制与select/poll机制完全不同，上面所说的 select的缺点在epoll上不复存在。
设想一下如下场景：有100万个客户端同时与一个服务器进程保持着TCP连接。而每一时刻，通常只有几百上千个TCP连接是活跃的(事实上大部分场景都是这种情况)。如何实现这样的高并发？
在select/poll时代，服务器进程每次都把这100万个连接告诉操作系统(从用户态复制句柄数据结构到内核态)，让操作系统内核去查询这些套接字上是否有事件发生，轮询完后，再将句柄数据复制到用户态，让服务器应用程序轮询处理已发生的网络事件，这一过程资源消耗较大，因此，select/poll一般只能处理几千的并发连接。
epoll的设计和实现与select完全不同。epoll通过在Linux内核中申请一个简易的文件系统(文件系统一般用什么数据结构实现？B+树)。把原先的select/poll调用分成了3个部分：
1）调用epoll_create()建立一个epoll对象(在epoll文件系统中为这个句柄对象分配资族慧源)
2）调用epoll_ctl向epoll对象中添加这100万个连接的套接字
3）调用epoll_wait收集发生的事件的连接
如此一来，要实现上面说是的场景，只需要在进程启动时建立一个epoll对象，然后在需要的时候向这个epoll对象中添加或者删除连接。同时，epoll_wait的效率也非常高，因为调用epoll_wait时，并没有一股脑的向操作系统复制这100万个连接的句柄数据，内核也不需要去遍历全部的连接。
当某一进程调用epoll_create方法时，Linux内核会创建一个eventpoll结构体，这个结构体中有两个成员与epoll的使用方式密切相关。eventpoll结构体如下所示：
每一个epoll对象都有一个独立的eventpoll结构体，用于存放通过epoll_ctl方法向epoll对象中添加进来的事件。这些事件都会挂载在红黑树中，如此，重复添加的事件就可以通过红黑树而高效的识别出来(红黑树的插入时间效率是lgn，其中n为树的高度)。
而所有
添加到epoll中的事件都会与设备(网卡)驱动程序建立回调关系，也就是说，当相应的事件发生时会调用这个回调方法
。这个回调方法在内核中叫ep_poll_callback,它会将发生的事件添加到rdlist双链表中。
在epoll中，对于每一个事件，都会建立一个epitem结构体，如下所示：
当调用epoll_wait检查是否有事件发生时，只需要检查eventpoll对象中的rdlist双链表中是否有epitem元素即可。如果rdlist不为空，则把发生的事件复制到用户态，同时将事件数量返回给用户。
epoll结构示意图
通过红黑树和双链表数据结构，并结合回调机制，造就了epoll的高效。
events可以是以下几个宏的：
EPOLLIN：触发该事件，表示对应的文件描述符上有可读数据。(包括对端SOCKET正常关闭)；
EPOLLOUT：触发该事件，表示对应的文件描述符上可以写数据；
EPOLLPRI：表示对应的文件描述符有紧急的数据可读（这里应该表示有带外数据到来）；
EPOLLERR：表示对应的文件描述符发生错误；
EPOLLHUP： 表示对应的文件描述符被挂断；
EPOLLET：将EPOLL设为边缘触发(EdgeTriggered)模式，这是相对于水平触发(Level Triggered)来说的。
EPOLLONESHOT： 只监听一次事件，当监听完这次事件之后，如果还需要继续监听这个socket的话，需要再次把这个socket加入到EPOLL队列里。
示例：
ET(EdgeTriggered)
:高速工作模式，只支持no_block(非阻塞模式)。在此模式下，当描述符从未就绪变为就绪时，内核通过epoll告知。然后它会假设用户知道文件描述符已经就绪，并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知，直到某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了。(触发模式只在数据就绪时通知一次，若数据没有读完，下一次不会通知，直到有新的就绪数据)
LT(LevelTriggered)
:缺省工作方式，支持blocksocket和no_blocksocket。在LT模式下内核会告知一个文件描述符是否就绪了，然后可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果不作任何操作，内核还是会继续通知！若数据没有读完，内核也会继续通知，直至设备数据为空为止！
1.我们已经把一个用来从管道中读取数据的文件句柄(RFD)添加到epoll描述符
\2. 这个时候从管道的另一端被写入了2KB的数据
\3. 调用epoll_wait(2)，并且它会返回RFD，说明它已经准备好读取操作
\4. 然后我们读取了1KB的数据
\5. 调用epoll_wait(2)……
ET工作模式：
如果我们在第1步将RFD添加到epoll描述符的时候使用了EPOLLET标志，在第2步执行了一个写操作，第三步epoll_wait会返回同时通知的事件会销毁。因为第4步的读取操作没有读空文件输入缓冲区内的数据，因此我们在第5步调用epoll_wait(2)完成后，是否挂起是不确定的。epoll工作在ET模式的时候，必须使用非阻塞套接口，以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。
只有当read(2)或者write(2)返回EAGAIN时(认为读完)才需要挂起，等待。但这并不是说每次read()时都需要循环读，直到读到产生一个EAGAIN才认为此次事件处理完成，当read()返回的读到的数据长度小于请求的数据长度时(即小于sizeof(buf))，就可以确定此时缓冲中已没有数据了，也就可以认为此事读事件已处理完成。
LT工作模式：
LT方式调用epoll接口的时候，它就相当于一个速度比较快的poll(2)，并且无论后面的数据是否被使用，因此他们具有同样的职能。
当调用 epoll_wait检查是否有发生事件的连接时，只是检查 eventpoll对象中的 rdllist双向链表是否有 epitem元素而已，如果 rdllist链表不为空，则把这里的事件复制到用户态内存中，同时将事件数量返回给用户。因此，epoll_wait的效率非常高。epoll_ctl在向 epoll对象中添加、修改、删除事件时，从 rbr红黑树中查找事件也非常快，也就是说，epoll是非常高效的，它可以轻易地处理百万级别的并发连接。
1.减少用户态和内核态之间的文件句柄拷贝；
2.减少对可读可写文件句柄的遍历。
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