- 条件触发： 只要输入缓冲有数据就会一直通知该事件
- 边缘触发： 输入缓冲收到数据时仅注册1次该事件，即使输入缓冲中还留有数据，也不会再进行注册
- 水平触发(
level-triggered，也被称为条件触发):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
举个读socket的例子，假定经过长时间的沉默后，现在来了100个字节，这时无论边缘触发和条件触发都会产生一个read ready notification通知应用程序可读。应用程序读了50个字节，然后重新调用api等待io事件。
这时条件触发的api会因为还有50个字节可读从而立即返回用户一个read ready notification。而边缘触发的api会因为可读这个状态没有发生变化而陷入长期等待。
因此在使用边缘触发的api时，要注意每次都要读到socket返回EWOULDBLOCK为止，否则这个socket就算废了。而使用条件触发的api时，如果应用程序不需要写就不要关注socket可写的事件，否则就会无限次的立即返回一个write ready notification。大家常用的select就是属于条件触发这一类，长期关注socket写事件会出现CPU 100%的毛病。
epoll的优点：
- 支持一个进程打开大数目的
socket描述符(FD)
select最不能忍受的是一个进程所打开的FD是有一定限制的，由FD_SETSIZE设置，默认值是2048。对于那些需要支持的上万连接数目的IM服务器来说显然太少了。这时候你一是可以选择修改这个宏然后重新编译内核，不过资料也同时指出这样会带来网络效率的下降，二是可以选择多进程的解决方案(传统的 Apache方案)，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。 ?