在我们使用基于事件驱动的EventMachine编写并发IO的时候，往往会遇到需要指定IO复用模型EM.epoll,这个调用 会大幅提高IO复用的效率，下面我们来看看linux到底有哪些IO复用模型吧。
IO多路复用
PPC/TPC模型
这种模型的思路很简单，就是没到来一个连接就给其开辟一个进程或者是线程，这种模型虽然将各个IO连接的 界限划分的很清楚，但是每个IO连接都有自己的进程或者是线程，所以连接多了必定会耗费资源，而且线程间切换带来的 开销往往无法忍受，所以这种模型能承受的连接数不会太大，一般只有几百个左右。
select模型
与上面的模型不同，select模型是使用一个进程(线程)来处理问题，但是每个进程能打开的文件描述符是有限制 的，一般为1024/2048，这样每个IO连接占用一个文件描述符，那么连接数就被无形地限制了。那么应该可以通过修改 FD_SETSIZE来增加连接数量啊，但是处理器是通过轮询的方式来检查每个FD的，这样必然会导致效率问题。处理器 处理的每个FD就会将数据从内核拷贝至用户进程中。
Epoll模型
Epoll是对上面两种模型的改进，它没有对连接数进行限制，这个限制应该是内核可以打开的最大文件数目(注意 文件描述符限制和最大可打开的文件数目的区别，跟文件是否是同步打开有关)。当有IO事件到来的时候，Epoll不仅会 告诉处理器有事件发生，而且会告诉处理器是哪个FD状态发生了变化，然后通过共享内存的方式省去了将FD中的内容 拷贝出来的困扰。
IO缓冲
我们会经常听到这个词，但是经常会感到疑惑，缓冲会大幅提高IO读写的性能，但是缓冲到底发生在什么地方还是 一头雾水，是内核中还是用户线程中。这里得从UNIX环境编程中带缓冲的IO和不带缓冲的IO说起。
当我们使用read或者write系统调用的时候，而不是包装过的函数调用，数据被读出或者写入磁盘中，这就是不带 缓冲的IO，但是这不能阻止内核的缓冲区，所以不带缓冲的IO只是在用户级或者在stream流上没有进行缓冲，但是内核 缓冲蚀躲不过的。
当然在带缓冲的IO中，我们会使用用户缓冲区，即所谓的stream流缓冲，这样就构成了两级缓冲区，数据通过流缓冲 到内核缓冲再到磁盘。
数据库缓存
在我们日常写代码的过程当中，经常要用到缓冲机制，即将一些近期或是经常访问的结果保存起来，下次当请求 进来的时候，直接返回结果就ok了。这样是我们在一台机器上进行的缓存设计，但是在分布式系统环境中，特别是 数据库的访问量很大的时候，需要做分布式架构的缓存，最常用的就是memcached。
首先memcached使用内存管理数据，这也是它很高效的原因(速度瓶颈在于网络)，所以它的数据是易失性的，这与是cache文件保存数据 的本质区别。它的突出优点就在于它的分布式，能够为比较大的web项目提供共享的数据库缓存访问。