Linux 驱动中 sensor 读取数据的方式
1. 中断（Interrupt）
- 优点：
- 响应及时，能在 sensor 数据到来时立刻处理；
- 节省 CPU 资源（不需持续轮询）；
- 适合事件驱动型和低功耗需求场景。
- 缺点：
- 对频繁事件，可能引发中断风暴、处理压力大；
- 传感器本身需要支持中断；
- 部分传感器I/O受限，不适用所有数据类型。
2. 轮询（Polling）
- 优点：
- 实现简单，兼容所有不支持中断的 sensor；
- 对于低速、数据非连续 sensor 较适用。
- 缺点：
- CPU 消耗大（占用型）；
- 时间粒度难以准确控制（数据可能过时）；
- 不适合高频 sensor；
- 高功耗。
3. DMA（Direct Memory Access）
- 优点：
- 高效搬运大量数据，特别适合高速 sensor（如摄像头、ADC）；
- 降低 CPU 负载，提高总吞吐率；
- 结合中断能极大提高性能。
- 缺点：
- 硬件需支持 DMA，驱动实现复杂；
- 配置和管理 DMA 带来额外开发负担；
- 小量低频数据场景不适合。
4. 异步通知机制（如 FASYNC/SIGIO）
- 优点：
- 用户空间无需忙等，能及时获知 sensor 事件；
- 适合复杂事件通知或和用户进程交互；
- 缺点：
- 用户空间实现复杂（需注册信号处理）；
- 系统中信号量有限，不适合大量 sensor 场景；
- 需特殊事件支持 FASYNC。
5. 双缓冲/环形缓冲区（Buffer/ring buffer）
- 优点：
- 降低数据丢失概率，支持高速采集&低速消费；
- 缓解 producer/consumer不同步问题；
- 结合中断/DMA等，进一步提升效率。
- 缺点：
- 占用额外内存（缓冲区大小/溢出需管理）；
- 实现难度高于简单读写；
- 若不及时读取可能造成丢包。
6. 任务/工作队列（Workqueue/Tasklet）
- 优点：
- 将繁重/复杂处理延后至内核线程，缩短中断处理时长，提高实时性；
- 方便调度、不会长时间阻塞硬中断上下文。
- 缺点：
- 引入一定延迟，不适合极端实时场景；
- 编写不当可能导致数据不同步或丢失；
- 需配合其它机制使用，不独立采集。
7. 定时器机制（Timer）
- 优点：
- 控制采集周期灵活，适合稳态/定时采样，减少无用读操作；
- 易于实现软近似周期性采集。
- 缺点：
- 不是真正响应型，遇突发信号可能错过关键数据；
- 不如中断高效（采样速率或采集点不精准）；
- 定时器精度受内核调度限制。
8. 内核事件通知（Notifier Chain）
- 优点：
- 适合跨驱动、多子系统间协同，自动响应 sensor 状态变化；
- 扩展性强、按需通知多个处理方。
- 缺点：
- 实现逻辑复杂，需要严格事件定义和同步；
- 有一定调用开销，不适合高频事件。
9. 用户空间触发（sysfs/ioctl等）
- 优点：
- 简单直观，可人工/脚本测试和手动数据采集（如调试模式）；
- 用户灵活控制采样频率和时机；
- 缺点：
- 依赖应用层主动触发，对实时连续性差；
- 无法自动采集，不适合生产/实时流场景。
10. 其他高级机制（mmap、消息队列、共享内存等）
- 优点：
- 提高大数据量传输效率，减少数据拷贝；
- 支持高性能用户/内核空间协作。
- 缺点：
- 实现复杂，资源管理难度增大；
- 不适合所有 sensor，主要是大块流式数据用途。
总结对比表
| 方式 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 中断 | 实时、低CPU、低功耗 | 频繁事件易风暴，sensor硬件需支持，不适合所有类型 |
| 轮询 | 实现简单，通用性好 | 高损耗，易丢数据，不实时，高功耗 |
| DMA | 高效、低CPU、高吞吐 | 驱动复杂，硬件需支持，数据量小时不适合 |
| 异步通知 | 用户进程及时获知，省资源 | 实现复杂，信号资源有限，需进程处理 |
| 缓冲/环形缓冲 | 降低丢数据，高效支持不同步 | 实现复杂，需占内存，溢出可能丢数据 |
| 工作队列/任务 | 降低中断耗时，处理复杂事件 | 有延迟，需管理同步，不能独立采集 |
| 定时器 | 精确定时，易调整采样周期 | 非事件型，受内核调度影响, 可能错过突发数据 |
| 核心事件通知 | 多驱动协同，扩展性强 | 逻辑复杂，开销较高 |
| 用户空间触发 | 简单易控，便于测试 | 需人工主动, 不自动不实时 |
| mmap/消息队列 | 高性能优化内核-用户空间数据流通 | 实现复杂，不适合所有场景 |
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