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Python并发编程之IO模型

时间:2017-09-01 19:44:06      阅读:157      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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一:IO模型介绍

  同步(synchronous) IO和异步(asynchronous) IO,阻塞(blocking) IO和非阻塞(non-blocking)IO分别是什么,到底有什么区别?这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同,比如wiki,就认为asynchronous IO和non-blocking IO是一个东西。这其实是因为不同的人的知识背景不同,并且在讨论这个问题的时候上下文(context)也不相同。所以,为了更好的回答这个问题,我先限定一下本文的上下文。

    本文讨论的背景是Linux环境下的network IO。本文最重要的参考文献是Richard Stevens的“UNIX? Network Programming Volume 1, Third Edition: The Sockets Networking ”,6.2节“I/O Models ”,Stevens在这节中详细说明了各种IO的特点和区别,如果英文够好的话,推荐直接阅读。Stevens的文风是有名的深入浅出,所以不用担心看不懂。本文中的流程图也是截取自参考文献。

      为了更好的了解IO模型,我们需要知道:同步,异步,阻塞,非阻塞。(contex)

      同步(synchronous):

      异步(asynchronous):

      阻塞(blocking)

      非阻塞(non-blocking)

对于一个network IO(以read举例),他会涉及到两个系统对象,一个是调用这个IO的process(or  thread),另一个就是系统内核(kernel)。当一个read操作发生时,该操作会经历连个阶段:

      1:等待数据(waiting for the data to be readg)

      2:将数据从内核拷贝到进程中(Copying the data from the kernel to the process)

二:阻塞IO(bloking IO)

在Linux中,在默认情况下所有的socket都是blocking。

技术分享

       

当用户进程调用了recvfrom这个系统调用,kernel就开始了IO的第一个阶段:准备数据。对于network io来说,很多时候数据在一开始还没有到达(比如,还没有收到一个完整的UDP包),这个时候kernel就要等待足够的数据到来。

    而在用户进程这边,整个进程会被阻塞。当kernel一直等到数据准备好了,它就会将数据从kernel中拷贝到用户内存,然后kernel返回结果,用户进程才解除block的状态,重新运行起来。

 

Python并发编程之IO模型

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原文地址:http://www.cnblogs.com/w-s-l123/p/7464693.html

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