{python之IO多路复用} IO模型介绍 阻塞IO(blocking IO) 非阻塞IO(non-blocking IO) 多路复用IO(IO multiplexing) 异步IO(Asynchronous I/O) IO模型比较分析 selectors模块

　　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。

　　Stevens在文章中一共比较了五种IO Model：
　　* blocking IO          阻塞IO
　　* nonblocking IO    非阻塞IO
　　* IO multiplexing    IO多路复用
　　* signal driven IO   信号驱动IO（不常见，不讲）
　　* asynchronous IO 异步IO
　　由signal driven IO（信号驱动IO）在实际中并不常用，所以主要介绍其余四种IO Model。

　　再说一下IO发生时涉及的对象和步骤。对于一个network IO (这里我们以read、recv举例)，它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/recv读数据的操作发生时，该操作会经历两个阶段：

#1）等待数据准备 (Waiting for the data to be ready)
#2）将数据从内核拷贝到进程中(Copying the data from the kernel to the process)

　　记住这两点很重要，因为这些IO模型的区别就是在两个阶段上各有不同的情况。

　　补充：

#1、输入操作：read、readv、recv、recvfrom、recvmsg共5个函数，如果会阻塞状态，则会经理wait data和copy data两个阶段，如果设置为非阻塞则在wait 不到data时抛出异常

#2、输出操作：write、writev、send、sendto、sendmsg共5个函数，在发送缓冲区满了会阻塞在原地，如果设置为非阻塞，则会抛出异常

#3、接收外来链接：accept，与输入操作类似

#4、发起外出链接：connect，与输出操作类似

　　在linux中，默认情况下所有的socket都是blocking，一个典型的读操作流程大概是这样：（recvfrom和tcp里面的recv在这些IO模型里面是一样的）

　　上面的图形分析：两个阶段的阻塞

　　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。
　　所以，blocking IO的特点就是在IO执行的两个阶段（等待数据和拷贝数据两个阶段）都被block了。

　　这里我们回顾一下同步/异步/阻塞/非阻塞：

　　　　同步：提交一个任务之后要等待这个任务执行完毕

　　　　异步：只管提交任务，不等待这个任务执行完毕就可以去做其他的事情

　　　　阻塞：recv、recvfrom、accept，线程阶段  运行状态-->阻塞状态-->就绪

　　　　非阻塞：没有阻塞状态

　　在一个线程的IO模型中，我们recv的地方阻塞，我们就开启多线程，但是不管你开启多少个线程，这个recv的时间是不是没有被规避掉，不管是多线程还是多进程都没有规避掉这个IO时间。

　　几乎所有的程序员第一次接触到的网络编程都是从listen()、send()、recv() 等接口开始的，使用这些接口可以很方便的构建服务器/客户机的模型。然而大部分的socket接口都是阻塞型的。如下图

　　ps：所谓阻塞型接口是指系统调用（一般是IO接口）不返回调用结果并让当前线程一直阻塞，只有当该系统调用获得结果或者超时出错时才返回。

　　实际上，除非特别指定，几乎所有的IO接口 ( 包括socket接口 ) 都是阻塞型的。这给网络编程带来了一个很大的问题，如在调用recv(1024)的同时，线程将被阻塞，在此期间，线程将无法执行任何运算或响应任何的网络请求。

　　一个简单的解决方案：

#在服务器端使用多线程（或多进程）。多线程（或多进程）的目的是让每个连接都拥有独立的线程（或进程），这样任何一个连接的阻塞都不会影响其他的连接。

　　该方案的问题是：

#开启多进程或都线程的方式，在遇到要同时响应成百上千路的连接请求，则无论多线程还是多进程都会严重占据系统资源，降低系统对外界响应效率，而且线程与进程本身也更容易进入假死状态。

　　改进方案：    

#很多程序员可能会考虑使用“线程池”或“连接池”。“线程池”旨在减少创建和销毁线程的频率，其维持一定合理数量的线程，并让空闲的线程重新承担新的执行任务。“连接池”维持连接的缓存池，尽量重用已有的连接、减少创建和关闭连接的频率。这两种技术都可以很好的降低系统开销，都被广泛应用很多大型系统，如websphere、tomcat和各种数据库等。

　　改进后方案其实也存在着问题：

#“线程池”和“连接池”技术也只是在一定程度上缓解了频繁调用IO接口带来的资源占用。而且，所谓“池”始终有其上限，当请求大大超过上限时，“池”构成的系统对外界的响应并不比没有池的时候效果好多少。所以使用“池”必须考虑其面临的响应规模，并根据响应规模调整“池”的大小。

　　对应上例中的所面临的可能同时出现的上千甚至上万次的客户端请求，“线程池”或“连接池”或许可以缓解部分压力，但是不能解决所有问题。总之，多线程模型可以方便高效的解决小规模的服务请求，但面对大规模的服务请求，多线程模型也会遇到瓶颈，可以用非阻塞接口来尝试解决这个问题。

　　Linux下，可以通过设置socket使其变为non-blocking。当对一个non-blocking socket执行读操作时，流程是这个样子：

　　从图中可以看出，当用户进程发出read操作时，如果kernel中的数据还没有准备好，那么它并不会block用户进程，而是立刻返回一个error。从用户进程角度讲 ，它发起一个read操作后，并不需要等待，而是马上就得到了一个结果。用户进程判断结果是一个error时，它就知道数据还没有准备好，于是用户就可以在本次到下次再发起read询问的时间间隔内做其他事情，或者直接再次发送read操作。一旦kernel中的数据准备好了，并且又再次收到了用户进程的system call，那么它马上就将数据拷贝到了用户内存（这一阶段仍然是阻塞的），然后返回。

　　也就是说非阻塞的recvform系统调用调用之后，进程并没有被阻塞，内核马上返回给进程，如果数据还没准备好，此时会返回一个error。进程在返回之后，可以干点别的事情，然后再发起recvform系统调用。重复上面的过程，循环往复的进行recvform系统调用。这个过程通常被称之为轮询。轮询检查内核数据，直到数据准备好，再拷贝数据到进程，进行数据处理。需要注意，拷贝数据整个过程，进程仍然是属于阻塞的状态。

　　所以，在非阻塞式IO中，用户进程其实是需要不断的主动询问kernel数据准备好了没有。

非阻塞IO示例

　　虽然我们上面的代码通过设置非阻塞，规避了IO操作，但是非阻塞IO模型绝不被推荐。

　　我们不能否则其优点：能够在等待任务完成的时间里干其他活了（包括提交其他任务，也就是 “后台” 可以有多个任务在“”同时“”执行）。

　　但是也难掩其缺点：

#1. 循环调用recv()将大幅度推高CPU占用率；这也是我们在代码中留一句time.sleep(2)的原因,否则在低配主机下极容易出现卡机情况
#2. 任务完成的响应延迟增大了，因为每过一段时间才去轮询一次read操作，而任务可能在两次轮询之间的任意时间完成。这会导致整体数据吞吐量的降低。

　　此外，在这个方案中recv()更多的是起到检测“操作是否完成”的作用，实际操作系统提供了更为高效的检测“操作是否完成“作用的接口，例如select()多路复用模式，可以一次检测多个连接是否活跃。

　　先看解释图，里面的select就像个代理。

　　IO multiplexing这个词可能有点陌生，但是如果我说select/epoll，大概就都能明白了。有些地方也称这种IO方式为事件驱动IO(event driven IO)。我们都知道，select/epoll的好处就在于单个process就可以同时处理多个网络连接的IO。它的基本原理就是select/epoll这个function会不断的轮询所负责的所有socket，当某个socket有数据到达了，就通知用户进程。它的流程如图：

　　先看解释图：

　　当用户进程调用了select，那么整个进程会被block，而同时，kernel会“监视”所有select负责的socket，当任何一个socket中的数据准备好了，select就会返回。这个时候用户进程再调用read操作，将数据从kernel拷贝到用户进程。
　　这个图和blocking IO的图其实并没有太大的不同，事实上还更差一些。因为它不仅阻塞了还多需要使用两个系统调用(select和recvfrom)，而blocking IO只调用了一个系统调用(recvfrom)，当只有一个连接请求的时候，这个模型还不如阻塞IO效率高。但是，用select的优势在于它可以同时处理多个connection，而阻塞IO那里不能，我不管阻塞不阻塞，你所有的连接包括recv等操作，我都帮你监听着（以什么形式监听的呢？先不要考虑，下面会讲的~~），其中任何一个有变动（有链接，有数据），我就告诉你用户，那么你就可以去调用这个数据了，这就是他的NB之处。这个IO多路复用模型机制是操作系统帮我们提供的，在windows上有这么个机制叫做select，那么如果我们想通过自己写代码来控制这个机制或者自己写这么个机制，我们可以使用python中的select模块来完成上面这一系列代理的行为。在一切皆文件的unix下，这些可以接收数据的对象或者连接，都叫做文件描述符fd

　　强调：

　　　　1. 如果处理的连接数不是很高的话，使用select/epoll的web server不一定比使用multi-threading + blocking IO的web server性能更好，可能延迟还更大。select/epoll的优势并不是对于单个连接能处理得更快，而是在于能处理更多的连接。

　　　　2. 在多路复用模型中，对于每一个socket，一般都设置成为non-blocking，但是，如上图所示，整个用户的process其实是一直被block的。只不过process是被select这个函数block，而不是被socket IO给block。

　　python中的select模块：

import select

fd_r_list, fd_w_list, fd_e_list = select.select(rlist, wlist, xlist, [timeout])

参数： 可接受四个参数（前三个必须）
    rlist: wait until ready for reading  #等待读的对象，你需要监听的需要获取数据的对象列表
    wlist: wait until ready for writing  #等待写的对象，你需要写一些内容的时候，input等等，也就是说我会循环他看看是否有需要发送的消息，如果有我取出这个对象的消息并发送出去，一般用不到，这里我们也给一个[]。
    xlist: wait for an “exceptional condition”  #等待异常的对象，一些额外的情况，一般用不到，但是必须传，那么我们就给他一个[]。
    timeout: 超时时间
    当超时时间 ＝ n(正整数)时，那么如果监听的句柄均无任何变化，则select会阻塞n秒，之后返回三个空列表，如果监听的句柄有变化，则直接执行。
返回值：三个列表与上面的三个参数列表是对应的
　　select方法用来监视文件描述符(当文件描述符条件不满足时，select会阻塞)，当某个文件描述符状态改变后，会返回三个列表
    1、当参数1 序列中的fd满足“可读”条件时，则获取发生变化的fd并添加到fd_r_list中
    2、当参数2 序列中含有fd时，则将该序列中所有的fd添加到 fd_w_list中
    3、当参数3 序列中的fd发生错误时，则将该发生错误的fd添加到 fd_e_list中
    4、当超时时间为空，则select会一直阻塞，直到监听的句柄发生变化

　　结论: select的优势在于可以处理多个连接，不适用于单个连接  

select网络IO模型的示例代码

　　select监听fd变化的过程分析：

#用户进程创建socket对象，拷贝监听的fd到内核空间，每一个fd会对应一张系统文件表，内核空间的fd响应到数据后，就会发送信号给用户进程数据已到；
#用户进程再发送系统调用，比如（accept）将内核空间的数据copy到用户空间，同时作为接受数据端内核空间的数据清除，这样重新监听时fd再有新的数据又可以响应到了（发送端因为基于TCP协议所以需要收到应答后才会清除）。

　　该模型的优点：

#相比其他模型，使用select() 的事件驱动模型只用单线程（进程）执行，占用资源少，不消耗太多 CPU，同时能够为多客户端提供服务。如果试图建立一个简单的事件驱动的服务器程序，这个模型有一定的参考价值。

　　该模型的缺点：

#首先select()接口并不是实现“事件驱动”的最好选择。因为当需要探测的句柄值较大时，select()接口本身需要消耗大量时间去轮询各个句柄。很多操作系统提供了更为高效的接口，如linux提供了epoll，BSD提供了kqueue，Solaris提供了/dev/poll，…。如果需要实现更高效的服务器程序，类似epoll这样的接口更被推荐。遗憾的是不同的操作系统特供的epoll接口有很大差异，所以使用类似于epoll的接口实现具有较好跨平台能力的服务器会比较困难。
#其次，该模型将事件探测和事件响应夹杂在一起，一旦事件响应的执行体庞大，则对整个模型是灾难性的。

 　　select做得事情和第二阶段的阻塞没有关系，就是从内核态将数据拷贝到用户态的阻塞，始终帮你做得监听的工作，帮你节省了一些第一阶段阻塞的时间。

 　　IO多路复用的机制：

　　　　select机制： Windows、Linux

　　　　poll机制    ： Linux    #和lselect监听机制一样，但是对监听列表里面的数量没有限制，select默认限制是1024个，但是他们两个都是操作系统轮询每一个被监听的文件描述符（如果数量很大，其实效率不太好），看是否有可读操作。

　　　　epoll机制  ： Linux    #它的监听机制和上面两个不同，他给每一个监听的对象绑定了一个回调函数，你这个对象有消息，那么触发回调函数给用户，用户就进行系统调用来拷贝数据，并不是轮询监听所有的被监听对象，这样的效率高很多。

    Linux下的asynchronous IO其实用得不多，从内核2.6版本才开始引入。先看一下它的流程：

    用户进程发起read操作之后，立刻就可以开始去做其它的事。而另一方面，从kernel的角度，当它受到一个asynchronous read之后，首先它会立刻返回，所以不会对用户进程产生任何block。然后，kernel操作系统会等待数据（阻塞）准备完成，然后将数据拷贝到用户内存，当这一切都完成之后，kernel会给用户进程发送一个signal，告诉它read操作完成了。

　　貌似异步IO这个模型很牛~~但是你发现没有，这不是我们自己代码控制的，都是操作系统完成的，而python在copy数据这个阶段没有提供操纵操作系统的接口，所以用python没法实现这套异步IO机制，其他几个IO模型都没有解决第二阶段的阻塞（用户态和内核态之间copy数据），但是C语言是可以实现的，因为大家都知道C语言是最接近底层的，虽然我们用python实现不了，但是python仍然有异步的模块和框架（tornado、twstied，高并发需求的时候用），这些模块和框架很多都是用底层的C语言实现的，它帮我们实现了异步，你只要使用就可以了，但是你要知道这个异步是不是很好呀，不需要你自己等待了，操作系统帮你做了所有的事情，你就直接收数据就行了，就像你有一张银行卡，银行定期给你打钱一样。

　　到目前为止，已经将四个IO Model都介绍完了。现在回过头来回答最初的那几个问题：blocking和non-blocking的区别在哪，synchronous IO和asynchronous IO的区别在哪。
　　先回答最简单的这个：blocking vs non-blocking。前面的介绍中其实已经很明确的说明了这两者的区别。调用blocking IO会一直block住对应的进程直到操作完成，而non-blocking IO在kernel还准备数据的情况下会立刻返回。

　　再说明synchronous IO和asynchronous IO的区别之前，需要先给出两者的定义。Stevens给出的定义（其实是POSIX的定义）是这样子的：
　　A synchronous I/O operation causes the requesting process to be blocked until that I/O operationcompletes;
　　An asynchronous I/O operation does not cause the requesting process to be blocked; 
　　两者的区别就在于synchronous IO做”IO operation”的时候会将process阻塞。按照这个定义，四个IO模型可以分为两大类，之前所述的blocking IO，non-blocking IO，IO multiplexing都属于synchronous IO这一类，而 asynchronous I/O后一类 。

　　有人可能会说，non-blocking IO并没有被block啊。这里有个非常“狡猾”的地方，定义中所指的”IO operation”是指真实的IO操作，就是例子中的recvfrom这个system call。non-blocking IO在执行recvfrom这个system call的时候，如果kernel的数据没有准备好，这时候不会block进程。但是，当kernel中数据准备好的时候，recvfrom会将数据从kernel拷贝到用户内存中，这个时候进程是被block了，在这段时间内，进程是被block的。而asynchronous IO则不一样，当进程发起IO 操作之后，就直接返回再也不理睬了，直到kernel发送一个信号，告诉进程说IO完成。在这整个过程中，进程完全没有被block。

　　各个IO Model的比较如图所示：

　　经过上面的介绍，会发现non-blocking IO和asynchronous IO的区别还是很明显的。在non-blocking IO中，虽然进程大部分时间都不会被block，但是它仍然要求进程去主动的check，并且当数据准备完成以后，也需要进程主动的再次调用recvfrom来将数据拷贝到用户内存。而asynchronous IO则完全不同。它就像是用户进程将整个IO操作交给了他人（kernel）完成，然后他人做完后发信号通知。在此期间，用户进程不需要去检查IO操作的状态，也不需要主动的去拷贝数据。

select,poll,epoll

　　这三种IO多路复用模型在不同的平台有着不同的支持，而epoll在windows下就不支持，好在我们有selectors模块，帮我们默认选择当前平台下最合适的，我们只需要写监听谁，然后怎么发送消息接收消息，但是具体怎么监听的，选择的是select还是poll还是epoll，这是selector帮我们自动选择的。

selector代码示例

　　关于selector模块的简单介绍看这里>>：https://www.cnblogs.com/clschao/articles/9718463.html

epoll实现代码的示例（可以不用看，作为了解）