IO模型简介
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我们这里研究的IO模型都是针对网络IO的
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
* 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。
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#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)
同步异步
阻塞非阻塞
常见的网络阻塞状态:
accept
recv
recvfrom
send虽然它也有io行为 但是不在我们的考虑范围
阻塞IO模型
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我们之前写的都是阻塞IO模型 协程除外
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import socket
server = socket.socket()
server.bind(('127.0.0.1',8080))
server.listen(5) while True: conn, addr = server.accept() while True: try: data = conn.recv(1024) if len(data) == 0:break print(data) conn.send(data.upper()) except ConnectionResetError as e: break conn.close() # 在服务端开设多进程或者多线程 进程池线程池 其实还是没有解决IO问题 该等的地方还是得等 没有规避 只不过多个人等待的彼此互不干扰 非阻塞IO
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要自己实现一个非阻塞IO模型
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import socket
import time
server = socket.socket()
server.bind(('127.0.0.1', 8081)) server.listen(5) server.setblocking(False) # 将所有的网络阻塞变为非阻塞 r_list = [] del_list = [] while True: try: conn, addr = server.accept() r_list.append(conn) except BlockingIOError: # time.sleep(0.1) # print('列表的长度:',len(r_list)) # print('做其他事') for conn in r_list: try: data = conn.recv(1024) # 没有消息 报错 if len(data) == 0: # 客户端断开链接 conn.close() # 关闭conn # 将无用的conn从r_list删除 del_list.append(conn) continue conn.send(data.upper()) except BlockingIOError: continue except ConnectionResetError: conn.close() del_list.append(conn) # 挥手无用的链接 for conn in del_list: r_list.remove(conn) del_list.clear() # 客户端 import socket client = socket.socket() client.connect(('127.0.0.1',8081)) while True: client.send(b'hello world') data = client.recv(1024) print(data) 总结
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虽然非阻塞IO给你的感觉非常的牛逼
但是该模型会 长时间占用着CPU并且不干活 让CPU不停的空转
我们实际应用中也不会考虑使用非阻塞IO模型
任何的技术点都有它存在的意义
实际应用或者是思想借鉴
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IO多路复用
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当监管的对象只有一个的时候 其实IO多路复用连阻塞IO都比比不上！！！
但是IO多路复用可以一次性监管很多个对象
server = socket.socket()
conn,addr = server.accept()
监管机制是操作系统本身就有的 如果你想要用该监管机制(select)
需要你导入对应的select模块
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import socket
import select
server = socket.socket()
server.bind(('127.0.0.1',8080)) server.listen(5) server.setblocking(False) read_list = [server] while True: r_list, w_list, x_list = select.select(read_list, [], []) """ 帮你监管 一旦有人来了 立刻给你返回对应的监管对象 """ # print(res) # ([<socket.socket fd=3, family=AddressFamily.AF_INET, type=SocketKind.SOCK_STREAM, proto=0, laddr=('127.0.0.1', 8080)>], [], []) # print(server) # print(r_list) for i in r_list: # """针对不同的对象做不同的处理""" if i is server: conn, addr = i.accept() # 也应该添加到监管的队列中 read_list.append(conn) else: res = i.recv(1024) if len(res) == 0: i.close() # 将无效的监管对象 移除 read_list.remove(i) continue print(res) i.send(b'heiheiheiheihei') # 客户端 import socket client = socket.socket() client.connect(('127.0.0.1',8080)) while True: client.send(b'hello world') data = client.recv(1024) print(data) 总结
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监管机制其实有很多
select机制 windows linux都有
poll机制 只在linux有 poll和select都可以监管多个对象 但是poll监管的数量更多
上述select和poll机制其实都不是很完美 当监管的对象特别多的时候
可能会出现 极其大的延时响应
epoll机制 只在linux有
它给每一个监管对象都绑定一个回调机制
一旦有响应 回调机制立刻发起提醒
针对不同的操作系统还需要考虑不同检测机制 书写代码太多繁琐
有一个人能够根据你跑的平台的不同自动帮你选择对应的监管机制
selectors模块
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异步IO
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异步IO模型是所有模型中效率最高的 也是使用最广泛的
相关的模块和框架
模块:asyncio模块
异步框架:sanic tronado twisted
速度快！！！
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import threading
import asyncio
@asyncio.coroutine
def hello(): print('hello world %s'%threading.current_thread()) yield from asyncio.sleep(1) # 换成真正的IO操作 print('hello world %s' % threading.current_thread()) loop = asyncio.get_event_loop() tasks = [hello(),hello()] loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.close() 四个IO模型对比
