IO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。

Stevens在文章中一共比较了五种IO Model：
* blocking IO
* nonblocking IO
* IO multiplexing
* signal driven IO
* asynchronous 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。

阻塞IO（blocking IO）

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：
这里写图片描述
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。

非阻塞IO（non-blocking IO）

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。

多路复用IO(IO multiplexing)

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：

这里写图片描述

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。因为这里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)。但是，用select的优势在于它可以同时处理多个connection。

强调：

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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。
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。

结论: select的优势在于可以处理多个连接，不适用于单个连接

#服务端
from socket import *
import select
server = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
server.bind(('127.0.0.1',8093))
server.listen(5)
server.setblocking(False)
print('starting...')

rlist=[server,]
wlist=[]
wdata={}

while True:
    rl,wl,xl=select.select(rlist,wlist,[],0.5)
    print(wl)
    for sock in rl:
        if sock == server:
            conn,addr=sock.accept()
            rlist.append(conn)
        else:
            try:
                data=sock.recv(1024)
                if not data:
                    sock.close()
                    rlist.remove(sock)
                    continue
                wlist.append(sock)
                wdata[sock]=data.upper()
            except Exception:
                sock.close()
                rlist.remove(sock)

    for sock in wl:
        sock.send(wdata[sock])
        wlist.remove(sock)
        wdata.pop(sock)


#客户端
from socket import *
c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
c.connect(('127.0.0.1',8081))

while True:
    msg=input('>>: ')
    if not msg:continue
    c.send(msg.encode('utf-8'))
    data=c.recv(1024)
    print(data.decode('utf-8'))

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。

异步IO(Asynchronous I/O)

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：

这里写图片描述

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会等待数据准备完成，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。

select，poll，epoll

稍后再续…

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