引言：似乎现在阻碍服务端大部分情况下都属于IO瓶颈，硬盘的转速等，而计算的瓶颈大部分云端计算采用分布式计算，如基于GFS的MapReduce模型，网格计算或者其他的一些分布式处理。所以，现在服务端的服务衡量指标基本集中在并发量，QPS，响应速度，稳定性等。其中一部分也不乏大量的计算，属于CPU密集型的，根据业务的不同应该做相应的调整。今天的话题是浅谈一下几种常用的IO模型。
理解IO 模型是网络编程的重点。
最简单的同步迭代IO模型：
核心代码就是这样，这里我们假设前面的监听套接口已建立。即已绑定套接口，并调用了listen()函数。
同步迭代IO大致如下，我们假设现在的模型是这样的，服务端监听客户端的连接，并通过读取fd的内容，处理后返回给客户端，类似于http机制。这里省去了一些包裹函数等。
for(;;){
fd = accept(...);
read(fd,buf,n);
dosomtething(buf);
write(fd,buf,n);
close(fd);
}
单进程模式下，如果没有客户端到来，进程一直阻塞在 accept调用上，对于新手来说，有点难理解阻塞的概念，总的来说，就是经过accept调用，陷入内核以后，进程停止其他的工作，等待accept()返回。阻塞在accept()不可怕，如果阻塞在read()系统调用，将导致整个服务器不能对其他的客户端提供服务。
现在假设一个情景：
accept()得到一个客户端的连接，此时的fd唯一标示该连接。
现在服务器进入read()系统调用，但是此时的客户端并没有发送数据，那么服务端一直阻塞在read系统调用。此时来了一个新的连接，但是服务端不能予以相应，就是accept()函数不能被服务器调用。那么这个连接是失败的。可想而知，这样的服务器模型是有多么的低效。不过，UDP恰恰常用这种方式，因为UDP 是非面向连接的，整个过程就是两个函数
recvfrom(buf); dosomething(buf); sendto(buf);
因为UDP 的非面向连接性，而且采用的是费可靠传输，传输速率较TCP快。读者可以查阅相关资料，但是最好需要设置客户端的recvfrom()超时，因为在传输过程中数据丢失，会导致客户端阻塞在recvfrom()调用上。
附一张图说明read()的系统调用的阻塞：
即进程需要等待内核返回结果以后才能继续处理其他业务。
总结：同步阻塞迭代方式的IO是最简单的一种形式的IO模型，也是最低效的一种，但是研究东西都需要从最简单的开始。吸取经验。下一章讲解多进程的并发式IO模型。