IO模型

一、IO模型介绍

　　五种IO模型

　　本文讨论的背景是Linux环境下的network IO

• 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。

    　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)

二、阻塞IO(blocking IO)模型

　　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：

 

　　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。

三、非阻塞IO(nonblocking IO)模型

　　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：

 

　　前三次调用recvfrom时没有数据可以返回，因此内核转而立即返回一个EWOULDBLOCK错误，第四次调用recvfrom时已有一个数据报准备好，它被复制到应用进程缓冲区，

　　于是recvfrom成功返回。

　　当一个应用进程像这样对一个非阻塞描述符玄幻调用recvfrom时，我们称之为轮询(polling)。轮寻对于CPU来说是较大的浪费，一般只有在特定的场景下才使用。

　　应用进程持续轮询内核，以查看某个操作是否就绪。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内核数据准备好了没有。

#Server端
import socket

ip_port = ('127.0.0.1',8080)
sk = socket.socket()
sk.bind(ip_port)
sk.setblocking(False)  #把socket当中所有需要阻塞的方法都改变成非阻塞
sk.listen()
conn_l = []  #用来存储所有来请求server端的conn连接
del_conn = []   #用来存储所有已经断开与server端连接的conn
while True:
    try:
        conn,addr = sk.accept()
        print('建立连接了：',addr)
        conn_l.append(conn)

    except BlockingIOError:
        for con in conn_l:
            try:
                msg = con.recv(1024)
                if msg == b'':
                    del_conn.append(con)
                    continue
                print(msg.decode('utf-8'))
                con.send(b'byebye')
            except BlockingIOError:
                pass

        for con in del_conn:
            con.close()
            conn_l.remove(con)

        del_conn.clear()

#client端:
import socket
import threading
import time

def func(i):
    ip_port = ('127.0.0.1',8080)
    sk = socket.socket()
    sk.connect(ip_port)

    msg = '你好，我是客户端{}！'.format(i).encode('utf-8')
    sk.send(msg)
    time.sleep(1)
    info = sk.recv(1024).decode('utf-8')
    print(info)
    sk.close()

for i in range(20):
    threading.Thread(target=func,args=(i,)).start()

　

　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。

四、IO多路复用（IO multiplexing）

 　　有了IO多路复用，我们就可以用select或poll,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：

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：

    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。

    结论: select的优势在于可以处理多个连接，不适用于单个连接 

#Server端：

import select
import socket

sk = socket.socket()
sk.bind(('127.0.0.1',8080))
sk.setblocking(False)
sk.listen()

read_lst = [sk]
while True:
    r_lst,w_lst,x_lst = select.select(read_lst,[],[])
    print('@@@@@@@',r_lst)
    for i in r_lst:
        if i is sk:
            conn,addr = i.accept()
            print(conn)
            read_lst.append(conn)
            print(r_lst)
        else:
            ret = i.recv(1024)
            if ret == b'':
                i.close()
                read_lst.remove(i)
                continue
            print(ret.decode('utf-8'))
            msg = input('>>>').encode('utf-8')
            i.send(msg)

#client端：
import socket
import threading
import time

def func():
    ip_port = ('127.0.0.1',8080)
    sk = socket.socket()
    sk.connect(ip_port)

    msg = '你好，我是客户端！'.encode('utf-8')
    sk.send(msg)
    time.sleep(3)
    info = sk.recv(1024).decode('utf-8')
    print(info)
    sk.close()

for i in range(1):
    threading.Thread(target=func).start()

 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。

五、信号驱动IO(signal driven IO )

　　

 六、异步IO(asynchronous IO)

 　　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。

七、IO模型对比

　　5种不同IO模型，可以看出，前4中模型主要区别在于第一阶段，因为第二阶段是一样的：在数据从内核复制到调用者的缓冲区期间，进程阻塞于recvfrom调用，

　　相反，异步IO模型在这两个阶段都要处理，从而不同于其他4种模型。

 　　同步IO和异步IO对比：

　　POSIX把这两个术语定义如下：

• 同步IO操作(synchronous IO operation)导致请求进程阻塞，知道IO操作完成
• 异步IO操作( asynchronous I/O operation)不导致请求进程阻塞。

　　根据上述定义：前4种模型，阻塞IO模型、非阻塞IO模型、IO多路复用模型和信号驱动IO模型都是同步IO模型，因为其中真正的IO操作(recvfrom)将阻塞进程，

　　只有异步IO模型与POSIX定义的异步IO相匹配。

 八、模块介绍

　　1.select，poll，epoll

 　　select，poll，epoll都是IO多路复用的机制，I/O多路复用就是通过一种机制，可以监视多个描述符，一旦某个描述符就绪（一般是读就绪或者写就绪），能够通知应用程序进行相应的读写操作。但select，poll，epoll本质上都是同步I/O，因为他们都需要在读写事件就绪后自己负责进行读写，也就是说这个读写过程是阻塞的，而异步I/O则无需自己负责进行读写，异步I/O的实现会负责把数据从内核拷贝到用户空间。

1.select的第一个参数nfds为fdset集合中最大描述符值加1，fdset是一个位数组，其大小限制为__FD_SETSIZE（1024），位数组的每一位代表其对应的描述符是否需要被检查。第二三四参数表示需要关注读、写、错误事件的文件描述符位数组，这些参数既是输入参数也是输出参数，可能会被内核修改用于标示哪些描述符上发生了关注的事件，所以每次调用select前都需要重新初始化fdset。timeout参数为超时时间，该结构会被内核修改，其值为超时剩余的时间。

 select的调用步骤如下：

（1）使用copy_from_user从用户空间拷贝fdset到内核空间

（2）注册回调函数__pollwait

（3）遍历所有fd，调用其对应的poll方法（对于socket，这个poll方法是sock_poll，sock_poll根据情况会调用到tcp_poll,udp_poll或者datagram_poll）

（4）以tcp_poll为例，其核心实现就是__pollwait，也就是上面注册的回调函数。

（5）__pollwait的主要工作就是把current（当前进程）挂到设备的等待队列中，不同的设备有不同的等待队列，对于tcp_poll 来说，其等待队列是sk->sk_sleep（注意把进程挂到等待队列中并不代表进程已经睡眠了）。在设备收到一条消息（网络设备）或填写完文件数 据（磁盘设备）后，会唤醒设备等待队列上睡眠的进程，这时current便被唤醒了。

（6）poll方法返回时会返回一个描述读写操作是否就绪的mask掩码，根据这个mask掩码给fd_set赋值。

（7）如果遍历完所有的fd，还没有返回一个可读写的mask掩码，则会调用schedule_timeout是调用select的进程（也就是 current）进入睡眠。当设备驱动发生自身资源可读写后，会唤醒其等待队列上睡眠的进程。如果超过一定的超时时间（schedule_timeout 指定），还是没人唤醒，则调用select的进程会重新被唤醒获得CPU，进而重新遍历fd，判断有没有就绪的fd。

（8）把fd_set从内核空间拷贝到用户空间。

总结下select的几大缺点：

（1）每次调用select，都需要把fd集合从用户态拷贝到内核态，这个开销在fd很多时会很大

（2）同时每次调用select都需要在内核遍历传递进来的所有fd，这个开销在fd很多时也很大

（3）select支持的文件描述符数量太小了，默认是1024

 

2．  poll与select不同，通过一个pollfd数组向内核传递需要关注的事件，故没有描述符个数的限制，pollfd中的events字段和revents分别用于标示关注的事件和发生的事件，故pollfd数组只需要被初始化一次。

 poll的实现机制与select类似，其对应内核中的sys_poll，只不过poll向内核传递pollfd数组，然后对pollfd中的每个描述符进行poll，相比处理fdset来说，poll效率更高。poll返回后，需要对pollfd中的每个元素检查其revents值，来得指事件是否发生。

 

3．直到Linux2.6才出现了由内核直接支持的实现方法，那就是epoll，被公认为Linux2.6下性能最好的多路I/O就绪通知方法。epoll可以同时支持水平触发和边缘触发（Edge Triggered，只告诉进程哪些文件描述符刚刚变为就绪状态，它只说一遍，如果我们没有采取行动，那么它将不会再次告知，这种方式称为边缘触发），理论上边缘触发的性能要更高一些，但是代码实现相当复杂。epoll同样只告知那些就绪的文件描述符，而且当我们调用epoll_wait()获得就绪文件描述符时，返回的不是实际的描述符，而是一个代表就绪描述符数量的值，你只需要去epoll指定的一个数组中依次取得相应数量的文件描述符即可，这里也使用了内存映射（mmap）技术，这样便彻底省掉了这些文件描述符在系统调用时复制的开销。另一个本质的改进在于epoll采用基于事件的就绪通知方式。在select/poll中，进程只有在调用一定的方法后，内核才对所有监视的文件描述符进行扫描，而epoll事先通过epoll_ctl()来注册一个文件描述符，一旦基于某个文件描述符就绪时，内核会采用类似callback的回调机制，迅速激活这个文件描述符，当进程调用epoll_wait()时便得到通知。

 

epoll既然是对select和poll的改进，就应该能避免上述的三个缺点。那epoll都是怎么解决的呢？在此之前，我们先看一下epoll 和select和poll的调用接口上的不同，select和poll都只提供了一个函数——select或者poll函数。而epoll提供了三个函 数，epoll_create,epoll_ctl和epoll_wait，epoll_create是创建一个epoll句柄；epoll_ctl是注 册要监听的事件类型；epoll_wait则是等待事件的产生。

　　对于第一个缺点，epoll的解决方案在epoll_ctl函数中。每次注册新的事件到epoll句柄中时（在epoll_ctl中指定 EPOLL_CTL_ADD），会把所有的fd拷贝进内核，而不是在epoll_wait的时候重复拷贝。epoll保证了每个fd在整个过程中只会拷贝 一次。

　　对于第二个缺点，epoll的解决方案不像select或poll一样每次都把current轮流加入fd对应的设备等待队列中，而只在 epoll_ctl时把current挂一遍（这一遍必不可少）并为每个fd指定一个回调函数，当设备就绪，唤醒等待队列上的等待者时，就会调用这个回调 函数，而这个回调函数会把就绪的fd加入一个就绪链表）。epoll_wait的工作实际上就是在这个就绪链表中查看有没有就绪的fd（利用 schedule_timeout()实现睡一会，判断一会的效果，和select实现中的第7步是类似的）。

　　对于第三个缺点，epoll没有这个限制，它所支持的FD上限是最大可以打开文件的数目，这个数字一般远大于2048,举个例子, 在1GB内存的机器上大约是10万左右，具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看,一般来说这个数目和系统内存关系很大。

总结：

（1）select，poll实现需要自己不断轮询所有fd集合，直到设备就绪，期间可能要睡眠和唤醒多次交替。而epoll其实也需要调用 epoll_wait不断轮询就绪链表，期间也可能多次睡眠和唤醒交替，但是它是设备就绪时，调用回调函数，把就绪fd放入就绪链表中，并唤醒在 epoll_wait中进入睡眠的进程。虽然都要睡眠和交替，但是select和poll在“醒着”的时候要遍历整个fd集合，而epoll在“醒着”的 时候只要判断一下就绪链表是否为空就行了，这节省了大量的CPU时间，这就是回调机制带来的性能提升。

（2）select，poll每次调用都要把fd集合从用户态往内核态拷贝一次，并且要把current往设备等待队列中挂一次，而epoll只要 一次拷贝，而且把current往等待队列上挂也只挂一次（在epoll_wait的开始，注意这里的等待队列并不是设备等待队列，只是一个epoll内 部定义的等待队列），这也能节省不少的开销。

select机制    windows linux   都是操作系统轮询每一个监听的操作是否有读操作
poll  机制    linux   它可以监听的对象比select机制可以监听的多
                      随着监听项目的增多，导致效率降低
epoll 机制    linux

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

　　

　　2.selectors

　　selectors会根据不同的平台导入合适的模块

#服务端
from socket import *
import selectors

sel=selectors.DefaultSelector()
def accept(server_fileobj,mask):
    conn,addr=server_fileobj.accept()
    sel.register(conn,selectors.EVENT_READ,read)

def read(conn,mask):
    try:
        data=conn.recv(1024)
        if not data:
            print('closing',conn)
            sel.unregister(conn)
            conn.close()
            return
        conn.send(data.upper()+b'_SB')
    except Exception:
        print('closing', conn)
        sel.unregister(conn)
        conn.close()



server_fileobj=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server_fileobj.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
server_fileobj.bind(('127.0.0.1',8088))
server_fileobj.listen(5)
server_fileobj.setblocking(False) #设置socket的接口为非阻塞
sel.register(server_fileobj,selectors.EVENT_READ,accept) #相当于网select的读列表里append了一个文件句柄server_fileobj,并且绑定了一个回调函数accept

while True:
    events=sel.select() #检测所有的fileobj，是否有完成wait data的
    for sel_obj,mask in events:
        callback=sel_obj.data #callback=accpet
        callback(sel_obj.fileobj,mask) #accpet(server_fileobj,1)

#客户端
from socket import *
c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
c.connect(('127.0.0.1',8088))

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