• 我对网络IO的理解


    Unix/Linux系统下IO主要分为磁盘IO,网络IO,我今天主要说一下对网络IO的理解,网络IO主要是socket套接字的读(read)、写(write),socket在Linux系统被抽象为流(stream)。

    网络IO模型

    在Unix/Linux系统下,IO分为两个不同阶段:

    • 等待数据准备好
    • 从内核向进程复制数据

    阻塞式I/O

    阻塞式I/O(blocking I/O)是最简单的一种,默认情况下,socket 套接字的系统调用都是阻塞的,我以recv/recvfrom 理解一下网络IO的模型。当应用层的系统调用recv/recvfrom时,开启Linux的系统调用,开始准备数据,然后将数据从内核态复制到用户态,然后通知应用程序获取数据,整个过程都是阻塞的。两个阶段都会被阻塞。

    我对网络IO的理解

    阻塞I/O模型

    图片来源于《Unix网络编程卷1》

    阻塞I/O下开发的后台服务,一般都是通过多进程或者线程取出来请求,但是开辟进程或者线程是非常消耗系统资源的,当大量请求时,因为需要开辟更多的进程或者线程有可能将系统资源耗尽,因此这种模式不适合高并发的系统。

    非阻塞式I/O

    非阻塞IO(non-blocking I/O)在调用后,内核马上返回给进程,如果数据没有准备好,就返回一个error ,进程可以先去干其他事情,一会再次调用,直到数据准备好为止,循环往返的系统调用的过程称为轮询(pool),然后在从内核态将数据拷贝到用户态,但是这个拷贝的过程还是阻塞的。

    我还是以recv/recvfrom为例说一下,首选需要将socket套接字设置成为非阻塞,进程开始调用recv/recvfrom,如果内核没有准备好数据时,立即返回给进程一个error码(在Linux下是EAGINE的错误码),进程接到error返回后,先去干其他的事情,进入了轮询,只等到数据准备好,然后将数据拷贝到用户态。

    需要通过ioctl 函数将socket套接字设置成为非阻塞

    ioctl(fd, FIONBIO, &nb);
    我对网络IO的理解

    非阻塞I/O模型

    图片来源于《Unix网络编程卷1》

    非阻塞I/O的第一阶段不会阻塞,但是第二个阶段将数据从内核态拷贝到用户态时会有阻塞。在开发后台服务,由于非阻塞I/O需要通过轮询的方式去知道是否数据准备好,轮询的方式特别耗CPU的资源。

    I/O多路复用

    在Linux下提供一种I/O多路复用(I/O multiplexing)的机制,这个机制允许同时监听多个socket套接字描述符fd,一旦某个fd就绪(就绪一般是有数据可读或者可写)时,能够通知进程进行相应的读写操作。

    在Linux下有三个I/O多路复用的函数Select、Poll、Epoll,但是它们都是同步IO,因为它们都需要在数据准备好后,读写数据是阻塞的。

    我对网络IO的理解

    I/O多路复用模型

    图片来源于《Unix网络编程卷1》

    I/O多路复用是Linux处理高并发的技术,Epoll比Select、Poll性能更优越,后面会讲到它们的区别。优秀的高并发服务例如Nginx、Redis都是采用Epoll+Non-Blocking I/O的模式。

    信号驱动式I/O

    信号驱动式I/O是通过信号的方式通知数据准备好,然后再讲数据拷贝到应用层,拷贝阶段也是阻塞的。

    我对网络IO的理解

    信号驱动式I/O

    图片来源于《Unix网络编程卷1》

    异步I/O

    异步I/O(asynchronous I/O或者AIO),数据准备通知和数据拷贝两个阶段都在内核态完成,两个阶段都不会阻塞,真正的异步I/O。

    进程调用read/readfrom时,内核立刻返回,进程不会阻塞,进程可以去干其他的事情,当内核通知进程数据已经完成后,进程直接可以处理数据,不需要再拷贝数据,因为内核已经将数据从内核态拷贝到用户态,进程可以直接处理数据。

    我对网络IO的理解

    异步I/O模型

    图片来源于《Unix网络编程卷1》

    Linux对AIO支持不好,因此使用的不是太广泛。

    同步和异步区别、阻塞和非阻塞的区别

    同步和异步区别

    对于这两个东西,POSIX其实是有官方定义的。A synchronous I/O operation causes the requesting process to be blocked until that I/O operation completes;An asynchronous I/O operation does not cause the requesting process to be blocked;

    一个同步I/O操作会引起请求进程阻塞,只到这个I/O请求结束。

    一个异步I/O操作不会引起请求进程阻塞。

    从这个官方定义中,不管是Blocking I/O还是Non-Blocking I/O,其实都是synchronous I/O。因为它们一定都会阻塞在第二阶段拷贝数据那里。只有异步IO才是异步的。

    我对网络IO的理解

    同步异步对比

    图片来源于知乎

    阻塞和非阻塞的区别

    阻塞和非阻塞主要区别其实是在第一阶段等待数据的时候。但是在第二阶段,阻塞和非阻塞其实是没有区别的。程序必须等待内核把收到的数据复制到进程缓冲区来。换句话说,非阻塞也不是真的一点都不”阻塞”,只是在不能立刻得到结果的时候不会傻乎乎地等在那里而已。

    IO多路复用

    Select、Poll、Epoll的区别

    Select、poll、epoll都是I/O多路复用的机制,I/O多路复用就是通过一种机制,一个进程可以监视多个文件描述符fd,一旦某个描述符就绪(一般是读就绪或者写就绪),能够通知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。

    select

    int select (int n, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds, struct timeval *timeout);

    select 函数监视的文件描述符分3类,分别是writefds、readfds、和exceptfds。调用后select函数会阻塞,直到有描述符就绪(有数据 可读、可写、或者有except),或者超时(timeout指定等待时间,如果立即返回设为null即可),函数返回。当select函数返回后,可以 通过遍历fdset,来找到就绪的描述符。

    select支持几乎所有的平台,跨平台是它的优点。

    select缺点是:1)单个进程支持监控的文件描述符数量有限,Linux下一般是1024,可以修改提升限制,但是会造成效率低下。2)select通过轮询方式通知消息,效率比较低。

    poll

    int poll (struct pollfd *fds, unsigned int nfds, int timeout);

    不同于select使用三个位图来表示三个fdset的方式,poll使用一个pollfd的指针实现。

    struct pollfd {
     int fd; /* file descriptor */
     short events; /* requested events to watch */
     short revents; /* returned events witnessed */
    };

    pollfd结构包含了要监视的event和发生的event,不再使用select“参数-值”传递的方式。同时,pollfd并没有最大数量限制(但是数量过大后性能也是会下降)。和select函数一样,poll返回后,需要轮询pollfd来获取就绪的描述符。

    从上面看,select和poll都需要在返回后,通过遍历文件描述符来获取已经就绪的socket。事实上,同时连接的大量客户端在一时刻可能只有很少的处于就绪状态,因此随着监视的描述符数量的增长,其效率也会线性下降。

    epoll

    epoll是在2.6内核中提出的,是之前的select和poll的增强版本,是Linux特有的。相对于select和poll来说,epoll更加灵活,没有描述符限制。epoll使用一个文件描述符管理多个描述符,将用户关系的文件描述符的事件存放到内核的一个事件表中,这样在用户空间和内核空间的copy只需一次。

    int epoll_create(int size);//创建一个epoll的句柄,size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大
    int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
    int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);

    执行epoll_create时,创建了红黑树和就绪list链表;执行epoll_ctl时,如果增加fd,则检查在红黑树中是否存在,存在则立即返回,不存在则添加到红黑树中,然后向内核注册回调函数,用于当中断事件到来时向准备就绪的list链表中插入数据。执行epoll_wait时立即返回准备就绪链表里的数据即可。

    工作模式

    1. LT模式

    LT(level triggered)是缺省的工作方式,并且同时支持block和no-block socket,在这种做法中,内核告诉你一个文件描述符是否就绪了,然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果你不做任何操作,内核还是会继续通知你的。

    2. ET模式

    ET(edge-triggered)是高速工作方式,只支持no-block socket。在这种模式下,当描述符从未就绪变为就绪时,内核通过epoll告诉你。然后它会假设你知道文件描述符已经就绪,并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知,直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了(比如,你在发送,接收或者接收请求,或者发送接收的数据少于一定量时导致了一个EWOULDBLOCK/EAGAIN 错误)。但是请注意,如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就绪),内核不会发送更多的通知(only once),因此必须把缓存区buff数据读取完毕,不然就可能会丢数据。

    ET模式在很大程度上减少了epoll事件被重复触发的次数,因此效率要比LT模式高。epoll工作在ET模式的时候,必须使用非阻塞套接口,以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。

    详细对比

    我对网络IO的理解

    三种I/O多路复用对比

    Nginx中Epoll+非阻塞IO

    Nginx高并发主要是通过Epoll模式+非阻塞I/O

    Nginx对I/O多路复用进行封装,封装在结构体struct ngx_event_s,同时将事件封装在ngx_event_actions_t结构中。

    typedef struct {
     ngx_int_t (*add)(ngx_event_t *ev, ngx_int_t event, ngx_uint_t flags);
     ngx_int_t (*del)(ngx_event_t *ev, ngx_int_t event, ngx_uint_t flags);
    
     ngx_int_t (*enable)(ngx_event_t *ev, ngx_int_t event, ngx_uint_t flags);
     ngx_int_t (*disable)(ngx_event_t *ev, ngx_int_t event, ngx_uint_t flags);
    
     ngx_int_t (*add_conn)(ngx_connection_t *c);
     ngx_int_t (*del_conn)(ngx_connection_t *c, ngx_uint_t flags);
    
     ngx_int_t (*notify)(ngx_event_handler_pt handler);
    
     ngx_int_t (*process_events)(ngx_cycle_t *cycle, ngx_msec_t timer,
     ngx_uint_t flags);
    
     ngx_int_t (*init)(ngx_cycle_t *cycle, ngx_msec_t timer);
     void (*done)(ngx_cycle_t *cycle);
    } ngx_event_actions_t;

    初始化epoll句柄

    static ngx_int_t
    ngx_epoll_init(ngx_cycle_t *cycle, ngx_msec_t timer)
    {
     ngx_epoll_conf_t *epcf;
    
     epcf = ngx_event_get_conf(cycle->conf_ctx, ngx_epoll_module);
    
     if (ep == -1) {
     ep = epoll_create(cycle->connection_n / 2);
    
     if (ep == -1) {
     ngx_log_error(NGX_LOG_EMERG, cycle->log, ngx_errno,
     "epoll_create() failed");
     return NGX_ERROR;
     }
     ...
     }
    }

    将fd设置为非阻塞

    (ngx_nonblocking(s) == -1) #nginx将fd设置非阻塞

    设置事件触发

    static ngx_int_t
    ngx_epoll_add_event(ngx_event_t *ev, ngx_int_t event, ngx_uint_t flags)
    {
     int op;
     uint32_t events, prev;
     ngx_event_t *e;
     ngx_connection_t *c;
     struct epoll_event ee;
    
     c = ev->data;
    
     events = (uint32_t) event;
    
     if (event == NGX_READ_EVENT) {
     e = c->write;
     prev = EPOLLOUT;
    #if (NGX_READ_EVENT != EPOLLIN|EPOLLRDHUP)
     events = EPOLLIN|EPOLLRDHUP;
    #endif
    
     } else {
     e = c->read;
     prev = EPOLLIN|EPOLLRDHUP;
    #if (NGX_WRITE_EVENT != EPOLLOUT)
     events = EPOLLOUT;
    #endif
     }
    
     if (e->active) {
     op = EPOLL_CTL_MOD;
     events |= prev;
    
     } else {
     op = EPOLL_CTL_ADD;
     }
    
    #if (NGX_HAVE_EPOLLEXCLUSIVE && NGX_HAVE_EPOLLRDHUP)
     if (flags & NGX_EXCLUSIVE_EVENT) {
     events &= ~EPOLLRDHUP;
     }
    #endif
    
     ee.events = events | (uint32_t) flags;
     ee.data.ptr = (void *) ((uintptr_t) c | ev->instance);
    
     ngx_log_debug3(NGX_LOG_DEBUG_EVENT, ev->log, 0,
     "epoll add event: fd:%d op:%d ev:%08XD",
     c->fd, op, ee.events);
    
     if (epoll_ctl(ep, op, c->fd, &ee) == -1) {
     ngx_log_error(NGX_LOG_ALERT, ev->log, ngx_errno,
     "epoll_ctl(%d, %d) failed", op, c->fd);
     return NGX_ERROR;
     }
    
     ev->active = 1;
    #if 0
     ev->oneshot = (flags & NGX_ONESHOT_EVENT) ? 1 : 0;
    #endif
    
     return NGX_OK;
    }

    处理就绪的事件

    static ngx_int_t
    ngx_epoll_process_events(ngx_cycle_t *cycle, ngx_msec_t timer, ngx_uint_t flags)
    {
     int events;
     uint32_t revents;
     ngx_int_t instance, i;
     ngx_uint_t level;
     ngx_err_t err;
     ngx_event_t *rev, *wev;
     ngx_queue_t *queue;
     ngx_connection_t *c;
    
     /* NGX_TIMER_INFINITE == INFTIM */
    
     ngx_log_debug1(NGX_LOG_DEBUG_EVENT, cycle->log, 0,
     "epoll timer: %M", timer);
    
     events = epoll_wait(ep, event_list, (int) nevents, timer);
     ...
    }
  • 相关阅读:
    Redis之通用的key操作命令
    Redis常用命令之操作Set(集合)
    Redis常用命令之操作SortedSet(有序集合)
    Redis常用命令之操作List类型
    Winform中实现监控CPU内存使用率(附代码下载)
    Ubuntu安装配置mongodb
    修改Ubuntu国内镜像
    redis安装和配置
    爬虫(十六):scrapy爬取知乎用户信息
    爬虫(十五):scrapy中的settings详解
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/cangqinglang/p/11986925.html
Copyright © 2020-2023  润新知