IO问题:
输入输出
(blocking IO)
我要一个用户名用来执行登陆操作,问题用户名需要用户输入,输入需要耗时, 如果输入没有完成,后续逻辑无法继续,所以默认的处理方式就是 等待！！！
将当前进程阻塞住,切换至其他进程执行,等到按下回车键,拿到了一个用户名,再唤醒刚才的进程,将状态调整为就绪态
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。
几乎所有的程序员第一次接触到的网络编程都是从listen()、send()、recv() 等接口开始的，使用这些接口可以很方便的构建服务器/客户机的模型。然而大部分的socket接口都是阻塞型的。如下图
ps：所谓阻塞型接口是指系统调用（一般是IO接口）不返回调用结果并让当前线程一直阻塞，只有当该系统调用获得结果或者超时出错时才返回。
实际上，除非特别指定，几乎所有的IO接口 ( 包括socket接口 ) 都是阻塞型的。这给网络编程带来了一个很大的问题，如在调用recv(1024)的同时，线程将被阻塞，在此期间，线程将无法执行任何运算或响应任何的网络请求。
存在的问题
当执行到recv时,如果对象并没有发送数据,程序阻塞了,无法执行其他任务
解决方案
多线程或多进程
当客户端并发量非常大的时候,服务器可能就无法开启新的线程或进程,如果不对数量加以限制 服务器就崩溃了
线程池或进程池
首先限制了数量 保证服务器正常运行,但是问题是,如果客户端都处于阻塞状态,这些线程也阻塞了
协程
使用一个线程处理所有客户端,当一个客户端处于阻塞状态时可以切换至其他客户端任务
非阻塞IO模型
阻塞IO模型在执行recv 和 accept 时 都需要经历wait_data
非阻塞IO即 在执行recv 和accept时 不会阻塞 可以继续往下执行
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：
从图中可以看出，当用户进程发出read操作时，如果kernel中的数据还没有准备好，那么它并不会block用户进程，而是立刻返回一个error。从用户进程角度讲 ，它发起一个read操作后，并不需要等待，而是马上就得到了一个结果。用户进程判断结果是一个error时，它就知道数据还没有准备好，于是用户就可以在本次到下次再发起read询问的时间间隔内做其他事情，或者直接再次发送read操作。一旦kernel中的数据准备好了，并且又再次收到了用户进程的system call，那么它马上就将数据拷贝到了用户内存（这一阶段仍然是阻塞的），然后返回。
也就是说非阻塞的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。
如何使用
将server的blocking设置为False 即设置非阻塞
存在的问题
这样一来 你的进程 效率 非常高 没有任何的阻塞
很多情况下 并没有数据需要处理,但是我们的进程也需要不停的询问操作系统 会导致CPU占用过高
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。
此外，在这个方案中recv()更多的是起到检测“操作是否完成”的作用，实际操作系统提供了更为高效的检测“操作是否完成“作用的接口，例如select()多路复用模式，可以一次检测多个连接是否活跃。
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：
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
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。