1 IO模型
IO模型简介
我们研究的IO模型都是针对网络IO的，Stevens总结了一共五种IO Model，五种模型如下：
- 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（实际中运用较少）
- asynchronous IO——异步IO
由于第四种信号驱动IO实际中不常用，我们主要介绍其他的四种模型
网络IO需要经历两个阶段：
1）等待数据准备阶段（Waiting for the data to be ready）
2）将数据重内核中拷贝到进程中（Copying the data from the kernel to the process）
常见的网络阻塞状态有：accept()-建立连接，recv()/recvfrom()-被动接收数据，当然send()其实也是有IO行为的，它是跟操作系统之间进行数据的传输，IO时间较小，且不属于网络IO不再完美考虑的范围之内。
IO模型初级——阻塞IO模型
"""
我们之前写的都是阻塞IO模型 协程除外
"""
import socket
server = socket.socket()
server.bind(('127.0.0.1',8080))
server.listen(5)
while True:
conn, addr = server.accept()
while True:
try:
data = conn.recv(1024)
if len(data) == 0:break
print(data)
conn.send(data.upper())
except ConnectionResetError as e:
break
conn.close()
# 在服务端开设多进程或者多线程 进程池线程池 其实还是没有解决IO问题
该等的地方还是得等(accep,recv) 没有规避
只不过多个人等待的彼此互不干扰
IO模型中级——非阻塞IO模型
"""
要自己实现一个非阻塞IO模型
"""
import socket
import time
server = socket.socket()
server.bind(('127.0.0.1', 8081))
server.listen(5)
server.setblocking(False)
# 将所有的网络阻塞变为非阻塞
r_list = []
del_list = []
while True:
try:
conn, addr = server.accept()
r_list.append(conn)
except BlockingIOError:
# time.sleep(0.1)
# print('列表的长度:',len(r_list))
# print('做其他事')
for conn in r_list:
try:
data = conn.recv(1024) # 没有消息 报错
if len(data) == 0: # 客户端断开链接
conn.close() # 关闭conn
# 将无用的conn从r_list删除
del_list.append(conn)
continue
conn.send(data.upper())
except BlockingIOError:
continue
except ConnectionResetError:
conn.close()
del_list.append(conn)
# 挥手无用的链接
for conn in del_list:
r_list.remove(conn)
del_list.clear()
# 客户端
import socket
client = socket.socket()
client.connect(('127.0.0.1',8081))
while True:
client.send(b'hello world')
data = client.recv(1024)
print(data)
我们用代码手动的将阻塞改为了非阻塞，并用异常处理将异常处理掉，从而骗过了操作系统，让操作系统以为程序一直在工作。但是这种占着cpu不工作的方式会让cpu不停的空转，白白的损耗cpu。所以实际中不会使用这种模型，它只是给予了我们提高cpu利用率的一种思路。
IO模型高级——IO多路复用
"""
当监管的对象只有一个的时候 其实IO多路复用连阻塞IO都比比不上！！！
但是IO多路复用可以一次性监管很多个对象
server = socket.socket()
conn,addr = server.accept()
监管机制是操作系统本身就有的 如果你想要用该监管机制(select)
需要你导入对应的select模块
"""
import socket
import select
server = socket.socket()
server.bind(('127.0.0.1',8080))
server.listen(5)
server.setblocking(False)
read_list = [server]
while True:
r_list, w_list, x_list = select.select(read_list, [], [])
"""
帮你监管
一旦有人来了 立刻给你返回对应的监管对象
"""
# print(res) # ([<socket.socket fd=3, family=AddressFamily.AF_INET, type=SocketKind.SOCK_STREAM, proto=0, laddr=('127.0.0.1', 8080)>], [], [])
# print(server)
# print(r_list)
for i in r_list: #
"""针对不同的对象做不同的处理"""
if i is server:
conn, addr = i.accept()
# 也应该添加到监管的队列中
read_list.append(conn)
else:
res = i.recv(1024)
if len(res) == 0:
i.close()
# 将无效的监管对象 移除
read_list.remove(i)
continue
print(res)
i.send(b'heiheiheiheihei')
# 客户端
import socket
client = socket.socket()
client.connect(('127.0.0.1',8080))
while True:
client.send(b'hello world')
data = client.recv(1024)
print(data)
总结：
"""
监管机制其实有很多
select机制 windows linux都有
poll机制 只在linux有 poll和select都可以监管多个对象 但是poll监管的数量更多
上述select和poll机制其实都不是很完美 当监管的对象特别多的时候
可能会出现 极其大的延时响应
epoll机制 只在linux有
它给每一个监管对象都绑定一个回调机制
一旦有响应 回调机制立刻发起提醒
针对不同的操作系统还需要考虑不同检测机制 书写代码太多繁琐
有一个人能够根据你跑的平台的不同自动帮你选择对应的监管机制
selectors模块
"""
IO模型终极版——异步IO
"""
异步IO模型是所有模型中效率最高的 也是使用最广泛的
相关的模块和框架
模块:asyncio模块
异步框架:sanic tronado twisted
速度快！！！
"""
import threading
import asyncio
@asyncio.coroutine
def hello():
print('hello world %s'%threading.current_thread())
yield from asyncio.sleep(1) # 换成真正的IO操作
print('hello world %s' % threading.current_thread())
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [hello(),hello()]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()