并发编程之IO模型

主要内容：

　　1、IO模型介绍

　　2、阻塞IO

　　3、非阻塞IO

　　4、多路复用

 　　5、异步IO

 

1️⃣ IO模型介绍

　　1 何为同步、异步、阻塞和非阻塞

　　　  同步：　　　　　

#所谓同步，就是在发出一个功能调用时，在没有获得结果以前，该调用就不会返回。按照这个定义，其实绝大多数函数都是同步调用。可是通常而言，咱们在说同步、异步的时候，特指那些须要其余部件协做或者须要必定时间完成的任务。 #举例： #1. multiprocessing.Pool下的apply #发起同步调用后，就在原地等着任务结束，根本不考虑任务是在计算仍是在io阻塞，总之就是一股脑地等任务结束

　　　　异步：

#异步的概念和同步相对。当一个异步功能调用发出后，调用者不能马上获得结果。当该异步功能完成后，经过状态、通知或回调来通知调用者。若是异步功能用状态来通知，那么调用者就须要每隔必定时间检查一次，效率就很低（有些初学多线程编程的人，总喜欢用一个循环去检查某个变量的值，这实际上是一 种很严重的错误）。若是是使用通知的方式，效率则很高，由于异步功能几乎不须要作额外的操做。至于回调函数，其实和通知没太多区别。 #举例： #1. multiprocessing.Pool().apply_async() #发起异步调用后，并不会等待任务结束才返回，相反，会当即获取一个临时结果（并非最终的结果，多是封装好的一个对象）。

　　　　阻塞：

#阻塞调用是指调用结果返回以前，当前线程会被挂起（如遇到io操做）。函数只有在获得结果以后才会将阻塞的线程激活。有人也许会把阻塞调用和同步调用等同起来，实际上他是不一样的。对于同步调用来讲，不少时候当前线程仍是激活的，只是从逻辑上当前函数没有返回而已。 #举例： #1. 同步调用：apply一个累计1亿次的任务，该调用会一直等待，直到任务返回结果为止，但并未阻塞住（即使是被抢走cpu的执行权限，那也是处于就绪态）; #2. 阻塞调用：当socket工做在阻塞模式的时候，若是没有数据的状况下调用recv函数，则当前线程就会被挂起，直到有数据为止。

　　　　非阻塞：

#非阻塞和阻塞的概念相对应，指在不能马上获得结果以前也会马上返回，同时该函数不会阻塞当前线程。

　　小结：

#1. 同步与异步针对的是函数/任务的调用方式：同步就是当一个进程发起一个函数（任务）调用的时候，一直等到函数（任务）完成，而进程继续处于激活状态。而异步状况下是当一个进程发起一个函数（任务）调用的时候，不会等函数返回，而是继续往下执行当，函数返回的时候经过状态、通知、事件等方式通知进程任务完成。

#2. 阻塞与非阻塞针对的是进程或线程：阻塞是当请求不能知足的时候就将进程挂起，而非阻塞则不会阻塞当前进程

　　二、IO模型分类

　　通常分为五类：

* blocking IO # 阻塞IO * nonblocking IO # 非阻塞IO * IO multiplexing # 多路复用 * signal driven IO # 信号驱动IO * asynchronous IO # 异步IO # signal driven IO（信号驱动IO）在实际中并不经常使用，因此主要介绍其他四种IO Model。

　　IO发生时涉及的对象和步骤：

　　　以read为例，它主要涉及两个系统对象，一个调用这个IO的process \(or thread\)，另外一个就是系统内核\(kernel\)。

　　当一个read操做发生时，该操做会经历两个阶段：

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)

 

2️⃣ 阻塞IO（blocking IO ） 

　　在linux中，默认状况下全部的socket都是blocking，一个典型的读操做流程大概是这样：

      

　　      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来讲，不少时候数据在一开始尚未到达（好比，尚未收到一个完整的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， 　　而后kernel返回结果，用户进程才解除block的状态，从新运行起来。因此，blocking IO的特色就是在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。

几乎全部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， 使用这些接口能够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。以下图 ps： 所谓阻塞型接口是指系统调用（通常是IO接口）不返回调用结果并让当前线程一直阻塞 只有当该系统调用得到结果或者超时出错时才返回。

      

　　　　实际上，除非特别指定，几乎全部的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，线程将没法执行任何运算或响应任何的网络请求。

　　　　一个简单的解决方案是：　　

在服务器端使用多线程（或多进程）。多线程（或多进程）的目的是让每一个链接都拥有独立的线程（或进程），
这样任何一个链接的阻塞都不会影响其余的链接。

　　实例以下：

　　　　分两部分，客户端（client.py）和服务端（server.py）

　　　　client.py

#！/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- # write by congcong
from socket import *

def talk(): client = socket(AF_INET,SOCK_STREAM) client.connect(('127.0.0.1',8806)) while True: mes = input('>>>:').strip() if not mes:continue client.send(mes.encode('utf-8')) data = client.recv(1024) print(data.decode('utf-8')) client.close() if __name__ == '__main__': talk()

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　　　　server.py

#！/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- # write by congcong

from socket import *
from threading import Thread,currentThread def talk(conn): while True: try: data = conn.recv(1024) if not data:break
            print(data.decode('utf-8')) conn.send(('%s hello'%currentThread().getName()).encode('utf-8')) except ConnectionResetError: break conn.close() def server(ip,port): server = socket(AF_INET,SOCK_STREAM) server.bind((ip,port)) server.listen(5) while True: print('staring...') conn,addres = server.accept() print(addres) t = Thread(target=talk,args=(conn,)) t.start() server.close() if __name__ == '__main__': server('127.0.0.1',8806)

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　　但存在问题下述问题：　

   虽然实现了并发，即实际则回避了阻塞的问题（并未解决），思路是：让主线程接收客户端的连接，而当每收到了一个连接，就新建一个线程，负责收发消息，互不影响，并无监测IO,每一个线程遇到阻塞IO时，仍然阻塞，但并不影响其余线程，从而实现并发。但会随着客户端连接的增多，服务端开的线程则愈来愈多，浪费资源，而为了不机器崩溃。而设置线程池（适应问题规模较小的状况），限制并发数目，效率下降，但保证了机器健康运行。
 　因此，至此，单线程下的IO阻塞问题仍未解决。

 

3️⃣  非阻塞IO（nonblocking IO）

　　Linux下，能够经过设置socket使其变为non-blocking。当对一个non-blocking socket执行读操做时，流程是这个样子：

　　

　　对流程图理解以下：

　　当用户进程发出read操做时，若是kernel中的数据尚未准备好，那么它并不会block用户进程，而是马上返回一个error。
从用户进程角度讲 ，它发起一个read操做后，并不须要等待，而是立刻就获得了一个结果。用户进程判断结果是一个error时，
它就知道数据尚未准备好，因而用户就能够在本次到下次再发起read询问的时间间隔内作其余事情，或者直接再次发送read操做。
一旦kernel中的数据准备好了，而且又再次收到了用户进程的system call，那么它立刻就将数据拷贝到了用户内存（这一阶段仍然是阻塞的），而后返回。
　　

也就是说非阻塞的recvform系统调用调用以后，进程并无被阻塞，内核立刻返回给进程，若是数据还没准备好，此时会返回一个error。进程在返回以后，能够干点别的事情，而后再发起recvform系统调用。重复上面的过程，
循环往复的进行recvform系统调用。这个过程一般被称之为轮询。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。须要注意，拷贝数据整个过程，进程仍然是属于阻塞的状态。

 　　因此，在非阻塞式IO中，用户进程实际上是须要不断的主动询问kernel数据准备好了没有。

　　实例：

　　　　客户端程序

#！/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- # write by congcong

from socket import * client = socket(AF_INET,SOCK_STREAM) client.connect(('127.0.0.1',6666)) while True: msg = input('>>>:').strip() if not msg:continue client.send(msg.encode('utf-8')) data = client.recv(1024) print(data.decode('utf-8')) client.close()

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　　　　服务端程序

#！/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- # write by congcong

# 非阻塞IO --> 单进程下多线程速度极快，当前程序效率很高（一直占用CPU），但影响其它程序的执行
''' 非阻塞的recv系统调用调用以后，进程并无被阻塞，内核立刻返回给进程，若是数据还没准备好， 此时会返回一个error。进程在返回以后，能够干点别的事情，而后再发起recv系统调用。重复上面的过程， 循环往复的进行recv系统调用。这个过程一般被称之为轮询。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。须要注意，拷贝数据整个过程，进程仍然是属于阻塞的状态。 '''
from socket import * server = socket(AF_INET,SOCK_STREAM) server.bind(('127.0.0.1',6666)) server.listen(5) server.setblocking(False) # 不阻塞，默认是阻塞
rlist = [] # 存放连接
slist = [] # 存放消息
print('staring...') while True: try: conn,addres = server.accept() # IO堵塞
 rlist.append(conn) print(rlist) except BlockingIOError: # 未收到连接抛异常
        #print('数据未准备好！')
        # 收消息
        del_rlist = [] for conn in rlist: # 遍历连接列表
            try: data = conn.recv(1024) if not data: continue
                #conn.send(data.upper())
 slist.append((conn,data)) except BlockingIOError:  # 碰到IO阻塞
                continue
            except Exception: conn.close() del_rlist.append(conn) # 发消息
        del_slist = [] for item in slist: try: conn = item[0] data = item[1] conn.send(data.upper()) # 可能会抛异常，即IO阻塞
                del_slist.append(item) # 没抛异常，就将发成功的信息加到将要被删除的队列中
            except BlockingIOError: # 未发送成功
                continue
        for item in del_slist: # 遍历列表，将其中存放的已发送成功的信息删除
 slist.remove(item) for conn in del_rlist: # 遍历列表，将未收到数据的连接删除
 rlist.remove(conn) server.close()

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　　优势：

可以在等待任务完成的时间里干其余活了（包括提交其余任务，也就是 “后台” 能够有多个任务在“”同时“”执行）。

　　缺点：

1. 循环调用recv()将大幅度推高CPU占用率；这也是咱们在代码中留一句time.sleep(2)的缘由,不然在低配主机下极容易出现卡机状况 2. 任务完成的响应延迟增大了，由于每过一段时间才去轮询一次read操做，而任务可能在两次轮询之间的任意时间完成。 这会致使总体数据吞吐量的下降。

注意：优势难掩它的缺点，非阻塞IO模型毫不被推荐。

 

4️⃣ 多路复用（IO multiplexing）

　　多路复用即select/epoll，有些地方也称这种IO方式为事件驱动IO。

　　select/epoll的好处就在于单个process就能够同时处理多个网络链接的IO。它的基本原理就是select/epoll，

这个function会不断的轮询所负责的全部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”全部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操做，将数据从kernel拷贝到用户进程。  
这个图和blocking IO的图其实并无太大的不一样，事实上还更差一些。由于这里须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\(recvfrom\)。可是，用select的优点在于它能够同时处理多个connection。

　　在多路复用模型中，对于每个socket，通常都设置成为non-blocking，可是，如上图所示，

整个用户的process实际上是一直被block的。只不过process是被select这个函数block，而不是被socket IO给block。

　　注意：select的优点在于能够处理多个链接，不适用于单个链接。

实例：

　　客户端程序

#！/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- # write by congcong
from socket import * client = socket(AF_INET,SOCK_STREAM) client.connect(('127.0.0.1',6868)) while True: mes = input('>>>:').strip() if not mes:continue client.send(mes.encode('utf-8')) data = client.recv(1024) print(data.decode('utf-8')) client.close()

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　　服务端程序

#！/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- # write by congcong

# 多路复用IO,能够同时检测多个IO,而非阻塞IO只能检测一个IO,单个连接时非阻塞IO效率高，多个连接时多路复用更佳
''' select/epoll的好处就在于单个process就能够同时处理多个网络链接的IO。 它的基本原理就是select/epoll这个function会不断的轮询所负责的全部socket， 当某个socket有数据到达了，就通知用户进程。 '''
from socket import *
import select server = socket(AF_INET,SOCK_STREAM) server.bind(('127.0.0.1',6868)) server.listen(5) server.setblocking(False) # 不阻塞
rlist = [server,] # 存放连接和套接字(server,conn)
wlist = [] # 存放发送消息的套接字()
wdata = { } while True: rl,wl,xl = select.select(rlist,wlist, [], 0.5)  # 后两个参数分别表示异常列表和超时时间
    print(wl) # 收消息
    for sock in rl: if sock == server: # 收到server
            conn,addres = sock.accept() rlist.append(conn) # 加入列表
        else: # 即收到的是 conn
            try: data = sock.recv(1024) if not data: sock.close() rlist.remove(sock) # 针对linux系统报错，一直接收的特色
 wlist.append(sock) wdata[sock] = data.upper() except Exception: # 关闭未收到数据的无用连接和删除套接字
 sock.close() rlist.remove(sock) # 发消息
    for sock in wl: data = wdata[sock] # 获取字典套接字对应的数据
        sock.send(data) # 发送数据
        wlist.remove(sock) # 删除已经接收的套接字
        wdata.pop(sock) # 删除已经发送成功的数据
server.close()

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select监听fd变化的过程分析：

用户进程建立socket对象，拷贝监听的fd到内核空间，每个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，好比（accept）将内核空间的数据copy到用户空间，同时做为接受数据端内核空间的数据清除，
这样从新监听时fd再有新的数据又能够响应到了（发送端由于基于TCP协议因此须要收到应答后才会清除）。

该模型的优势：

相比其余模型，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，同时可以为多客户端提供服务。
若是试图创建一个简单的事件驱动的服务器程序，这个模型有必定的参考价值。

该模型的缺点：

首先select()接口并非实现“事件驱动”的最好选择。由于当须要探测的句柄值较大时，select()接口自己须要消耗大量时间去轮询各个句柄。 不少操做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，…。 若是须要实现更高效的服务器程序，相似epoll这样的接口更被推荐。遗憾的是不一样的操做系统特供的epoll接口有很大差别， 因此使用相似于epoll的接口实现具备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块儿，一旦事件响应的执行体庞大，则对整个模型是灾难性的。

　

5️⃣ 异步IO

　　Linux下的asynchronous IO其实用得很少，从内核2.6版本才开始引入。它的流程以下：

 原理分析：

　　用户进程发起read操做以后，马上就能够开始去作其它的事。而另外一方面，从kernel的角度，

当它受到一个asynchronous read以后，首先它会马上返回，因此不会对用户进程产生任何block。而后，

kernel会等待数据准备完成，而后将数据拷贝到用户内存，当这一切都完成以后，kernel会给用户进程

发送一个signal，告诉它read操做完成了。