Python（二十九）

一 IO模型

同步（synchronous） IO和异步（asynchronous） IO，阻塞（blocking） IO和非阻塞（non-blocking）IO分别是什么，到底有什么区别？这个问题其实不一样的人给出的答案均可能不一样，好比wiki，就认为asynchronous IO和non-blocking IO是一个东西。这实际上是由于不一样的人的知识背景不一样，而且在讨论这个问题的时候上下文(context)也不相同。因此，为了更好的回答这个问题，先限定一下本文的上下文。
本文讨论的背景是Linux环境下的network IO。 

Stevens在文章中一共比较了五种IO Model：

• • •     blocking IO
    •     nonblocking IO
    •     IO multiplexing
    •     signal driven IO
    •     asynchronous IO

因为signal driven IO在实际中并不经常使用，因此我这只说起剩下的四种IO Model。
再说一下IO发生时涉及的对象和步骤。
对于一个network IO (这里咱们以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)，另外一个就是系统内核(kernel)。当一个read操做发生时，它会经历两个阶段：

•  等待数据准备 (Waiting for the data to be ready)
•  将数据从内核拷贝到进程中 (Copying the data from the kernel to the process)

记住这两点很重要，由于这些IO Model的区别就是在两个阶段上各有不一样的状况。

1.1 blocking IO （阻塞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执行的两个阶段都被block了。

1.2 non-blocking IO（非阻塞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：

从图中能够看出，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，因而它能够再次发送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，而后返回。因此，用户进程实际上是须要不断的主动询问kernel数据好了没有。

 注意：

      在网络IO时候，非阻塞IO也会进行recvform系统调用，检查数据是否准备好，与阻塞IO不同，”非阻塞将大的整片时间的阻塞分红N多的小的阻塞, 因此进程不断地有机会 ‘被’ CPU光顾”。即每次recvform系统调用之间，cpu的权限还在进程手中，这段时间是能够作其余事情的，

      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。

import time
import socket
sk = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
sk.setsockopt
sk.bind(('127.0.0.1',6667))
sk.listen(5)
sk.setblocking(False)
while True:
    try:
        print ('waiting client connection .......')
        connection,address = sk.accept()   # 进程主动轮询
        print("+++",address)
        client_messge = connection.recv(1024)
        print(str(client_messge,'utf8'))
        connection.close()
    except Exception as e:
        print (e)
        time.sleep(4)

#############################client

import time
import socket
sk = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)

while True:
    sk.connect(('127.0.0.1',6667))
    print("hello")
    sk.sendall(bytes("hello","utf8"))
    time.sleep(2)
    break

View Code

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：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。

1.3 IO multiplexing（IO多路复用）

      IO multiplexing这个词可能有点陌生，可是若是我说select，epoll，大概就都能明白了。有些地方也称这种IO方式为event driven IO。咱们都知道，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system call (select 和 recvfrom)，而blocking IO只调用了一个system call (recvfrom)。可是，用select的优点在于它能够同时处理多个connection。（多说一句。因此，若是处理的链接数不是很高的话，使用select/epoll的web server不必定比使用multi-threading + blocking IO的web server性能更好，可能延迟还更大。select/epoll的优点并非对于单个链接能处理得更快，而是在于能处理更多的链接。）
在IO multiplexing Model中，实际中，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。

结论: select的优点在于能够处理多个链接，不适用于单个链接 

#***********************server.py

import socket
import select
sk=socket.socket()
sk.bind(("127.0.0.1",8800))
sk.listen(5)
sk.setblocking(False)
inputs=[sk,]

while True:
    r,w,e=select.select(inputs,[],[],5)
    print(len(r))

    for obj in r:
        if obj==sk:
            conn,add=obj.accept()
            print("conn:",conn)
            inputs.append(conn)
        else:

            data_byte=obj.recv(1024)
            print(str(data_byte,'utf8'))
            if not data_byte:
                inputs.remove(obj)
                continue
            inp=input('回答%s: >>>'%inputs.index(obj))
            obj.sendall(bytes(inp,'utf8'))

    print('>>',r)


#***********************client.py

import socket
sk=socket.socket()
sk.connect(('127.0.0.1',8802))

while True:
    inp=input(">>>>")   # how much one night?
    sk.sendall(bytes(inp,"utf8"))
    data=sk.recv(1024)
    print(str(data,'utf8'))

View Code 

思考1：select监听fd变化的过程

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）。

思考2: 上面的示例中，开启三个客户端，分别连续向server端发送一个内容（中间server端不回应），结果会怎样，为何？

 1.4 Asynchronous I/O（异步IO）

linux下的asynchronous IO其实用得不多。先看一下它的流程：

 

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。

1.5 IO模型比较分析

      到目前为止，已经将四个IO Model都介绍完了。如今回过头来回答最初的那几个问题：blocking和non-blocking的区别在哪，synchronous IO和asynchronous IO的区别在哪。
先回答最简单的这个：blocking vs non-blocking。前面的介绍中其实已经很明确的说明了这二者的区别。调用blocking IO会一直block住对应的进程直到操做完成，而non-blocking IO在kernel还准备数据的状况下会马上返回。

在说明synchronous IO和asynchronous IO的区别以前，须要先给出二者的定义。Stevens给出的定义（实际上是POSIX的定义）是这样子的：
    A synchronous I/O operation causes the requesting process to be blocked until that I/O operationcompletes;
    An asynchronous I/O operation does not cause the requesting process to be blocked; 
      二者的区别就在于synchronous IO作”IO operation”的时候会将process阻塞。按照这个定义，以前所述的blocking IO，non-blocking IO，IO multiplexing都属于synchronous IO。有人可能会说，non-blocking IO并无被block啊。这里有个很是“狡猾”的地方，定义中所指的”IO operation”是指真实的IO操做，就是例子中的recvfrom这个system call。non-blocking IO在执行recvfrom这个system call的时候，若是kernel的数据没有准备好，这时候不会block进程。可是，当kernel中数据准备好的时候，recvfrom会将数据从kernel拷贝到用户内存中，这个时候进程是被block了，在这段时间内，进程是被block的。而asynchronous IO则不同，当进程发起IO 操做以后，就直接返回不再理睬了，直到kernel发送一个信号，告诉进程说IO完成。在这整个过程当中，进程彻底没有被block。

各个IO Model的比较如图所示：

     

通过上面的介绍，会发现non-blocking IO和asynchronous IO的区别仍是很明显的。在non-blocking IO中，虽然进程大部分时间都不会被block，可是它仍然要求进程去主动的check，而且当数据准备完成之后，也须要进程主动的再次调用recvfrom来将数据拷贝到用户内存。而asynchronous IO则彻底不一样。它就像是用户进程将整个IO操做交给了他人（kernel）完成，而后他人作完后发信号通知。在此期间，用户进程不须要去检查IO操做的状态，也不须要主动的去拷贝数据。

 1.6 selectors模块

import selectors
import socket

sel = selectors.DefaultSelector()

def accept(sock, mask):
    conn, addr = sock.accept()  # Should be ready
    print('accepted', conn, 'from', addr)
    conn.setblocking(False)
    sel.register(conn, selectors.EVENT_READ, read)

def read(conn, mask):
    data = conn.recv(1000)  # Should be ready
    if data:
        print('echoing', repr(data), 'to', conn)
        conn.send(data)  # Hope it won't block
    else:
        print('closing', conn)
        sel.unregister(conn)
        conn.close()

sock = socket.socket()
sock.bind(('localhost', 1234))
sock.listen(100)
sock.setblocking(False)
sel.register(sock, selectors.EVENT_READ, accept)

while True:
    events = sel.select()
    for key, mask in events:
        callback = key.data
        callback(key.fileobj, mask)