网络编程基础--IO模型
一 IO模型介绍：
背景 是 Linux环境下 的 network IO
参考文献：Richard Stevens的“UNIX® Network Programming Volume 1, Third Edition: The Sockets Networking ”，
6.2节“I/O Models ”，Stevens在这节中详细说明了各种IO的特点和区别，如果英文够好的话，推荐直接阅读。
Stevens的文风是有名的深入浅出，所以不用担心看不懂。本文中的流程图也是截取自参考文献。 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 由signal driven IO（信号驱动IO）在实际中并不常用，所以主要介绍其余四种IO Model。
IO发生时涉及的对象和步骤：
对于一个network IO (这里我们以read举例)，它会涉及到两个系统对象，一个是 1 调用这个IO的process (or thread)，另一个就是 2 系统内核(kernel)。
当一个read操作发生时，对应两个阶段：
#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)
这些IO模型的区别就是在两个阶段上各有不同的情况
1 阻塞IO(blocking IO)
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：
用户进程 调用 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。
=================整个进程会被阻塞===============
kernel一直等到数据准备好，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。
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。
解决方案 1：
多进程 多线程
在服务器端使用多线程（或多进程）。多线程（或多进程）的目的是让每个连接都拥有独立的线程（或进程），这样任何一个连接的阻塞都不会影响其他的连接。
问题
开启多进程或都线程的方式，在遇到要同时响应成百上千路的连接请求，则无论多线程还是多进程都会严重占据系统资源，降低系统对外界响应效率，而且线程与进程本身也更容易进入假死状态。
改进方案 2：
进程池 线程池
很多程序员可能会考虑使用“线程池”或“连接池”。“线程池”旨在减少创建和销毁线程的频率，其维持一定合理数量的线程，并让空闲的线程重新承担新的执行任务。
“连接池”维持连接的缓存池，尽量重用已有的连接、减少创建和关闭连接的频率。这两种技术都可以很好的降低系统开销，都被广泛应用很多大型系统，如websphere、tomcat和各种数据库等。
问题
“线程池”和“连接池”技术也只是在一定程度上缓解了频繁调用IO接口带来的资源占用。而且，所谓“池”始终有其上限，当请求大大超过上限时，“池”构成的系统对外界的响应并不比没有池的时候效果好多少。
所以使用“池”必须考虑其面临的响应规模，并根据响应规模调整“池”的大小。
同时出现的上千甚至上万次的客户端请求，“线程池”或“连接池”或许可以缓解部分压力，但是不能解决所有问题。总之，多线程模型可以方便高效的
解决小规模的服务请求，但面对大规模的服务请求，多线程模型也会遇到瓶颈，可以用 非阻塞接口 来尝试解决这个问题。
2 非阻塞IO(non-blocking IO)：
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。
from socket import * import time s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1) s.bind(('127.0.0.1',8082)) s.listen(5) s.setblocking(False) conn_l=[] print('>>>> ') while True: try: conn,addr=s.accept() print(addr[0],addr[1]) conn_l.append(conn) except BlockingIOError: del_l=[] print('没有数据',len(conn_l)) for conn in conn_l: try: data=conn.recv(1024) if not data: del_l.append(conn) continue conn.send(data.upper()) except BlockingIOError: continue except ConnectionResetError: del_l.append(conn) for conn in del_l: conn_l.remove(conn)
from socket import * c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) c.connect(('127.0.0.1',8082)) while True: msg=input('>>> ').strip() c.send(msg.encode('utf-8')) print(c.recv(1024).decode('utf-8'))
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
非阻塞IO模型绝不被推荐
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）
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。
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。
3 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。
select的优势在于可以处理多个连接，不适用于单个连接
from socket import * import time import select s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1) s.bind(('127.0.0.1',8082)) s.listen(5) s.setblocking(False) read_l=[s,] print('>>>> ') while True: ready_l,_,_=select.select(read_l,[],[]) # 准备数据 wait for data print('====>>>',ready_l) print(read_l) for obj in ready_l: if obj ==s: conn,addr=obj.accept() read_l.append(conn) print(addr[0],addr[1]) else: try: data=obj.recv(1024) if not data: obj.close() read_l.remove(obj) continue obj.send(data.upper()) except ConnectionResetError: obj.close() read_l.remove(obj) continue
from socket import * c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) c.connect(('127.0.0.1',8082)) while True: msg=input('>>> ').strip() c.send(msg.encode('utf-8')) print(c.recv(1024).decode('utf-8'))
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。
4 异步IO(Asynchronous I/O)
Linux下的asynchronous IO其实用得不多，从内核2.6版本才开始引入。先看一下它的流程：
用户进程发起read操作之后，立刻就可以开始去做其它的事。而另一方面，从kernel的角度，当它受到一个asynchronous read之后，首先它会立刻返回，所以不会对用户进程产生任何block。然后，kernel会等待数据准备完成，然后将数据拷贝到用户内存，当这一切都完成之后，kernel会给用户进程发送一个signal，告诉它read操作完成了。
IO模型比较分析：
blocking vs non-blocking
调用blocking IO会一直block住对应的进程直到操作完成，而non-blocking IO在kernel还准备数据的情况下会立刻返回。
synchronous IO和asynchronous IO
Stevens给出的定义（其实是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;
两者的区别就在于synchronous IO做”IO operation”的时候会将process阻塞。
按照这个定义，
四个IO模型可以分为两大类，之前所述的 blocking IO，non-blocking IO，IO multiplexing都属于 synchronous IO 这一类，而 asynchronous I/O后一类 。
有人可能会说，non-blocking IO并没有被block啊。这里有个非常“狡猾”的地方，定义中所指的”IO operation”是指真实的IO操作，
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，如果kernel的数据没有准备好，这时候不会block进程。
但是，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。
asynchronous IO则不一样，当进程发起IO 操作之后，就直接返回再也不理睬了，直到kernel发送一个信号，告诉进程说IO完成。在这整个过程中，进程完全没有被block。
各个IO Model的比较如图所示：
non-blocking IO和asynchronous IO的区别还是很明显的。
在non-blocking IO中，虽然进程大部分时间都不会被block，但是它仍然要求进程去主动的check，并且当数据准备完成以后，也需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则完全不同。它就像是用户进程将整个IO操作交给了他人（kernel）完成，然后他人做完后发信号通知。在此期间，用户进程不需要去检查IO操作的状态，也不需要主动的去拷贝数据。
