002-Unix网络编程-五种IO模型，阻塞IO、非阻塞IO、多路复用IO、信号驱动IO以及异步IO和高性能IO设计模式：Reactor和Proactor
一、概述
在Unix系统中，一切都是文件。文件就是流的概念，在进行信息的交流过程中，对这些流进行数据的收发操作就是IO操作
unix(like)世界里，一切皆文件，而文件是什么呢？文件就是一串二进制流而已，不管socket,还是FIFO、管道、终端，对我们来说，一切都是文件，一切都是流。
在信息 交换的过程中，我们都是对这些流进行数据的收发操作，简称为I/O操作(input and output)，往流中读出数据，系统调用read，写入数据，系统调用write。
计算机里有这么多的流，怎么知道要操作哪个流呢？使用文件描述符，即通常所说的fd，一个fd就是一个整数，所以，对这个整数的操作，就是对这个文件（流）的操作。我们创建一个socket,通过系统调用会返回一个文件描述符，那么剩下对socket的操作就会转化为对这个描述符的操作。
1.1、用户空间与内核空间
现在操作系统都是采用虚拟存储器，那么对32位操作系统而言，它的寻址空间（虚拟存储空间）为4G（2的32次方）。操作系统的核心是内核，独立于普通的应用程序，可以访问受保护的内存空间，也有访问底层硬件设备的所有权限。为了保证用户进程不能直接操作内核（kernel），保证内核的安全，操作系统将虚拟空间划分为两部分，一部分为内核空间，一部分为用户空间。
针对linux操作系统而言，将最高的1G字节（从虚拟地址0xC0000000到0xFFFFFFFF），供内核使用，称为内核空间，而将较低的3G字节（从虚拟地址0x00000000到0xBFFFFFFF），供各个进程使用，称为用户空间。
1.2、进程切换
为了控制进程的执行，内核必须有能力挂起正在CPU上运行的进程，并恢复以前挂起的某个进程的执行。这种行为被称为进程切换。因此可以说，任何进程都是在操作系统内核的支持下运行的，是与内核紧密相关的。
从一个进程的运行转到另一个进程上运行，这个过程中经过下面这些变化：
1、保存处理机上下文，包括程序计数器和其他寄存器。
2、更新PCB信息。
3、把进程的PCB移入相应的队列，如就绪、在某事件阻塞等队列。
4、选择另一个进程执行，并更新其PCB。
5、更新内存管理的数据结构。
6、恢复处理机上下文。
注：总而言之就是很耗资源，具体的可以参考这篇文章：进程切换。
1.3、进程的阻塞
正在执行的进程，由于期待的某些事件未发生，如请求系统资源失败、等待某种操作的完成、新数据尚未到达或无新工作做等，则由系统自动执行阻塞原语(Block)，使自己由运行状态变为阻塞状态。可见，进程的阻塞是进程自身的一种主动行为，也因此只有处于运行态的进程（获得CPU），才可能将其转为阻塞状态。当进程进入阻塞状态，是不占用CPU资源的。
1.4、文件描述符fd
文件描述符（File descriptor）是计算机科学中的一个术语，是一个用于表述指向文件的引用的抽象化概念。
文件描述符在形式上是一个非负整数。实际上，它是一个索引值，指向内核为每一个进程所维护的该进程打开文件的记录表。当程序打开一个现有文件或者创建一个新文件时，内核向进程返回一个文件描述符。在程序设计中，一些涉及底层的程序编写往往会围绕着文件描述符展开。但是文件描述符这一概念往往只适用于UNIX、Linux这样的操作系统。
1.5、缓存 IO
缓存 IO 又被称作标准 IO，大多数文件系统的默认 IO 操作都是缓存 IO。在 Linux 的缓存 IO 机制中，操作系统会将 IO 的数据缓存在文件系统的页缓存（ page cache ）中，也就是说，数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。
缓存 IO 的缺点：
数据在传输过程中需要在应用程序地址空间和内核进行多次数据拷贝操作，这些数据拷贝操作所带来的 CPU 以及内存开销是非常大的。
二、IO模型
网络IO的本质是socket的读取，socket在linux系统被抽象为流，IO可以理解为对流的操作。刚才说了，对于一次IO访问（以read举例），数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。所以说，当一个read操作发生时，它会经历两个阶段：
1、第一阶段：等待数据准备 (Waiting for the data to be ready)。
2、第二阶段：将数据从内核拷贝到进程中 (Copying the data from the kernel to the process)。
对于socket流而言，
1、第一步：通常涉及等待网络上的数据分组到达，然后被复制到内核的某个缓冲区。
2、第二步：把数据从内核缓冲区复制到应用进程缓冲区。
网络应用需要处理的无非就是两大类问题，网络IO，数据计算。相对于后者，网络IO的延迟，给应用带来的性能瓶颈大于后者。
基本 Linux IO 模型的简单矩阵
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。
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，之前所述的blocking IO，non-blocking IO，IO multiplexing都属于synchronous IO。在《Unix网络编程》一书中提到了五种IO模型，分别是：同步模型：【阻塞IO、非阻塞IO、多路复用IO、信号驱动IO】；异步IO：【异步IO】。
使用Linux下的系统调用recv作为例子，它用于从套接字上接收一个消息，因为是一个系统调用，所以调用时会从用户进程空间切换到内核空间运行一段时间再切换回来。默认情况下recv会等到网络数据到达并且复制到用户进程空间或者发生错误时返回，而第4个参数flags可以让它马上返回。
2.1、阻塞IO模型
最传统的一种IO模型，即在读写数据过程中会发生阻塞现象。
当用户线程发出IO请求之后，内核会去查看数据是否就绪，如果没有就绪就会等待数据就绪，而用户线程就会处于阻塞状态，用户线程交出CPU。当数据就绪之后，内核会将数据拷贝到用户线程，并返回结果给用户线程，用户线程才解除block状态。
典型的阻塞IO模型的例子为：
data = socket.read();
如果数据没有就绪，就会一直阻塞在read方法。
2.2、非阻塞IO模型
当用户线程发起一个read操作后，并不需要等待，而是马上就得到了一个结果。如果结果是一个error时，它就知道数据还没有准备好，于是它可以再次发送read操作。一旦内核中的数据准备好了，并且又再次收到了用户线程的请求，那么它马上就将数据拷贝到了用户线程，然后返回。
所以事实上，在非阻塞IO模型中，用户线程需要不断地询问内核数据是否就绪，也就说非阻塞IO不会交出CPU，而会一直占用CPU。
典型的非阻塞IO模型一般如
while(true){ data = socket.read(); if(data!= error){ 处理数据 break; } }
但是对于非阻塞IO就有一个非常严重的问题，在while循环中需要不断地去询问内核数据是否就绪，这样会导致CPU占用率非常高，因此一般情况下很少使用while循环这种方式来读取数据。
改变flags，让recv不管有没有获取到数据都返回，如果没有数据那么一段时间后再调用recv看看，如此循环。
2.3、多路复用IO模型
多路复用IO模型是目前使用得比较多的模型。Java NIO实际上就是多路复用IO。
在多路复用IO模型中，会有一个线程不断去轮询多个socket的状态，只有当socket真正有读写事件时，才真正调用实际的IO读写操作。因为在多路复用IO模型中，只需要使用一个线程就可以管理多个socket，系统不需要建立新的进程或者线程，也不必维护这些线程和进程，并且只有在真正有socket读写事件进行时，才会使用IO资源，所以它大大减少了资源占用。
在Java NIO中，是通过selector.select()去查询每个通道是否有到达事件，如果没有事件，则一直阻塞在那里，因此这种方式会导致用户线程的阻塞。
也许有朋友会说，我可以采用 多线程+ 阻塞IO 达到类似的效果，但是由于在多线程 + 阻塞IO 中，每个socket对应一个线程，这样会造成很大的资源占用，并且尤其是对于长连接来说，线程的资源一直不会释放，如果后面陆续有很多连接的话，就会造成性能上的瓶颈。
而多路复用IO模式，通过一个线程就可以管理多个socket，只有当socket真正有读写事件发生才会占用资源来进行实际的读写操作。因此，多路复用IO比较适合连接数比较多的情况。
另外多路复用IO为何比非阻塞IO模型的效率高是因为在非阻塞IO中，不断地询问socket状态是通过用户线程去进行的，而在多路复用IO中，轮询每个socket状态是内核在进行的，这个效率要比用户线程要高的多。
不过要注意的是，多路复用IO模型是通过轮询的方式来检测是否有事件到达，并且对到达的事件逐一进行响应。因此对于多路复用IO模型来说，一旦事件响应体很大，那么就会导致后续的事件迟迟得不到处理，并且会影响新的事件轮询。
这里在调用recv前先调用select或者poll，这2个系统调用都可以在内核准备好数据(网络数据到达内核)时告知用户进程，这个时候再调用recv一定是有数据的。因此这一过程中它是阻塞于select或poll，而没有阻塞于recv，有人将非阻塞IO定义成在读写操作时没有阻塞于系统调用的IO操作(不包括数据从内核复制到用户空间时的阻塞，因为这相对于网络IO来说确实很短暂)，如果按这样理解，这种IO模型也能称之为非阻塞IO模型，但是按POSIX来看，它也是同步IO，那么也和楼上一样称之为同步非阻塞IO吧。
这种IO模型比较特别，分个段。因为它能同时监听多个文件描述符(fd)。
2.4.1、IO多路复用应用场合
-
当客户处理多个描述符时（一般是交互式输入和网络套接口），必须使用I/O复用。
-
当一个客户同时处理多个套接口时，而这种情况是可能的，但很少出现。
-
如果一个TCP服务器既要处理监听套接口，又要处理已连接套接口，一般也要用到I/O复用。
-
如果一个服务器即要处理TCP，又要处理UDP，一般要使用I/O复用。
-
如果一个服务器要处理多个服务或多个协议，一般要使用I/O复用。
I/O多路复用技术的最大优势是系统开销小，系统不必创建进程/线程，也不必维护这些进程/线程，从而大大减小了系统的开销。2.4、信号驱动IO模型
在信号驱动IO模型中，当用户线程发起一个IO请求操作，会给对应的socket注册一个信号函数，然后用户线程会继续执行，当内核数据就绪时会发送一个信号给用户线程，用户线程接收到信号之后，便在信号函数中调用IO读写操作来进行实际的IO请求操作。
通过调用sigaction注册信号函数，等内核数据准备好的时候系统中断当前程序，执行信号函数(在这里面调用recv)。
2.5、异步IO模型
异步IO模型才是最理想的IO模型，在异步IO模型中，当用户线程发起read操作之后，立刻就可以开始去做其它的事。而另一方面，从内核的角度，当它收到一个asynchronous read之后，它会立刻返回，说明read请求已经成功发起了，因此不会对用户线程产生任何block。然后，内核会等待数据准备完成，然后将数据拷贝到用户线程，当这一切都完成之后，内核会给用户线程发送一个信号，告诉它read操作完成了。也就说用户线程完全不需要知道实际的整个IO操作是如何进行的，只需要先发起一个请求，当接收内核返回的成功信号时表示IO操作已经完成，可以直接去使用数据了。
也就说在异步IO模型中，IO操作的两个阶段都不会阻塞用户线程，这两个阶段都是由内核自动完成，然后发送一个信号告知用户线程操作已完成。用户线程中不需要再次调用IO函数进行具体的读写。这点是和信号驱动模型有所不同的，在信号驱动模型中，当用户线程接收到信号表示数据已经就绪，然后需要用户线程调用IO函数进行实际的读写操作；而在异步IO模型中，收到信号表示IO操作已经完成，不需要再在用户线程中调用iO函数进行实际的读写操作。
注意，异步IO是需要操作系统的底层支持，在Java 7中，提供了Asynchronous IO。
调用aio_read，让内核等数据准备好，并且复制到用户进程空间后执行事先指定好的函数。
2.6、小结
前面四种IO模型实际上都属于同步IO，只有最后一种是真正的异步IO，因为无论是多路复用IO还是信号驱动模型，IO操作的第2个阶段都会引起用户线程阻塞，也就是内核进行数据拷贝的过程都会让用户线程阻塞。
三、IO多路复用之select、poll、epoll详解
I/O multiplexing 这里面的 multiplexing 指的其实是在单个线程通过记录跟踪每一个Sock(I/O流)的状态(对应空管塔里面的Fight progress strip槽)来同时管理多个I/O流.
select, poll, epoll 都是I/O多路复用的具体的实现。epoll跟select都能提供多路I/O复用的解决方案。在现在的Linux内核里有都能够支持，其中epoll是Linux所特有，而select则应该是POSIX所规定，一般操作系统均有实现。
select，pselect，poll，epoll，I/O多路复用就是通过一种机制，一个进程可以监视多个描述符，一旦某个描述符就绪（一般是读就绪或者写就绪），能够通知程序进行相应的读写操作。但select，pselect，poll，epoll本质上都是同步I/O，因为他们都需要在读写事件就绪后自己负责进行读写，也就是说这个读写过程是阻塞的，而异步I/O则无需自己负责进行读写，异步I/O的实现会负责把数据从内核拷贝到用户空间。3.1、select是第一个实现 (1983 左右在BSD里面实现的)
select 被实现以后，很快就暴露出了很多问题。
select 会修改传入的参数数组，这个对于一个需要调用很多次的函数，是非常不友好的。
select 如果任何一个sock(I/O stream)出现了数据，select 仅仅会返回，但是并不会告诉你是那个sock上有数据，于是你只能自己一个一个的找，10几个sock可能还好，要是几万的sock每次都找一遍，这个无谓的开销就颇有海天盛筵的豪气了。
select 不是线程安全的，如果你把一个sock加入到select, 然后突然另外一个线程发现，这个sock不用，要收回。对不起，这个select 不支持的，如果你丧心病狂的竟然关掉这个sock, select的标准行为是不可预测的
3.1.1、详细介绍
select目前几乎在所有的平台上支持，其良好跨平台支持也是它的一个优点。select的一个缺点在于单个进程能够监视的文件描述符的数量存在最大限制，在Linux上一般为1024，可以通过修改宏定义甚至重新编译内核的方式提升这一限制，但是这样也会造成效率的降低。
select本质上是通过设置或者检查存放fd标志位的数据结构来进行下一步处理。这样所带来的缺点是：
- select最大的缺陷就是单个进程所打开的FD是有一定限制的，它由FD_SETSIZE设置，默认值是1024。linux 定义在头文件中的
一般来说这个数目和系统内存关系很大，
具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看。32位机默认是1024个。64位机默认是2048.
- 对socket进行扫描时是线性扫描，即采用轮询的方法，效率较低。
当套接字比较多的时候，每次select()都要通过遍历FD_SETSIZE个Socket来完成调度，不管哪个Socket是活跃的，都遍历一遍。这会浪费很多CPU时间。
如果能给套接字注册某个回调函数，当他们活跃时，自动完成相关操作，那就避免了轮询，这正是epoll与kqueue做的。
需要维护一个用来存放大量fd的数据结构，这样会使得用户空间和内核空间在传递该结构时复制开销大。
3.2、poll 1997年
poll本质上和select没有区别，它将用户传入的数组拷贝到内核空间，然后查询每个fd对应的设备状态，如果设备就绪则在设备等待队列中加入一项并继续遍历，如果遍历完所有fd后没有发现就绪设备，则挂起当前进程，直到设备就绪或者主动超时，被唤醒后它又要再次遍历fd。这个过程经历了多次无谓的遍历。 poll 它没有最大连接数的限制，去掉了1024个链接的限制。原因是它是基于链表来存储的，但是同样有一个缺点：
-
大量的fd的数组被整体复制于用户态和内核地址空间之间，而不管这样的复制是不是有意义。 -
poll还有一个特点是“水平触发”，如果报告了fd后，没有被处理，那么下次poll时会再次报告该fd。
poll 从设计上来说，不再修改传入数组。
在那个时代的硬件实在太弱，一台服务器处理1千多个链接简直就是神一样的存在了，select很长段时间已经满足需求。
但是poll仍然不是线程安全的， 这就意味着，不管服务器有多强悍，你也只能在一个线程里面处理一组I/O流。你当然可以那多进程来配合了，不过然后你就有了多进程的各种问题。
注意：从上面看，select和poll都需要在返回后，通过遍历文件描述符来获取已经就绪的socket。事实上，同时连接的大量客户端在一时刻可能只有很少的处于就绪状态，因此随着监视的描述符数量的增长，其效率也会线性下降。
3.3、epoll 2002, 大神 Davide Libenzi 实现了epoll
epoll使用一个文件描述符管理多个描述符，将用户关系的文件描述符的事件存放到内核的一个事件表中，这样在用户空间和内核空间的copy只需一次。epoll 修复了poll 和select绝大部分问题, 比如：
- epoll 现在是线程安全的。
- epoll 现在不仅告诉你sock组里面数据，还会告诉你具体哪个sock有数据，你不用自己去找了。
可是epoll 有个致命的缺点，只有linux支持。比如BSD上面对应的实现是kqueue。
而ngnix 的设计原则里面， 它会使用目标平台上面最高效的I/O多路复用模型，所以才会有这个设置。一般情况下，如果可能的话，尽量都用epoll/kqueue。
原理：
epoll支持水平触发和边缘触发，最大的特点在于边缘触发，它只告诉进程哪些fd刚刚变为就绪态，并且只会通知一次。epoll使用“事件”的就绪通知方式，通过epoll_ctl注册fd，一旦该fd就绪，内核就会采用类似callback的回调机制来激活该fd，epoll_wait便可以收到通知。epoll的优点：
没有最大并发连接的限制，能打开的FD的上限远大于1024（1G的内存上能监听约10万个端口）。
效率提升，不是轮询的方式，不会随着FD数目的增加效率下降。只有活跃可用的FD才会调用callback函数；即Epoll最大的优点就在于它只管你“活跃”的连接，而跟连接总数无关，因此在实际的网络环境中，Epoll的效率就会远远高于select和poll。
内存拷贝，利用mmap()文件映射内存加速与内核空间的消息传递；即epoll使用mmap减少复制开销。
epoll对文件描述符的操作有两种模式：LT（level trigger）和ET（edge trigger）。LT模式是默认模式，LT模式与ET模式的区别如下：
LT模式：当epoll_wait检测到描述符事件发生并将此事件通知应用程序，
应用程序可以不立即处理该事件。下次调用epoll_wait时，会再次响应应用程序并通知此事件。ET模式：当epoll_wait检测到描述符事件发生并将此事件通知应用程序，
应用程序必须立即处理该事件。如果不处理，下次调用epoll_wait时，不会再次响应应用程序并通知此事件。
- LT模式
LT(level triggered)是缺省的工作方式，并且同时支持block和no-block socket。在这种做法中，内核告诉你一个文件描述符是否就绪了，然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果你不作任何操作，内核还是会继续通知你的。
- ET模式
ET(edge-triggered)是高速工作方式，只支持no-block socket。在这种模式下，当描述符从未就绪变为就绪时，内核通过epoll告诉你。然后它会假设你知道文件描述符已经就绪，并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知，直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了(比如，你在发送，接收或者接收请求，或者发送接收的数据少于一定量时导致了一个EWOULDBLOCK 错误）。但是请注意，如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就绪)，内核不会发送更多的通知(only once)。
ET模式在很大程度上减少了epoll事件被重复触发的次数，因此效率要比LT模式高。epoll工作在ET模式的时候，必须使用非阻塞套接口，以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。
- 在select/poll中，
进程只有在调用一定的方法后，内核才对所有监视的文件描述符进行扫描，而epoll事先通过epoll_ctl()来注册一个文件描述符，一旦基于某个文件描述符就绪时，内核会采用类似callback的回调机制，迅速激活这个文件描述符，当进程调用epoll_wait()时便得到通知。(此处去掉了遍历文件描述符，而是通过监听回调的的机制。这正是epoll的魅力所在。)
3.4.2、FD剧增后带来的IO效率问题
3.4.3、消息传递方式
四、两种高性能IO设计模式
4.1、多线程与线程池
在传统的网络服务设计模式中，有两种比较经典的模式：一种是多线程，一种是线程池。对于多线程模式，也就说来了client，服务器就会新建一个线程来处理该client的读写事件，如下图所示：
这种模式虽然处理起来简单方便，但是由于服务器为每个client的连接都采用一个线程去处理，使得资源占用非常大。因此，当连接数量达到上限时，再有用户请求连接，直接会导致资源瓶颈，严重的可能会直接导致服务器崩溃。
因此，为了解决这种一个线程对应一个客户端模式带来的问题，提出了采用线程池的方式，也就说创建一个固定大小的线程池，来一个客户端，就从线程池取一个空闲线程来处理，当客户端处理完读写操作之后，就交出对线程的占用。因此这样就避免为每一个客户端都要创建线程带来的资源浪费，使得线程可以重用。
但是线程池也有它的弊端，如果连接大多是长连接，因此可能会导致在一段时间内，线程池中的线程都被占用，那么当再有用户请求连接时，由于没有可用的空闲线程来处理，就会导致客户端连接失败，从而影响用户体验。因此，线程池比较适合大量的短连接应用。
4.2、两种高性能IO设计模式：Reactor和Proactor
4.2.1、Reactor
在Reactor模式中，会先对每个client注册感兴趣的事件，然后有一个线程专门去轮询每个client是否有事件发生，当有事件发生时，便顺序处理每个事件，当所有事件处理完之后，便再转去继续轮询，如下图所示：
从这里可以看出，上面的五种IO模型中的多路复用IO就是采用Reactor模式。注意，上面的图中展示的 是顺序处理每个事件，当然为了提高事件处理速度，可以通过多线程或者线程池的方式来处理事件。
IO多路复用模型使用了Reactor设计模式实现了这一机制。
EventHandler抽象类表示IO事件处理器，它拥有IO文件句柄Handle（通过get_handle获取），以及对Handle的操作handle_event（读/写等）。继承于EventHandler的子类可以对事件处理器的行为进行定制。
Reactor类用于管理EventHandler（注册、删除等），并使用handle_events实现事件循环，不断调用同步事件多路分离器（一般是内核）的多路分离函数select，只要某个文件句柄被激活（可读/写等），select就返回（阻塞），handle_events就会调用与文件句柄关联的事件处理器的handle_event进行相关操作。
通过Reactor的方式，可以将用户线程轮询IO操作状态的工作统一交给handle_events事件循环进行处理。用户线程注册事件处理器之后可以继续执行做其他的工作（异步），而Reactor线程负责调用内核的select函数检查socket状态。当有socket被激活时，则通知相应的用户线程（或执行用户线程的回调函数），执行handle_event进行数据读取、处理的工作。由于select函数是阻塞的，因此多路IO复用模型也被称为异步阻塞IO模型。注意，这里的所说的阻塞是指select函数执行时线程被阻塞，而不是指socket。一般在使用IO多路复用模型时，socket都是设置为NONBLOCK的，不过这并不会产生影响，因为用户发起IO请求时，数据已经到达了，用户线程一定不会被阻塞。
IO多路复用是最常使用的IO模型，但是其异步程度还不够“彻底”，因为它使用了会阻塞线程的select系统调用。因此IO多路复用只能称为异步阻塞IO，而非真正的异步IO。
4.2.2、异步IO(Proactor)
在Proactor模式中，当检测到有事件发生时，会新起一个异步操作，然后交由内核线程去处理，当内核线程完成IO操作之后，发送一个通知告知操作已完成，可以得知，异步IO模型采用的就是Proactor模式。
“真正”的异步IO需要操作系统更强的支持。在IO多路复用模型中，事件循环将文件句柄的状态事件通知给用户线程，由用户线程自行读取数据、处理数据。而在异步IO模型中，当用户线程收到通知时，数据已经被内核读取完毕，并放在了用户线程指定的缓冲区内，内核在IO完成后通知用户线程直接使用即可。
异步IO模型使用了Proactor设计模式实现了这一机制。
Proactor模式和Reactor模式在结构上比较相似，不过在用户（Client）使用方式上差别较大。Reactor模式中，用户线程通过向Reactor对象注册感兴趣的事件监听，然后事件触发时调用事件处理函数。而Proactor模式中，用户线程将AsynchronousOperation（读/写等）、Proactor以及操作完成时的CompletionHandler注册到AsynchronousOperationProcessor。AsynchronousOperationProcessor使用Facade模式提供了一组异步操作API（读/写等）供用户使用，当用户线程调用异步API后，便继续执行自己的任务。AsynchronousOperationProcessor 会开启独立的内核线程执行异步操作，实现真正的异步。当异步IO操作完成时，AsynchronousOperationProcessor将用户线程与AsynchronousOperation一起注册的Proactor和CompletionHandler取出，然后将CompletionHandler与IO操作的结果数据一起转发给Proactor，Proactor负责回调每一个异步操作的事件完成处理函数handle_event。虽然Proactor模式中每个异步操作都可以绑定一个Proactor对象，但是一般在操作系统中，Proactor被实现为Singleton模式，以便于集中化分发操作完成事件。
异步IO模型中，用户线程直接使用内核提供的异步IO API发起read请求，且发起后立即返回，继续执行用户线程代码。不过此时用户线程已经将调用的AsynchronousOperation和CompletionHandler注册到内核，然后操作系统开启独立的内核线程去处理IO操作。当read请求的数据到达时，由内核负责读取socket中的数据，并写入用户指定的缓冲区中。最后内核将read的数据和用户线程注册的CompletionHandler分发给内部Proactor，Proactor将IO完成的信息通知给用户线程（一般通过调用用户线程注册的完成事件处理函数），完成异步IO。
相比于IO多路复用模型，异步IO并不十分常用，不少高性能并发服务程序使用IO多路复用模型+多线程任务处理的架构基本可以满足需求。况且目前操作系统对异步IO的支持并非特别完善，更多的是采用IO多路复用模型模拟异步IO的方式（IO事件触发时不直接通知用户线程，而是将数据读写完毕后放到用户指定的缓冲区中）。Java7之后已经支持了异步IO
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