【死磕NIO】— 阻塞IO，非阻塞IO，IO复用，信号驱动IO，异步IO，这你真的分的清楚吗？

通过上篇文章（【死磕NIO】— 阻塞、非阻塞、同步、异步，傻傻分不清楚），我想你应该能够区分了什么是阻塞、非阻塞、异步、非异步了，这篇文章我们来彻底弄清楚什么是阻塞IO，非阻塞IO，IO复用，信号驱动IO，异步IO。

要想彻底弄清楚这五种IO模型，我们需要先弄清楚几个基本概念。

基本概念

什么是IO

什么是IO？维基百科上面是这样解释的：

I/O（英语：Input/Output），即输入／输出，通常指数据在存储器（内部和外部）或其他周边设备之间的输入和输出，是信息处理系统（例如计算机）与外部世界（可能是人类或另一信息处理系统）之间的通信。输入是系统接收的信号或数据，输出则是从其发送的信号或数据。

这是IO一个完整的定义，不是特别好理解，要厘清IO这个概念，我们需要从如下两个视角来理解它。

计算机视角理解IO

冯•诺伊曼计算机的基本思想中有提到计算机硬件组成应为五大部分：控制器，运算器，存储器，输入和输出。其中输入是指将数据输入到计算机的设备，输出是指从计算机中获取数据的设备。对于计算机而言，任何涉及到计算机核心（CPU和内存）与其他设备间的数据转移的过程就是IO。

IO 对于计算机而言，有两层意思：

  • IO 设备。比如我们最常见的打印机、鼠标、键盘

  • 对IO设备的数据读写

程序视角理解IO

程序视角我们关注的则是应用程序本身。我们知道应用程序只有加载到内存中作为一个进程才能运行，它需要时刻与计算机进行数据交换，比如读写磁盘、远程调用、访问内存等等，但是操作系统为了能够正常平稳地运行下去，它是不会运行应用程序随意访问计算机硬件部分，如内存、硬盘、网卡，应用程序必须通过操作系统提供的API来访问，以达到安全的访问控制。所以应用程序如果要访问内核管理的IO，则必须通过有操作系统提供的API来间接访问。所以 IO对应应用程序而言，强调的则是 通过向内核发起系统调用完成对I/O的间接访问。

所以，换句话说应用程序发起一次IO访问是分为两个阶段的：

  1. IO 调用阶段：应用程序向内核发起系统调用。

  2. IO执行阶段：内核执行IO操作并返回。

    1. 数据准备阶段：内核等待IO设备准备好数据
    2. 数据拷贝阶段：将数据从内核缓冲区拷贝到用户空间缓冲区

用户空间&内核空间

操作系统是利用CPU 指令来计算和控制计算机系统的，有些指令很温和，我们操作它不会对操作系统产生什么危害，而有些指令则非常危险，如果使用不当则会导致系统崩溃，如果操作系统允许所有的应用程序能够直接访问这些很危险的指令，这会让计算机大大增加崩溃的概率。所以操作系统为了更加地保护自己，则将这些危险的指令保护起来，不允许应用程序直接访问。

现代操作系统都是采用虚拟存储器，操作系统为了保护危险指令被应用程序直接访问，则将虚拟空间划分为内核空间和用户空间。

  • 内核空间则是操作系统的核心，它提供操作系统的最基本的功能，是操作系统工作的基础，它负责管理系统的进程、内存、设备驱动程序、文件和网络系统，决定着系统的性能和稳定性。

  • 用户空间，非内核应用程序则运行在用户空间。用户空间中的代码运行在较低的特权级别上，只能看到允许它们使用的部分系统资源，并且不能使用某些特定的系统功能，也不能直接访问内核空间和硬件设备，以及其他一些具体的使用限制。

进行空间划分后，用户空间通过操作系统提供的API间接访问操作系统的内核，提高了操作系统的稳定性和可用性。

想要详细了解Linux 内核空间和用户空间，则可以关注如下两篇文章：

用户态和内核态进程切换

  • 内核态: CPU可以访问内存所有数据, 包括外围设备, 例如硬盘,、网卡，CPU也可以将自己从一个程序切换到另一个程序。

  • 用户态: 只能受限的访问内存, 且不允许访问外围设备。占用CPU的能力被剥夺, CPU资源可以被其他程序获取。

我们知道CPU为了保护操作系统，将空间划分为内核空间和用户空间，进程既可以在内核空间运行，也可以在用户空间运行。当进程运行在内核空间时，它就处在内核态，当进程运行在用户空间时，他就是用户态。开始所有应用程序都是运行在用户空间的，这个时候它是用户态，但是它想做一些只有内核空间才能做的事情，如读取IO，这个时候进程需要通过系统调用来访问内核空间，进程则需要从用户态转变为内核态。

用户态和内核态之间的切换开销有点儿大，那它开销在哪里呢？有如下几点：

  • 保留用户态现场（上下文、寄存器、用户栈等）

  • 复制用户态参数，用户栈切到内核栈，进入内核态

  • 额外的检查（因为内核代码对用户不信任）

  • 执行内核态代码

  • 复制内核态代码执行结果，回到用户态

  • 恢复用户态现场（上下文、寄存器、用户栈等）

所以，频繁的IO操作会频繁的造成用户态 —> 内核态 —> 用户态的切换，这严重会影响系统性能。后面小编会介绍IO的一些优化，重点就是减少切换。

好了，就到这里了，想要详细了解用户态和内核态，可以关注如下两篇文章：

五种IO模型

《UNIX网络编程》说得很清楚，5种IO模型分别是 阻塞IO模型、 非阻塞IO模型、 IO复用模型、 信号驱动IO模型、 异步IO模型。前4种为同步IO操作，只有异步IO模型是异步IO操作。

这里小编问个问题，为什么前四种是同步，而只有异步IO模型才是异步呢？

阻塞IO模型

阻塞IO模型是最常见最简单的IO模型，图如下：

应用程序发起一个系统调用（recvform），这个时候应用程序会一直阻塞下去，直到内核把数据准备好，并将其从内核复制到用户空间，复制完成后返回成功提示，这个时候应用程序才会继续处理数据。

所以，阻塞IO模型在IO两个阶段都会阻塞。

  • 优点

    • 模型简单，实现难度低

    • 适用于并发量较小的应用开发

  • 缺点

    • 整个过程都阻塞，进程一直挂起，程序性能较为低，不适用并发大的应用

场景
某天，你跟你女朋友（假如你有女朋友）去饭店吃饭，点完餐后，你就做坐那里一直等菜做好后，吃饱喝足才离开。这期间你和你女朋友由于担心不知道菜什么时候才能做好，所以这个期间你们就只能一直在座位上面等着，什么时候也不能干。

非阻塞 IO模型

非阻塞IO模型图例如下：

应用程序发起recvform系统调用，如果数据报没有准备会则会立即返回一个EWOULDBLOCK错误码，进程并不需要进行等待。进程收到该错误后，判断内核数据还没有准备好，它还可以继续发送 recvform，如果数据报已经准备好了，待数据从内核拷贝到用户空间返回成功指示后，进程则可以处理数据报了，

所以， 非阻塞IO模型需要应用进程不断地主动询问内核数据是否已准备好了。

  • 优点

    • 模型简单，实现难度低

    • 与阻塞IO模型对比，它在等待数据报的过程中，进程并没有阻塞，它可以做其他的事情

  • 缺点

    • 轮询发送 recvform ，消耗CPU 资源

    • 与阻塞IO模型一样，它也不适用于并发量大的应用程序

场景
一个星期后，你跟你女朋友还是去那家餐厅吃饭，点完菜后，你女朋友吸取上次教训，知道要在这里干等，所以还不如去逛逛，买点香水口红啥的。但是呢，由于你们担心会错过上菜，所以你们就每隔一段时间就来问下服务员，你们的菜准备好了没有，来来回回好多回，若干次后，终于问到菜已经准备好了，然后你们就开心的吃起来。

IO复用模型

基于非阻塞IO模型，我们知道，它需要进程不断地轮询发起recvform系统调用，在整个过程中，轮询会占据很大一部分过程，而且不断轮询是很消耗CPU的。而且我们又不是只有一个进程在这里发起recvform系统低调用，有可能是几万几十万个。

我们可以想象这样一个场景，你是喜茶服务员，每个人点好奶茶后，都会过来问你他的奶茶好了没有，三五个人你顶得住，那几十上百个人呢？而且他们又不是只问一次，而是每隔几分钟就来问你一次，就问你烦不烦？我估计你都会怀疑人生了。那有办法解决没有呢？这么多人来问你受不了，一个人问不就可以解决了？奶茶做好了，由他来通知你们不就可以了？

IO复用模型采用的就是这种方式，不需要所有进程轮询来发起recvform来查询数据是否已经准备好了，而是有人帮忙来询问，这个帮忙的人就是select。

IO复用模型图例如下：

多个进程的IO注册到一个复用器（select）上，然后用一个进程监听该 select，select 会监听所有注册进来的IO。如果内核的数据报没有准备好，select 调用进程会被阻塞，而当任一IO在内核缓冲区中有数据，select调用就会返回可读条件，然后进程再进行recvform系统调用，内核将数据拷贝到用户空间，注意这个过程是阻塞的。

  • 优点

    • 一个进行负责状态监听，性能较好。

    • 适用于高并发应用程序

  • 缺点

    • 模型复杂，实现、开发难度较大

场景
还是那家餐厅，开始的时候，大家都是在那里等，服务员只需要等菜做好，端上来就可以了，某天有些小伙伴发现你跟你女朋友竟然利用等菜的空闲时间去逛街（虽然累，但好歹也买了几件东西对吧），然后他们也采用了这种方式，这个时候服务员就受不了了，你们隔一段时间就来问，隔一段时间就来问，烦都烦死了，于是他想了一个办法，说，你们派一个人来问就可以了，我这边做了由他来告诉你们菜是否已经做了好。

后面小编会有专门的一篇文章来分析IO多路复用，敬请期待！！

信号驱动IO模型

IO 复用模型在第一个阶段和第二个阶段其实都有阻塞，第一个阶段阻塞于 select 调用，第二个阶段阻塞于数据复制，那有没有办法在第一个阶段或者第二个阶段不阻塞，进一步提升性能呢？信号驱动IO模型。图例如下：

进程发起一个IO操作，会向内核注册一个信号处理程序，然后 立即返回不阻塞，当内核将数据报准备好后会发送一个信号给进程，这时候进程便可以在信号处理程序中调用IO处理数据报。它与IO复用模型的主要区别是等待数据阶段无阻塞。

  • 优点

    • 采用回调机制，等待数据阶段无阻塞

    • 适用于高并发应用程序

  • 缺点

    • 模型较为复杂，实现起来有点儿困难

场景
有人帮你问，其实也不是那么好，因为你还是要等他来告诉你，而且他是只要你们当中有一个人的菜做好了就告诉你们所有人。于是，你们又想了一种方案，我点完菜后，我告诉服务员，我留我的微信在你这里，菜做好后，你告诉我就可以了。这样你女票就可以利用这个空余时间逛更久了。

异步IO模型

信号驱动IO模型，进一步优化了IO操作流程，经过了三轮优化，它终于不用在数据等待阶段阻塞了，但是在数据复制节点依然是阻塞的，所以如果我们需要进一步优化的话，只需要把第二个阶段也进一步优化为异步，我们就大功告成了，也就变成了真正的异步IO了。

当进程发送一个IO操作，进程会立刻返回（不阻塞），但是也不能发挥结果，内核会把整个IO数据报准备好后，再通知进程，进程再处理数据报。

场景
经过了前面四次的

  • 优点

    • 整个过程都不阻塞，一步到位

    • 非常使用高并发应用

  • 缺点

    • 需要操作系统的底层支持，LINUX 2.5 版本内核首现，2.6 版本产品的内核标准特性

    • 模型复杂，实现、开发难度较大

场景
虽然留电话的方式不错，你只需要留一个微信就可以了，瞬间解放了，后面你又发现了一个问题，你到了餐厅后，还不能立刻吃饭，因为他们还要上菜，这个过程你还是要等，如果你到店后立刻就可以吃难道不是更爽么？所以你服务员沟通说，你做好菜后，直接上，完成后再微信通知你，你到店后就直接吃了。这样你是不是更加爽了？

总结

五种IO模型，层层递进，一个比一个性能高，当然模型的复杂度也一个比一个复杂。最后用一张图来总结下

通过这张图，我想你应该可以回答文章前面的那个问题了。

参考

posted @ 2021-10-08 21:18  chenssy  阅读(1378)  评论(5)  编辑  收藏  举报