IO多路复用

划分内核态/用户态

之前说过七层/五层/四层的网络模型，我们从网络模型可以看出传输层（tcp/udp）开始 就是我们平常编写程序所运行的层次了。在系统层级，为了系统安全之类的考虑我们将 传输层向上 划分为用户态 将 传输层向下 划分到 内核态（暂时可以认为这么划分）

客户端-服务端

在网络交互中客户端和服务端的交互时发生了什么？

1. 首先我们应用启动运行，对外暴露一个端口（或者多个），此时调用系统``创建一个（或多个）这个端口的socket(或者说是创建一个（或多个）监听器)
2. 客户端发起请求，此时客户端生成一个socket 然后通过 传输层->网络层->链路层->物理层 ->( 物理层-链路层-网络层-传输层)``服务器 进行三次握手确认链接
3. 然后客户端将数据按照第二部的链路顺序 在发送到 服务端
4. 服务端从 网卡->将数据（0/1）读出 -> 内核态 -> 用户态
5. 用户态处理数据，将处理后的数据再原路返回。

从上我们可以知道 客户端 和 服务端 的数据``流向。这仅仅是一台客户端的，作为服务器肯定是要有多台客户端进行通信的，如果有多个客户端同时访问此时的过程如何呢？这就引出我们今天要说的主题：IO多路复用。为了讲清楚，我们先将传统的网络io拉出来进行一步步推导。

我们在上面说过，服务端应用启动的时候会创建一个主动socket（也就是监听器），那么如果有客户端建立链接的时候被监听到，然后执行 创建一个被动socket执行服务端的代码：服务端一般就是读取数据 然后 处理数据 最后返回数据 关闭链接
但是 我们建立链接的时候 数据还没有``到达``用户态，也就是此时数据不一定传输完成了。那么我们服务端的读数据 也就被阻塞了（我们程序发起io调用，如果内核态 没有准备好，那么我们程序是在io 阶段被阻塞的，也就是我们平常说的系统卡了）。此时就引出我们第一个概念：阻塞IO

关于数据的阻塞

Read 过程

在上面我们可以看到 客户端写入流 和 服务端读入流 是有一个阻塞的阶段的（客户端可以分多次写入流，然后发送到服务端），而且这里我们要注意的是，这个流是从物理层传入的（服务端举例子，客户端是相反的），那么数据到达用户层 还是有一个 内核态 到用户态的切换（这个上下文切换是比较耗费性能的）。
然后我们对从 底层 到 用户层的过程进行一下分析：将read （系统提供的read 函数）展开来，可以发现这个read 分成两个部分：
数据从外部流入网卡然后走到内核缓冲区，此时客户端socke文件描述符变成1，然后用户缓冲区再去读取（服务端进行读取使用）

一、阻塞IO

在这个模型中，服务端处理请求是串联的。也就是说如果这个请求被阻塞了，那么剩下的请求都要被阻塞``等待``上一个请求处理完成才行。所以，我们上面说，在 服务器读数据的时候，数据还没到（数据还没读到用户态），那么服务器被阻塞，然后其他客户端的请求也不能被处理。

比如：
小明和小红两个人访问同一个服务，然后小明先点，但是数据没被处理完成，然后小红在进行发送请求，此时服务器就将小红的请求挂起，等待小明的处理完成在进行处理。

这样来说，服务器的cpu岂不是会浪费？当用户数量少的时候还可以，但是如果用户数量多来怎么行
所以我们就自己优化一下。

优化阻塞io

怎么优化，既然服务器此时还在等待数据，那么我们在开一个线程去处理另外的客户端不就ok了？
所以我们对监听和 read进行解耦合，监听到一个客户端就放进来一个客户端的请求，然后服务再启动一个线程去处理这个请求。
但是这个有两个比较突出的问题：

1. 服务端需要开辟大量的线程，这对服务端的压力是很大的
2. 这个read 还是单线程``阻塞的，我们没办法向下走啊

所以这个对于传统的io 来说还是没有解决实际的问题，想要解决只能在操作系统中（内核态）处理。而这就引出我们第二个概念：非阻塞io

二、非阻塞IO

我们在看上面的read 函数，可以发现read 函数是分成两个部分进行的，那我们是不是可以将这个两个过程分开？
服务端的read 执行，然后read 直接返回-1 让 服务端 代码进行下一步操作，不用在阻塞到读取这里。

虽然系统不再阻塞服务端的读取程序了，但是服务端还是要使用这个数据啊，所以服务端还是需要有个线程不断的进行循环，以此知道数据读取完成了，所以还是有服务端创建线程的压力啊。（也就是我们还是需要自己循环这个状态；还有一点 read 读取 还是 阻塞的，我们非阻塞的只是数据预处理阶段-也就是网卡到内核缓冲区的部分,这个是同步和异步的一个重要区分点）

优化

我们再一次发挥聪明的头脑，既然服务端为每个客户端创建一个线程是耗费创建线程的压力，那么就将每个客户端的文件描述符存储起来（数组），然后等到可以在用户态read 的时候在调用服务端的注册函数不就ok了，然后单独创建一个线程 专门用来做 遍历。这样不就减少了服务端的压力了


这是不是有点多路复用的意思？
但是我们在应用层写的read 还是要调用系统的read 方法，也就是还是需要消耗系统资源的（在 while 循环里做系统调用，就好比你做分布式项目时在 while 里做 rpc 请求一样，是不划算的）。所以我们能不能扔到系统中去？这就引出我们今天的角-io多路复用

三、IO多路复用

多路复用的思想： 是 在 非阻塞 io 的基础上进行优化的，也就是对于 read 第一部分 预处理阶段 是非阻塞的。（可以理解为，我们告诉系统那些在等待，等系统处理好了 在通知 系统，我们再去调用io 读取）

select

此时操作系统提供了一个select 函数，我们可以通过它把一个文件描述符的数组发给操作系统， 让操作系统去遍历，确定哪个文件描述符可以读写， 然后告诉我们去处理：

这里注意一下，虽然我们让系统遍历了，但是我们自己还是需要遍历的，只不过此时我们自己遍历的没有了系统的开销了。然后有了数据之后我们在进行调用注册函数。

但是我们知道

1. 系统调用fd 数据，也就是拷贝一份到内核，高并发场景下这样的拷贝消耗的资源是惊人的。（可优化为不复制）且数组也是有限制的。
2. 还有select 在内核层仍然是通过遍历的方式检查文件描述符的就绪状态，是个同步过程，只不过无系统调用切换上下文的开销。（内核层可优化为异步事件通知）
3. select 仅仅返回可读文件描述符的个数，具体哪个可读还是要用户自己遍历。（可优化为只返回给用户就绪的文件描述符，无需用户做无效的遍历）

这一点我们还有一个注意的点：我们read第二步还是在阻塞的

poll

为了解决数组的限制（这不阻碍高并发的数量么），所以它用了动态数组，也就是链表，去掉了 select 只能监听 1024 个文件描述符的限制。

epoll

此时我们的终极解决方案过来了
epoll 主要就是针对这三点进行了改进。

1. 内核中保存一份文件描述符集合，无需用户每次都重新传入，只需告诉内核修改的部分即可。
2. 内核不再通过轮询的方式找到就绪的文件描述符，而是通过异步 IO 事件唤醒。
3. 内核仅会将有 IO 事件的文件描述符返回给用户，用户也无需遍历整个文件描述符集合。

这里我们就将linux中的io 多路复用讲完了。

四、信号驱动IO

我们在io多路复用，到最后我们的epoll 中，可以看到，最后是内核态 将准备好的io 给到 应用层的 程序，所以我们可以进一步来进行一下优化，我们在程序层 将 数据准备 和io读取 进行分开：
也就是 在主线中调用 数据预处理 等方法，然后另写 一个方法对 预处理完成 之后的方法进行 处理。也就是在程序层我们做一个“异步” （注意 ，这里其实还是同步的，因为我们的read 第二部分还是阻塞的，也就是我们还是在等待这个read ,可以理解为：我们不在主线程等待了，对于内核态来说并不知道，认为 用户态的这段还是在一个线程中）

五、异步IO（AIO）

我们上面做了那么多， 我们在应用层做的都是想要 在内核态数据真正 读取到用户态 的时候才使用数据，所以 我们考虑一下系统 对于第二部分也进行一个非阻塞的 返回 不就ok 了。
也就是 服务端（用户态）进行一次系统调用（一次上下文切换），然后就往下进行，然后内核态 完成 用户态的 拷贝的时候在进行通知，处理。

总结

注意一下，本章重点想要说的是 io 多路复用，其他都是用来和 多路复用进行辅助理解的。

1. 阻塞io 就是 服务端 从建立链接 ->读取数据->处理数据 都是一个线程中完成，一次只处理一个；
2. 我们通过 创建多线程 来解决 防止 主线程 卡主 或者其他线程等待的时间太长的问题
3. 非阻塞io 出来之后，我们就可以将 监听 和 读取 在操作系统层面解 耦合，但是我们还是需要自己遍历状态
4. select 函数出来之后，我们可以将数组放到用户态进行处理(还是需要自己遍历，只不过没有系统开销了)
5. poll 使用动态数组来储存 描述符，解决数组长度问题(还是需要自己遍历，只不过没有系统开销了)
6. epoll 不用每次都传入 描述符，然后使用红黑树 提高系统的性能，这下 我们应用层 终于不用在写遍历去处理了。
7. 型号驱动io 是 程序层结偶，等待 内核台可以读取的时候，在进行io 调用
8. 异步io(AIO) 是 内核态 进行解耦 ，也就是我们程序层 一次调用，然后内核态 到用户层的拷贝 完成的时候 我们的程序层的io 调用就被执行了，不用再去程序层 另外写东西执行了。

最后说一下，这些都是我自己的理解，如果内容有误，请联系告知，在此不胜感激！！！

本文的内容都是使用下面的博客进行理解自己修改的：
【https://baijiahao.baidu.com/s?id=1718409483059542510&wfr=spider&for=pc】
【https://zhuanlan.zhihu.com/p/470778284】
部分图片来源百度搜索
如有侵权请联系我删除，感谢！！！