IO - 同步，异步，阻塞，非阻塞
当你发现自己最受欢迎的一篇blog其实大错特错时，这绝对不是一件让人愉悦的事。
《 IO - 同步，异步，阻塞，非阻塞 》是我在开始学习epoll和libevent的时候写的，主要的思路来自于文中的那篇link 。写完之后发现很多人都很喜欢，我还是非常开心的，也说明这个问题确实困扰了很多人。随着学习的深入，渐渐的感觉原来的理解有些偏差，但是还是没引起自己的重视，觉着都是一些小错误，无伤大雅。直到有位博友问了一个问题，我重新查阅了一些更权威的资料，才发现原来的文章中有很大的理论错误。我不知道有多少人已经看过这篇blog并受到了我的误导，鄙人在此表示抱歉。俺以后写技术blog会更加严谨的。
一度想把原文删了，最后还是没舍得。毕竟每篇blog都花费了不少心血，另外放在那里也可以引以为戒。所以这里新补一篇。算是亡羊补牢吧。
言归正传。
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？这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同，比如wiki，就认为asynchronous IO和non-blocking IO是一个东西。这其实是因为不同的人的知识背景不同，并且在讨论这个问题的时候上下文(context)也不相同。所以，为了更好的回答这个问题，我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。
本文最重要的参考文献是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
由于signal driven IO在实际中并不常用，所以我这只提及剩下的四种IO Model。
我们首先要确定一下我们讨论的上下文(context)，那就是Linux的network IO。对于一个网络IO来说（以read作为例子），其执行过程通常可以分为两个阶段。第一阶段，等待数据从网络中到达，并被拷贝到内核中某个缓冲区(Waiting for the data to be ready)。第二阶段，把数据从内核态的缓冲区拷贝到用户态的应用进程缓冲区来(Copying the data from the kernel to the process)。
再说一下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，一个是调用这个IO的process (or thread)，另一个就是系统内核(kernel)。当一个read操作发生时，它会经历两个阶段：
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)
记住这两点很重要，因为这些IO Model的区别就是在两个阶段上各有不同的情况。
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：
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。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，然后kernel返回结果，用户进程才解除block的状态，重新运行起来。
所以，blocking IO的特点就是在IO执行的两个阶段都被block了。
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，于是它可以再次发送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，然后返回。
所以，用户进程其实是需要不断的主动询问kernel数据好了没有。
默认创建的socket都是阻塞的，非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK。注意这里所说的NIO并非Java的NIO（New IO）库
用户需要不断地调用read，尝试读取socket中的数据，直到读取成功后，才继续处理接收的数据。
整个IO请求的过程中，虽然用户线程每次发起IO请求后可以立即返回，但是为了等到数据，
仍需要不断地轮询、重复请求，消耗了大量的CPU的资源。
一般很少直接使用这种模型，而是在其他IO模型中使用非阻塞IO这一特性。
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。
这个图和blocking IO的图其实并没有太大的不同，事实上，还更差一些。因为这里需要使用两个system call (select 和 recvfrom)，而blocking IO只调用了一个system call (recvfrom)。但是，用select的优势在于它可以同时处理多个connection。（多说一句。所以，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。）使用select以后最大的优势是用户可以
在一个线程内同时处理多个socket的IO请求。即可达到在同一个线程内同时处理多个IO请求的目的
在IO multiplexing Model中，实际中，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。
此模型用到select和poll函数，这两个函数也会使进程阻塞，
用户首先将需要进行IO操作的socket添加到select中，
然后阻塞等待select系统调用返回，select先阻塞，有活动套接字才返回，
但是和阻塞I/O不同的是，这两个函数可以同时阻塞多个I/O操作，而且可以同时对多个读操作，
多个写操作的I/O函数进行检测，直到有数据可读或可写（就是监听多个socket）。select被调用后，
进程会被阻塞，内核监视所有select负责的socket，
当有任何一个socket的数据准备好了，select就会返回套接字可读，我们就可以调用recvfrom处理数据。
正因为阻塞I/O只能阻塞一个I/O操作，而I/O复用模型能够阻塞多个I/O操作，所以才叫做多路复用。
IO多路复用模型是建立在内核提供的多路分离函数select基础之上的，使用select函数可以
避免同步非阻塞IO模型中轮询等待的问题。
为了避免这里cpu的空转，我们不让这个线程亲自去检查流中是否有事件，
而是引进了一个代理(一开始是select,后来是poll)，这个代理很牛，
它可以同时观察许多流的I/O事件，如果没有事件，代理就阻塞，线程就不会挨个挨个去轮询了，
但是依然有个问题，我们从select那里仅仅知道了，有I/O事件发生了，
却并不知道是哪那几个流（可能有一个，多个，甚至全部），
我们只能无差别轮询所有流，找出能读出数据，或者写入数据的流，
对他们进行操作。所以select具有O(n)的无差别轮询复杂度，
同时处理的流越多，无差别轮询时间就越长。
epoll可以理解为event poll，不同于忙轮询和无差别轮询，
epoll会把哪个流发生了怎样的I/O事件通知我们。
所以我们说epoll实际上是事件驱动（每个事件关联上fd）的，此时我们对这些流的操作都是有意义的。
（复杂度降低到了O(1)）
可以看到，select和epoll最大的区别就是：select只是告诉你一定数目的流有事件了，
至于哪个流有事件，还得你一个一个地去轮询，而epoll会把发生的事件告诉你，
通过发生的事件，就自然而然定位到哪个流了。不能不说epoll跟select相比，是质的飞跃，我觉得这也是一种牺牲空间，
换取时间的思想，
Asynchronous I/O
linux下的asynchronous IO其实用得很少。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。
到目前为止，已经将四个IO Model都介绍完了。现在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两者的区别。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。
在说明synchronous IO和asynchronous IO的区别之前，需要先给出两者的定义。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 operation completes;
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，之前所述的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。而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：
经过上面的介绍，会发现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。
最后，再举几个不是很恰当的例子来说明这四个IO Model:
有A，B，C，D四个人在钓鱼：
A用的是最老式的鱼竿，所以呢，得一直守着，等到鱼上钩了再拉杆；
B的鱼竿有个功能，能够显示是否有鱼上钩，所以呢，B就和旁边的MM聊天，隔会再看看有没有鱼上钩，有的话就迅速拉杆；
C用的鱼竿和B差不多，但他想了一个好办法，就是同时放好几根鱼竿，然后守在旁边，一旦有显示说鱼上钩了，它就将对应的鱼竿拉起来；
D是个有钱人，干脆雇了一个人帮他钓鱼，一旦那个人把鱼钓上来了，就给D发个短信。
