python ——五种I/O模型


阻塞I/O(bloking I/O)
非阻塞I/O(non-blocking I/O)
多路复用I/O(multiplexing I/O)
信号驱动式I/O(signal-driven I/O)
异步I/O(asynchronous I/O)

阻塞I/O

同步阻塞 IO 模型是最常用的一个模型,也是最简单的模型。在linux中,默认情况下所有的socket都是blocking。它符合人们最常见的思考逻辑。阻塞就是进程 “被” 休息, CPU处理其它进程去了。
在这个IO模型中,用户空间的应用程序执行一个系统调用(recvform),这会导致应用程序阻塞,什么也不干,直到数据准备好,并且将数据从内核复制到用户进程,最后进程再处理数据,在等待数据到处理数据的两个阶段,整个进程都被阻塞。不能处理别的网络IO。调用应用程序处于一种不再消费 CPU 而只是简单等待响应的状态,因此从处理的角度来看,这是非常有效的。在调用recv()/recvfrom()函数时,发生在内核中等待数据和复制数据的过程.

非阻塞I/O

同步非阻塞就是 “每隔一会儿瞄一眼进度条” 的轮询(polling)方式。在这种模型中,设备是以非阻塞的形式打开的。这意味着 IO 操作不会立即完成,read 操作可能会返回一个错误代码,说明这个命令不能立即满足(EAGAIN 或 EWOULDBLOCK)。
在网络IO时候,非阻塞IO也会进行recvform系统调用,检查数据是否准备好,与阻塞IO不一样,“非阻塞将大的整片时间的阻塞分成N多的小的阻塞, 所以进程不断地有机会 ‘被’ CPU光顾”。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。
在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

多路复用I/O

由于同步非阻塞方式需要不断主动轮询,轮询占据了很大一部分过程,轮询会消耗大量的CPU时间,而 “后台” 可能有多个任务在同时进行,人们就想到了循环查询多个任务的完成状态,只要有任何一个任务完成,就去处理它。如果轮询不是进程的用户态,而是有人帮忙就好了。那么这就是所谓的 “IO 多路复用”。UNIX/Linux 下的 select、poll、epoll 就是干这个的(epoll 比 poll、select 效率高,做的事情是一样的)。
IO多路复用有两个特别的系统调用select、poll、epoll函数。select调用是内核级别的,select轮询相对非阻塞的轮询的区别在于—前者可以等待多个socket,能实现同时对多个IO端口进行监听,当其中任何一个socket的数据准好了,就能返回进行可读,然后进程再进行recvform系统调用,将数据由内核拷贝到用户进程,当然这个过程是阻塞的。select或poll调用之后,会阻塞进程,与blocking IO阻塞不同在于,此时的select不是等到socket数据全部到达再处理, 而是有了一部分数据就会调用用户进程来处理。如何知道有一部分数据到达了呢?监视的事情交给了内核,内核负责数据到达的处理。也可以理解为"非阻塞"吧。
I/O复用模型会用到select、poll、epoll函数,这几个函数也会使进程阻塞,但是和阻塞I/O所不同的的,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时(注意不是全部数据可读或可写),才真正调用I/O操作函数。
对于多路复用,也就是轮询多个socket。多路复用既然可以处理多个IO,也就带来了新的问题,多个IO之间的顺序变得不确定了,当然也可以针对不同的编号。

异步I/O

相对于同步IO,异步IO不是顺序执行。用户进程进行aio_read系统调用之后,无论内核数据是否准备好,都会直接返回给用户进程,然后用户态进程可以去做别的事情。等到socket数据准备好了,内核直接复制数据给进程,然后从内核向进程发送通知。IO两个阶段,进程都是非阻塞的。
Linux提供了AIO库函数实现异步,但是用的很少。目前有很多开源的异步IO库,例如libevent、libev、libuv。

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