IO模型
1、阻塞IO
2、非阻塞IO
3、多路复用IO
4、异步IO
一、阻塞IO
blocking IO的特点就是在IO执行的两个阶段（等待数据和拷贝数据两个阶段）都被block了。
实际上，除非特别指定，几乎所有的IO接口 ( 包括socket接口 ) 都是阻塞型的。
所谓阻塞型接口是指系统调用（一般是IO接口）不返回调用结果并让当前线程一直阻塞，只有当该系统调用获 得结果或者超时出错时才返回。
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：
二、非阻塞IO（不推荐使用）一直不断的询问
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，于是用户就可以在本次到下次再发起read询问的时间间隔内做其他事情，或者直接再次发送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（这一阶段仍然是阻塞的），然后返回。
在非阻塞式IO中，用户进程其实是需要不断的主动询问kernel数据准备好了没有。
# 服务端
import socket
import time
server=socket.socket()
server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1)
server.bind((‘127.0.0.1‘,8083))
server.listen(5)
server.setblocking(False)
r_list=[]
w_list={}
while 1:
try:
conn,addr=server.accept()
r_list.append(conn)
except BlockingIOError:
# 强调强调强调：！！！非阻塞IO的精髓在于完全没有阻塞！！！
# time.sleep(0.5) # 打开该行注释纯属为了方便查看效果
print(‘在做其他的事情‘)
print(‘rlist: ‘,len(r_list))
print(‘wlist: ‘,len(w_list))
# 遍历读列表，依次取出套接字读取内容
del_rlist=[]
for conn in r_list:
try:
data=conn.recv(1024)
if not data:
conn.close()
del_rlist.append(conn)
continue
w_list[conn]=data.upper()
except BlockingIOError: # 没有收成功，则继续检索下一个套接字的接收
continue
except ConnectionResetError: # 当前套接字出异常，则关闭，然后加入删除列表，等待被清除
conn.close()
del_rlist.append(conn)
# 遍历写列表，依次取出套接字发送内容
del_wlist=[]
for conn,data in w_list.items():
try:
conn.send(data)
del_wlist.append(conn)
except BlockingIOError:
continue
# 清理无用的套接字,无需再监听它们的IO操作
for conn in del_rlist:
r_list.remove(conn)
for conn in del_wlist:
w_list.pop(conn)
非阻塞IO的精髓在于完全没有阻塞！！！
优：
能够在等待任务完成的时间里干其他活了（包括提交其他任务，也就是 “后台” 可以有多个任务在“”同时“”执行）。
缺：
1. 循环调用recv()将大幅度推高CPU占用率；这也是我们在代码中留一句time.sleep(2)的原因,否则在低配主机下极容易出现卡机情况
2. 任务完成的响应延迟增大了，因为每过一段时间才去轮询一次read操作，而任务可能在两次轮询之间的任意时间完成。这会导致整体数据吞吐量的降低。
此外，在这个方案中recv()更多的是起到检测“操作是否完成”的作用，实际操作系统提供了更为高效的检测“操作是否完成“作用的接口，例如select()多路复用模式，可以一次检测多个连接是否活跃。
三、多路复用IO(IO multiplexing) select帮它询问，集中处理
r1,wl,x1=select.select(r_list,w_list,[],0.5)
"""
rlist -- wait until ready for reading
wlist -- wait until ready for writing
xlist -- wait for an ``exceptional condition‘‘
If only one kind of condition is required, pass [] for the other lists.
"""
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方式为事件驱动IO(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系统调用(select和recvfrom)，而blocking IO只调用了一个系统调用(recvfrom)。但是，用select的优势在于它可以同时处理多个connection。强调：
1. 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。
2. 在多路复用模型中，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。
结论: select的优势在于可以处理多个连接，不适用于单个连接
#服务端
from socket import *
import select
server = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
server.bind((‘127.0.0.1‘,8093))
server.listen(5)
server.setblocking(False)
print(‘starting...‘)
rlist=[server,]
wlist=[]
wdata={}
while True:
rl,wl,xl=select.select(rlist,wlist,[],0.5)
print(wl)
for sock in rl:
if sock == server:
conn,addr=sock.accept()
rlist.append(conn)
else:
try:
data=sock.recv(1024)
if not data:
sock.close()
rlist.remove(sock)
continue
wlist.append(sock)
wdata[sock]=data.upper()
except Exception:
sock.close()
rlist.remove(sock)
for sock in wl:
sock.send(wdata[sock])
wlist.remove(sock)
wdata.pop(sock)
select监听fd变化的过程分析：
#用户进程创建socket对象，拷贝监听的fd到内核空间，每一个fd会对应一张系统文件表，内核空间的fd响应到数据后，就会发送信号给用户进程数据已到； #用户进程再发送系统调用，比如（accept）将内核空间的数据copy到用户空间，同时作为接受数据端内核空间的数据清除，这样重新监听时fd再有新的数据又可以响应到了（发送端因为基于TCP协议所以需要收到应答后才会清除）。
优：
相比其他模型，使用select() 的事件驱动模型只用单线程（进程）执行，占用资源少，不消耗太多 CPU，同时能够为多客户端提供服务。
如果试图建立一个简单的事件驱动的服务器程序，这个模型有一定的参考价值。
缺：
1、首先select()接口并不是实现“事件驱动”的最好选择。因为当需要探测的句柄值较大时，select()接口本身需要消耗大量时间去轮询各个句柄。
很多操作系统提供了更为高效的接口，
2、其次，该模型将事件探测和事件响应夹杂在一起，一旦事件响应的执行体庞大，则对整个模型是灾难性的。
四、异步IO(Asynchronous I/O)
Linux下的asynchronous IO其实用得不多，从内核2.6版本才开始引入。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。
纯种的异步IO 把 ‘ 从内核拷贝数据到进程 ’ 这个任务交给了内核来做，进程只会被通知数据到达
六、 IO模型比较分析
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。
再说明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 operationcompletes;
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，四个IO模型可以分为两大类，之前所述的blocking IO，non-blocking IO，IO multiplexing都属于synchronous IO这一类，而 asynchronous I/O后一类 。
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。
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