Day30:IO模型

一、IO模型

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,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。

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。
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:

  • 等待数据准备 (Waiting for the data to be ready)
  •  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。

1、blocking IO(阻塞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。

2、non-blocking IO(非阻塞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。

注意:

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”。即每次recvform系统调用之间,cpu的权限还在进程手中,这段时间是可以做其他事情的,

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。

import time
import socket
sk = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
sk.setsockopt
sk.bind((‘127.0.0.1‘,6667))
sk.listen(5)
sk.setblocking(False)
while True:
    try:
        print (‘waiting client connection .......‘)
        connection,address = sk.accept()   # 进程主动轮询
        print("+++",address)
        client_messge = connection.recv(1024)
        print(str(client_messge,‘utf8‘))
        connection.close()
    except Exception as e:
        print (e)
        time.sleep(4)

#############################client

import time
import socket
sk = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)

while True:
    sk.connect((‘127.0.0.1‘,6667))
    print("hello")
    sk.sendall(bytes("hello","utf8"))
    time.sleep(2)
    break

优点: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)。

缺点: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。

3、IO multiplexing(IO多路复用)

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。)
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。

结论: select的优势在于可以处理多个连接,不适用于单个连接 。

#***********************server.py

import socket
import select
sk=socket.socket()
sk.bind(("127.0.0.1",8800))
sk.listen(5)
sk.setblocking(False)
inputs=[sk,]

while True:
    r,w,e=select.select(inputs,[],[],5)
    print(len(r))

    for obj in r:
        if obj==sk:
            conn,add=obj.accept()
            print("conn:",conn)
            inputs.append(conn)
        else:

            data_byte=obj.recv(1024)
            print(str(data_byte,‘utf8‘))
            if not data_byte:
                inputs.remove(obj)
                continue
            inp=input(‘回答%s: >>>‘%inputs.index(obj))
            obj.sendall(bytes(inp,‘utf8‘))

    print(‘>>‘,r)

#***********************client.py

import socket
sk=socket.socket()
sk.connect((‘127.0.0.1‘,8802))

while True:
    inp=input(">>>>")   # how much one night?
    sk.sendall(bytes(inp,"utf8"))
    data=sk.recv(1024)
    print(str(data,‘utf8‘))

思考1:select监听fd变化的过程

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)。

思考2: 上面的示例中,开启三个客户端,分别连续向server端发送一个内容(中间server端不回应),结果会怎样,为什么?

4、Asynchronous I/O(异步IO)

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。

5、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。

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 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,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。

6、selector模块

import selectors
import socket

sel = selectors.DefaultSelector()

def accept(sock, mask):
    conn, addr = sock.accept()  # Should be ready
    print(‘accepted‘, conn, ‘from‘, addr)
    conn.setblocking(False)
    sel.register(conn, selectors.EVENT_READ, read)

def read(conn, mask):
    data = conn.recv(1000)  # Should be ready
    if data:
        print(‘echoing‘, repr(data), ‘to‘, conn)
        conn.send(data)  # Hope it won‘t block
    else:
        print(‘closing‘, conn)
        sel.unregister(conn)
        conn.close()

sock = socket.socket()
sock.bind((‘localhost‘, 1234))
sock.listen(100)
sock.setblocking(False)
sel.register(sock, selectors.EVENT_READ, accept)

while True:
    events = sel.select()
    for key, mask in events:
        callback = key.data
        callback(key.fileobj, mask)
时间: 2024-10-27 07:57:48

Day30:IO模型的相关文章

走入计算机的第三十九天(python终结篇之IO模型)

一.IO模型 1.IO模型分类 1.阻塞IO--------blocking IO 2.非阻塞IO------nonblocking IO 3. 多路复用IO------- multiplexing 4.信号驱动IO-------signal driven IO (工作中不会使用到,只是作为了解) 5.异步IO------- asynchronous IO 2.通常情况下IO默认操作分为两个阶段(默认都是阻塞IO) 1.准备等待数据阶段,相当于请求操作系统是否有数据发送过来(调用IO操作). 2

IO模型介绍 以及同步异步阻塞非阻塞的区别

阻塞:用户进程访问数据时,如果未完成IO,等待IO操作完成或者进行系统调用来判断IO是否完成非阻塞:用户进程访问数据时,会马上返回一个状态值,无论是否完成 同步:用户进程发起IO(就绪判断)后,轮询内核状态异步:用户进程发起IO后,可以做其他事情,等待内核通知 介绍一下IO模型 网络IO模型和文件IO模型是一样的,上图是IO的5种模型,包括阻塞IO.非阻塞IO.多路复用IO.信号驱动的IO.异步IO. 一次IO包括两个过程,内核数据准备 .把数据从内核空间copy到用户空间. 1.阻塞IO(re

Linux IO模型与Java NIO

概述看Java NIO一篇文章的时候又看到了"异步非阻塞"这个概念,一直处于似懂非懂的状态,想解释下到底什么是异步 什么是非阻塞,感觉抓不住重点.决定仔细研究一下.本文试图研究以下问题: web server原理,bio的connector与nio的connector在架构上到底什么区别? NIO的优势到底在哪里,是如何应用到实践中的? 同步/异步.阻塞/非阻塞到底是什么概念,引出的IO模型同步阻塞.同步非阻塞.异步阻塞.异步非阻塞的具体使用场景,适用的场景是怎样的? bio nio也

5种网络IO模型(有图,很清楚)

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n

高性能IO模型浅析(转)

转自:http://www.cnblogs.com/fanzhidongyzby/p/4098546.html 是我目前看到的解释IO模型最清晰的文章,当然啦,如果想要详细的进一步了解还是继续啃蓝宝书吧. 服务器端编程经常需要构造高性能的IO模型,常见的IO模型有四种: (1)同步阻塞IO(Blocking IO):即传统的IO模型. (2)同步非阻塞IO(Non-blocking IO):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

Linux下的五种IO模型

5种IO模型 Linux下五种IO模型 (1)阻塞I/O:什么都不干,导致应用程序阻塞,等待数据准备好,如果数据没有准备好,一直阻塞,等数据准备好了从内核拷贝到用户空间 (2)非阻塞I/O:把一个套接字接口设置为非阻塞,告诉内核,当所请求的IO无法完成时,不要将进程睡眠,而是返回一个错误,这样IO操作函数会不断地测试数据是否准备好,如果没有准备好 ,继续测试,直到准备好为止 (3)I/O复用(select epoll):select或epoll会使进程阻塞,但是和阻塞IO不同的是,这两个函数可以

IO模型

最近学习socket,整理些通信协议设计相关的内容. 主要IO模型: 1:阻塞IO 2:非阻塞IO       3:IO复用 4:信号驱动IO 5:异步IO 1)阻塞IO socket默认都是阻塞的,进程在发出IO系统调用后一直堵塞,直到内核有数据且把数据拷贝给进程后,该进程才继续运行. 2)非阻塞IO 设置socket为非堵塞的,进程反复调用IO系统调用,如果内核没数据就立即返回继续调用:否则堵塞直到内核把数据拷贝给该进程后,该进程继续运行. 3)IO复用 进程调用IO系统调用,同时监测多个s

IO模型-java版

描述IO,我们需要从两个层面: 编程语言 实现原理 底层基础 从编程语言层面 BIO | NIO | AIO 以Java的角度,理解,linux c里也有AIO的概念(库),本文只从Java角度入手. BIO,同步阻塞式IO,简单理解:一个连接一个线程 NIO,同步非阻塞IO,简单理解:一个请求一个线程 AIO,异步非阻塞IO,简单理解:一个有效请求一个线程 BIO 在JDK1.4之前,用Java编写网络请求,都是建立一个ServerSocket,然后,客户端建立Socket时就会询问是否有线程

python_day10 多线程 协程 IO模型

多线程协程IO模型 多线程 #线程的PID与主进程PID一致 from threading import Thread from multiprocessing import Process import os def task(): print('%s is running' %os.getpid()) if __name__ == '__main__': t1=Thread(target=task,) t2=Thread(target=task,) # t1=Process(target=t