併發編程之I/O模型

時間 2019-11-24

標籤併發編程模型简体版

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1.I/O模型介紹

同步（synchronous） IO和異步（asynchronous） IO，阻塞（blocking） IO和非阻塞（non-blocking）IO分別是什麼，到底有什麼區別？這個問題其實不一樣的人給出的答案均可能不一樣，好比wiki，就認爲asynchronous IO和non-blocking IO是一個東西。這實際上是由於不一樣的人的知識背景不一樣，而且在討論這個問題的時候上下文(context)也不相同。因此，爲了更好的回答這個問題，我先限定一下本文的上下文。linux

本文討論的背景是Linux環境下的network IO。本文最重要的參考文獻是Richard Stevens的「UNIX® Network Programming Volume 1, Third Edition: The Sockets Networking 」，6.2節「I/O Models 」，Stevens在這節中詳細說明了各類IO的特色和區別，若是英文夠好的話，推薦直接閱讀。Stevens的文風是有名的深刻淺出，因此不用擔憂看不懂。本文中的流程圖也是截取自參考文獻。程序員

Stevens在文章中一共比較了五種IO Model：
    * blocking IO
    * nonblocking IO
    * IO multiplexing
    * signal driven IO
    * asynchronous IO
    由signal driven IO（信號驅動IO）在實際中並不經常使用，因此主要介紹其他四種IO Model。web

再說一下IO發生時涉及的對象和步驟。對於一個network IO (這裏咱們以read舉例)，它會涉及到兩個系統對象，一個是調用這個IO的process (or thread)，另外一個就是系統內核(kernel)。當一個read操做發生時，該操做會經歷兩個階段：數據庫

#1）等待數據準備 (Waiting for the data to be ready)
#2）將數據從內核拷貝到進程中(Copying the data from the kernel to the process)

記住這兩點很重要，由於這些IO模型的區別就是在兩個階段上各有不一樣的狀況。編程

補充：緩存

#一、輸入操做：read、readv、recv、recvfrom、recvmsg共5個函數，若是會阻塞狀態，則會經理wait data和copy data兩個階段，若是設置爲非阻塞則在wait 不到data時拋出異常

#二、輸出操做：write、writev、send、sendto、sendmsg共5個函數，在發送緩衝區滿了會阻塞在原地，若是設置爲非阻塞，則會拋出異常

#三、接收外來連接：accept，與輸入操做相似

#四、發起外出連接：connect，與輸出操做相似

2.阻塞I/O（blocking I/O）

在linux中，默認狀況下全部的socket都是blocking，一個典型的讀操做流程大概是這樣：tomcat

當用戶進程調用了recvfrom這個系統調用，kernel就開始了IO的第一個階段：準備數據。對於network io來講，不少時候數據在一開始尚未到達（好比，尚未收到一個完整的UDP包），這個時候kernel就要等待足夠的數據到來。服務器

而在用戶進程這邊，整個進程會被阻塞。當kernel一直等到數據準備好了，它就會將數據從kernel中拷貝到用戶內存，而後kernel返回結果，用戶進程才解除block的狀態，從新運行起來。
因此，blocking IO的特色就是在IO執行的兩個階段（等待數據和拷貝數據兩個階段）都被block了。網絡

幾乎全部的程序員第一次接觸到的網絡編程都是從listen()、send()、recv() 等接口開始的，使用這些接口能夠很方便的構建服務器/客戶機的模型。然而大部分的socket接口都是阻塞型的。以下圖多線程

ps：所謂阻塞型接口是指系統調用（通常是IO接口）不返回調用結果並讓當前線程一直阻塞，只有當該系統調用得到結果或者超時出錯時才返回。

實際上，除非特別指定，幾乎全部的IO接口 ( 包括socket接口 ) 都是阻塞型的。這給網絡編程帶來了一個很大的問題，如在調用recv(1024)的同時，線程將被阻塞，在此期間，線程將沒法執行任何運算或響應任何的網絡請求。

一個簡單的解決方案：

#在服務器端使用多線程（或多進程）。多線程（或多進程）的目的是讓每一個鏈接都擁有獨立的線程（或進程），這樣任何一個鏈接的阻塞都不會影響其餘的鏈接。

該方案的問題是：

#開啓多進程或都線程的方式，在遇到要同時響應成百上千路的鏈接請求，則不管多線程仍是多進程都會嚴重佔據系統資源，
下降系統對外界響應效率，並且線程與進程自己也更容易進入假死狀態。

改進方案：

#不少程序員可能會考慮使用「線程池」或「鏈接池」。「線程池」旨在減小建立和銷燬線程的頻率，其維持必定合理數量的線程，
並讓空閒的線程從新承擔新的執行任務。「鏈接池」維持鏈接的緩存池，儘可能重用已有的鏈接、減小建立和關閉鏈接的頻率。
這兩種技術均可以很好的下降系統開銷，都被普遍應用不少大型系統，如websphere、tomcat和各類數據庫等。

改進後方案其實也存在着問題：

#「線程池」和「鏈接池」技術也只是在必定程度上緩解了頻繁調用IO接口帶來的資源佔用。
並且，所謂「池」始終有其上限，當請求大大超過上限時，「池」構成的系統對外界的響應並不比沒有池的時候效果好多少。
因此使用「池」必須考慮其面臨的響應規模，並根據響應規模調整「池」的大小。

對應上例中的所面臨的可能同時出現的上千甚至上萬次的客戶端請求，「線程池」或「鏈接池」或許能夠緩解部分壓力，可是不能解決全部問題。總之，多線程模型能夠方便高效的解決小規模的服務請求，但面對大規模的服務請求，多線程模型也會遇到瓶頸，能夠用非阻塞接口來嘗試解決這個問題。

3.非阻塞I/O（non-blocking I/O）

Linux下，能夠經過設置socket使其變爲non-blocking。當對一個non-blocking socket執行讀操做時，流程是這個樣子：

從圖中能夠看出，當用戶進程發出read操做時，若是kernel中的數據尚未準備好，那麼它並不會block用戶進程，而是馬上返回一個error。從用戶進程角度講，它發起一個read操做後，並不須要等待，而是立刻就獲得了一個結果。用戶進程判斷結果是一個error時，它就知道數據尚未準備好，因而用戶就能夠在本次到下次再發起read詢問的時間間隔內作其餘事情，或者直接再次發送read操做。一旦kernel中的數據準備好了，而且又再次收到了用戶進程的system call，那麼它立刻就將數據拷貝到了用戶內存（這一階段仍然是阻塞的），而後返回。

也就是說非阻塞的recvform系統調用調用以後，進程並無被阻塞，內核立刻返回給進程，若是數據還沒準備好，此時會返回一個error。進程在返回以後，能夠乾點別的事情，而後再發起recvform系統調用。重複上面的過程，循環往復的進行recvform系統調用。這個過程一般被稱之爲輪詢。輪詢檢查內核數據，直到數據準備好，再拷貝數據到進程，進行數據處理。須要注意，拷貝數據整個過程，進程仍然是屬於阻塞的狀態。

因此，在非阻塞式IO中，用戶進程實際上是須要不斷的主動詢問kernel數據準備好了沒有。

# 服務端
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:
        # 強調強調強調：！！！非阻塞IO的精髓在於徹底沒有阻塞！！！
        # time.sleep(0.5) # 打開該行註釋純屬爲了方便查看效果
        print('在作其餘的事情')
        print('rlist: ',len(r_list))
        print('wlist: ',len(w_list))


        # 遍歷讀列表，依次取出套接字讀取內容
        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: # 沒有收成功，則繼續檢索下一個套接字的接收
                continue
            except ConnectionResetError: # 當前套接字出異常，則關閉，而後加入刪除列表，等待被清除
                conn.close()
                del_rlist.append(conn)


        # 遍歷寫列表，依次取出套接字發送內容
        del_wlist=[]
        for conn,data in w_list.items():
            try:
                conn.send(data)
                del_wlist.append(conn)
            except BlockingIOError:
                continue


        # 清理無用的套接字,無需再監聽它們的IO操做
        for conn in del_rlist:
            r_list.remove(conn)

        for conn in del_wlist:
            w_list.pop(conn)



#客戶端
import socket
import os

client=socket.socket()
client.connect(('127.0.0.1',8083))

while 1:
    res=('%s hello' %os.getpid()).encode('utf-8')
    client.send(res)
    data=client.recv(1024)

    print(data.decode('utf-8'))

非阻塞IO示例

非阻塞I/O

可是非阻塞IO模型毫不被推薦。

咱們不可否則其優勢：可以在等待任務完成的時間裏幹其餘活了（包括提交其餘任務，也就是「後臺」能夠有多個任務在「」同時「」執行）。

可是也難掩其缺點：

#1. 循環調用recv()將大幅度推高CPU佔用率；這也是咱們在代碼中留一句time.sleep(2)的緣由,不然在低配主機下極容易出現卡機狀況
#2. 任務完成的響應延遲增大了，由於每過一段時間纔去輪詢一次read操做，而任務可能在兩次輪詢之間的任意時間完成。這會致使總體數據吞吐量的下降。

此外，在這個方案中recv()更多的是起到檢測「操做是否完成」的做用，實際操做系統提供了更爲高效的檢測「操做是否完成「做用的接口，例如select()多路複用模式，能夠一次檢測多個鏈接是否活躍。

4.多路複用I/O（multiplexing I/O）

IO multiplexing這個詞可能有點陌生，可是若是我說select/epoll，大概就都能明白了。有些地方也稱這種IO方式爲事件驅動IO(event driven IO)。咱們都知道，select/epoll的好處就在於單個process就能夠同時處理多個網絡鏈接的IO。它的基本原理就是select/epoll這個function會不斷的輪詢所負責的全部socket，當某個socket有數據到達了，就通知用戶進程。它的流程如圖：

當用戶進程調用了select，那麼整個進程會被block，而同時，kernel會「監視」全部select負責的socket，當任何一個socket中的數據準備好了，select就會返回。這個時候用戶進程再調用read操做，將數據從kernel拷貝到用戶進程。
這個圖和blocking IO的圖其實並無太大的不一樣，事實上還更差一些。由於這裏須要使用兩個系統調用(select和recvfrom)，而blocking IO只調用了一個系統調用(recvfrom)。可是，用select的優點在於它能夠同時處理多個connection。

強調：

1. 若是處理的鏈接數不是很高的話，使用select/epoll的web server不必定比使用multi-threading + blocking IO的web server性能更好，可能延遲還更大。select/epoll的優點並非對於單個鏈接能處理得更快，而是在於能處理更多的鏈接。

2. 在多路複用模型中，對於每個socket，通常都設置成爲non-blocking，可是，如上圖所示，整個用戶的process實際上是一直被block的。只不過process是被select這個函數block，而不是被socket IO給block。

結論: select的優點在於能夠處理多個鏈接，不適用於單個鏈接

#服務端
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)

#客戶端
from socket import *

client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8093))


while True:
    msg=input('>>: ').strip()
    if not msg:continue
    client.send(msg.encode('utf-8'))
    data=client.recv(1024)
    print(data.decode('utf-8'))

client.close()

select網絡IO模型

select 多路複用I/O

select監聽fd變化的過程分析：

#用戶進程建立socket對象，拷貝監聽的fd到內核空間，每個fd會對應一張系統文件表，內核空間的fd響應到數據後，就會發送信號給用戶進程數據已到；
#用戶進程再發送系統調用，好比（accept）將內核空間的數據copy到用戶空間，同時做爲接受數據端內核空間的數據清除，這樣從新監聽時fd再有新的數據又能夠響應到了（發送端由於基於TCP協議因此須要收到應答後纔會清除）。

該模型的優勢：

#相比其餘模型，使用select() 的事件驅動模型只用單線程（進程）執行，佔用資源少，不消耗太多 CPU，同時可以爲多客戶端提供服務。若是試圖創建一個簡單的事件驅動的服務器程序，這個模型有必定的參考價值。

該模型的缺點：

#首先select()接口並非實現「事件驅動」的最好選擇。由於當須要探測的句柄值較大時，select()接口自己須要消耗大量時間去輪詢各個句柄。不少操做系統提供了更爲高效的接口，如linux提供了epoll，BSD提供了kqueue，Solaris提供了/dev/poll，…。若是須要實現更高效的服務器程序，相似epoll這樣的接口更被推薦。遺憾的是不一樣的操做系統特供的epoll接口有很大差別，因此使用相似於epoll的接口實現具備較好跨平臺能力的服務器會比較困難。
#其次，該模型將事件探測和事件響應夾雜在一塊兒，一旦事件響應的執行體龐大，則對整個模型是災難性的。

5.異步I/O（Asynchronous I/O）

Linux下的asynchronous IO其實用得很少，從內核2.6版本纔開始引入。先看一下它的流程：

用戶進程發起read操做以後，馬上就能夠開始去作其它的事。而另外一方面，從kernel的角度，當它受到一個asynchronous read以後，首先它會馬上返回，因此不會對用戶進程產生任何block。而後，kernel會等待數據準備完成，而後將數據拷貝到用戶內存，當這一切都完成以後，kernel會給用戶進程發送一個signal，告訴它read操做完成了。

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