网络I/O模型
人多了，就会有问题。web刚出现的时候，光顾的人很少。近年来网络应用规模逐渐扩大，应用的架构也需要随之改变。C10k的问题，让工程师们需要思考服务的性能与应用的并发能力。
网络应用需要处理的无非就是两大类问题，网络I/O，数据计算。相对于后者，网络I/O的延迟，给应用带来的性能瓶颈大于后者。网络I/O的模型大致有如下几种：
网络I/O的本质是socket的读取，socket在linux系统被抽象为流，I/O可以理解为对流的操作。这个操作又分为两个阶段：
等待流数据准备（wating for the data to be ready）。
从内核向进程复制数据（copying the data from the kernel to the process）。
对于socket流而已，
第一步通常涉及等待网络上的数据分组到达，然后被复制到内核的某个缓冲区。
第二步把数据从内核缓冲区复制到应用进程缓冲区。
I/O模型：
举个简单比喻，来了解这几种模型。网络IO好比钓鱼，等待鱼上钩就是网络中等待数据准备好的过程，鱼上钩了，把鱼拉上岸就是内核复制数据阶段。钓鱼的人就是一个应用进程。
阻塞I/O（bloking I/O）
阻塞I/O是最流行的I/O模型。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。在网络I/O的时候，进程发起recvform系统调用，然后进程就被阻塞了，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I/O。大致如下图：
这就好比我们去钓鱼，抛竿之后就一直在岸边等，直到等待鱼上钩。然后再一次抛竿，等待下一条鱼上钩，等待的时候，什么事情也不做，大概会胡思乱想吧。
阻塞IO的特点就是在IO执行的两个阶段都被block了
非阻塞I/O（non-bloking I/O）
在网络I/O时候，非阻塞I/O也会进行recvform系统调用，检查数据是否准备好，与阻塞I/O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。
我们再用钓鱼的方式来类别，当我们抛竿入水之后，就看下鱼漂是否有动静，如果没有鱼上钩，就去干点别的事情，比如再挖几条蚯蚓。然后不久又来看看鱼漂是否有鱼上钩。这样往返的检查又离开，直到鱼上钩，再进行处理。
非阻塞 IO的特点是用户进程需要不断的主动询问kernel数据是否准备好。
多路复用I/O（multiplexing I/O）
可以看出，由于非阻塞的调用，轮询占据了很大一部分过程，轮询会消耗大量的CPU时间。结合前面两种模式。如果轮询不是进程的用户态，而是有人帮忙就好了。多路复用正好处理这样的问题。
多路复用有两个特别的系统调用select或poll。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，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。多路复用有两种阻塞，select或poll调用之后，会阻塞进程，与第一种阻塞不同在于，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。
对于多路复用，也就是轮询多个socket。钓鱼的时候，我们雇了一个帮手，他可以同时抛下多个钓鱼竿，任何一杆的鱼一上钩，他就会拉杆。他只负责帮我们钓鱼，并不会帮我们处理，所以我们还得在一帮等着，等他把收杆。我们再处理鱼。多路复用既然可以处理多个I/O，也就带来了新的问题，多个I/O之间的顺序变得不确定了，当然也可以针对不同的编号。
多路复用的特点是通过一种机制一个进程能同时等待IO文件描述符，内核监视这些文件描述符（套接字描述符），其中的任意一个进入读就绪状态，select， poll，epoll函数就可以返回。对于监视的方式，又可以分为 select， poll， epoll三种方式。
了解了前面三种模式，在用户进程进行系统调用的时候，他们在等待数据到来的时候，处理的方式不一样，直接等待，轮询，select或poll轮询，第一个过程有的阻塞，有的不阻塞，有的可以阻塞又可以不阻塞。当时第二个过程都是阻塞的。从整个I/O过程来看，他们都是顺序执行的，因此可以归为同步模型(asynchronous)。都是进程主动向内核检查。
异步I/O（asynchronous I/O）
相对于同步I/O，异步I/O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。I/O两个阶段，进程都是非阻塞的。
比之前的钓鱼方式不一样，这一次我们雇了一个钓鱼高手。他不仅会钓鱼，还会在鱼上钩之后给我们发短信，通知我们鱼已经准备好了。我们只要委托他去抛竿，然后就能跑去干别的事情了，直到他的短信。我们再回来处理已经上岸的鱼。
同步和异步的区别
通过对上述几种模型的讨论，需要区分阻塞和非阻塞，同步和异步。他们其实是两组概念。区别前一组比较容易，后一种往往容易和前面混合。在我看来，所谓同步就是在整个I/O过程。尤其是拷贝数据的过程是阻塞进程的，并且都是应用进程态去检查内核态。而异步则是整个过程I/O过程用户进程都是非阻塞的，并且当拷贝数据的时是由内核发送通知给用户进程。
对于同步模型，主要是第一阶段处理方法不一样。而异步模型，两个阶段都不一样。这里我们忽略了信号驱动模式。这几个名词还是容易让人迷惑，只有同步模型才考虑阻塞和非阻塞，因为异步肯定是非阻塞，异步非阻塞的说法感觉画蛇添足。
Select 模型
同步模型中，使用多路复用I/O可以提高服务器的性能。
在多路复用的模型中，比较常用的有select模型和poll模型。这两个都是系统接口，由操作系统提供。当然，Python的select模块进行了更高级的封装。select与poll的底层原理都差不多。千呼万唤始出来，本文的重点select模型。
1.select 原理
网络通信被Unix系统抽象为文件的读写，通常是一个设备，由设备驱动程序提供，驱动可以知道自身的数据是否可用。支持阻塞操作的设备驱动通常会实现一组自身的等待队列，如读/写等待队列用于支持上层(用户层)所需的block或non-block操作。设备的文件的资源如果可用（可读或者可写）则会通知进程，反之则会让进程睡眠，等到数据到来可用的时候，再唤醒进程。
这些设备的文件描述符被放在一个数组中，然后select调用的时候遍历这个数组，如果对于的文件描述符可读则会返回改文件描述符。当遍历结束之后，如果仍然没有一个可用设备文件描述符，select让用户进程则会睡眠，直到等待资源可用的时候在唤醒，遍历之前那个监视的数组。每次遍历都是线性的。
2.select 回显服务器
select涉及系统调用和操作系统相关的知识，因此单从字面上理解其原理还是比较乏味。用代码来演示最好不过了。使用python的select模块很容易写出下面一个回显服务器：
import select
import socket
import sys
HOST = 'localhost'
PORT = 5000
BUFFER_SIZE = 1024
server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server.bind((HOST, PORT))
server.listen(5)
inputs = [server, sys.stdin]
running = True
while True:
try:
# 调用 select 函数，阻塞等待
readable, writeable, exceptional = select.select(inputs, [], [])
except select.error, e:
break
# 数据抵达，循环
for sock in readable:
# 建立连接
if sock == server:
conn, addr = server.accept()
# select 监听的socket
inputs.append(conn)
elif sock == sys.stdin:
junk = sys.stdin.readlines()
running = False
else:
try:
# 读取客户端连接发送的数据
data = sock.recv(BUFFER_SIZE)
if data:
sock.send(data)
if data.endswith('\r\n\r\n'):
# 移除select监听的socket
inputs.remove(sock)
sock.close()
else:
# 移除select监听的socket
inputs.remove(sock)
sock.close()
except socket.error, e:
inputs.remove(sock)
server.close()
运行上述代码，使用curl访问http://localhost:5000，即可看命令行返回请求的HTTP request信息。
下面详细解析上述代码的原理。
server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server.bind((HOST, PORT)) server.listen(5)
上述代码使用socket初始化一个TCP套接字，并绑定主机地址和端口，然后设置服务器监听。
inputs = [server, sys.stdin]
这里定义了一个需要select监听的列表，列表里面是需要监听的对象（等于系统监听的文件描述符）。这里监听socket套接字和用户的输入。
然后代码进行一个服务器无线循环。
try: # 调用 select 函数，阻塞等待 readable, writeable, exceptional = select.select(inputs, [], []) except select.error, e: break
调用了select函数，开始循环遍历监听传入的列表inputs。如果没有curl服务器，此时没有建立tcp客户端连接，因此改列表内的对象都是数据资源不可用。因此select阻塞不返回。
客户端输入curl http://localhost:5000之后，一个套接字通信开始，此时input中的第一个对象server由不可用变成可用。因此select函数调用返回，此时的readable有一个套接字对象（文件描述符可读）。
for sock in readable:
# 建立连接
if sock == server:
conn, addr = server.accept()
# select 监听的socket
inputs.append(conn)
select返回之后，接下来遍历可读的文件对象，此时的可读中只有一个套接字连接，调用套接字的accept()方法建立TCP三次握手的连接，然后把该连接对象追加到inputs监视列表中，表示我们要监视该连接是否有数据IO操作。
由于此时readable只有一个可用的对象，因此遍历结束。再回到主循环，再次调用select，此时调用的时候，不仅会遍历监视是否有新的连接需要建立，还是监视刚才追加的连接。如果curl的数据到了，select再返回到readable，此时在进行for循环。如果没有新的套接字，将会执行下面的代码：
try:
# 读取客户端连接发送的数据
data = sock.recv(BUFFER_SIZE)
if data:
sock.send(data)
if data.endswith('\r\n\r\n'):
# 移除select监听的socket
inputs.remove(sock)
sock.close()
else:
# 移除select监听的socket
inputs.remove(sock)
sock.close()
except socket.error, e:
inputs.remove(sock)
通过套接字连接调用recv函数，获取客户端发送的数据，当数据传输完毕，再把监视的inputs列表中除去该连接。然后关闭连接。
整个网络交互过程就是如此，当然这里如果用户在命令行中输入中断，inputs列表中监视的sys.stdin也会让select返回，最后也会执行下面的代码：
elif sock == sys.stdin: junk = sys.stdin.readlines() running = False
有人可能有疑问，在程序处理sock连接的是时候，假设又输入了curl对服务器请求，将会怎么办？此时毫无疑问，inputs里面的server套接字会变成可用。等现在的for循环处理完毕，此时select调用就会返回server。如果inputs里面还有上一个过程的conn连接，那么也会循环遍历inputs的时候，再一次针对新的套接字accept到inputs列表进行监视，然后继续循环处理之前的conn连接。如此有条不紊的进行，直到for循环结束，进入主循环调用select。
任何时候，inputs监听的对象有数据，下一次调用select的时候，就会繁返回readable，只要返回，就会对readable进行for循环，直到for循环结束在进行下一次select。
主要注意，套接字建立连接是一次IO，连接的数据抵达也是一次IO。
3.select的不足
尽管select用起来挺爽，跨平台的特性。但是select还是存在一些问题。
select需要遍历监视的文件描述符，并且这个描述符的数组还有最大的限制。随着文件描述符数量的增长，用户态和内核的地址空间的复制所引发的开销也会线性增长。即使监视的文件描述符长时间不活跃了，select还是会线性扫描。
为了解决这些问题，操作系统又提供了poll方案，但是poll的模型和select大致相当，只是改变了一些限制。目前Linux最先进的方式是epoll模型。
许多高性能的软件如nginx, nodejs都是基于epoll进行的异步。
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