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  • 阻塞与非阻塞 多路复用

    IO模型

    模型即解决某个问题的固定套路

    I/O 指的是输入输出

    IO的问题:当我们要输入数据或输出数据通常很长一段时间,当然是对于CPU而言

    在等待输入的过程中,CPU就处于闲置状态,没事干,造成了资源浪费

    注意:IO其实有很多类型 例如 socket网络IO,内存到内存的copy,等待键盘输入,对比起来socket网络IO需要等待的时间是最长的,这也是咱们重点关注的地方,

    学习IO模型要干什么?就是在等待IO操作的过程中利用CPU做别的事情,

    网络IO经历的步骤和过程

    操作系统有两种状态:内核态和用户态,当操作系统需要控制硬件时例如接受网卡上的数据,必须先转换到内核态,接受完数据后,要把数据从操作系统缓冲器copy到应用程序的缓冲区,从内核态转为用户态,

    涉及到的步骤

    buffer 缓冲 
    cache 缓存
    
    将数据读入到内存所使用的空间叫做**缓冲**
    
    从内存中读取数据存放数据的空间叫作**缓存****
    
    缓冲是为了降低IO次数
    
    缓存是为了提高读取效率
    
    1. wait_data

    2. copy_data

      recv accept 需要经历 wait->copy

      send 只需要经历copy

    阻塞IO模型

    默认情况下 TCP程序就是阻塞IO模型

    1.执行BLOCK将进程阻塞
    2.等待数据
    3.copy数据
    4.唤醒进程,继续,执行
    
    

    该模型提高效率方式,当你执行recv/accept会进入wait_data的阶段,

    1. 你的进程会进入主动调用一个block指令,进程就会阻塞状态,同时让出CPU的执行权,操作系统就会将CPU分配给其他 的任务,从而提高了CPU的利用率
    2. 当数据到达时,首先会从内核拷贝到应程序缓冲区,并且socket将唤醒处于自身的等待队列中的所有进程.

    之前使用的多线程 多进程完成的并发其实都是阻塞IO模型,每个线程在执行recv时,也会卡住

    非阻塞IO模型

    非阻塞IO模型与阻塞模型相反,在调用recvaccept时都不会阻塞当前线程,

    使用方法:

    1. 将原本阻塞的socket设置为非阻塞

    该模型在没有数据到时,会抛出异常,我们需要捕获异常,然后继续不断的询问系统内核知道数据到达为止,可以看出,该模型会大量的占用CPU资源做一些无效的循环,效率低于阻塞型IO

    多路复用IO模型

    属于事件驱动模型

    多个socket使用同一套处理逻辑

    如果将非阻塞IO比如是点餐的话,相当于你每次去前台,照着菜单挨个问个遍,

    多路复用,是直接问前台那些菜做好了,前台会给你返回一个列表,礼拜就是已经做好的菜

    对比阻塞或非阻塞模型增加了一个select来帮我们检测socket的状态,从而避免了我们自己检测socket带来的开销 select会把已经就绪的放入列表中,我们需要遍历列表,分别处理读写即可

    案例

    import socket
    import time
    import select
    s = socket.socket()
    s.bind(("127.0.0.1",1688))
    # 设置为非阻塞 模型
    s.setblocking(True) #在多路复用中  阻塞与非阻塞没有区别 因为select会阻塞直到有数据到达为止
    s.listen()
    
    # 待检测是否可读的列表
    r_list = [s]
    # 待检测是否可写的列表
    w_list = []
    
    # 待发送的数据
    msgs = {}
    
    print("开始检测了")
    while True:
        read_ables, write_ables, _= select.select(r_list,w_list,[])
        print("检测出结果了!")
        # print(read_ables,"可以收数据了")
        # print(write_ables,"可以发数据了")
        # 处理可读 也就是接收数据的
        for obj in read_ables: # 拿出所有可以读数据的socket
            #有可能是服务器 有可能是客户端
            if s == obj: # 服务器
                print("来了一个客户端 要连接")
                client,addr = s.accept()
                r_list.append(client)  # 新的客户端也交给select检测了
                
            else:# 如果是客户端则执行recv 接收数据
                print("客户端发来一个数据")
                try:
                    data = obj.recv(1024)
                    if not data:raise ConnectionResetError
                    print("有个客户端说:",data)
                    # 将要发送数据的socket加入到列表中让select检测
                    w_list.append(obj)
                    # 将要发送的数据已经socket对象丢到容器中
                    if obj in msgs:  # 由于容器是一个列表 所以需要先判断是否已经存在了列表
                        msgs[obj].append(data)
                    else:
                        msgs[obj] = [data]
                except ConnectionResetError:
                    obj.close()
                    r_list.remove(obj)
        # 处理可写的 也就是send发送数据
        for obj in write_ables:
            msg_list = msgs.get(obj)
            if msg_list:
                # 遍历发送所有数据
                for m in msg_list:
                    try:
                        obj.send(m.upper())
                    except ConnectionResetError:
                        obj.close()
                        w_list.remove(obj)
                        break
                # 数据从容器中删除
                msgs.pop(obj)
            # 将这个socket从w_list中删除
            w_list.remove(obj)
    
    

    多路复用对比非阻塞,多路复用可以极大降低降低了CPU的占用率

    注意:多路复用并不完美,因为本质上多个任务之间是串行的,如果某个任务耗时较长将导致其他任务不能立即执行,所以多路复用最大的优势就是高并发

    异步IO模型

    非阻塞IO不等于异步IO.因为从copy的过程是一个同步任务,会卡住当前线程,而异步IO是发起任务后就可以继续执行其他任务,当数据已经拷贝到应程序缓冲区,才会给你的线程发送信号,或者执行回调

    信号驱动IO模型

    简单的说就是当某个事情发生后会给你的线程发送一个信号,你的线程就可以去处理这个任务

    不常用,原始socket的信号太多,处理起来非常繁琐

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bladecheng/p/11157836.html
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