zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 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:
     1 等待数据准备 (Waiting for the data to be ready)
     2 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。

     IO阻塞:

    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。

    非阻塞IO模型:

    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。

    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。

    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
    非阻塞IO模型

    IO多路复用( IO multiplexing):

          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。

    注意1:select函数返回结果中如果有文件可读了,那么进程就可以通过调用accept()或recv()来让kernel将位于内核中准备到的数据copy到用户区。

    注意2: 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",8801))
    sk.listen(5)
    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)
                inputs.append(conn)
            else:
                data_byte=obj.recv(1024)
                print(str(data_byte,'utf8'))
                inp=input('回答%s号客户>>>'%inputs.index(obj))
                obj.sendall(bytes(inp,'utf8'))
    
        print('>>',r)
    
    #***********************client.py
    
    import socket
    sk=socket.socket()
    sk.connect(('127.0.0.1',8801))
    
    while True:
        inp=input(">>>>")
        sk.sendall(bytes(inp,"utf8"))
        data=sk.recv(1024)
        print(str(data,'utf8'))
    非阻塞io模型

    异步io模型:

    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。

    IO模型的分析和对比:

    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:

    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)
    selectors模块
  • 相关阅读:
    解决做好一个机器学习项目的3个问题
    VMwareworkstations14 安装arch
    python3学习笔记——数字、字符串、列表、字典、元组
    python2和python3编码
    重定向和伪静态的原理、语法、实践
    HTTP中的重定向和请求转发的区别
    linux+Apache开启伪静态配置
    Centos7下Yum安装PHP5.5,5.6,7.0
    windows10图形化连接CentOS7
    python学习笔记--类(一)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/drchen/p/6837899.html
Copyright © 2011-2022 走看看