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  • 39 IO 阻塞IO 非阻塞IO 多路复用select

    IO

    模型就是解决某个问题的套路

    网络IO的俩个阶段

    ​ IO问题:

    ​ 输入输出

     阻塞IO模型

    ​ 我用一个用户名用来执行登陆操作,问题用户名需要用户输入,输入需要耗时, 如果输入没有完成,后续逻辑无法继续,所以默认的处理方式就是 等

    ​ 将当前进程阻塞住,切换至其他进程执行,等到按下回车键,拿到了一个用户名,再唤醒刚才的进程,将状态调整为就绪态

     

    以上处理方案 就称之为阻塞IO模型

    存在的问题:

    ​ 当执行到recv时,如果对象并没有发送数据,程序阻塞了,无法执行其他任务

    解决方案:

    ​ 多线程或多进程,

    ​ 当客户端并发量非常大的时候,服务器可能就无法开启新的线程或进程,如果不对数量加以限制 服务器就崩溃了

    ​ 线程池或进程池

    ​ 首先限制了数量 保证服务器正常运行,但是问题是,如果客户端都处于阻塞状态,这些线程也阻塞了

    ​ 协程:

    ​ 使用一个线程处理所有客户端,当一个客户端处于阻塞状态时可以切换至其他客户端任务

    非阻塞IO模型

    阻塞IO模型在执行recv 和 accept 时 都需要经历wait_data

    ​ 非阻塞IO即 在执行recv 和accept时 不会阻塞 可以继续往下执行

    ​ 如何使用:

    ​ 将server的blocking设置为False 即设置非阻塞

    ​ 存在的问题 :

    ​ 这样一来 你的进程 效率 非常高 没有任何的阻塞

    ​ 很多情况下 并没有数据需要处理,但是我们的进程也需要不停的询问操作系统 会导致CPU占用过高

    ​ 而且是无意义的占用

     

    案例:

    服务器
    import socket
    import time

    server = socket.socket()
    server.bind(("192.168.13.103",1688))
    server.listen()
    server.setblocking(False) # 默认为阻塞 设置为False 表示非阻塞

    # 用来存储客户端的列表
    clients = []

    # 连接客户端的循环
    while True:
    try:
    client,addr = server.accept() # 接受三次握手信息
    # print("来了一个客户端了.... %s" % addr[1])
    # 有人链接成功了
    clients.append(client)
    except BlockingIOError as e:
    # print("还没有人连过来.....")
    # time.sleep(0.5)
    # 服务你的客人去
    for c in clients[:]:
    try: # 可能这个客户端还没有数据过来
    # 开始通讯任务
    data = c.recv(2048)
    c.send(data.upper())
    except BlockingIOError as e:
    print("这个客户端还不需要处理.....",)

    except ConnectionResetError:
    # 断开后删除这个客户端
    clients.remove(c)
    print(len(clients))

    客户端

    import socket

    client = socket.socket()
    client.connect(('127.0.0.1',1266))
    while True:
    msg = input('msg')
    if not msg:
    continue
    client.send(msg.encode('utf-8'))
    print(client.recv(2048).decode('utf-8'))

    select多路复用

     

    多路指的是:多个socket对象 一个socket就是一个传输通道
    复用:意思是指使用同一个线程处理所有socket
    原理:
    在非阻塞IO模型中我们需要自己不断的询问操作系统是否有数据需要处理
    多路复用,使用select来监测是否有socket可以被使用
    服务器
    import socket
    import select

    server = socket.socket()
    server.bind(('127.0.0.1', 1688))
    server.listen()

    # select最多检测1024个socket,超出直接报错,这是socket自身的问题,最终解决方案epoll
    rlist = [server] # 将需要检测(是否可读recv)的socket对象放到该列表中
    # accept也是一个读数据的操作,默认也会阻塞,也需要select检测
    wlist = [] # 将需要检测(是否可写send)的socket对象放到该列表中

    msgs = []
    while True:
    r_list, w_list, _ = select.select(rlist, wlist, []) # 会阻塞,等到有一个或者多个socket,可以被处理
    print(r_list, w_list)
    for soc in r_list:
    if soc == server:
    client, addr = server.accept()
    rlist.append(client)
    else:
    try:
    data = soc.recv(2048)
    if not data:
    soc.close()
    rlist.remove(soc)
    continue
    msgs.append((soc,data))
    except ConnectionResetError as e:
    soc.close()
    rlist.remove(soc)
    print('这个客户端下线')
    # client.recv()
    for soc in w_list:
    for i in msgs[:]:
    if i[0] == soc:
    soc.send(i[1])
    msgs.remove(i)
    wlist.remove(soc)

     优点:

    使用select() 的事件驱动模型只用单线程(进程)执行,占用资源少,不消耗太多 CPU,同时能够为多客户端提供服务。
    缺点:
    因为当需要探测的句柄值较大时,select()接口本身需要消耗大量时间去轮询各个句柄






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