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  • boost.asio系列——io_service

    IO模型

    io_service对象是asio框架中的调度器,所有异步io事件都是通过它来分发处理的(io对象的构造函数中都需要传入一个io_service对象)。

        asio::io_service io_service;
        asio::ip::tcp::socket socket(io_service);

    在asio框架中,同步的io主要流程如下:

        

    1. 应用程序调用IO对象成员函数执行IO操作
    2. IO对象向io_service 提出请求.
    3. io_service 调用操作系统的功能执行连接操作.
    4. 操作系统向io_service 返回执行结果.
    5. io_service将错误的操作结果翻译为boost::system::error_code类型,再传递给IO对象.
    6. 如果操作失败,IO对象抛出boost::system::system_error类型的异常.

    而异步IO的处理流程则有些不同:

        

    1. 应用程序调用IO对象成员函数执行IO操作
    2. IO对象请求io_service的服务
    3. io_service 通知操作系统其需要开始一个异步连接.
    4. 操作系统指示连接操作完成, io_service从队列中获取操作结果
    5. 应用程序必须调用io_service::run()以便于接收结果
    6. 调用io_service::run()后,io_service返回一个操作结果,并将其翻译为error_code,传递到事件回调函数中

    io_service对象

    io_service对象主要有两个方法——post和run:

    1. post用于发布io事件,如timer,socket读写等,一般由asio框架相应对象调用,无需我们显式调用。
    2. run用于监听io事件响应,并执行响应回调,对于异步io操作需要在代码中显式调用,对于同步io操作则由io对象隐式调用(并不是run函数,不过也是等待io事件)。

    可见,io_service提供的是一个生产者消费者模型。在异步io操作中需要我们手动控制消费者,调用run函数,它的基本工作模式如下:

    1. 等待io事件响应,如果所有io事件响应完成则退出
    2. 等待到io事件响应后,执行其对应的回调
    3. 继续等待下一个io事件,重复1-2

    从中可以看出,io_service是一个工作队列的模型。在使用过程中一般有如下几个需要注意的地方:

    1. run函数在io事件完成后会退出,导致后续基于该对象的异步io任务无法执行

    由于io_service并不会主动常见调度线程,需要我们手动分配,常见的方式是给其分配一个线程,然后执行run函数。但run函数在io事件完成后会退出,线程会终止,后续基于该对象的异步io任务无法得到调度。

    解决这个问题的方法是通过一个asio::io_service::work对象来守护io_service。这样,即使所有io任务都执行完成,也不会退出,继续等待新的io任务。

        boost::asio::io_service io;
        boost::asio::io_service::work work(io);
        io.run();

    2. 回调在run函数的线程中同步执行,当回调处理时间较长时阻塞后续io响应

    解决这个问题的方法有两种:1. 启动多线程执行run函数(run函数是线程安全的),2. 新启动一个线程(或通过线程池)来执行回调函数。一般来讲,如果回调处理事件不是特别短,应该使用在线程池中处理回调的方式。

    3. 回调在run函数的线程中同步执行,io事件较多的时候得不到及时响应

    这个其实是性能问题了,在多核cpu上可以通过在多个线程中执行run函数来解决这一问题。这种方式也只能充分利用cpu性能,本身性能问题就不是光靠软件就能解决的。

    .net中的异步io调度方式

    和io_service这种手动控制的方式比起来,.net则是纯粹的自动档了。IO调度由CLR托管了,无需手动控制。回调也是在线程池中执行,无需担心影响后续IO响应。

    正是由于CLR的托管,在.net 的异步IO框架中,就没有类似io_service的调度对象存在,这也符合.net的一贯简洁做法。

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