IO模型

IO模型介绍

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，该操作会经历两个阶段：

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)

O模型的区别就是在两个阶段上各有不同的情况

阻塞IO(blocking IO)

blocking IO的特点就是在IO执行的两个阶段（等待数据和拷贝数据两个阶段）都被block了。

非阻塞IO(non-blocking IO)

#这种程序虽说解决了单线程并发，但是大大的占用了cpu
from socket import *
import time
severt = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
severt.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
severt.bind(('127.0.0.1',8080))
severt.listen(5)
severt.setblocking(False) #默认是True  (如果是False,套接字里的一些阻塞操作都变成非阻塞的)
print('startting....')
conn_l = []
del_l =[]
while True:
    try:
        print(conn_l)
        conn,addr = severt.accept() #收不到数据的时候才出异常
        print(conn)
        conn_l.append(conn)
    except BlockingIOError:  #吧收不到数据的那段时间利用起来（利用他收不到
        #数据的时候，才干下面的for循环）
       for conn in conn_l:
            try:
                data = conn.recv(1024)
                conn.send(data.upper())
            except BlockingIOError:
                pass
            except ConnectionResetError:  #端开链接的错误（如果突然断开链接，会报错
                                           #就先添加到列表里面去，完了吧链接给清除了）
                 del_l.append(conn)
       for obj in del_l:
             obj.close()
             conn_l.remove(obj)
       del_l.clear()

在非阻塞式IO中，用户进程其实是需要不断的主动询问kernel数据准备好了没有。

但是非阻塞IO模型绝不被推荐。

    我们不能否则其优点：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）。

    但是也难掩其缺点：

#1. 循环调用recv()将大幅度推高CPU占用率；这也是我们在代码中留一句time.sleep(2)的原因,否则在低配主机下极容易出现卡机情况
#2. 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。

多路复用IO

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系统调用(select和recvfrom)，而blocking IO只调用了一个系统调用(recvfrom)。但是，用select的优势在于它可以同时处理多个connection。

   强调：

    1. 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。

    2. 在多路复用模型中，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。

    结论: select的优势在于可以处理多个连接，不适用于单个连接 

import select  #  模块
import socket
# 用来操作操作系统中的select（IO多路复用）机制
sk = socket.socket()
sk.bind(('127.0.0.1',9000))
sk.setblocking(False)
sk.listen()

r_lst = [sk,]
print(sk)
while True:
    r_l,_,_ = select.select(r_lst,[],[])  # r_lst = [sk,conn1,conn2,conn3]
    for item in r_l:
        if item is sk:
            conn, addr = sk.accept()
            r_lst.append(conn)
        else:
            try:
                print(item.recv(1024))
                item.send(b'hello')
            except ConnectionResetError:
                item.close()
                r_lst.remove(item)

select监听fd变化的过程分析：

select监听fd变化的过程分析：

#用户进程创建socket对象，拷贝监听的fd到内核空间，每一个fd会对应一张系统文件表，内核空间的fd响应到数据后，就会发送信号给用户进程数据已到；
#用户进程再发送系统调用，比如（accept）将内核空间的数据copy到用户空间，同时作为接受数据端内核空间的数据清除，这样重新监听时fd再有新的数据又可以响应到了（发送端因为基于TCP协议所以需要收到应答后才会清除）。

    该模型的优点：

#相比其他模型，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。如果试图建立一个简单的事件驱动的服务器程序，这个模型有一定的参考价值。

    该模型的缺点：

#首先select()接口并不是实现“事件驱动”的最好选择。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。
#很多操作系统提供了更为高效的接口，如linux提供了epoll，BSD提供了kqueue，Solaris提供了/dev/poll，…。
#如果需要实现更高效的服务器程序，类似epoll这样的接口更被推荐。遗憾的是不同的操作系统特供的epoll接口有很大差异，
#所以使用类似于epoll的接口实现具有较好跨平台能力的服务器会比较困难。
#其次，该模型将事件探测和事件响应夹杂在一起，一旦事件响应的执行体庞大，则对整个模型是灾难性的