- 基础
- IO模型有5种
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- 对于一个套接字上的输入操作,1)等待网络中的数据到达,将数据复制到内核的某个缓冲区;2)把数据从内核缓冲区复制到进程缓冲区 阻塞I/O和非阻塞I/O
- IO模型有5种
非阻塞I/O,不停在调用CPU(这种方式称之为轮询)但是在做无用功,极大浪费
- 传统模型中,server对于每个被动Socket连接都会新开一个线程处理,这样在大量并发时,在内存,切换线程上都造成很大麻烦。
- I/O模型中,sever会开一个线程(函数select)去监听所有的连接的Socket,当监听的Socket有事件响应时,返回就绪的socket描述符
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- select :
- nfds:文件描述符的值+1 (rea:标准输入丶标准输出丶异常被定义为描述符0,1,2,服务端开的监听描述符就被定义为3,此时如有客户端来请求连接并成功就会被定义为4.所以nfds是fdmax+1的原因是因为描述符是从0开始) 最大值是1024 因为bitmap最大位就是1024
- 描述符,可读描述符集合,可写描述符集合,异常描述符集合
- 四个宏 :1)从描述符集中移除指定描述符 ;2)检查指定描述符是否存在描述符集中
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- 3)向描述符集中添加描述符;4)清空描述符集
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- select :
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- 事件响应:1)新的连接;2)数据到达;3)FIN到达;4)RST到达
- 调用select时,select会将fds从用户态拷贝到内核态,在内核态内对bitmap进行遍历置位,当有事件发生,扫描fds进行bitmap置位
- 事件响应:1)新的连接;2)数据到达;3)FIN到达;4)RST到达
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- epoll 模型 (挖坑 代补充)
- epoll_create() 创建一个文件描述符集,内部维护了红黑树和就绪列表
- epoll_ctl() 对红黑树上的fd进行响应事件操作,增删查→当有事件响应发生,在红黑树进行响应的增删查,并通过回调函数将就绪的fd移到就绪列表里面
- epoll_wait() 监听就绪列表里面的fd对象→运行该函数时,会返回就绪的事件数,然后在就绪列表顺序找到相应的fd数量就可以
- epoll 模型 (挖坑 代补充)
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Django中的select:
1 def select(self, timeout=None): 2 timeout = None if timeout is None else max(timeout, 0) 3 ready = [] 4 try: 5 r, w, _ = self._select(self._readers, self._writers, [], timeout) 6 except InterruptedError: 7 return ready 8 r = set(r) 9 w = set(w) 10 for fd in r | w: 11 events = 0 12 if fd in r: 13 events |= EVENT_READ 14 if fd in w: 15 events |= EVENT_WRITE 16 17 key = self._key_from_fd(fd) 18 if key: 19 ready.append((key, events & key.events)) 20 return ready 21 22 23 #返回的ready[(SelectorKey(fileobj=<django.core.servers.basehttp.WSGIServer object at 0x03489610>, fd=548, events=1, data=None), 1)]
q:服务器运行后对ready列表进行监听,感觉像是select和epoll的杂糅