总结网络IO模型与select模型的Python实例讲解(总结网络io模型的特点)

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网络I/O模型人多了，就会有问题。web刚出现的时候，光顾的人很少。近年来网络应用规模逐渐扩大，应用的架构也需要随之改变。Ck的问题，让工程师们需要思考服务的性能与应用的并发能力。

网络应用需要处理的无非就是两大类问题，网络I/O，数据计算。相对于后者，网络I/O的延迟，给应用带来的性能瓶颈大于后者。网络I/O的模型大致有如下几种：

网络I/O的本质是socket的读取，socket在linux系统被抽象为流，I/O可以理解为对流的操作。这个操作又分为两个阶段：

等待流数据准备（wating for the data to be ready）。从内核向进程复制数据（copying the data from the kernel to the process）。对于socket流而已，

第一步通常涉及等待网络上的数据分组到达，然后被复制到内核的某个缓冲区。第二步把数据从内核缓冲区复制到应用进程缓冲区。I/O模型：举个简单比喻，来了解这几种模型。网络IO好比钓鱼，等待鱼上钩就是网络中等待数据准备好的过程，鱼上钩了，把鱼拉上岸就是内核复制数据阶段。钓鱼的人就是一个应用进程。

阻塞I/O（bloking I/O）阻塞I/O是最流行的I/O模型。它符合人们最常见的思考逻辑。阻塞就是进程 "被" 休息, CPU处理其它进程去了。在网络I/O的时候，进程发起recvform系统调用，然后进程就被阻塞了，什么也不干，直到数据准备好，并且将数据从内核复制到用户进程，最后进程再处理数据，在等待数据到处理数据的两个阶段，整个进程都被阻塞。不能处理别的网络I/O。大致如下图：

这就好比我们去钓鱼，抛竿之后就一直在岸边等，直到等待鱼上钩。然后再一次抛竿，等待下一条鱼上钩，等待的时候，什么事情也不做，大概会胡思乱想吧。

阻塞IO的特点就是在IO执行的两个阶段都被block了非阻塞I/O（non-bloking I/O）在网络I/O时候，非阻塞I/O也会进行recvform系统调用，检查数据是否准备好，与阻塞I/O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"。

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。

我们再用钓鱼的方式来类别，当我们抛竿入水之后，就看下鱼漂是否有动静，如果没有鱼上钩，就去干点别的事情，比如再挖几条蚯蚓。然后不久又来看看鱼漂是否有鱼上钩。这样往返的检查又离开，直到鱼上钩，再进行处理。

非阻塞 IO的特点是用户进程需要不断的主动询问kernel数据是否准备好。多路复用I/O（multiplexing I/O）可以看出，由于非阻塞的调用，轮询占据了很大一部分过程，轮询会消耗大量的CPU时间。结合前面两种模式。如果轮询不是进程的用户态，而是有人帮忙就好了。多路复用正好处理这样的问题。

多路复用有两个特别的系统调用select或poll。select调用是内核级别的，select轮询相对非阻塞的轮询的区别在于---前者可以等待多个socket，当其中任何一个socket的数据准好了，就能返回进行可读，然后进程再进行recvform系统调用，将数据由内核拷贝到用户进程，当然这个过程是阻塞的。多路复用有两种阻塞，select或poll调用之后，会阻塞进程，与第一种阻塞不同在于，此时的select不是等到socket数据全部到达再处理, 而是有了一部分数据就会调用用户进程来处理。如何知道有一部分数据到达了呢？监视的事情交给了内核，内核负责数据到达的处理。也可以理解为"非阻塞"吧。

对于多路复用，也就是轮询多个socket。钓鱼的时候，我们雇了一个帮手，他可以同时抛下多个钓鱼竿，任何一杆的鱼一上钩，他就会拉杆。他只负责帮我们钓鱼，并不会帮我们处理，所以我们还得在一帮等着，等他把收杆。我们再处理鱼。多路复用既然可以处理多个I/O，也就带来了新的问题，多个I/O之间的顺序变得不确定了，当然也可以针对不同的编号。

多路复用的特点是通过一种机制一个进程能同时等待IO文件描述符，内核监视这些文件描述符（套接字描述符），其中的任意一个进入读就绪状态，select， poll，epoll函数就可以返回。对于监视的方式，又可以分为 select， poll， epoll三种方式。了解了前面三种模式，在用户进程进行系统调用的时候，他们在等待数据到来的时候，处理的方式不一样，直接等待，轮询，select或poll轮询，第一个过程有的阻塞，有的不阻塞，有的可以阻塞又可以不阻塞。当时第二个过程都是阻塞的。从整个I/O过程来看，他们都是顺序执行的，因此可以归为同步模型(asynchronous)。都是进程主动向内核检查。

异步I/O（asynchronous I/O）相对于同步I/O，异步I/O不是顺序执行。用户进程进行aio_read系统调用之后，无论内核数据是否准备好，都会直接返回给用户进程，然后用户态进程可以去做别的事情。等到socket数据准备好了，内核直接复制数据给进程，然后从内核向进程发送通知。I/O两个阶段，进程都是非阻塞的。

比之前的钓鱼方式不一样，这一次我们雇了一个钓鱼高手。他不仅会钓鱼，还会在鱼上钩之后给我们发短信，通知我们鱼已经准备好了。我们只要委托他去抛竿，然后就能跑去干别的事情了，直到他的短信。我们再回来处理已经上岸的鱼。

同步和异步的区别通过对上述几种模型的讨论，需要区分阻塞和非阻塞，同步和异步。他们其实是两组概念。区别前一组比较容易，后一种往往容易和前面混合。在我看来，所谓同步就是在整个I/O过程。尤其是拷贝数据的过程是阻塞进程的，并且都是应用进程态去检查内核态。而异步则是整个过程I/O过程用户进程都是非阻塞的，并且当拷贝数据的时是由内核发送通知给用户进程。

对于同步模型，主要是第一阶段处理方法不一样。而异步模型，两个阶段都不一样。这里我们忽略了信号驱动模式。这几个名词还是容易让人迷惑，只有同步模型才考虑阻塞和非阻塞，因为异步肯定是非阻塞，异步非阻塞的说法感觉画蛇添足。

Select 模型同步模型中，使用多路复用I/O可以提高服务器的性能。在多路复用的模型中，比较常用的有select模型和poll模型。这两个都是系统接口，由操作系统提供。当然，Python的select模块进行了更高级的封装。select与poll的底层原理都差不多。千呼万唤始出来，本文的重点select模型。1.select 原理网络通信被Unix系统抽象为文件的读写，通常是一个设备，由设备驱动程序提供，驱动可以知道自身的数据是否可用。支持阻塞操作的设备驱动通常会实现一组自身的等待队列，如读/写等待队列用于支持上层(用户层)所需的block或non-block操作。设备的文件的资源如果可用（可读或者可写）则会通知进程，反之则会让进程睡眠，等到数据到来可用的时候，再唤醒进程。

这些设备的文件描述符被放在一个数组中，然后select调用的时候遍历这个数组，如果对于的文件描述符可读则会返回改文件描述符。当遍历结束之后，如果仍然没有一个可用设备文件描述符，select让用户进程则会睡眠，直到等待资源可用的时候在唤醒，遍历之前那个监视的数组。每次遍历都是线性的。

2.select 回显服务器select涉及系统调用和操作系统相关的知识，因此单从字面上理解其原理还是比较乏味。用代码来演示最好不过了。使用python的select模块很容易写出下面一个回显服务器：

运行上述代码，使用curl访问 request信息。

下面详细解析上述代码的原理。

上述代码使用socket初始化一个TCP套接字，并绑定主机地址和端口，然后设置服务器监听。

这里定义了一个需要select监听的列表，列表里面是需要监听的对象（等于系统监听的文件描述符）。这里监听socket套接字和用户的输入。

然后代码进行一个服务器无线循环。

调用了select函数，开始循环遍历监听传入的列表inputs。如果没有curl服务器，此时没有建立tcp客户端连接，因此改列表内的对象都是数据资源不可用。因此select阻塞不返回。

客户端输入curl nodejs都是基于epoll进行的异步。

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