什么是IO多路复用_IO多路复用同步异步阻塞和非阻塞

复用器

0人已加入

描述

一、什么是socket?

我们都知道unix(like)世界里,一切皆文件,而文件是什么呢?文件就是一串二进制流而已,不管socket,还是FIFO、管道、终端,对我们来说,一切都是文件,一切都是流。在信息 交换的过程中,我们都是对这些流进行数据的收发操作,简称为I/O操作(input and output),往流中读出数据,系统调用read,写入数据,系统调用write。不过话说回来了 ,计算机里有这么多的流,我怎么知道要操作哪个流呢?对,就是文件描述符,即通常所说的fd,一个fd就是一个整数,所以,对这个整数的操作,就是对这个文件(流)的操作。我们创建一个socket,通过系统调用会返回一个文件描述符,那么剩下对socket的操作就会转化为对这个描述符的操作。不能不说这又是一种分层和抽象的思想。

二、阻塞?

什么是程序的阻塞呢?想象这种情形,比如你等快递,但快递一直没来,你会怎么做?有两种方式:

快递没来,我可以先去睡觉,然后快递来了给我打电话叫我去取就行了。

快递没来,我就不停的给快递打电话说:擦,怎么还没来,给老子快点,直到快递来。

很显然,你无法忍受第二种方式,不仅耽搁自己的时间,也会让快递很想打你。

而在计算机世界,这两种情形就对应阻塞和非阻塞忙轮询。

非阻塞忙轮询:数据没来,进程就不停的去检测数据,直到数据来。

阻塞:数据没来,啥都不做,直到数据来了,才进行下一步的处理。

先说说阻塞,因为一个线程只能处理一个套接字的I/O事件,如果想同时处理多个,可以利用非阻塞忙轮询的方式,伪代码如下:

[cpp] view plain copywhile true

{

for i in stream[]

{

if i has data

read until unavailable

}

}

我们只要把所有流从头到尾查询一遍,就可以处理多个流了,但这样做很不好,因为如果所有的流都没有I/O事件,白白浪费CPU时间片。正如有一位科学家所说,计算机所有的问题都可以增加一个中间层来解决,同样,为了避免这里cpu的空转,我们不让这个线程亲自去检查流中是否有事件,而是引进了一个代理(一开始是select,后来是poll),这个代理很牛,它可以同时观察许多流的I/O事件,如果没有事件,代理就阻塞,线程就不会挨个挨个去轮询了,伪代码如下:

[cpp] view plain copywhile true

{

select(streams[]) //这一步死在这里,知道有一个流有I/O事件时,才往下执行

for i in streams[]

{

if i has data

read until unavailable

}

}

但是依然有个问题,我们从select那里仅仅知道了,有I/O事件发生了,却并不知道是哪那几个流(可能有一个,多个,甚至全部),我们只能无差别轮询所有流,找出能读出数据,或者写入数据的流,对他们进行操作。所以select具有O(n)的无差别轮询复杂度,同时处理的流越多,无差别轮询时间就越长。

epoll可以理解为event poll,不同于忙轮询和无差别轮询,epoll会把哪个流发生了怎样的I/O事件通知我们。所以我们说epoll实际上是事件驱动(每个事件关联上fd)的,此时我们对这些流的操作都是有意义的。(复杂度降低到了O(1))伪代码如下:

[cpp] view plain copywhile true

{

active_stream[] = epoll_wait(epollfd)

for i in active_stream[]

{

read or write till

}

}

可以看到,select和epoll最大的区别就是:select只是告诉你一定数目的流有事件了,至于哪个流有事件,还得你一个一个地去轮询,而epoll会把发生的事件告诉你,通过发生的事件,就自然而然定位到哪个流了。不能不说epoll跟select相比,是质的飞跃,我觉得这也是一种牺牲空间,换取时间的思想,毕竟现在硬件越来越便宜了。

三、I/O多路复用

好了,我们讲了这么多,再来总结一下,到底什么是I/O多路复用。

先讲一下I/O模型:

首先,输入操作一般包含两个步骤:

等待数据准备好(waiting for data to be ready)。对于一个套接口上的操作,这一步骤关系到数据从网络到达,并将其复制到内核的某个缓冲区。

将数据从内核缓冲区复制到进程缓冲区(copying the data from the kernel to the process)。

其次了解一下常用的3种I/O模型:

1、阻塞I/O模型

最广泛的模型是阻塞I/O模型,默认情况下,所有套接口都是阻塞的。 进程调用recvfrom系统调用,整个过程是阻塞的,直到数据复制到进程缓冲区时才返回(当然,系统调用被中断也会返回)。

多路复用

2、非阻塞I/O模型

当我们把一个套接口设置为非阻塞时,就是在告诉内核,当请求的I/O操作无法完成时,不要将进程睡眠,而是返回一个错误。当数据没有准备好时,内核立即返回EWOULDBLOCK错误,第四次调用系统调用时,数据已经存在,这时将数据复制到进程缓冲区中。这其中有一个操作时轮询(polling)。

多路复用

3、I/O复用模型

此模型用到select和poll函数,这两个函数也会使进程阻塞,select先阻塞,有活动套接字才返回,但是和阻塞I/O不同的是,这两个函数可以同时阻塞多个I/O操作,而且可以同时对多个读操作,多个写操作的I/O函数进行检测,直到有数据可读或可写(就是监听多个socket)。select被调用后,进程会被阻塞,内核监视所有select负责的socket,当有任何一个socket的数据准备好了,select就会返回套接字可读,我们就可以调用recvfrom处理数据。

正因为阻塞I/O只能阻塞一个I/O操作,而I/O复用模型能够阻塞多个I/O操作,所以才叫做多路复用。

多路复用

4、信号驱动I/O模型(signal driven I/O, SIGIO)

首先我们允许套接口进行信号驱动I/O,并安装一个信号处理函数,进程继续运行并不阻塞。当数据准备好时,进程会收到一个SIGIO信号,可以在信号处理函数中调用I/O操作函数处理数据。当数据报准备好读取时,内核就为该进程产生一个SIGIO信号。我们随后既可以在信号处理函数中调用recvfrom读取数据报,并通知主循环数据已准备好待处理,也可以立即通知主循环,让它来读取数据报。无论如何处理SIGIO信号,这种模型的优势在于等待数据报到达(第一阶段)期间,进程可以继续执行,不被阻塞。免去了select的阻塞与轮询,当有活跃套接字时,由注册的handler处理。

多路复用

5、异步I/O模型(AIO, asynchronous I/O)

进程发起read操作之后,立刻就可以开始去做其它的事。而另一方面,从kernel的角度,当它受到一个asynchronous read之后,首先它会立刻返回,所以不会对用户进程产生任何block。然后,kernel会等待数据准备完成,然后将数据拷贝到用户内存,当这一切都完成之后,kernel会给用户进程发送一个signal,告诉它read操作完成了。

这个模型工作机制是:告诉内核启动某个操作,并让内核在整个操作(包括第二阶段,即将数据从内核拷贝到进程缓冲区中)完成后通知我们。

这种模型和前一种模型区别在于:信号驱动I/O是由内核通知我们何时可以启动一个I/O操作,而异步I/O模型是由内核通知我们I/O操作何时完成。

多路复用

高性能IO模型浅析

服务器端编程经常需要构造高性能的IO模型,常见的IO模型有四种:

(1)同步阻塞IO(Blocking IO):即传统的IO模型。

(2)同步非阻塞IO(Non-blocking IO):默认创建的socket都是阻塞的,非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK。注意这里所说的NIO并非Java的NIO(New IO)库。

(3)IO多路复用(IO Multiplexing):即经典的Reactor设计模式,Java中的Selector和Linux中的epoll都是这种模型。

(4)异步IO(Asynchronous IO):即经典的Proactor设计模式,也称为异步非阻塞IO。

为了方便描述,我们统一使用IO的读操作作为示例。

一、同步阻塞IO

同步阻塞IO模型是最简单的IO模型,用户线程在内核进行IO操作时被阻塞。

多路复用

图1 同步阻塞IO

如图1所示,用户线程通过系统调用read发起IO读操作,由用户空间转到内核空间。内核等到数据包到达后,然后将接收的数据拷贝到用户空间,完成read操作。

用户线程使用同步阻塞IO模型的伪代码描述为:

{

read(socket, buffer);

process(buffer);

}

即用户需要等待read将socket中的数据读取到buffer后,才继续处理接收的数据。整个IO请求的过程中,用户线程是被阻塞的,这导致用户在发起IO请求时,不能做任何事情,对CPU的资源利用率不够。

二、同步非阻塞IO

同步非阻塞IO是在同步阻塞IO的基础上,将socket设置为NONBLOCK。这样做用户线程可以在发起IO请求后可以立即返回。

多路复用

图2 同步非阻塞IO

如图2所示,由于socket是非阻塞的方式,因此用户线程发起IO请求时立即返回。但并未读取到任何数据,用户线程需要不断地发起IO请求,直到数据到达后,才真正读取到数据,继续执行。

用户线程使用同步非阻塞IO模型的伪代码描述为:

{

while(read(socket, buffer) != SUCCESS)

;

process(buffer);

}

即用户需要不断地调用read,尝试读取socket中的数据,直到读取成功后,才继续处理接收的数据。整个IO请求的过程中,虽然用户线程每次发起IO请求后可以立即返回,但是为了等到数据,仍需要不断地轮询、重复请求,消耗了大量的CPU的资源。一般很少直接使用这种模型,而是在其他IO模型中使用非阻塞IO这一特性。

三、IO多路复用

IO多路复用模型是建立在内核提供的多路分离函数select基础之上的,使用select函数可以避免同步非阻塞IO模型中轮询等待的问题。

多路复用

图3 多路分离函数select

如图3所示,用户首先将需要进行IO操作的socket添加到select中,然后阻塞等待select系统调用返回。当数据到达时,socket被激活,select函数返回。用户线程正式发起read请求,读取数据并继续执行。

从流程上来看,使用select函数进行IO请求和同步阻塞模型没有太大的区别,甚至还多了添加监视socket,以及调用select函数的额外操作,效率更差。但是,使用select以后最大的优势是用户可以在一个线程内同时处理多个socket的IO请求。用户可以注册多个socket,然后不断地调用select读取被激活的socket,即可达到在同一个线程内同时处理多个IO请求的目的。而在同步阻塞模型中,必须通过多线程的方式才能达到这个目的。

用户线程使用select函数的伪代码描述为:

{

select(socket);

while(1) {

sockets = select();

for(socket in sockets) {

if(can_read(socket)) {

read(socket, buffer);

process(buffer);

}

}

}

}

其中while循环前将socket添加到select监视中,然后在while内一直调用select获取被激活的socket,一旦socket可读,便调用read函数将socket中的数据读取出来。

然而,使用select函数的优点并不仅限于此。虽然上述方式允许单线程内处理多个IO请求,但是每个IO请求的过程还是阻塞的(在select函数上阻塞),平均时间甚至比同步阻塞IO模型还要长。如果用户线程只注册自己感兴趣的socket或者IO请求,然后去做自己的事情,等到数据到来时再进行处理,则可以提高CPU的利用率。

IO多路复用模型使用了Reactor设计模式实现了这一机制。

多路复用

图4 Reactor设计模式

如图4所示,EventHandler抽象类表示IO事件处理器,它拥有IO文件句柄Handle(通过get_handle获取),以及对Handle的操作handle_event(读/写等)。继承于EventHandler的子类可以对事件处理器的行为进行定制。Reactor类用于管理EventHandler(注册、删除等),并使用handle_events实现事件循环,不断调用同步事件多路分离器(一般是内核)的多路分离函数select,只要某个文件句柄被激活(可读/写等),select就返回(阻塞),handle_events就会调用与文件句柄关联的事件处理器的handle_event进行相关操作。

多路复用

图5 IO多路复用

如图5所示,通过Reactor的方式,可以将用户线程轮询IO操作状态的工作统一交给handle_events事件循环进行处理。用户线程注册事件处理器之后可以继续执行做其他的工作(异步),而Reactor线程负责调用内核的select函数检查socket状态。当有socket被激活时,则通知相应的用户线程(或执行用户线程的回调函数),执行handle_event进行数据读取、处理的工作。由于select函数是阻塞的,因此多路IO复用模型也被称为异步阻塞IO模型。注意,这里的所说的阻塞是指select函数执行时线程被阻塞,而不是指socket。一般在使用IO多路复用模型时,socket都是设置为NONBLOCK的,不过这并不会产生影响,因为用户发起IO请求时,数据已经到达了,用户线程一定不会被阻塞。

用户线程使用IO多路复用模型的伪代码描述为:

void UserEventHandler::handle_event() {

if(can_read(socket)) {

read(socket, buffer);

process(buffer);

}

}

{

Reactor.register(new UserEventHandler(socket));

}

用户需要重写EventHandler的handle_event函数进行读取数据、处理数据的工作,用户线程只需要将自己的EventHandler注册到Reactor即可。Reactor中handle_events事件循环的伪代码大致如下。

Reactor::handle_events() {

while(1) {

sockets = select();

for(socket in sockets) {

get_event_handler(socket).handle_event();

}

}

}

事件循环不断地调用select获取被激活的socket,然后根据获取socket对应的EventHandler,执行器handle_event函数即可。

IO多路复用是最常使用的IO模型,但是其异步程度还不够“彻底”,因为它使用了会阻塞线程的select系统调用。因此IO多路复用只能称为异步阻塞IO,而非真正的异步IO。

四、异步IO

“真正”的异步IO需要操作系统更强的支持。在IO多路复用模型中,事件循环将文件句柄的状态事件通知给用户线程,由用户线程自行读取数据、处理数据。而在异步IO模型中,当用户线程收到通知时,数据已经被内核读取完毕,并放在了用户线程指定的缓冲区内,内核在IO完成后通知用户线程直接使用即可。

异步IO模型使用了Proactor设计模式实现了这一机制。

多路复用

图6 Proactor设计模式

如图6,Proactor模式和Reactor模式在结构上比较相似,不过在用户(Client)使用方式上差别较大。Reactor模式中,用户线程通过向Reactor对象注册感兴趣的事件监听,然后事件触发时调用事件处理函数。而Proactor模式中,用户线程将AsynchronousOperation(读/写等)、Proactor以及操作完成时的CompletionHandler注册到AsynchronousOperationProcessor。AsynchronousOperationProcessor使用Facade模式提供了一组异步操作API(读/写等)供用户使用,当用户线程调用异步API后,便继续执行自己的任务。AsynchronousOperationProcessor 会开启独立的内核线程执行异步操作,实现真正的异步。当异步IO操作完成时,AsynchronousOperationProcessor将用户线程与AsynchronousOperation一起注册的Proactor和CompletionHandler取出,然后将CompletionHandler与IO操作的结果数据一起转发给Proactor,Proactor负责回调每一个异步操作的事件完成处理函数handle_event。虽然Proactor模式中每个异步操作都可以绑定一个Proactor对象,但是一般在操作系统中,Proactor被实现为Singleton模式,以便于集中化分发操作完成事件。

多路复用

图7 异步IO

如图7所示,异步IO模型中,用户线程直接使用内核提供的异步IO API发起read请求,且发起后立即返回,继续执行用户线程代码。不过此时用户线程已经将调用的AsynchronousOperation和CompletionHandler注册到内核,然后操作系统开启独立的内核线程去处理IO操作。当read请求的数据到达时,由内核负责读取socket中的数据,并写入用户指定的缓冲区中。最后内核将read的数据和用户线程注册的CompletionHandler分发给内部Proactor,Proactor将IO完成的信息通知给用户线程(一般通过调用用户线程注册的完成事件处理函数),完成异步IO。

用户线程使用异步IO模型的伪代码描述为:

void UserCompletionHandler::handle_event(buffer) {

process(buffer);

}

{

aio_read(socket, new UserCompletionHandler);

}

用户需要重写CompletionHandler的handle_event函数进行处理数据的工作,参数buffer表示Proactor已经准备好的数据,用户线程直接调用内核提供的异步IO API,并将重写的CompletionHandler注册即可。

相比于IO多路复用模型,异步IO并不十分常用,不少高性能并发服务程序使用IO多路复用模型+多线程任务处理的架构基本可以满足需求。况且目前操作系统对异步IO的支持并非特别完善,更多的是采用IO多路复用模型模拟异步IO的方式(IO事件触发时不直接通知用户线程,而是将数据读写完毕后放到用户指定的缓冲区中)。Java7之后已经支持了异步IO,感兴趣的读者可以尝试使用。

打开APP阅读更多精彩内容
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !

×
20
完善资料,
赚取积分