IO多路复用

一、常见的IO模型

参考文章:https://www.cnblogs.com/yanguhung/p/10145755.html

服务器端编程经常需要构造高性能的IO模型,常见的5种IO处理模型

  1. 同步阻塞IO
  2. 同步非阻塞IO
  3. IO多路复用(又被称为“事件驱动”)
  4. 异步IO
  5. 信号驱动IO(本文不讲,我不会。。。)

同步和异步的概念描述的是用户线程与内核的交互方式:同步是指用户线程发起IO请求后需要等待或者轮询内核IO操作完成后才能继续执行;
而异步是指用户线程发起IO请求后仍继续执行,当内核IO操作完成后会通知用户线程,或者调用用户线程注册的回调函数。

阻塞和非阻塞的概念描述的是用户线程调用内核IO操作的方式:阻塞是指IO操作需要彻底完成后才返回到用户空间;而非阻塞是指IO操作被调用后立即返回给用户一个状态值,无需等到IO操作彻底完成。

1、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。

阻塞IO意味着当我们发起一次IO操作后一直等待成功或失败之后才返回,在这期间程序不能做其它的事情。

阻塞IO操作只能对单个文件描述符进行操作。

当用户进程调用了recv/recvfrom这些系统调用时,操作系统就开始了IO的第一个阶段:准备数据。因为很多时候数据一开始还没有到达(比如,还没有收到一个完整的UDP包),这个时候操作系统就要等待足够的数据到来。

而在用户进程这边,整个进程会被阻塞。操作系统一直等到数据准备好了,它就会将数据拷贝到用户内存,然后返回结果,用户进程才解除block的状态,重新运行起来。

所以,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。

 

几乎所有的程序员第一次接触到的网络编程都是从listen()、send()、recv() 等接口开始的,使用这些接口可以很方便的构建服务器/客户机的模型。然而大部分的socket接口都是阻塞型的。

阻塞型接口是指系统调用(一般是IO接口)不返回调用结果并让当前线程一直阻塞,只有当该系统调用获得结果或者超时出错时才返回。

实际上,除非特别指定,几乎所有的IO接口 ( 包括socket接口 ) 都是阻塞型的。这给网络编程带来了一个很大的问题,如在调用recv(1024)的同时,线程将被阻塞,在此期间,线程将无法执行任何运算或响应任何的网络请求。

 

解决方案:

在服务器端使用多线程(或多进程)。多线程(或多进程)的目的是让每个连接都拥有独立的线程(或进程),这样任何一个连接的阻塞都不会影响其他的连接。

 

该方案的问题是:

开启多进程或都线程的方式,在遇到要同时响应成百上千路的连接请求,则无论多线程还是多进程都会严重占据系统资源,降低系统对外界响应效率,而且线程与进程本身也更容易进入假死状态。

    

改进方案:    

很多程序员可能会考虑使用“线程池”或“连接池”。“线程池”旨在减少创建和销毁线程的频率,其维持一定合理数量的线程,并让空闲的线程重新承担新的执行任务。“连接池”维持连接的缓存池,尽量重用已有的连接、减少创建和关闭连接的频率。这两种技术都可以很好的降低系统开销,都被广泛应用很多大型系统,如websphere、tomcat和各种数据库等。

    

改进后方案其实也存在着问题:

“线程池”和“连接池”技术也只是在一定程度上缓解了频繁调用IO接口带来的资源占用。而且,所谓“池”始终有其上限,当请求大大超过上限时,“池”构成的系统对外界的响应并不比没有池的时候效果好多少。所以使用“池”必须考虑其面临的响应规模,并根据响应规模调整“池”的大小。

对应上例中的所面临的可能同时出现的上千甚至上万次的客户端请求,“线程池”或“连接池”或许可以缓解部分压力,但是不能解决所有问题。总之,多线程模型可以方便高效的解决小规模的服务请求,但面对大规模的服务请求,多线程模型也会遇到瓶颈,可以用非阻塞接口来尝试解决这个问题。

 

2、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。

在非阻塞式IO中,用户进程其实是需要不断的主动询问操作系统数据是否准备好了,这种类似轮询的方式会浪费很多不必要的CPU资源。

和阻塞IO一样,非阻塞IO也是通过调用read或write来进行操作的,也只能对单个描述符进行操作。

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(当数据未准备好时,会返回error),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。

例如:

# Server端
import socket
sk = socket.socket()
sk.bind(('127.0.0.1',8080))
sk.setblocking(False)  # 设置当前的server为一个非阻塞IO模型
sk.listen()

conn_lst = []
del_lst = []

while True:
    try:
        conn,addr = sk.accept()
        conn_lst.append(conn)
    except BlockingIOError:
        for conn in conn_lst:
            try:
                conn.send(b'hello')
                print(conn.recv(1024))
            except (NameError,BlockingIOError):pass
            except ConnectionResetError:
                conn.close()
                del_lst.append(conn)
        for del_conn in del_lst:
            conn_lst.remove(del_conn)
        del_lst.clear()

        
# Client端
import socket
sk = socket.socket()
sk.connect(('127.0.0.1',8080))

while 1:
    print(sk.recv(1024))
    sk.send(b'heiheihei')

这样就可以实现非阻塞IO下基于TCP的并发socket,
但是这样的非阻塞IO大量的占用了CPU导致了资源的浪费并且给CPU造成了很大的负担

 

二、IO多路复用

我们都知道unix(like)世界里,一切皆文件,而文件就是一串二进制流。
在信息交换的过程中,其实就是对这些流进行数据的收发(读写)操作,简称为I/O操作(input and output)。
从流中读出数据,系统调用read,写入数据,系统调用write。
文件描述符就是让我们具体操作去哪个流的一个操作符。
当我们调用socket进行信息交换时,实际上会通过系统调用返回一个文件描述符,我们就是对这个文件描述符进行操作。

实际中一个应用程序通常需要处理多条数据流中的事件,
比如:nginx、redis等数据库,需要同时处理来自N个客户端的事件。

那么IO多路复用是什么?
IO多路复用是一种同步IO模型,单线程或单进程同时监测若干个文件描述符(文件句柄)是否可以执行IO操作的能力。
一旦某个文件句柄就绪,就能够通知应用程序进行相应的读写操作;没有文件句柄就绪时会阻塞应用程序,交出cpu。
多路是指网络连接,复用指的是同一个线程。

1、普通IO多路复用

IO多路复用,经典的Reactor设计模式。

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IO需要使用两次系统调用,而阻塞IO只调用了一个系统调用。

select的优势在于它可以同时处理多个连接,首先都会对一组文件描述符进行相关事件的注册,然后阻塞等待某些事件的发生或等待超时而阻塞IO只能处理一个。

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。

可以看出,select()每次选出一个sock,然后对这个sock上的事件进行处理。所以io多路复用,在没有用特殊异步api的情况下,还是同步的操作。

 

可实现IO多路复用(asycio tornado twisted)的方法(机制)

select 在windows\mac\linux可用

    底层是操作系统的轮询

    监听对象个数的限制

    随着监听对象的个数增加,效率降低

 

poll 只在mac\linux可用

    底层是操作系统的轮询

    没有监听对象个数的限制

    随着监听对象的个数增加,效率降低

 

epoll 只在mac\linux可用

    给每一个要监听的对象都绑定了一个回调函数

    不再受到个数增加 效率降低的影响

 

socketserver机制

    IO多路复用 + threading线程

    

selectors模块

    帮助你在不同的操作系统上进行IO多路复用机制的自动筛选

 

 

 

2、Reactor模式IO多路复用

为什么IO多路复用,有时也称为异步阻塞IO(实际是同步的,别混淆)?

因为使用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。

Reactor的类图

如图所示,Event_handler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Event_handler(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。

 

上面的那段解释,用我们的理解来说,如下图

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。

 

3、redis中的IO多路复用

顺便说一下redis是如何处理大量的请求的?

redis是一个单线程程序,也就是说一个时刻它只能处理一个客户端请求;

redis是通过IO多路复用(select,epoll,kqueue,依据不同平台,采取不同的实现)来处理多个客户端请求的。

 

IO即为网络I/O,多路即为多个TCP连接,复用即为共用一个线程或者进程,模型最大的优势是系统开销小,不必创建也不必维护过多的线程或进程。

IO多路复用是经典的Reactor设计模式,有时也称为异步阻塞IO(异步指socket为non-blocking,堵塞指select堵塞)
IO多路复用的核心是可以同时处理多个连接请求,为此使用了两个系统调用。
select/poll/epoll--模型机制:可以监视多个描述符(fd),一旦某个描述符就绪(读/写/异常)就能通知程序进行相应的读写操作。
读写操作都是自己负责的,也即是阻塞的,所以本质上都是同步(阻塞)IO。

 

4、异步IO(asynchronous I/O)

 

  1. 用户进程发起read操作之后,操作系统会立刻返回,所有不会形成阻塞,用户进程立刻就可以开始去做其它的事。
  2. 操作系统接受到异步请求后,首先会立刻返回,不对用户进程进行阻塞,
  3. 同时操作系统会等待数据准备完成,然后将数据拷贝到用户内存(也就是说,异步I/O用户进程无需自己负责进行读写),当这一切都完成之后,会给用户进程发送一个signal,告诉它read操作完成了。

 

三、select、poll、epoll之间的区别

原文:https://www.cnblogs.com/aspirant/p/9166944.html

(1)select -- 时间复杂度O(n)

它仅仅知道了,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。

 

(2)poll -- 时间复杂度O(n)

poll本质上和select没有区别,它将用户传入的数组拷贝到内核空间,然后查询每个fd对应的设备状态, 但是它没有最大连接数的限制,原因是它是基于链表来存储的.

 

(3)epoll -- 时间复杂度O(1)

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))

select,poll,epoll都是IO多路复用的机制。I/O多路复用就通过一种机制,可以监视多个描述符,一旦某个描述符就绪(一般是读就绪或者写就绪),能够通知程序进行相应的读写操作。但select,poll,epoll本质上都是同步I/O,因为他们都需要在读写事件就绪后自己负责进行读写,也就是说这个读写过程是阻塞的,而异步I/O则无需自己负责进行读写,异步I/O的实现会负责把数据从内核拷贝到用户空间。  

epoll跟select都能提供多路I/O复用的解决方案。在现在的Linux内核里有都能够支持,其中epoll是Linux所特有,而select则应该是POSIX所规定,一般操作系统均有实现

 

select:

select本质上是通过设置或者检查存放fd标志位的数据结构来进行下一步处理。这样所带来的缺点是:

1、 单个进程可监视的fd数量被限制,即能监听端口的大小有限。

      一般来说这个数目和系统内存关系很大,具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看。32位机默认是1024个。64位机默认是2048.

2、 对socket进行扫描时是线性扫描,即采用轮询的方法,效率较低:

       当套接字比较多的时候,每次select()都要通过遍历FD_SETSIZE个Socket来完成调度,不管哪个Socket是活跃的,都遍历一遍。这会浪费很多CPU时间。如果能给套接字注册某个回调函数,当他们活跃时,自动完成相关操作,那就避免了轮询,这正是epoll与kqueue做的。

3、需要维护一个用来存放大量fd的数据结构,这样会使得用户空间和内核空间在传递该结构时复制开销大

 

poll:

poll本质上和select没有区别,它将用户传入的数组拷贝到内核空间,然后查询每个fd对应的设备状态,如果设备就绪则在设备等待队列中加入一项并继续遍历,如果遍历完所有fd后没有发现就绪设备,则挂起当前进程,直到设备就绪或者主动超时,被唤醒后它又要再次遍历fd。这个过程经历了多次无谓的遍历。

它没有最大连接数的限制,原因是它是基于链表来存储的,但是同样有一个缺点:

1、大量的fd的数组被整体复制于用户态和内核地址空间之间,而不管这样的复制是不是有意义。                   

2、poll还有一个特点是“水平触发”,如果报告了fd后,没有被处理,那么下次poll时会再次报告该fd。

 

epoll:

epoll有EPOLLLT和EPOLLET两种触发模式,LT是默认的模式,ET是“高速”模式。LT模式下,只要这个fd还有数据可读,每次 epoll_wait都会返回它的事件,提醒用户程序去操作,而在ET(边缘触发)模式中,它只会提示一次,直到下次再有数据流入之前都不会再提示了,无 论fd中是否还有数据可读。所以在ET模式下,read一个fd的时候一定要把它的buffer读光,也就是说一直读到read的返回值小于请求值,或者 遇到EAGAIN错误。还有一个特点是,epoll使用“事件”的就绪通知方式,通过epoll_ctl注册fd,一旦该fd就绪,内核就会采用类似callback的回调机制来激活该fd,epoll_wait便可以收到通知。

 

epoll为什么要有EPOLLET触发模式?

如果采用EPOLLLT模式的话,系统中一旦有大量你不需要读写的就绪文件描述符,它们每次调用epoll_wait都会返回,这样会大大降低处理程序检索自己关心的就绪文件描述符的效率.。而采用EPOLLET这种边沿触发模式的话,当被监控的文件描述符上有可读写事件发生时,epoll_wait()会通知处理程序去读写。如果这次没有把数据全部读写完(如读写缓冲区太小),那么下次调用epoll_wait()时,它不会通知你,也就是它只会通知你一次,直到该文件描述符上出现第二次可读写事件才会通知你!!!这种模式比水平触发效率高,系统不会充斥大量你不关心的就绪文件描述符

epoll的优点:

1、没有最大并发连接的限制,能打开的FD的上限远大于1024(1G的内存上能监听约10万个端口)
2、效率提升,不是轮询的方式,不会随着FD数目的增加效率下降。只有活跃可用的FD才会调用callback函数;
即Epoll最大的优点就在于它只管你“活跃”的连接,而跟连接总数无关,因此在实际的网络环境中,Epoll的效率就会远远高于select和poll。

3、 内存拷贝,利用mmap()文件映射内存加速与内核空间的消息传递;即epoll使用mmap减少复制开销。

 

select、poll、epoll 区别总结:

1、支持一个进程所能打开的最大连接数

select

单个进程所能打开的最大连接数有FD_SETSIZE宏定义,其大小是32个整数的大小(在32位的机器上,大小就是3232,同理64位机器上FD_SETSIZE为3264),当然我们可以对进行修改,然后重新编译内核,但是性能可能会受到影响,这需要进一步的测试。

 

poll

poll本质上和select没有区别,但是它没有最大连接数的限制,原因是它是基于链表来存储的

 

epoll

虽然连接数有上限,但是很大,1G内存的机器上可以打开10万左右的连接,2G内存的机器可以打开20万左右的连接

 

2、FD剧增后带来的IO效率问题

select

因为每次调用时都会对连接进行线性遍历,所以随着FD的增加会造成遍历速度慢的“线性下降性能问题”。

 

poll

同上

 

epoll

因为epoll内核中实现是根据每个fd上的callback函数来实现的,只有活跃的socket才会主动调用callback,所以在活跃socket较少的情况下,使用epoll没有前面两者的线性下降的性能问题,但是所有socket都很活跃的情况下,可能会有性能问题。

 

3、 消息传递方式

select

内核需要将消息传递到用户空间,都需要内核拷贝动作

 

poll

同上

 

epoll

epoll通过内核和用户空间共享一块内存来实现的。

 

总结:

综上,在选择select,poll,epoll时要根据具体的使用场合以及这三种方式的自身特点。

1、表面上看epoll的性能最好,但是在连接数少并且连接都十分活跃的情况下,select和poll的性能可能比epoll好,毕竟epoll的通知机制需要很多函数回调。

2、select低效是因为每次它都需要轮询。但低效也是相对的,视情况而定,也可通过良好的设计改善 

 

关于这三种IO多路复用的用法,前面三篇总结写的很清楚,并用服务器回射echo程序进行了测试。连接如下所示:

select:IO多路复用之select总结

poll:O多路复用之poll总结

epoll:IO多路复用之epoll总结

 

今天对这三种IO多路复用进行对比,参考网上和书上面的资料,整理如下:

1、select实现

select的调用过程如下所示:

(1)使用copy_from_user从用户空间拷贝fd_set到内核空间

(2)注册回调函数__pollwait

(3)遍历所有fd,调用其对应的poll方法(对于socket,这个poll方法是sock_poll,sock_poll根据情况会调用到tcp_poll,udp_poll或者datagram_poll)

(4)以tcp_poll为例,其核心实现就是__pollwait,也就是上面注册的回调函数。

(5)__pollwait的主要工作就是把current(当前进程)挂到设备的等待队列中,不同的设备有不同的等待队列,对于tcp_poll来说,其等待队列是sk->sk_sleep(注意把进程挂到等待队列中并不代表进程已经睡眠了)。在设备收到一条消息(网络设备)或填写完文件数据(磁盘设备)后,会唤醒设备等待队列上睡眠的进程,这时current便被唤醒了。

(6)poll方法返回时会返回一个描述读写操作是否就绪的mask掩码,根据这个mask掩码给fd_set赋值。

(7)如果遍历完所有的fd,还没有返回一个可读写的mask掩码,则会调用schedule_timeout是调用select的进程(也就是current)进入睡眠。当设备驱动发生自身资源可读写后,会唤醒其等待队列上睡眠的进程。如果超过一定的超时时间(schedule_timeout指定),还是没人唤醒,则调用select的进程会重新被唤醒获得CPU,进而重新遍历fd,判断有没有就绪的fd。

(8)把fd_set从内核空间拷贝到用户空间。

总结:

select的几大缺点:

(1)每次调用select,都需要把fd集合从用户态拷贝到内核态,这个开销在fd很多时会很大

(2)同时每次调用select都需要在内核遍历传递进来的所有fd,这个开销在fd很多时也很大

(3)select支持的文件描述符数量太小了,默认是1024

 

2、poll实现

  poll的实现和select非常相似,只是描述fd集合的方式不同,poll使用pollfd结构而不是select的fd_set结构,其他的都差不多,管理多个描述符也是进行轮询,根据描述符的状态进行处理,但是poll没有最大文件描述符数量的限制。poll和select同样存在一个缺点就是,包含大量文件描述符的数组被整体复制于用户态和内核的地址空间之间,而不论这些文件描述符是否就绪,它的开销随着文件描述符数量的增加而线性增大。

 

3、epoll

  epoll既然是对select和poll的改进,就应该能避免上述的三个缺点。那epoll都是怎么解决的呢?在此之前,我们先看一下epoll和select和poll的调用接口上的不同,select和poll都只提供了一个函数——select或者poll函数。而epoll提供了三个函数,epoll_create,epoll_ctl和epoll_wait,epoll_create是创建一个epoll句柄;epoll_ctl是注册要监听的事件类型;epoll_wait则是等待事件的产生。

  对于第一个缺点,epoll的解决方案在epoll_ctl函数中。每次注册新的事件到epoll句柄中时(在epoll_ctl中指定EPOLL_CTL_ADD),会把所有的fd拷贝进内核,而不是在epoll_wait的时候重复拷贝。epoll保证了每个fd在整个过程中只会拷贝一次。

  对于第二个缺点,epoll的解决方案不像select或poll一样每次都把current轮流加入fd对应的设备等待队列中,而只在epoll_ctl时把current挂一遍(这一遍必不可少)并为每个fd指定一个回调函数,当设备就绪,唤醒等待队列上的等待者时,就会调用这个回调函数,而这个回调函数会把就绪的fd加入一个就绪链表)。epoll_wait的工作实际上就是在这个就绪链表中查看有没有就绪的fd(利用schedule_timeout()实现睡一会,判断一会的效果,和select实现中的第7步是类似的)。

  对于第三个缺点,epoll没有这个限制,它所支持的FD上限是最大可以打开文件的数目,这个数字一般远大于2048,举个例子,在1GB内存的机器上大约是10万左右,具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看,一般来说这个数目和系统内存关系很大。

 

总结:

(1)select,poll实现需要自己不断轮询所有fd集合,直到设备就绪,期间可能要睡眠和唤醒多次交替。而epoll其实也需要调用epoll_wait不断轮询就绪链表,期间也可能多次睡眠和唤醒交替,但是它是设备就绪时,调用回调函数,把就绪fd放入就绪链表中,并唤醒在epoll_wait中进入睡眠的进程。虽然都要睡眠和交替,但是select和poll在“醒着”的时候要遍历整个fd集合,而epoll在“醒着”的时候只要判断一下就绪链表是否为空就行了,这节省了大量的CPU时间。这就是回调机制带来的性能提升。

(2)select,poll每次调用都要把fd集合从用户态往内核态拷贝一次,并且要把current往设备等待队列中挂一次,而epoll只要一次拷贝,而且把current往等待队列上挂也只挂一次(在epoll_wait的开始,注意这里的等待队列并不是设备等待队列,只是一个epoll内部定义的等待队列)。这也能节省不少的开销。 

参考:linux下select/poll/epoll机制的比较

参考:select、poll、epoll之间的区别总结[整理]【转】

 

posted @ 2020-08-19 20:12  我用python写Bug  阅读(568)  评论(0编辑  收藏  举报