Python之路--并发编程之io模型

一.IO模型

1.io模型的介绍

同步（synchronous） IO和异步（asynchronous） IO，阻塞（blocking） IO和非阻塞（non-blocking）IO分别是什么，到底有什么区别？这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同，比如wiki，就认为asynchronous IO和non-blocking IO是一个东西。这其实是因为不同的人的知识背景不同，并且在讨论这个问题的时候上下文(context)也不相同。所以，为了更好的回答这个问题，我先限定一下本文的上下文。

    本文讨论的背景是Linux环境下的network IO。本文最重要的参考文献是Richard Stevens的“UNIX® Network Programming Volume 1, Third Edition: The Sockets Networking ”，6.2节“I/O Models ”，Stevens在这节中详细说明了各种IO的特点和区别，如果英文够好的话，推荐直接阅读。Stevens的文风是有名的深入浅出，所以不用担心看不懂。本文中的流程图也是截取自参考文献。

    Stevens在文章中一共比较了五种IO Model：
    * blocking IO
    * nonblocking IO
    * IO multiplexing
    * signal driven IO
    * asynchronous IO
    由signal driven IO（信号驱动IO）在实际中并不常用，所以主要介绍其余四种IO Model。

 再说一下IO发生时涉及的对象和步骤。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)

记住这两点很重要，因为这些IO模型的区别就是在两个阶段上各有不同的情况。

二.阻塞io（blocking IO）

在Linux中，默认情况下所有的socket都是blocking,一个典型的读操作流程大概是这样：

 当用户进程调用了recvfrom这个系统调用，kernel就开始了IO的第一个阶段：准备数据。对于network io来说，很多时候数据在一开始还没有到达（比如，还没有收到一个完整的UDP包），这个时候kernel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。当kernel一直等到数据准备好了，它就会将数据从kernel中拷贝到用户内存，然后kernel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。如下图

    ps：所谓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。贼给网络哦边长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相应任何的网络请求。

解决方案一：

#1.在服务端在多个线程（或者进程）。多线程（或多个进程）的目的是让每个连接诶都拥有独立的线程（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：

#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‘线程池’。'线程池'的作用是可以创建和销毁线程的频率，其维持一定合理数量的的线程，
并让空闲的线程重现承担先读执行任务。“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。

改进后方案后 仍然存在的问题：

#线程池和进程池在一定程度上缓解了频繁调用io接口带来的资源占用，但是，线程池和进程池中的数量毕竟是有限的，
当请求量远远大于池的上限的时候，“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。

三.非阻塞模型（non-blocking IO）

Linux下，可以通过设置socket使其变为non-blocking。当对一个non-blocking socket执行读操作时，流程是这个样子：

从图中可以看出，当用户进程发出read操作时，如果kernel中的数据还没有准备好，那么它并不会block用户进程，而是立刻返回一个error。从用户进程角度讲 ，它发起一个read操作后，并不需要等待，而是马上就得到了一个结果。用户进程判断结果是一个error时，它就知道数据还没有准备好，于是用户就可以在本次到下次再发起read询问的时间间隔内做其他事情，或者直接再次发送read操作。一旦kernel中的数据准备好了，并且又再次收到了用户进程的system call，那么它马上就将数据拷贝到了用户内存（这一阶段仍然是阻塞的），然后返回。

    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。

 2.基于非阻塞模型实现的套接字程序

from socket import *
import time
s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
s.bind(('127.0.0.1',8086))
s.listen(5)
s.setblocking(False)  #设置为非阻塞模型
conn_l=[]
while True:
    try:
        conn,addr=s.accept()  #连接循环
        print('%s:%s'%(addr[0],addr[1]))
        conn_l.append(conn)
    except BlockingIOError:
        del_l=[]#需要删除的连接
        print('没有数据')
        time.sleep(20)
        for conn in conn_l:
            try:
                data=conn.recv(1024)
                if not data:#针对于Linux操作系统
                    del_l.append(conn)
                    continue
                conn.send(data.upper())
            except BlockingIOError:#阻塞异常
                pass
            except  ConnectionRefusedError:#连接一些异常
                conn.close()
                del_l.append(conn)
        for conn in del_l:
            conn_l.remove(conn)
            conn.close()


#客户端
from socket import *
c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
c.connect(('127.0.0.1',8086))
while True:
    msg=input('===>')
    c.send(msg.encode('utf-8'))
    data=c.recv(1024)
    print(data.decode('utf-8'))

在