非阻塞套接字与IO多路复用(转,python实现版)
非阻塞:指在不能立刻得到结果之前,该函数不会阻塞当前线程,而会立刻返回。epoll工作在非阻塞模式时,才会发挥作用。
我们了解了socket之后已经知道,普通套接字实现的服务端的缺陷:一次只能服务一个客户端!
并且,为了使一个客户端能够不断收发消息,我们还要使用while循环来轮询,这极大地降低了我们的效率
accept阻塞!
在没有新的套接字来之前,不能处理已经建立连接的套接字的请求
recv 阻塞!
在没有接受到客户端请求数据之前,不能与其他客户端建立连接
可以用非阻塞接口来尝试解决这个问题!
阻塞IO模型
阻塞IO(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。
什么是阻塞呢?想象这种情形:你要去车站接朋友,到了车站之后发现车还没到站,你现在有两种选择:
- 继续在等着,直到朋友的车到站。
- 先去干点别的,然后时不时地联系你的朋友询问车是否到站,朋友说到了,你再去车站
很明显,大多数人都会选择第二种方案。
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。
非阻塞IO模型
非阻塞套接字和阻塞套接字的区别:
把套接字设置为非阻塞之后,如果没有得到想要的数据,就会抛出一个BlockingIOError的异常。我们可以通过捕获处理这个异常,让程序正常完成
非阻塞式IO中,用户进程其实是需要不断的主动询问kernel数据准备好了没有
非阻塞如何利用
- 吃满 CPU !
- 宁可用 while True ,也不要阻塞发呆!
- 只要资源没到,就先做别的事!
编程范式:
服务端
import socket CONN_ADDR = ('127.0.0.1', 9999)
conn_list = [] # 连接列表
server = socket.socket() # 开启socket
server.setblocking(False) # 设置为非阻塞
server.bind(CONN_ADDR) # 绑定IP和端口到套接字
server.listen(5) # 监听,5表示最大挂起数
print('start listen')
while True:
try:
conn,addr = server.accept() #等待客户端连接,没有就抛出BlockingIOError
conn.setblocking(False)
print('{}已连接'.format(addr))
conn_list.append(conn)
except BlockingIOError:
pass
conn_list = [x for x in conn_list]
for conn_socket in conn_list:#对已连接的套接字进行轮询
try:
data = conn_socket.recv(1024) #如有客户端发送消息,则打印并返回
except BlockingIOError:
pass
else: #else在不报错的时候才执行
if data: #判断客户端发过来的是不是空
print(data.decode())
conn_socket.send(data)
else: #若为空,表示客户端已断开
conn_socket.close()
conn_list.remove(conn_socket)
print('客户端数目:{}'.format(len(conn_list)))
客户端
import socket
client = socket.socket()
client.connect(('127.0.0.1',9999))
while True:
data = input('>>>>>')
if data == 'q': #按q退出
break
client.send(data.encode()) response = client.recv(1024) print(response.decode())
非阻塞IO模型优点:实现了同时服务多个客户端,能够在等待任务完成的时间里干其他活了(包括提交其他任务,也就是 “后台” 可以有多个任务在“”同时“”执行)。
但是非阻塞IO模型绝不被推荐
非阻塞IO模型缺点:
- 不停地轮询,占用较多的CPU资源。
- 对应BlockingIOError的异常处理也是无效的CPU花费 !
如何解决:多路复用IO
多路复用IO
什么是IO多路复用技术呢,简单来说,就是我们把套接字交给操作系统去监控。
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,感觉效率更差。
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。
epoll是目前Linux上效率最高的IO多路复用技术。
epoll是惰性的事件回调,惰性事件回调是由用户进程自己调用的,操作系统只起到通知的作用。
epoll实现并发服务器,处理多个客户端
import socket
import selectors # 注册一个epllo事件参数
# 1. 需要操作系统监控的套接字
# 2.事件(可读还是可写)
# 3.回调函数 def recv_data(conn):
data = conn.recv(1024) if data:
print('接收的数据是:%s' % data.decode())
conn.send(data)
else:
print('断开连接',conn)
e_poll.unregister(conn)
conn.close() def accept_conn(p_server):
conn, addr = p_server.accept()
print('Connected by', addr)
# 也要注册一个事件
e_poll.register(conn,selectors.EVENT_READ,recv_data) CONN_ADDR = ('127.0.0.1', 9999)
server = socket.socket()
server.bind(CONN_ADDR)
server.listen(6) # 生成一个epllo选择器实例 I/O多路复用,监控多个socket连接
e_poll = selectors.DefaultSelector() # Linux是epoll,Windows是select
e_poll.register(server, selectors.EVENT_READ, accept_conn) # 事件循环
while True:
# 事件循环不断地调用select获取发生变化的socket
events = e_poll.select()
for key, mask in events:
call_back = key.data #key.data就是回调函数
call_back(key.fileobj) #key.fileobj是套接字
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