通常我们写服务器模型,有以下几种模型:

  1. 每收到一个请求,创建一个新的进程,来处理该请求
  2. 每收到一个请求,创建一个新的线程,来处理该请求
  3. 每收到一个请求,放入到一个事件中,让主程序通过非阻塞I/0方式来处理请求

以上几种方式,各有千秋:

  第1种方式,由于创建新的进程开销比较大,所以会导致服务器性能比较低,但实现比较简单

  第2种方式,由于要涉及到线程的同步,有可能会面临死锁等问题

  第3种方式,在写应用程序代码时,逻辑比前面两种都复杂。

综合考虑因素,一般普遍认为第三种是大多数网络服务器采用的方式。

一、概念问题

  - 用户空间和内核空间
  - 进程切换
  - 进程的阻塞
  - 文件描述符
  - 缓存 I/O

1.1 用户空间和内核空间 

现在操作系统都是采用虚拟存储器,那么对32位操作系统而言,它的寻址空间(虚拟存储空间)为4G(2的32次方)。操作系统的核心是内核,独立于普通的应用程序,可以访问受保护的内存空间,也有访问底层硬件设备的所有权限。为了保证用户进程不能直接操作内核(kernel),保证内核的安全,操心系统将虚拟空间划分为两部分,一部分为内核空间,一部分为用户空间。针对linux操作系统而言,将最高的1G字节(从虚拟地址0xC0000000到0xFFFFFFFF),供内核使用,称为内核空间,而将较低的3G字节(从虚拟地址0x00000000到0xBFFFFFFF),供各个进程使用,称为用户空间。

1.2进程切换:很占cpu

为了控制进程的执行,内核必须有能力挂起正在CPU上运行的进程,并恢复以前挂起的某个进程的执行。这种行为被称为进程切换。因此可以说,任何进程都是在操作系统内核的支持下运行的,是与内核紧密相关的。

从一个进程的运行转到另一个进程上运行,这个过程中经过下面这些变化:
1. 保存处理机上下文,包括程序计数器和其他寄存器。
2. 更新PCB信息。

3. 把进程的PCB移入相应的队列,如就绪、在某事件阻塞等队列。
4. 选择另一个进程执行,并更新其PCB。
5. 更新内存管理的数据结构。
6. 恢复处理机上下文。

1.3文件描述符fd

文件描述符(File descriptor)是计算机科学中的一个术语,是一个用于表述指向文件的引用的抽象化概念。

文件描述符在形式上是一个非负整数。实际上,它是一个索引值,指向内核为每一个进程所维护的该进程打开文件的记录表。当程序打开一个现有文件或者创建一个新文件时,内核向进程返回一个文件描述符。在程序设计中,一些涉及底层的程序编写往往会围绕着文件描述符展开。但是文件描述符这一概念往往只适用于UNIX、Linux这样的操作系统。

1.4缓存 I/O

缓存 I/O 又被称作标准 I/O,大多数文件系统的默认 I/O 操作都是缓存 I/O。在 Linux 的缓存 I/O 机制中,操作系统会将 I/O 的数据缓存在文件系统的页缓存( page cache )中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。

缓存 I/O 的缺点:
数据在传输过程中需要在应用程序地址空间和内核进行多次数据拷贝操作,这些数据拷贝操作所带来的 CPU 以及内存开销是非常大的。

二、IO模式

刚才说了,对于一次IO访问(以read举例),数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。所以说,当一个read操作发生时,它会经历两个阶段:
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)

以下模型的都是根据这两个阶段来划分的

2.1阻塞模式

  两个阶段都被阻塞

2.2 非阻塞模式

  在sock编程中,可以通过设置,set成faulse使其变为非阻塞模式

  nonblocking IO的特点是用户进程需要不断的主动询问kernel数据好了没有。

第一阶段:

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,于是它可以再次发送read操作。 这是一个非阻塞的阶段,进程还可以干其他的事情

第二阶段:

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,然后返回。

这是一个阻塞的过程! 当数据量大的时候,就会卡住,比如平时我们打开大文件操作的时候。

2.3I0多路复用

IO multiplexing就是我们说的select,poll,epoll,有些地方也称这种IO方式为event driven IO。

select/epoll的好处就在于单个process就可以同时处理多个网络连接的IO。

它的基本原理就是select,poll,epoll这个function会不断的轮询所负责的所有socket,

当某个socket有数据到达了,就通知用户进程。

当用户进程调用了select,那么整个进程会被block,而同时,kernel会“监视”所有select负责的socket,当任何一个socket中的数据准备好了,select就会返回。这个时候用户进程再调用read操作,将数据从kernel拷贝到用户进程。

两个阶段都是阻塞的,与阻塞模型很类似,而且这里调用了两个systemcall,但是第一阶段虽然阻塞了,但是可以监听多个FD。现在主流的服务器都是这样的

所以,I/O 多路复用的特点是通过一种机制一个进程能同时等待多个文件描述符,而这些文件描述符(套接字描述符)其中的任意一个进入读就绪状态,select()函数就可以返回。

这个图和blocking IO的图其实并没有太大的不同,事实上,还更差一些。因为这里需要使用两个system call (select 和 recvfrom),而blocking IO只调用了一个system call (recvfrom)。但是,用select的优势在于它可以同时处理多个connection。

所以,如果处理的连接数不是很高的话,使用select/epoll的web server不一定比使用multi-threading + blocking IO的web server性能更好,可能延迟还更大。select/epoll的优势并不是对于单个连接能处理得更快,而是在于能处理更多的连接。)

在IO multiplexing Model中,实际中,对于每一个socket,一般都设置成为non-blocking,但是,如上图所示,整个用户的process其实是一直被block的。只不过process是被select这个函数block,而不是被socket IO给block。

2.4异步I0

异步io 进程调用一个system call,内核就直接返回。进程可以去干其他事情了。 内核就负责帮你监听数据,数据到来,直接copy到用户区。然后直接告诉进程 我都处理好了。你来用把。

几种I0模型的比较

三 select、pool、epoil详解

I/0多路复用
-工作原理
select
  1.监听队列,当有事件进入队列中
  2.但是哪个活跃了,要自己去挨个去问
  最大支持1024,可以修改寄存器的数值变大
-pool
  select的最强版本
  只是增加了最大的数
-epoli
  nigx就是这个实现的。
  告诉用户有数据了,并告诉他哪一个活跃
  优点:
    没有最大连接数的限制
    一个连接4K大小 1g的内存就有10w

select,poll,epoll都是IO多路复用的机制。I/O多路复用就是通过一种机制,一个进程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。(这里啰嗦下)

select

1
select(rlist, wlist, xlist, timeout=None)

select 函数监视的文件描述符分3类,分别是writefds、readfds、和exceptfds。调用后select函数会阻塞,直到有描述副就绪(有数据 可读、可写、或者有except),或者超时(timeout指定等待时间,如果立即返回设为null即可),函数返回。当select函数返回后,可以 通过遍历fdset,来找到就绪的描述符。

select目前几乎在所有的平台上支持,其良好跨平台支持也是它的一个优点。select的一 个缺点在于单个进程能够监视的文件描述符的数量存在最大限制,在Linux上一般为1024,可以通过修改宏定义甚至重新编译内核的方式提升这一限制,但 是这样也会造成效率的降低。

poll

1
int poll (struct pollfd *fds, unsigned int nfds, int timeout);

不同与select使用三个位图来表示三个fdset的方式,poll使用一个 pollfd的指针实现。

struct pollfd {
int fd; /* file descriptor */
short events; /* requested events to watch */
short revents; /* returned events witnessed */
};

pollfd结构包含了要监视的event和发生的event,不再使用select“参数-值”传递的方式。同时,pollfd并没有最大数量限制(但是数量过大后性能也是会下降)。 和select函数一样,poll返回后,需要轮询pollfd来获取就绪的描述符。

从上面看,select和poll都需要在返回后,通过遍历文件描述符来获取已经就绪的socket。事实上,同时连接的大量客户端在一时刻可能只有很少的处于就绪状态,因此随着监视的描述符数量的增长,其效率也会线性下降。

  

epoll

epoll是在2.6内核中提出的,是之前的select和poll的增强版本。相对于select和poll来说,epoll更加灵活,没有描述符限制。epoll使用一个文件描述符管理多个描述符,将用户关系的文件描述符的事件存放到内核的一个事件表中,这样在用户空间和内核空间的copy只需一次。

一 epoll操作过程

epoll操作过程需要三个接口,分别如下:

1
2
3
int epoll_create(int size);//创建一个epoll的句柄,size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大
int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);

1. int epoll_create(int size);
创建一个epoll的句柄,size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大,这个参数不同于select()中的第一个参数,给出最大监听的fd+1的值,参数size并不是限制了epoll所能监听的描述符最大个数,只是对内核初始分配内部数据结构的一个建议
当创建好epoll句柄后,它就会占用一个fd值,在linux下如果查看/proc/进程id/fd/,是能够看到这个fd的,所以在使用完epoll后,必须调用close()关闭,否则可能导致fd被耗尽。

2. int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
函数是对指定描述符fd执行op操作。
- epfd:是epoll_create()的返回值。
- op:表示op操作,用三个宏来表示:添加EPOLL_CTL_ADD,删除EPOLL_CTL_DEL,修改EPOLL_CTL_MOD。分别添加、删除和修改对fd的监听事件。
- fd:是需要监听的fd(文件描述符)
- epoll_event:是告诉内核需要监听什么事

3. int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);
等待epfd上的io事件,最多返回maxevents个事件。
参数events用来从内核得到事件的集合,maxevents告之内核这个events有多大,这个maxevents的值不能大于创建epoll_create()时的size,参数timeout是超时时间(毫秒,0会立即返回,-1将不确定,也有说法说是永久阻塞)。该函数返回需要处理的事件数目,如返回0表示已超时。

epoli实现代码

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Alex Li' import socket, logging
import select, errno logger = logging.getLogger("network-server") def InitLog():
logger.setLevel(logging.DEBUG) fh = logging.FileHandler("network-server.log")
fh.setLevel(logging.DEBUG)
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.ERROR) formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s")
ch.setFormatter(formatter)
fh.setFormatter(formatter) logger.addHandler(fh)
logger.addHandler(ch) if __name__ == "__main__":
InitLog() try:
# 创建 TCP socket 作为监听 socket
listen_fd = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM, 0)
except socket.error as msg:
logger.error("create socket failed") try:
# 设置 SO_REUSEADDR 选项
listen_fd.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
except socket.error as msg:
logger.error("setsocketopt SO_REUSEADDR failed") try:
# 进行 bind -- 此处未指定 ip 地址,即 bind 了全部网卡 ip 上
listen_fd.bind(('', 2003))
except socket.error as msg:
logger.error("bind failed") try:
# 设置 listen 的 backlog 数
listen_fd.listen(10)
except socket.error as msg:
logger.error(msg) try:
# 创建 epoll 句柄
epoll_fd = select.epoll()
# 向 epoll 句柄中注册 监听 socket 的 可读 事件
epoll_fd.register(listen_fd.fileno(), select.EPOLLIN)
except select.error as msg:
logger.error(msg) connections = {}
addresses = {}
datalist = {}
while True:
# epoll 进行 fd 扫描的地方 -- 未指定超时时间则为阻塞等待
epoll_list = epoll_fd.poll() for fd, events in epoll_list:
# 若为监听 fd 被激活
if fd == listen_fd.fileno():
# 进行 accept -- 获得连接上来 client 的 ip 和 port,以及 socket 句柄
conn, addr = listen_fd.accept()
logger.debug("accept connection from %s, %d, fd = %d" % (addr[0], addr[1], conn.fileno()))
# 将连接 socket 设置为 非阻塞
conn.setblocking(0)
# 向 epoll 句柄中注册 连接 socket 的 可读 事件
epoll_fd.register(conn.fileno(), select.EPOLLIN | select.EPOLLET)
# 将 conn 和 addr 信息分别保存起来
connections[conn.fileno()] = conn
addresses[conn.fileno()] = addr
elif select.EPOLLIN & events:
# 有 可读 事件激活
datas = ''
while True:
try:
# 从激活 fd 上 recv 10 字节数据
data = connections[fd].recv(10)
# 若当前没有接收到数据,并且之前的累计数据也没有
if not data and not datas:
# 从 epoll 句柄中移除该 连接 fd
epoll_fd.unregister(fd)
# server 侧主动关闭该 连接 fd
connections[fd].close()
logger.debug("%s, %d closed" % (addresses[fd][0], addresses[fd][1]))
break
else:
# 将接收到的数据拼接保存在 datas 中
datas += data
except socket.error as msg:
# 在 非阻塞 socket 上进行 recv 需要处理 读穿 的情况
# 这里实际上是利用 读穿 出 异常 的方式跳到这里进行后续处理
if msg.errno == errno.EAGAIN:
logger.debug("%s receive %s" % (fd, datas))
# 将已接收数据保存起来
datalist[fd] = datas
# 更新 epoll 句柄中连接d 注册事件为 可写
epoll_fd.modify(fd, select.EPOLLET | select.EPOLLOUT)
break
else:
# 出错处理
epoll_fd.unregister(fd)
connections[fd].close()
logger.error(msg)
break
elif select.EPOLLHUP & events:
# 有 HUP 事件激活
epoll_fd.unregister(fd)
connections[fd].close()
logger.debug("%s, %d closed" % (addresses[fd][0], addresses[fd][1]))
elif select.EPOLLOUT & events:
# 有 可写 事件激活
sendLen = 0
# 通过 while 循环确保将 buf 中的数据全部发送出去
while True:
# 将之前收到的数据发回 client -- 通过 sendLen 来控制发送位置
sendLen += connections[fd].send(datalist[fd][sendLen:])
# 在全部发送完毕后退出 while 循环
if sendLen == len(datalist[fd]):
break
# 更新 epoll 句柄中连接 fd 注册事件为 可读
epoll_fd.modify(fd, select.EPOLLIN | select.EPOLLET)
else:
# 其他 epoll 事件不进行处理
continue epoll socket echo server

论事件驱动与异步IO的更多相关文章

  1. python2.0_s12_day9_事件驱动编程&异步IO

    论事件驱动与异步IO 事件驱动编程是一种编程范式,这里程序的执行流由外部事件来决定.它的特点是包含一个事件循环,当外部事件发生时使用回调机制来触发相应的处理.另外两种常见的编程范式是(单线程)同步以及 ...

  2. 【Python之路】特别篇--事件驱动与异步IO

    通常,我们写服务器处理模型的程序时,有以下几种模型: (1)每收到一个请求,创建一个新的进程,来处理该请求: (2)每收到一个请求,创建一个新的线程,来处理该请求: (3)每收到一个请求,放入一个事件 ...

  3. Python 事件驱动与异步IO

    一.事件驱动编程是一种编程范式,这里程序的执行流由外部事件来决定.它的特点是包含一个事件循环,当外部事件发生时使用回调机制来出发相应的处理.另外两种常见的编程范式是(单线程)同步以及多线程编程. 1. ...

  4. Python3学习之路~10.3 论事件驱动与异步IO

    论事件驱动----详见:https://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5248247.html Select\Poll\Epoll异步IO----详见:http: ...

  5. 协程,事件驱动,异步io模型,异步网络框架

    协程是一种用户态的轻量级线程,内核不知道它的存在.协程运行于一个线程中,协程的切换是由用户控制的.线程的切换是由cpu来控制的,而协程的切换是由用户控制的.协程的执行时串行的. select/poll ...

  6. Python之路-python(Queue队列、进程、Gevent协程、Select\Poll\Epoll异步IO与事件驱动)

    一.进程: 1.语法 2.进程间通讯 3.进程池 二.Gevent协程 三.Select\Poll\Epoll异步IO与事件驱动 一.进程: 1.语法 简单的启动线程语法 def run(name): ...

  7. Python自动化 【第十篇】:Python进阶-多进程/协程/事件驱动与Select\Poll\Epoll异步IO

    本节内容: 多进程 协程 事件驱动与Select\Poll\Epoll异步IO   1.  多进程 启动多个进程 进程中启进程 父进程与子进程 进程间通信 不同进程间内存是不共享的,要想实现两个进程间 ...

  8. Select\Poll\Epoll异步IO与事件驱动

    事件驱动与异步IO 事件驱动编程是一种编程规范,这里程序的执行流由外部事件来规定.它的特点是包含一个事件循环,但外部事件发生时使用回调机制来触发响应的处理.另外两种常见的编程规范是(单线程)同步以及多 ...

  9. Day11-协程/异步IO/RabbitMQ

    协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine.一句话说明什么是线程:协程是一种用户态的轻量级线程. 协程拥有自己的寄存器上下文和栈.协程调度切换时,将寄存器上下文和栈保存到其他地方,在切回来的时候 ...

随机推荐

  1. 51 Nod 1008 N的阶乘 mod P【Java大数乱搞】

    1008 N的阶乘 mod P 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 0 难度:基础题 输入N和P(P为质数),求N! Mod P = ? (Mod 就是求模 %)   例如:n ...

  2. [51nod Round15 E ]Danganronpa

    AC自动机,树上莫队,树状数组.. 比赛的时候完全看不出来...赛后去膜了一波网上题解才明白= = 离线,先把AC自动机建出来,把fail边反向建出fail树. 发射言弹,就是将言弹结束节点的fail ...

  3. [bzoj1369] [Baltic2003]Gem

    结论题...一棵树里用到的颜色数不超过logn.. f[i][j]表示以i为根的子树里,i的颜色是j的方案数. g[i][j]表示max{f[i][k]},(k!=j #include<cstd ...

  4. BZOJ2726: [SDOI2012]任务安排

    题目:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2726 倒着做,前面的点对后面的点都是有贡献的. f[i]=min(f[j]+cost[i]*( ...

  5. 2017ecjtu-summer training # 9 HDU 4544

    湫湫系列故事--消灭兔子 Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/32768 K (Java/Others)Tota ...

  6. hdu_1018(斯大林公式/n!的位数)

    题意:求大数n!的位数. 根据n! = (int)log(n!)+1 方法1: log(n!) = log(1*2*3*...*n) = log1+log2+...+logn 方法2: 斯大林公式: ...

  7. mysql习题

    如图表创建数据库. create table class( cid int auto_increment primary key, caption ) )engine=innodb default c ...

  8. Canvas DrawImage截取和压缩图片的陷阱

    html5的canvas十分之强大,可以做到快速的截取压缩出新的图片! 不过最近开发过程中遇到一个问题,图片压缩后使用toDataURL取得图片显示为一片漆黑,什么都没有! 折腾了很久,起初以为是上传 ...

  9. SQL Constraints

    每个表可以有多个 UNIQUE 约束,但是每个表只能有一个 PRIMARY KEY 约束. http://www.w3school.com.cn/sql/sql_unique.asp 另外相关:@On ...

  10. 第一章 用HTML5中的结构元素构建网站

    1.当一个容器需要直接定义样式或通过脚本定义行为时,推荐使用div元素而非section元素. 2.section是需要标题的,而nav或aside没有标题也是可以的. 3.html5轮廓工具 htt ...