python 并发编程 IO模型介绍

gevent 底层是怎么实现？

io模型4个重要概念：

两类

一类：同步、异步 提交任务的方式

同步： 提交完任务后，在原地等待结果，拿到结果后，才执行下一行代码

#所谓同步，就是在发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不会返回。按照这个定义，其实绝大多数函数都是同步调用。
但是一般而言，我们在说同步、异步的时候，特指那些需要其他部件协作或者需要一定时间完成的任务。
#举例：
#1. multiprocessing.Pool下的apply #发起同步调用后，就在原地等着任务结束，根本不考虑任务是在计算还是在io阻塞，
总之就是一股脑地等任务结束
#2. concurrent.futures.ProcessPoolExecutor().submit(func,).result()
#3. concurrent.futures.ThreadPoolExecutor().submit(func,).result()

异步： 提交完任务就不管了，往下执行

#异步的概念和同步相对。当一个异步功能调用发出后，调用者不能立刻得到结果。当该异步功能完成后，
通过状态、通知或回调来通知调用者。如果异步功能用状态来通知，那么调用者就需要每隔一定时间检查一次，效率就很低。
如果是使用通知的方式，效率则很高，因为异步功能几乎不需要做额外的操作。至于回调函数，其实和通知没太多区别。
#举例：
#1. multiprocessing.Pool().apply_async() #发起异步调用后，并不会等待任务结束才返回，相反，会立即获取一个临时结果（并不是最终的结果，可能是封装好的一个对象）。
#2. concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(3).submit(func,)
#3. concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(3).submit(func,)

异步通常和回调机制联用，提交完任务，任务运行完后，自动触发，回调函数代码

阻塞：遇到io，阻塞卡主

#阻塞调用是指调用结果返回之前，当前线程会被挂起（如遇到io操作）。函数只有在得到结果之后才会将阻塞的线程激活。
有人也许会把阻塞调用和同步调用等同起来，实际上他是不同的。对于同步调用来说，很多时候当前线程还是激活的，
只是从逻辑上当前函数没有返回而已。
#举例：
#1. 同步调用：apply一个累计1亿次的任务，该调用会一直等待，直到任务返回结果为止，
但并未阻塞住（即便是被抢走cpu的执行权限，那也是处于就绪态）;
#2. 阻塞调用：当socket工作在阻塞模式的时候，accept(),send()，recv()是阻塞io操作，如果没有数据的情况下调用recv函数，
则当前线程就会被挂起，直到有数据为止。

非阻塞：

#非阻塞和阻塞的概念相对应，指在不能立刻得到结果之前也会立刻返回，同时该函数不会阻塞当前线程。

总结：

#1. 同步与异步针对的是函数/任务的调用方式：同步就是当一个进程发起一个函数（任务）调用的时候，
一直等到函数（任务）完成，而进程继续处于激活状态。而异步情况下是当一个进程发起一个函数（任务）调用的时候，
不会等函数返回，而是继续往下执行当，函数返回的时候通过状态、通知、事件等方式通知进程任务完成。

#2. 阻塞与非阻塞针对的是进程或线程：阻塞是当请求不能满足的时候就将进程挂起，而非阻塞则不会阻塞当前进程

io模型5大类：

阻塞io模型

非阻塞io模型

io多路复用

异步io模型

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)