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网络模型

IO模型主要就是用户空间和内核空间数据交换的形式。

IO模型

1. 阻塞 I/O 模型（Blocking I/O）
   • 应用程序发起 I/O 请求后，会被阻塞，直到 I/O 操作完成。
2. 非阻塞 I/O 模型（Non-blocking I/O）
   • 应用程序发起 I/O 请求后，不会阻塞，可以立即返回。如果 I/O 操作未完成，应用程序需要不断轮询检查 I/O 操作的状态。
3. I/O 复用模型（I/O Multiplexing）
   • 通过系统调用如 select、poll 或 epoll，应用程序可以同时监视多个 I/O 通道，当任何一个通道有数据可读或可写时，系统调用返回。
4. 信号驱动 I/O 模型（Signal-Driven I/O）
   • 应用程序发起 I/O 请求后，可以继续执行其他任务。当 I/O 操作完成时，操作系统会发送一个信号给应用程序，通知其 I/O 操作已经完成。
5. 异步 I/O 模型（Asynchronous I/O）
   • 应用程序发起 I/O 请求后，可以立即返回并继续执行其他任务。I/O 操作由操作系统在后台完成，完成后操作系统会通知应用程序。

阻塞IO

阻塞IO就是两个阶段都必须阻塞等待。

非阻塞IO

非阻塞IO的recvfrom操作会立即返回结果而不是阻塞用户进程。

虽然是非阻塞，但是性能并没有提升。而且忙等机制会导致CPU空转，CPU使用率暴增。

IO多路复用

比如服务器处理客户端Socket请求时，在单线程情况下，只能依次处理一个socket，如果正在处理的socket恰好未就绪（数据不可读或不可写），线程就会被阻塞，所有其他的线程客户端socket都必须等，性能自然会差。

如何提高效率呢？

• 方案一：使用多线程进行处理。
• 方案二：数据就绪了，用户就去读取数据。

那么如何知道内核中的数据就绪了？

文件描述符(File Descriptor) ：简称FD，是一个从0开始递增的无符号整数，用来关联Linux中的一个文件。在Linux中，一切皆文件，例如常规文件、视频、硬件设备等，当然也包括网络套接字(Socket)。

IO多路复用 : 是利用单个线程来同时监听多个FD,并在某个FD可读、可写时得到通知，从而避免无效的等待,充分利用CPU资源。

recvfrom 只能监听一个fd，而select可以一次性传多个fd，效率比 recvfrom 高。

监听FD的方式、通知的方式又有多种实现，常见有：

• select
• poll
• epoll

差异:

• select和poll只会通知用户进程有FD就绪,但不确定具体是哪个FD，需要用户进程逐个遍历FD来确认
• epoll则会在通知用户进程FD就绪的同时，把已就绪的FD写入用户空间

select

select是Linux最早是由的I/O多路复用技术：

简单说，就是我们把需要处理的数据封装成FD，然后在用户态时创建一个fd的集合（这个集合的大小是要监听的那个FD的最大值+1，但是大小整体是有限制的 ），这个集合的长度大小是有限制的，同时在这个集合中，标明出来我们要控制哪些数据，

比如要监听的数据，是1,2,5三个数据，此时会执行select函数，然后将整个fd发给内核态，内核态会去遍历用户态传递过来的数据，如果发现这里边都数据都没有就绪，就休眠，直到有数据准备好时，就会被唤醒，唤醒之后，再次遍历一遍，看看谁准备好了，然后再将处理掉没有准备好的数据，最后再将这个FD集合写回到用户态中去，此时用户态就知道了，奥，有人准备好了，但是对于用户态而言，并不知道谁处理好了，所以用户态也需要去进行遍历，然后找到对应准备好数据的节点，再去发起读请求，我们会发现，这种模式下他虽然比阻塞IO和非阻塞IO好，但是依然有些麻烦的事情， 比如说频繁的传递fd集合，频繁的去遍历FD等问题

select模式存在的三个问题：

• 能监听的FD最大不能超过1024
• 发生2次「拷贝」文件描述符集合，先从用户空间传入内核空间，由内核修改后，再传出到用户空间中。
• 每次都要遍历所有FD来判断就绪装填

poll

poll 不再用 BitsMap 来存储所关注的文件描述符，取而代之用动态数组，以链表形式来组织，突破了select 的文件描述符个数限制，当然还会受到系统文件描述符限制。

poll模式问题：

• 使用「线性结构」存储进程关注的 Socket 集合，因此都需要遍历文件描述符集合来找到可读或可写的 Socket，时间复杂度为 O(n)，而且也需要在用户态与内核态之间拷贝文件描述符集合，这种方式随着并发数上来，性能的损耗会呈指数级增长。

epoll

先用epoll_create 创建一个 epol l对象 epfd，再通过 epoll_ctl 将需要监视的 socket 添加到epfd中，最后调用 epoll_wait 等待数据。

epoll 通过两个方面，很好解决了 select/poll 的问题。

• 第一点，epoll 在内核里使用红黑树来跟踪进程所有待检测的文件描述字，把需要监控的 socket 通过 epoll_ctl() 函数加入内核中的红黑树里，红黑树是个高效的数据结构，增删改一般时间复杂度是 O(logn)。而 select/poll 内核里没有类似 epoll 红黑树这种保存所有待检测的 socket 的数据结构，所以 select/poll 每次操作时都传入整个 socket 集合给内核，而 epoll 因为在内核维护了红黑树，可以保存所有待检测的 socket，所以只需要传入一个待检测的 socket，减少了内核和用户空间大量的数据拷贝和内存分配。
• 第二点，epoll 使用事件驱动的机制，内核里维护了一个链表来记录就绪事件，当某个 socket 有事件发生时，通过回调函数内核会将其加入到这个就绪事件列表中，当用户调用 epoll_wait() 函数时，只会返回有事件发生的文件描述符的个数，不需要像 select/poll 那样轮询扫描整个 socket 集合，大大提高了检测的效率。

epoll 的 边缘触发和水平触发有什么区别？

• 使用边缘触发模式时，当被监控的 Socket 描述符上有可读事件发生时，服务器端只会从 epoll_wait 中苏醒一次，即使进程没有调用 read 函数从内核读取数据，也依然只苏醒一次，因此我们程序要保证一次性将内核缓冲区的数据读取完。
• 使用水平触发模式时，当被监控的 Socket 上有可读事件发生时，服务器端不断地从 epoll_wait 中苏醒，直到内核缓冲区数据被 read 函数读完才结束，目的是告诉我们有数据需要读取。

信号驱动IO

信号驱动IO是与内核建立SIGIO的信号关联并设置回调，当内核有FD就绪时，会发出SIGIO信号通知用户，期间用户应用可以执行其它业务，无需阻塞等待。

当有大量I0操作时，信号较多，SIGIO处理函数不能及时处理可能导致信号队列溢出

而且内核空间与用户空间的频繁信号交互性能也较低。

异步IO