服务器常见IO模型

1同步阻塞IO（Blocking IO）

首先，解释一下这里的阻塞与非阻塞：阻塞IO，指的是需要内核IO *** 作彻底完成后，才返回到用户空间执行用户的 *** 作。阻塞指的是用户空间程序的执行状态。传统的IO模型都是同步阻塞IO。在Java中，默认创建的socket都是阻塞的。其次，解释一下同步与异步：同步IO，是一种用户空间与内核空间的IO发起方式。同步IO是指用户空间的线程是主动发起IO请求的一方，内核空间是被动接受方。异步IO则反过来，是指系统内核是主动发起IO请求的一方，用户空间的线程是被动接受方
 example:
   在Java应用程序进程中，默认情况下，所有的socket连接的IO *** 作都是同步阻塞IO（Blocking IO）。在阻塞式IO模型中Java应用程序从IO系统调用开始，直到系统调用返回，在这段时间内，Java进程是阻塞的。返回成功后，应用进程开始处理用户空间的缓存区数据。同步阻塞IO的具体流程，如图2-2所示。

举个例子，在Java中发起一个socket的read读 *** 作的系统调用，
流程大致如下：
（1）从Java启动IO读的read系统调用开始，
用户线程就进入阻塞状态。
（2）当系统内核收到read系统调用，就开始准备数据。一开始，数据可能还没有到达内核缓冲区（例如，还没有收到一个完整的socket数据包），这个时候内核就要等待。
（3）内核一直等到完整的数据到达，就会将数据从内核缓冲区复制到用户缓冲区（用户空间的内存），然后内核返回结果（例如返回复制到用户缓冲区中的字节数）。
（4）直到内核返回后，用户线程才会解除阻塞的状态，重新运行起来。总之，阻塞IO的特点是：在内核进行IO执行的两个阶段，用户线程都被阻塞了。
阻塞IO的优点是：应用的程序开发非常简单；在阻塞等待数据期间，用户线程挂起。在阻塞期间，用户线程基本不会占用CPU资源。阻塞IO的缺点是：一般情况下，会为每个连接配备一个独立的线程；反过来说，就是一个线程维护一个连接的IO *** 作。在并发量小的情况下，这样做没有什么问题。但是，当在高并发的应用场景下，需要大量的线程来维护大量的网络连接，内存、线程切换开销会非常巨大。因此，基本上阻塞IO模型在高并发应用场景下是不可用的

2同步非阻塞IO（Non-blocking IO）
非阻塞IO，指的是用户空间的程序不需要等待内核IO *** 作彻底完成，可以立即返回用户空间执行用户的 *** 作，即处于非阻塞的状态，与此同时内核会立即返回给用户一个状态值。简单来说：阻塞是指用户空间（调用线程）一直在等待，而不能干别的事情；非阻塞是指用户空间（调用线程）拿到内核返回的状态值就返回自己的空间，IO *** 作可以干就干，不可以干，就去干别的事情。非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK。强调一下，这里所说的NIO（同步非阻塞IO）模型，并非Java的NIO（New IO）库。
example:
socket连接默认是阻塞模式，在Linux系统下，可以通过设置将socket变成为非阻塞的模式（Non-Blocking）。使用非阻塞模式的IO读写，叫作同步非阻塞IO（None BlockingIO），简称为NIO模式。在NIO模型中，应用程序一旦开始IO系统调用，会出现以下两种情况：
（1）在内核缓冲区中没有数据的情况下，系统调用会立即返回，返回一个调用失败的信息。
（2）在内核缓冲区中有数据的情况下，是阻塞的，直到数据从内核缓冲复制到用户进程缓冲。复制完成后，系统调用返回成功，应用进程开始处理用户空间的缓存数据。
同步非阻塞IO的流程，如图2-3所示。

举个例子。发起一个非阻塞socket的read读 *** 作的系统调用，流程如下：
（1）在内核数据没有准备好的阶段，用户线程发起IO请求时，立即返回。所以，为了读取到最终的数据，用户线程需要不断地发起IO系统调用。
（2）内核数据到达后，用户线程发起系统调用，用户线程阻塞。内核开始复制数据，它会将数据从内核缓冲区复制到用户缓冲区（用户空间的内存），然后内核返回结果（例如返回复制到的用户缓冲区的字节数）。
（3）用户线程读到数据后，才会解除阻塞状态，重新运行起来。也就是说，用户进程需要经过多次的尝试，才能保证最终真正读到数据，而后继续执行。同步非阻塞IO的特点：应用程序的线程需要不断地进行IO系统调用，轮询数据是否已经准备好，如果没有准备好，就继续轮询，直到完成IO系统调用为止。同步非阻塞IO的优点：每次发起的IO系统调用，在内核等待数据过程中可以立即返回。用户线程不会阻塞，实时性较好。同步非阻塞IO的缺点：不断地轮询内核，这将占用大量的CPU时间，效率低下。总体来说，在高并发应用场景下，同步非阻塞IO也是不可用的。一般Web服务器不使用这种IO模型。这种IO模型一般很少直接使用，而是在其他IO模型中使用非阻塞IO这一特性。在Java的实际开发中，也不会涉及这种IO模型。这里说明一下，同步非阻塞IO，可以简称为NIO，但是，它不是Java中的NIO，虽然它们的英文缩写一样，希望大家不要混淆。Java的NIO（NewIO），对应的不是四种基础IO模型中的NIO（NoneBlockingIO）模型，而是另外的一种模型，叫作IO多路复用模型（IOMultiplexing）。

3IO多路复用（IO Multiplexing）

即经典的Reactor反应器设计模式，有时也称为异步阻塞IO，Java中的Selector选择器和Linux中的epoll都是这种模型。
如何避免同步非阻塞IO模型中轮询等待的问题呢？这就是IO多路复用模型。在IO多路复用模型中，引入了一种新的系统调用，查询IO的就绪状态。在Linux系统中，对应的系统调用为select/epoll系统调用。通过该系统调用，一个进程可以监视多个文件描述符，一旦某个描述符就绪（一般是内核缓冲区可读/可写），内核能够将就绪的状态返回给应用程序。随后，应用程序根据就绪的状态，进行相应的IO系统调用。目前支持IO多路复用的系统调用，有select、epoll等等。select系统调用，几乎在所有的 *** 作系统上都有支持，具有良好的跨平台特性。epoll是在Linux26内核中提出的，是select系统调用的Linux增强版本。在IO多路复用模型中通过select/epoll系统调用，单个应用程序的线程，可以不断地轮询成百上千的socket连接，当某个或者某些socket网络连接有IO就绪的状态，就返回对应的可以执行的读写 *** 作。举个例子来说明IO多路复用模型的流程。发起一个多路复用IO的read读 *** 作的系统调用，流程如下：
（1）选择器注册。在这种模式中，首先，将需要read *** 作的目标socket网络连接，提前注册到select/epoll选择器中，Java中对应的选择器类是Selector类。然后，才可以开启整个IO多路复用模型的轮询流程。
（2）就绪状态的轮询。通过选择器的查询方法，查询注册过的所有socket连接的就绪状态。通过查询的系统调用，内核会返回一个就绪的socket列表。当任何一个注册过的socket中的数据准备好了，内核缓冲区有数据（就绪）了，内核就将该socket加入到就绪的列表中。当用户进程调用了select查询方法，那么整个线程会被阻塞掉。
（3）用户线程获得了就绪状态的列表后，根据其中的socket连接，发起read系统调用，用户线程阻塞。内核开始复制数据，将数据从内核缓冲区复制到用户缓冲区。
（4）复制完成后，内核返回结果，用户线程才会解除阻塞的状态，用户线程读取到了数据，继续执行。

IO多路复用模型的特点：IO多路复用模型的IO涉及两种系统调用（SystemCall），另一种是select/epoll（就绪查询），一种是IO *** 作。IO多路复用模型建立在 *** 作系统的基础设施之上，即 *** 作系统的内核必须能够提供多路分离的系统调用select/epoll。和NIO模型相似，多路复用IO也需要轮询。负责select/epoll状态查询调用的线程，需要不断地进行select/epoll轮询，查找出达到IO *** 作就绪的socket连接。IO多路复用模型与同步非阻塞IO模型是有密切关系的。对于注册在选择器上的每一个可以查询的socket连接，一般都设置成为同步非阻塞模型。仅是这一点，对于用户程序而言是无感知的。IO多路复用模型的优点：与一个线程维护一个连接的阻塞IO模式相比，使用select/epoll的最大优势在于，一个选择器查询线程可以同时处理成千上万个连接（Connection）。系统不必创建大量的线程，也不必维护这些线程，从而大大减小了系统的开销。Java语言的NIO（NewIO）技术，使用的就是IO多路复用模型。在Linux系统上，使用的是epoll系统调用。IO多路复用模型的缺点：本质上，select/epoll系统调用是阻塞式的，属于同步IO。都需要在读写事件就绪后，由系统调用本身负责进行读写，也就是说这个读写过程是阻塞的。如何彻底地解除线程的阻塞，就必须使用异步IO模型。

4异步IO（Asynchronous IO）

异步IO，指的是用户空间与内核空间的调用方式反过来。用户空间的线程变成被动接受者，而内核空间成了主动调用者。这有点类似于Java中比较典型的回调模式，用户空间的线程向内核空间注册了各种IO事件的回调函数，由内核去主动调用
异步IO模型（AsynchronousIO，简称为AIO）。AIO的基本流程是：用户线程通过系统调用，向内核注册某个IO *** 作。内核在整个IO *** 作（包括数据准备、数据复制）完成后，通知用户程序，用户执行后续的业务 *** 作。在异步IO模型中，在整个内核的数据处理过程中，包括内核将数据从网络物理设备（网卡）读取到内核缓冲区、将内核缓冲区的数据复制到用户缓冲区，用户程序都不需要阻塞

举个例子。发起一个异步IO的read读 *** 作的系统调用，流程如下：
（1）当用户线程发起了read系统调用，立刻就可以开始去做其他的事，用户线程不阻塞。
（2）内核就开始了IO的第一个阶段：准备数据。等到数据准备好了，内核就会将数据从内核缓冲区复制到用户缓冲区（用户空间的内存）。
（3）内核会给用户线程发送一个信号（Signal），或者回调用户线程注册的回调接口，告诉用户线程read *** 作完成了。
（4）用户线程读取用户缓冲区的数据，完成后续的业务 *** 作。异步IO模型的特点：在内核等待数据和复制数据的两个阶段，用户线程都不是阻塞的。用户线程需要接收内核的IO *** 作完成的事件，或者用户线程需要注册一个IO *** 作完成的回调函数。正因为如此，异步IO有的时候也被称为信号驱动IO。异步IO异步模型的缺点：应用程序仅需要进行事件的注册与接收，其余的工作都留给了 *** 作系统，也就是说，需要底层内核提供支持。理论上来说，异步IO是真正的异步输入输出，它的吞吐量高于IO多路复用模型的吞吐量。就目前而言，Windows系统下通过IOCP实现了真正的异步IO。而在Linux系统下，异步IO模型在26版本才引入，目前并不完善，其底层实现仍使用epoll，与IO多路复用相同，因此在性能上没有明显的优势。大多数的高并发服务器端的程序，一般都是基于Linux系统的。因而，目前这类高并发网络应用程序的开发，大多采用IO多路复用模型。大名鼎鼎的Netty框架，使用的就是IO多路复用模型，而不是异步IO模型。

本资料收集于Netty、Redis、Zookeeper高并发实战,希望大家购买正版图书地址:>看到一些资料，说Windows的IOCP后发制人，比Linux的epoll优越很多。那么优势到底在哪里？如何选择Linux或Windows作为服务器呢？
也看到有资料说，同样在Linux上，使用reactor机制的网络库性能比使用Proactor机制的Asio性能好接近1/5，这个例子可能与题目无关，不过我在文中可能会做一些相关的分析。

系统I/O模型 可分为三类：

IOCP基于非阻塞异步模型，而epoll基于非阻塞同步模型。

参考 Hyunjik Bae, A game programmer since 1995 说的：

参考[4]比较了Windows IOCP和Linux epoll的性能，结论是如果使用Linux，应该使用支持RSS(multi-queue)的NIC，这样可以达到与IOCP类似的性能。

BoostAsio为了兼容Windows和Linux，在Linux上用epoll和select去模拟proactor模式，影响了它的效率和实现复杂度。其效率不及使用原生I/O机制的其它实现为Reactor模式的网络库。

引用来自参考[3]的话:

[1] Why doesn't Linux have a system like IOCP or Rio does , 2014
[2] 两种高性能I/O设计模式(Reactor/Proactor)的比较 - 文章 - 伯乐在线
[3] Practical difference between epoll and Windows IO Completion Ports (IOCP)
[4] Windows IOCP vs Linux EPOLL Performance Comparison

本身的含义不同，执行的功能不同，脚本语言的不同。
1、本身的含义不同：客户端（client，或称为用户端）是响应服务器向客户提供本地服务的程序。而服务器端（server），从广义上讲，服务器是指网络中能对其它机器提供某些服务的计算机系统（例如一个PC对服务器端外提供ftp服务，那么也可以被叫为服务器）。
2、执行的功能不同：客户端应该理解为C/S，即通过向客户机上写一些程序，保证即使服务器端出现故障或者维护时候，客户端依然可以在保证工作的前提下、实现脱机工作。服务器主要应用于数据库和Web服务，而PC主要应用于桌面计算和网络终端，设计根本出发点的差异决定了服务器应该具备比PC更可靠的持续运行能力、更强大的存储能力和网络通信能力，同时，对数据相当敏感的应用还要求服务器提供数据备份功能。
3、脚本语言的不同：客户端脚本语言中，有些是作为客户端脚本语言来运行的，它们由客户端的解释器来解释，如VBScript、Javascrip、JScript等都可以作为客户端脚本语言，当它们嵌入到HTML文件中时，即可以按照顺序被执行或者响应某个事件而对事件做出应答。而另外一些作为服务端脚本语言来运行的，如PHP、CGI、JSP等，它们由服务端的解释器来解释，当作为服务端脚本语言来运行时，它们主要生成HTML内容，也可以生成客户端脚本，当被传到客户端的浏览器时，这些客户端脚本代码也可以被解释实现特定的功能。

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