I/O详解与五种网络I/O模型(1）：https://developer.aliyun.com/article/1415899
上述模型只是描述了使用 select()接口同时从多个客户端接收数据的过程；由于 select()接口可以同时对多个句柄进行读状态、写状态和错误状态的探测，所以可以很容易构建为多个客户端提供独立问答服务的服务器系统。
这里需要指出的是，客户端的一个 connect() 操作，将在服务器端激发一个“可读事件”，所以 select() 也能探测来自客户端的 connect() 行为。
上述模型中，最关键的地方是如何动态维护 select()的三个参数 readfds、writefds和 exceptfds。作为输入参数，readfds 应该标记所有的需要探测的“可读事件”的句柄，其中永远包括那个探测 connect() 的那个“母”句柄；同时，writefds 和 exceptfds 应该标记所有需要探测的“可写事件”和“错误事件”的句柄 ( 使用 FD_SET() 标记 )。
作为输出参数，readfds、writefds 和 exceptfds 中的保存了 select() 捕捉到的所有事件的句柄值。程序员需要检查的所有的标记位 ( 使用 FD_ISSET()检查 )，以确定到底哪些句柄发生了事件。
上述模型主要模拟的是“一问一答”的服务流程，所以如果 select()发现某句柄捕捉到了“可读事件”，服务器程序应时做recv()操作，并根据接收到的数据准备好待发送数据，并将对应的句柄值加入 writefds，准备下一次的“可写事件”的 select()探测。同样，如果 select()发现某句柄捕捉到“可写事件”，则程序应及时做 send()操作，并准备好下一次的“可读事件”探测准备。 这种模型的特征在于每一个执行周期都会探测一次或一组事件，一个特定的事件会触发某个特定的响应。我们可以将这种模型归类为“事件驱动模型”。
相比其他模型，使用 select() 的事件驱动模型只用单线程（进程）执行，占用资源少，不消耗太多 CPU，同时能够为多客户端提供服务。如果试图建立一个简单的事件驱动的服务器程序，这个模型有一定的参考价值。
但这个模型依旧有着很多问题。首先 select()接口并不是实现“事件驱动”的最好选择。
因为当需要探测的句柄值较大时，select()接口本身需要消耗大量时间去轮询各个句柄。
很多操作系统提供了更为高效的接口，如linux提供了epoll，BSD提供了kqueue，Solaris提供了/dev/poll，…。如果需要实现更高效的服务器程序，类似 epoll 这样的接口更被推荐。遗憾的是不同的操作系统提供的 epoll 接口有很大差异，所以使用类似于 epoll 的接口实现具有较好跨平台能力的服务器会比较困难。
其次，该模型将事件探测和事件响应夹杂在一起，一旦事件响应的执行体庞大，则对整个模型是灾难性的。如下例，庞大的执行体 1 的将直接导致响应事件 2 的执行体迟迟得不到执行，并在很大程度上降低了事件探测的及时性。
幸运的是，有很多高效的事件驱动库可以屏蔽上述的困难，常见的事件驱动库有
libevent 库，还有作为 libevent 替代者的 libev 库。这些库会根据操作系统的特点选择最合适的事件探测接口，并且加入了信号(signal) 等技术以支持异步响应，这使得这些库成为构建事件驱动模型的不二选择。下章将介绍如何使用 libev 库替换 select 或 epoll接口，实现高效稳定的服务器模型。
实际上，Linux 内核从 2.6 开始，也引入了支持异步响应的 IO 操作，如 aio_read, aio_write，这就是异步 IO。
信号驱动I/O
首先我们允许套接口进行信号驱动 I/O,并安装一个信号处理函数，进程继续运行并不阻塞。当数据准备好时，进程会收到一个 SIGIO 信号，可以在信号处理函数中调用 I/O 操作函数处理数据。当数据包准备好读取时，内核就为该进程产生一个 SIGIO 信号。我们随后既可以在信号处理函数中调用 read 读取数据报，并通知主循环数据已准备好待处理，也可以立即通知主循环，让它来读取数据报。无论如何处理 SIGIO 信号，这种模型的优势在于等待数据报到达(第一阶段)期间，进程可以继续执行，不被阻塞。免去了 select 的阻塞与轮询，当有活跃套接字时，由注册的 handler 处理。
经过上面的介绍，会发现 non-blocking IO 和 asynchronous IO 的区别还是很明显的。在non-blocking IO 中，虽然进程大部分时间都不会被 block，但是它仍然要求进程去主动的 check，并且当数据准备完成以后，也需要进程主动的再次调用 recvfrom 来将数据拷贝到用户内存。 而asynchronous IO 则完全不同。它就像是用户进程将整个 IO 操作交给了他人（kernel）完成，然后他人做完后发信号通知。在此期间，用户进程不需要去检查 IO 操作的状态，也不需要主动的去拷贝数据。
异步I/O
Linux 下的 asynchronous IO 用在磁盘 IO 读写操作，不用于网络 IO，从内核 2.6 版本才开始引入。先看一下它的流程。
用户进程发起 read 操作之后，立刻就可以开始去做其它的事。而另一方面，从 kernel的角度，当它受到一个 asynchronous read 之后，首先它会立刻返回，所以不会对用户进程产生任何 block。然后，kernel 会等待数据准备完成，然后将数据拷贝到用户内存，当这一切都完成之后，kernel 会给用户进程发送一个 signal，告诉它 read 操作完成了。
用异步 IO 实现的服务器这里就不举例了，以后有时间另开文章来讲述。异步 IO 是真正非阻塞的，它不会对请求进程产生任何的阻塞，因此对高并发的网络服务器实现至关重要。
到目前为止，已经将四个 IO 模型都介绍完了。现在回过头来回答最初的那几个问题：
blocking 和 non-blocking 的区别在哪，synchronous IO 和 asynchronous IO 的区别在哪?
先回答最简单的这个：blocking 与 non-blocking。前面的介绍中其实已经很明确的说明了这两者的区别。调用 blocking IO 会一直 block 住对应的进程直到操作完成，而non-blocking IO 在 kernel 还在准备数据的情况下会立刻返回。
两者的区别就在于 synchronous IO 做”IO operation”的时候会将 process 阻塞。按照这个定义，之前所述的 blocking IO，non-blocking IO，IO multiplexing 都属于synchronous IO。
有人可能会说，non-blocking IO 并没有被 block 啊。这里有个非常“狡猾”地方，定义中所指的”IO operation”是指真实的 IO 操作，就是例子中的 read 这个系统调用。non-blocking IO 在执行 read 这个系统调用的时候，如果 kernel 的数据没有准备好，这时候不会 block 进程。但是**当 kernel 中数据准备好的时候，read 会将数据从 kernel 拷贝到用户内存中，这个时候进程是被 block 了，在这段时间内进程是被 block的。而 asynchronous IO 则不一样，当进程发起 IO 操作之后，就直接返回再也不理睬了，直到 kernel 发送一个信号，告诉进程说 IO 完成。在这整个过程中，进程完全没有被 block**：——推测为什么非阻塞IO没有被归类为异步IO的原因
五种网络I/O对比
- 阻塞式IO（Blocking IO）：阻塞式IO是最常见的一种网络IO模型。在这种模型中，当一个应用程序执行IO操作时，它将被阻止（或挂起），直到操作完成为止。这意味着在进行IO操作期间，应用程序无法进行其他任何操作。
- 非阻塞式IO（Non-Blocking IO）：与阻塞式IO不同，非阻塞式IO允许应用程序在等待IO操作完成时继续执行其他任务。当应用程序发出一个IO请求后，它将立即返回并继续执行。如果IO操作还未完成，则应用程序可以再次发出请求或者等待IO操作完成。
IO复用（IO Multiplexing）：IO复用允许应用程序同时监视多个IO通道，并在其中任何一个通道就绪时立即处理该通道的IO事件。这种方法可以将单个线程用于处理多个IO通道，并且可以显着提高处理效率。
信号驱动IO（Signal Driven IO）：信号驱动IO使用一个信号来通知应用程序IO操作的完成。当一个IO操作完成时，内核将向应用程序发送一个信号。应用程序可以捕获该信号，并在接收到信号后处理IO事件。
异步IO（Asynchronous IO）：异步IO允许应用程序提交IO请求，并在操作完成时立即返回。当IO操作完成后，内核将通知应用程序。这种方法可以使用少量的线程来处理大量的IO请求，从而提高系统的处理能力。
参考资料：
现代操作系统：Tanenbaum, A. S. (2014). Modern Operating Systems (4th ed.). Pearson.
文章参考与<零声教育>的C/C++linux服务期高级架构系统教程学习: 链接
