Reactor和Proactor网络模型的区别

简介: Reactor和Proactor网络模型的区别

reactor:能收了你跟俺说一声。

proactor: 你给我收十个字节,收好了跟俺说一声。

两种I/O多路复用模式:Reactor和Proactor

一般地,I/O多路复用机制都依赖于一个事件多路分离器(Event Demultiplexer)。分离器对象可将来自事件源的I/O事件分离出来,并分发到对应的read/write事件处理器(Event Handler)。开发人员预先注册需要处理的事件及其事件处理器(或回调函数);事件分离器负责将请求事件传递给事件处理器。两个与事件分离器有关的模式是Reactor和Proactor。Reactor模式采用同步IO,而Proactor采用异步IO。在Reactor中,事件分离器负责等待文件描述符或socket为读写操作准备就绪,然后将就绪事件传递给对应的处理器,最后由处理器负责完成实际的读写工作。而在Proactor模式中,处理器–或者兼任处理器的事件分离器,只负责发起异步读写操作。IO操作本身由操作系统来完成。传递给操作系统的参数需要包括用户定义的数据缓冲区地址和数据大小,操作系统才能从中得到写出操作所需数据,或写入从socket读到的数据。事件分离器捕获IO操作完成事件,然后将事件传递给对应处理器。比如,在windows上,处理器发起一个异步IO操作,再由事件分离器等待IOCompletion事件。典型的异步模式实现,都建立在操作系统支持异步API的基础之上,我们将这种实现称为“系统级”异步或“真”异步,因为应用程序完全依赖操作系统执行真正的IO工作。

使用Proactor框架和Reactor框架都可以极大的简化网络应用的开发,但它们的重点却不同。Reactor框架中用户定义的操作是在实际操作之前调用的。比如你定义了操作是要向一个SOCKET写数据,那么当该SOCKET可以接收数据的时候,你的操作就会被调用;而Proactor框架中用户定义的操作是在实际操作之后调用的。比如你定义了一个操作要显示从SOCKET中读入的数据,那么当读操作完成以后,你的操作才会被调用。

举个例子,将有助于理解Reactor与Proactor二者的差异,以读操作为例(类操作类似)。在Reactor中实现读:- 注册读就绪事件和相应的事件处理器- 事件分离器等待事件- 事件到来,激活分离器,分离器调用事件对应的处理器。- 事件处理器完成实际的读操作,处理读到的数据,注册新的事件,然后返还控制权。在Proactor中实现读:- 处理器发起异步读操作(注意:操作系统必须支持异步IO)。在这种情况下,处理器无视IO就绪事件,它关注的是完成事件。- 事件分离器等待操作完成事件- 在分离器等待过程中,操作系统利用并行的内核线程执行实际的读操作,并将结果数据存入用户自定义缓冲区,最后通知事件分离器读操作完成。- 事件分离器呼唤处理器。- 事件处理器处理用户自定义缓冲区中的数据,然后启动一个新的异步操作,并将控制权返回事件分离器。

相关文章
|
2天前
|
存储 网络协议 Linux
【Linux 网络】网络基础(一)(局域网、广域网、网络协议、TCP/IP结构模型、网络传输、封装和分用)-- 详解(下)
【Linux 网络】网络基础(一)(局域网、广域网、网络协议、TCP/IP结构模型、网络传输、封装和分用)-- 详解(下)
|
2天前
|
存储 网络协议 安全
【Linux 网络】网络基础(一)(局域网、广域网、网络协议、TCP/IP结构模型、网络传输、封装和分用)-- 详解(上)
【Linux 网络】网络基础(一)(局域网、广域网、网络协议、TCP/IP结构模型、网络传输、封装和分用)-- 详解(上)
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
基于yolov2深度学习网络模型的鱼眼镜头中人员检测算法matlab仿真
该内容是一个关于基于YOLOv2的鱼眼镜头人员检测算法的介绍。展示了算法运行的三张效果图,使用的是matlab2022a软件。YOLOv2模型结合鱼眼镜头畸变校正技术,对鱼眼图像中的人员进行准确检测。算法流程包括图像预处理、网络前向传播、边界框预测与分类及后处理。核心程序段加载预训练的YOLOv2检测器,遍历并处理图像,检测到的目标用矩形标注显示。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
食物识别系统Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法模型
食物识别系统采用TensorFlow的ResNet50模型,训练了包含11类食物的数据集,生成高精度H5模型。系统整合Django框架,提供网页平台,用户可上传图片进行食物识别。效果图片展示成功识别各类食物。[查看演示视频、代码及安装指南](https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/yhd6a7vai4o9iuys?singleDoc#)。项目利用深度学习的卷积神经网络(CNN),其局部感受野和权重共享机制适于图像识别,广泛应用于医疗图像分析等领域。示例代码展示了一个使用TensorFlow训练的简单CNN模型,用于MNIST手写数字识别。
22 3
|
8天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 PyTorch
使用Python实现深度学习模型:生成对抗网络(GAN)
使用Python实现深度学习模型:生成对抗网络(GAN)
22 3
|
9天前
|
Linux 开发工具
【项目--Hi3559A】如何在Hi3559A上运行自己的yolov3模型(修改类别、网络结构)
【项目--Hi3559A】如何在Hi3559A上运行自己的yolov3模型(修改类别、网络结构)
9 0
|
9天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 网络安全
【pkuseg】由于网络策略组织下载请求,因此直接在github中下载细分领域模型medicine
【pkuseg】由于网络策略组织下载请求,因此直接在github中下载细分领域模型medicine
22 1
|
9天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
R语言神经网络与决策树的银行顾客信用评估模型对比可视化研究
R语言神经网络与决策树的银行顾客信用评估模型对比可视化研究
|
9天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
R语言神经网络模型金融应用预测上证指数时间序列可视化
R语言神经网络模型金融应用预测上证指数时间序列可视化
|
9天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
SPSS Modeler决策树和神经网络模型对淘宝店铺服装销量数据预测可视化|数据分享
SPSS Modeler决策树和神经网络模型对淘宝店铺服装销量数据预测可视化|数据分享

热门文章

最新文章