前言
本文重点在于介绍五种网络IO模型
网络IO，会涉及到两个系统对象，一个是用户空间调用IO的进程或线程，另一个是内核空间的内核系统，比如发生IO操作read时，它会经历两个阶段。
- 等待数据准备就绪
- 将数据从内核拷贝到进程或者线程种
因为在以上两个阶段上各有不同的情况，所以出现了多种网络 IO 模型。
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阻塞 IO（blocking IO）
在 linux 中，默认情况下所有的 socket 都是 blocking，一个典型的读操作流程
当用户进程调用了 read 这个系统调用，kernel 就开始了 IO 的第一个阶段：准备数据。对于 network io 来说，很多时候数据在一开始还没有到达（比如，还没有收到一个完整的数据包）这个时候 kernel 就要等待足够的数据到来。而在用户进程这边，整个进程会被阻塞。当 kernel 一直等到数据准备好了，它就会将数据从 kernel 中拷贝到用户内存，然后 kernel 返回结果，用户进程才解除 block 的状态，重新运行起来。
所以，blocking IO 的特点就是在 IO 执行的两个阶段（等待数据和拷贝数据两个阶段）都被block 了。
第一次接触到的网络编程都是从 listen()、send()、recv() 等接口开始的，这些接口都是阻塞型的。使用这些接口可以很方便的构建服务器/客户机的模型。下面是一个简单地“一问一答”的服务器。
大部分的 socket 接口都是阻塞型的。所谓阻塞型接口是指系统调用（一般是 IO 接口）不返回调用结果并让当前线程一直阻塞，只有当该系统调用获得结果或者超时出错时才返回。
实际上，除非特别指定，几乎所有的 IO 接口 ( 包括 socket 接口 ) 都是阻塞型的。这给网络编程带来了一个很大的问题，如在调用 send()的同时，线程将被阻塞，在此期间，线程将无法执行任何运算或响应任何的网络请求。
一个简单的改进方案是在服务器端使用多线程（或多进程）。多线程（或多进程）的目的是让每个连接都拥有独立的线程（或进程），这样任何一个连接的阻塞都不会影响其他的连接。具体使用多进程还是多线程，并没有一个特定的模式。传统意义上，进程的开销要远远大于线程，所以如果需要同时为较多的客户机提供服务，则不推荐使用多进程；如果单个服务执行体需要消耗较多的 CPU 资源，譬如需要进行大规模或长时间的数据运算或文件访问，则进程较为安全。通常，使用 pthread_create ()创建新线程，fork()创建新进程。
我们假设对上述的服务器 / 客户机模型，提出更高的要求，即让服务器同时为多个客户机提供一问一答的服务。于是有了如下的模型。
在上述模型中，主线程持续等待客户端的连接请求，如果有连接，则创建新线程，并在新线程中提供为前例同样的问答服务。
很多人可能不明白为何一个 socket 可以 accept 多次。实际上 socket 的设计者可能特意为多客户机的情况留下了伏笔，让 accept()能够返回一个新的 socket。下面是accept 接口的原型：
int accept(int s, struct sockaddr *addr, socklen_t *addrlen);
输入参数 s 是从 socket()，bind()和 listen()中沿用下来的 socket 句柄值。执行完bind()和 listen()后，操作系统已经开始在指定的端口处监听所有的连接请求，如果有请求，则将该连接请求加入请求队列。调用 accept()接口正是从 socket s 的请求队列抽取第一个连接信息，创建一个与 s 同类的新的 socket 返回句柄。新的 socket 句柄即是后续 read()和 recv()的输入参数。如果请求队列当前没有请求，则 accept() 将进入阻塞状态直到有请求进入队列。
上述多线程的服务器模型似乎完美的解决了为多个客户机提供问答服务的要求，但其实并不尽然。如果要同时响应成百上千路的连接请求，则无论多线程还是多进程都会严重占据系统资源，降低系统对外界响应效率，而线程与进程本身也更容易进入假死状态。
很多人可能会考虑使用“线程池”或“连接池”。“线程池”旨在减少创建和销毁线程的频率，其维持一定合理数量的线程，并让空闲的线程重新承担新的执行任务。“连接池”维持连接的缓存池，尽量重用已有的连接、减少创建和关闭连接的频率。这两种技术都可以很好的降低系统开销，都被广泛应用很多大型系统，如 websphere、tomcat 和各种数据库等。但是，“线程池”和“连接池”技术也只是在一定程度上缓解了频繁调用 IO 接口带来的资源占用。而且，所谓“池”始终有其上限，当请求大大超过上限时，“池”构成的系统对外界的响应并不比没有池的时候效果好多少。所以使用“池”必须考虑其面临的响应规模，并根据响应规模调整“池”的大小。
对应上例中的所面临的可能同时出现的上千甚至上万次的客户端请求，“线程池”或“连接池”或许可以缓解部分压力，但是不能解决所有问题。总之，多线程模型可以方便高效的解决小规模的服务请求，但面对大规模的服务请求，多线程模型也会遇到瓶颈，可以用非阻塞接口来尝试解决这个问题。
阻塞 IO优缺点：
优点：开发简单，容易入门。在阻塞等待期间，用户线程挂起，在挂起期间不会占用 CPU 资源
缺点：一个线程维护一个 IO ，不适合大并发，在并发量大的时候需要创建大量的线程来维护网络连接，内存、线程开销非常大
非阻塞 IO（non-blocking IO）
Linux 下，可以通过设置 socket 使其变为 non-blocking。当对一个 non-blocking socket 执行读操作时，流程是这个样子：
从图中可以看出，当用户进程发出 read 操作时，如果 kernel 中的数据还没有准备好，那么它并不会 block 用户进程，而是立刻返回一个 error。从用户进程角度讲 ，它发起一个read 操作后，并不需要等待，而是马上就得到了一个结果。用户进程判断结果是一个 error时，它就知道数据还没有准备好，于是它可以再次发送 read 操作。一旦 kernel 中的数据准备好了，并且又再次收到了用户进程的 system call，那么它马上就将数据拷贝到了用户内存，然后返回，所以，在非阻塞式 IO 中，用户进程其实是需要不断的主动询问 kernel数据准备好了没有。
在非阻塞状态下，recv() 接口在被调用后立即返回，返回值代表了不同的含义。如在本例中
recv() 返回值大于 0，表示接受数据完毕，返回值即是接受到的字节数；
recv() 返回 0，表示连接已经正常断开；
recv() 返回 -1，且 errno 等于 EAGAIN，表示 recv 操作还没执行完成；
recv() 返回 -1，且 errno 不等于 EAGAIN，表示 recv 操作遇到系统错误 errno。
非阻塞的接口相比于阻塞型接口的显著差异在于，在被调用之后立即返回。使用如下的函数可以将某句柄 fd 设为非阻塞状态。
fcntl( fd, F_SETFL, O_NONBLOCK );
下面将给出只用一个线程，但能够同时从多个连接中检测数据是否送达，并且接收数据的模型。
可以看到服务器线程可以通过循环调用 recv()接口，可以在单个线程内实现对所有连接的数据接收工作。但是上述模型绝不被推荐。因为，循环调用 recv()将大幅度推高 CPU占用率；此外，在这个方案中 recv()更多的是起到检测“操作是否完成”的作用，实际操作系统提供了更为高效的检测“操作是否完成“作用的接口，例如 select()多路复用模式，可以一次检测多个连接是否活跃。
非阻塞 IO优缺点：
同步非阻塞 IO 优点：每次发起 IO 调用，在内核等待数据的过程中可以立即返回，用户线程不会阻塞，实时性好
同步非阻塞 IO 缺点：多个线程不断轮询内核是否有数据，占用大量 CPU 资源，效率不高。一般 Web 服务器不会采用此模式
多路复用 IO（IO multiplexing）
IO multiplexing 这个词可能有点陌生，但是提到 select/epoll，大概就都能明白了。有些地方也称这种 IO 方式为事件驱动 IO(event driven IO)。我们都知道，select/epoll 的好处就在于单个 process 就可以同时处理多个网络连接的 IO。它的基本原理就是 select/epoll 这个 function会不断的轮询所负责的所有 socket，当某个 socket 有数据到达了，就通知用户进程。它的流程如图：
当用户进程调用了 select，那么整个进程会被 block，而同时，kernel 会“监视”所有 select 负责的 socket，当任何一个 socket 中的数据准备好了，select 就会返回。这个时候用户进程再调用 read 操作，将数据从 kernel 拷贝到用户进程。
这个图和 blocking IO 的图其实并没有太大的不同，事实上还更差一些。因为这里需要使用两个系统调用(select 和 read)，而 blocking IO 只调用了一个系统调用(read)。但是使用 select 以后最大的优势是用户可以在一个线程内同时处理多个 socket 的 IO 请求。用户可以注册多个 socket，然后不断地调用 select 读取被激活的 socket，即可达到在同一个线程内同时处理多个 IO 请求的目的。而在同步阻塞模型中，必须通过多线程的方式才能达到这个目的。（多说一句：所以，如果处理的连接数不是很高的话，使用select/epoll 的 web server 不一定比使用 multi-threading + blocking IO 的 webserver 性能更好，可能延迟还更大。select/epoll 的优势并不是对于单个连接能处理得更快，而是在于能处理更多的连接。）
在多路复用模型中，对于每一个 socket，一般都设置成为 non-blocking，但是，如上图所示，整个用户的 process 其实是一直被 block 的。只不过 process 是被 select 这个函数 block，而不是被 socket IO 给 block。因此 select()与非阻塞 IO 类似。
大部分 Unix/Linux 都支持 select 函数，该函数用于探测多个文件句柄的状态变化。
下面给出 select 接口的原型：
FD_ZERO(int fd, fd_set* fds) FD_SET(int fd, fd_set* fds) FD_ISSET(int fd, fd_set* fds) FD_CLR(int fd, fd_set* fds) int select(int nfds, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds,struct timeval *timeout)
这里，fd_set 类型可以简单的理解为按 bit 位标记句柄的队列，例如要在某 fd_set中标记一个值为 16 的句柄，则该 fd_set 的第 16 个 bit 位被标记为 1。具体的置位、验证可使用 FD_SET、FD_ISSET 等宏实现。在 select()函数中readfds、writefds 和exceptfds 同时作为输入参数和输出参数。如果输入的 readfds 标记了 16 号句柄，则select()将检测 16 号句柄是否可读。在 select()返回后，可以通过检查 readfds 有否标记 16 号句柄，来判断该“可读”事件是否发生。另外，用户可以设置 timeout 时间。
下面将重新模拟上例中从多个客户端接收数据的模型。
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”，服务器程序应及时做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特供的 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。
多路复用 IO优缺点：
优点：系统不必创建维护大量线程，只使用一个线程、一个选择器就可同时处理成千上万连接，大大减少了系统开销
缺点：本质上，select 和 epoll 的系统调用是阻塞式的，属于同步 IO，需要在读写时间就绪后，由系统调用进行阻塞的读写
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。
异步 IO（Asynchronous 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，当它收到一个 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。现在有几个问题：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。
synchronous IO 和 asynchronous IO 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”的地方，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。
异步 IO 才是真正的非阻塞（两个阶段全是非阻塞）
信号驱动 IO（signal driven I/O， SIGIO）
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。当数据报准备好读取时，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。
五种网络 IO 模型对比
阻塞IO，非阻塞IO，多路复用IO，信号驱动IO这四种的主要区别在第一阶段，他们在第二阶段是一样的：数据从内核缓冲区复制到调用者缓冲区期间都被阻塞住。他们都是同步IO，只有同步 IO 模型才考虑阻塞和非阻塞。异步 IO 肯定是非阻塞。
