IO

IO与NIO

NIO三大核心内容 selector（选择器，用于监听channel），channel（通道），buffer（缓冲区）
NIO与IO区别，IO面向流，NIO面向缓冲区；io阻塞，nio非阻塞

阻塞IO模型

解释

假设应用程序的进程发起IO调用，但是如果内核的数据还没准备好的话，那应用程序进程就一直在阻塞等待，一直等到内核数据准备好了，从内核拷贝到用户空间，才返回成功提示，此次IO操作，称之为阻塞IO。

应用

Java BIO
阻塞Socket

缺点

如果内核数据一直没准备好，那用户进程将一直阻塞，浪费性能，可以使用非阻塞IO优化

非阻塞IO模型(NIO)

解释

如果内核数据还没准备好，可以先返回错误信息给用户进程，让它不需要等待，而是通过轮询的方式再来请求。这就是非阻塞IO

缺点

存在性能问题，即频繁的轮询，导致频繁的系统调用，同样会消耗大量的CPU资源。可以考虑IO复用模型

非阻塞IO的流程如下:

应用进程向操作系统内核，发起recvfrom读取数据。
操作系统内核数据没有准备好，立即返回EWOULDBLOCK错误码。
应用程序轮询调用，继续向操作系统内核发起recvfrom读取数据。
操作系统内核数据准备好了，从内核缓冲区拷贝到用户空间。
完成调用，返回成功提示。

IO多路复用模型

背景

既然NIO无效的轮询会导致CPU资源消耗，我们等到内核数据准备好了，【主动】通知应用进程再去进行系统调用

核心思路

系统给我们提供一类函数（如我们耳濡目染的select、poll、epoll函数），它们可以同时监控多个fd的操作，任何一个返回内核数据就绪，应用进程再发起recvfrom系统调用。

IO多路复用模型之select

应用进程通过调用select函数，可以同时监控多个fd，在select函数监控的fd中，只要有任何一个数据状态准备就绪了，select函数就会返回可读状态，这时应用进程再发起recvfrom请求去读取数据。

非阻塞IO模型（NIO）中，需要N（N>=1）次轮询系统调用，然而借助select的IO多路复用模型，只需要发起一次系统调用就够了,大大优化了性能。

缺点

监听的IO最大连接数有限，在Linux系统上一般为1024
- 因为存在连接数限制，所以后来又提出了poll。与select相比，poll解决了连接数限制问题。但是呢，select和poll一样，还是需要通过遍历文件描述符来获取已经就绪的socket。如果同时连接的大量客户端在一时刻可能只有极少处于就绪状态，伴随着监视的描述符数量的增长，效率也会线性下降。所以催生了epoll
select函数返回后，是通过遍历fdset，找到就绪的描述符fd。（仅知道有I/O事件发生，却不知是哪几个流，所以遍历所有流）

IO多路复用模型之poll

采用事件驱动来实现: epoll先通过epoll_ctl()来注册一个fd（文件描述符），一旦基于某个fd就绪时，内核会采用回调机制，迅速激活这个fd，当进程调用epoll_wait()时便得到通知。这里去掉了遍历文件描述符的坑爹操作，而是采用监听事件回调的的机制。这就是epoll的亮点。

缺点
epoll明显优化了IO的执行效率，但在进程调用epoll_wait()时，仍然可能被阻塞的。能不能酱紫：不用我老是去问你数据是否准备就绪，等我发出请求后，你数据准备好了通知我就行了，这就诞生了信号驱动IO模型

IO模型之信号驱动模型

信号驱动IO不再用主动询问的方式去确认数据是否就绪，而是向内核发送一个信号（调用sigaction的时候建立一个SIGIO的信号），然后应用用户进程可以去做别的事，不用阻塞。当内核数据准备好后，再通过SIGIO信号通知应用进程，数据准备好后的可读状态。应用用户进程收到信号之后，立即调用recvfrom，去读取数据。

问题: 信号驱动IO模型，在应用进程发出信号后，是立即返回的，不会阻塞进程。它已经有异步操作的感觉了。但是你细看上面的流程图，发现数据复制到应用缓冲的时候，应用进程还是阻塞的。回过头来看下，不管是BIO，还是NIO，还是信号驱动，在数据从内核复制到应用缓冲的时候，都是阻塞的。还有没有优化方案呢？AIO（真正的异步IO）！

IO 模型之异步IO(AIO)

背景

前面讲的BIO，NIO和信号驱动，在数据从内核复制到应用缓冲的时候，都是阻塞的，因此都不是真正的异步。

说明

AIO实现了IO全流程的非阻塞，就是应用进程发出系统调用后，是立即返回的，但是立即返回的不是处理结果，而是表示提交成功类似的意思。等内核数据准备好，将数据拷贝到用户进程缓冲区，发送信号通知用户进程IO操作执行完毕。

优化思路

异步IO的优化思路很简单，只需要向内核发送一次请求，就可以完成数据状态询问和数据拷贝的所有操作，并且不用阻塞等待结果。

日常开发中，有类似的业务场景: 比如发起一笔批量转账，但是转账处理比较耗时，这时候后端可以先告知前端转账提交成功，等到结果处理完，再通知前端结果即可。

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