看一遍就理解：IO模型详解

冷不防 2023-09-29 09:06 24阅读 0赞

什么是IO呢？什么是阻塞非阻塞IO？什么是同步异步IO？什么是IO多路复用？select/epoll跟IO模型有什么关系？有几种经典IO模型呢？BIO、NIO、AIO到底有什么区别的？

如果这些问题，你都能很好答上的话，那恭喜你，你对IO的掌握已经很棒啦！那你跟田螺哥一起看完这篇文章，再复习一下，加深印象吧！如果你对这些问题模棱两可的话，那也没关系，看完这篇文章，就理解啦！

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## 什么是IO呢？ ##

IO，英文全称是Input/Output，翻译过来就是**输入/输出**。平时我们听得挺多，就是什么磁盘IO，网络IO。那IO到底是什么呢？是不是有种懵懵懂懂的感觉呀，好像大概知道它是什么，又好像说不清楚。

**输入/输出**，到底谁是输入？谁是输出呢？IO（输入/输出），如果脱离了主体，就会让人疑惑。

## 计算机的IO ##

我们常说的输入输出，比较直观的意思就是**计算机的输入输出**，**计算机就是主体**。大家是否还记得，大学学**计算机组成原理**的时候，有个**冯.诺依曼结构**，它将计算机分成分为5个部分：运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备。

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输入设备是向计算机输入数据和信息的设备，键盘，鼠标都属于输入设备；输出设备是计算机硬件系统的终端设备，用于接收计算机数据的输出显示，一般显示器、打印机属于输出设备。

> 例如你在鼠标键盘敲几下，它就会把你的指令数据，传给主机，主机通过运算后，把返回的数据信息，输出到显示器。

鼠标、显示器这只是直观表面的输入输出，回到计算机架构来说，**涉及计算机核心与其他设备间数据迁移的过程，就是IO**。如磁盘IO，就是从磁盘读取数据到内存，这算一次输入，对应的，将内存中的数据写入磁盘，就算输出。这就是IO的本质。

## 操作系统的IO ##

我们要将内存中的数据写入到磁盘的话，主体会是什么呢？主体可能是一个应用程序，比如一个Java进程（假设网络传来二进制流，一个Java进程可以把它写入到磁盘）。

**操作系统**负责计算机的资源管理和进程的调度。我们电脑上跑着的应用程序，其实是需要经过**操作系统**，才能做一下特殊操作，如**磁盘文件读写、内存的读写**等等。因为这些都是比较危险的操作，不可以由应用程序乱来，只能交给底层操作系统来。也就是说，你的应用程序要把数据写入磁盘，只能通过调用操作系统开放出来的API来操作。

> 什么是用户空间？什么是内核空间? 以32位操作系统为例，它为每一个进程都分配了4G(2的32次方)的内存空间。这4G可访问的内存空间分为二部分，一部分是用户空间，一部分是内核空间。内核空间是操作系统内核访问的区域，是受保护的内存空间，而用户空间是用户应用程序访问的内存区域。

我们应用程序是跑在用户空间的，它不存在实质的IO过程，真正的IO是在**操作系统**执行的。即应用程序的IO操作分为两种动作：**IO调用和IO执行**。IO调用是由进程（应用程序的运行态）发起，而IO执行是**操作系统内核**的工作。此时所说的IO是应用程序对操作系统IO功能的一次触发，即IO调用。

## 操作系统的一次IO过程 ##

应用程序发起的一次IO操作包含两个阶段：

*  IO调用：应用程序进程向操作系统**内核**发起调用。
 *  IO执行：操作系统内核完成IO操作。

操作系统内核完成IO操作还包括连个两个过程：

*  准备数据阶段：内核等待I/O设备准备好数据
 *  拷贝数据阶段：将数据从内核缓冲区拷贝到用户空间缓冲区

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其实IO不就是把进程的内部数据转移到外部设备，或者把外部设备的数据迁移到进程内部。外部设备一般指硬盘、socket通讯的网卡。一个完整的**IO过程**包括以下几个步骤：

*  应用程序进程向操作系统发起**IO调用请求**
 *  操作系统**准备数据**，把IO外部设备的数据，加载到**内核缓冲区**
 *  操作系统拷贝数据，即将内核缓冲区的数据，拷贝到进程缓冲区

## 阻塞IO模型 ##

我们已经知道IO是什么啦，但是什么是**阻塞IO**呢？

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**。

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*  阻塞IO比较经典的应用就是**阻塞socket、Java BIO**。
 *  阻塞IO的缺点就是：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 ##

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，流程图如下：

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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。

非阻塞IO模型，简称**NIO**，Non-Blocking IO。它相对于阻塞IO，虽然大幅提升了性能，但是它依然存在**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**，去解决这个问题。

IO多路复用模型

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，那不就好了嘛？

在这之前，我们先来复习下，什么是**文件描述符fd**(File Descriptor),它是计算机科学中的一个术语，形式上是一个非负整数。当程序打开一个现有文件或者创建一个新文件时，内核向进程返回一个文件描述符。

IO复用模型核心思路：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。

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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。

但是呢，select有几个缺点：

*  监听的IO最大连接数有限，在Linux系统上一般为1024。
 *  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）

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**。

因此经典的多路复用模型epoll诞生。

## IO多路复用之epoll ##

为了解决select/poll存在的问题，多路复用模型epoll诞生，它采用事件驱动来实现，流程图如下：

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**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。

**我们一起来总结一下select、poll、epoll的区别**

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> </td> 
 <td> select </td> 
 <td> poll </td> 
 <td> epoll </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 底层数据结构 </td> 
 <td> 数组 </td> 
 <td> 链表 </td> 
 <td> 红黑树和双链表 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 获取就绪的fd </td> 
 <td> 遍历 </td> 
 <td> 遍历 </td> 
 <td> 事件回调 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 事件复杂度 </td> 
 <td> O(n) </td> 
 <td> O(n) </td> 
 <td> O(1) </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 最大连接数 </td> 
 <td> 1024 </td> 
 <td> 无限制 </td> 
 <td> 无限制 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> fd数据拷贝 </td> 
 <td> 每次调用select，需要将fd数据从用户空间拷贝到内核空间 </td> 
 <td> 每次调用poll，需要将fd数据从用户空间拷贝到内核空间 </td> 
 <td> 使用内存映射(mmap)，不需要从用户空间频繁拷贝fd数据到内核空间 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

**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。

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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) ##

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。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。

流程如下：

![deee6fb7ff165fcbed6a7eab0835f4e5.png][]

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。

## 阻塞、非阻塞、同步、异步IO划分 ##

![b43892f23d2f8ba19b15927ab7897fcc.png][]

| IO模型 | | | --- | --- |---|---| |阻塞I/O模型 | 同步阻塞 | |非阻塞I/O模型 | 同步非阻塞 | |I/O多路复用模型 | 同步阻塞 | |信号驱动I/O模型 | 同步非阻塞 | |异步IO（AIO）模型 | 异步非阻塞|

## 一个通俗例子读懂BIO、NIO、AIO ##

*  同步阻塞(blocking-IO)简称BIO
 *  同步非阻塞(non-blocking-IO)简称NIO
 *  异步非阻塞(asynchronous-non-blocking-IO)简称AIO

**一个经典生活的例子：**

*  小明去吃同仁四季的椰子鸡，就这样在那里排队，等了一小时，然后才开始吃火锅。(**BIO**)
 *  小红也去同仁四季的椰子鸡，她一看要等挺久的，于是去逛会商场，每次逛一下，就跑回来看看，是不是轮到她了。于是最后她既购了物，又吃上椰子鸡了。（**NIO**）
 *  小华一样，去吃椰子鸡，由于他是高级会员，所以店长说，你去商场随便逛会吧，等下有位置，我立马打电话给你。于是小华不用干巴巴坐着等，也不用每过一会儿就跑回来看有没有等到，最后也吃上了美味的椰子鸡（**AIO**）

## 最后 ##

希望本文对你有帮助哈，如果文章有哪些地方你觉得不对的，可以提出来哈，一起学习进步。

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作者：捡田螺的小男孩  
链接：  
https://juejin.cn/post/7036518015462015006

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