IO模型

首先我们来复习一下昨天的协程

协程的目的：单线程下实现并发（切换+保存状态）

yiekd保存状态（自己控制自己）

yield来回切换是一种并发的，但是对效率没有用

切换：遇到I/O时切换，cpu运行时间过长切换

单纯的切没有意义，遇到I/O时会提高效率，才有意义，但是yield做不到

yield是python提供的

多进程多线程由操作系统调度（比起yield来太复杂）

切换要把状态保存下来

控制多个任务来回切换遇到I/O时切，所以就用到了gevent

同步：调用一个功能在原地等着

异步：调用时会立马返回一个结果

阻塞：I/o阻塞，进程和线程不阻塞

非阻塞：不用等了

需了解的五种IO模型：

blocking  IO

nonblocking IO

IO multiplexing

signal driven IO

asynchronous IO

当一个read操作发生时，会经历两个阶段：

1.等待数据

2.将数据从内核拷贝到进程中

阻塞IO（blocking IO）：

特点：IO执行的两个阶段（等待数据和拷贝数据）都被block了

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

非阻塞IO（non-blocking IO）:

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

#服务端
from socket import *
import time
s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
s.bind(('127.0.0.1',8080))
s.listen(5)
s.setblocking(False) #设置socket的接口为非阻塞
conn_l=[]
del_l=[]
while True:
    try:
        conn,addr=s.accept()
        conn_l.append(conn)
    except BlockingIOError:
        print(conn_l)
        for conn in conn_l:
            try:
                data=conn.recv(1024)
                if not data:
                    del_l.append(conn)
                    continue
                conn.send(data.upper())
            except BlockingIOError:
                pass
            except ConnectionResetError:
                del_l.append(conn)

        for conn in del_l:
            conn_l.remove(conn)
            conn.close()
        del_l=[]

#客户端
from socket import *
c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
c.connect(('127.0.0.1',8080))

while True:
    msg=input('>>: ')
    if not msg:continue
    c.send(msg.encode('utf-8'))
    data=c.recv(1024)
    print(data.decode('utf-8'))

但是不推荐

我们不能否则其优点：能够在等待任务完成的时间里干其他活了（包括提交其他任务，也就是 “后台” 可以有多个任务在“”同时“”执行）。

但是也难掩其缺点：

#1. 循环调用recv()将大幅度推高CPU占用率；这也是我们在代码中留一句time.sleep(2)的原因,否则在低配主机下极容易出现卡机情况
#2. 任务完成的响应延迟增大了，因为每过一段时间才去轮询一次read操作，而任务可能在两次轮询之间的任意时间完成。这会导致整体数据吞吐量的降低。

多路复用IO（IO multiplexing）：

 强调：

    1. 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web server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。

    2. 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。

 结论: select的优势在于可以处理多个连接，不适用于单个连接 

#服务端
from socket import *
import select

s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
s.bind(('127.0.0.1',8081))
s.listen(5)
s.setblocking(False) #设置socket的接口为非阻塞
read_l=[s,]
while True:
    r_l,w_l,x_l=select.select(read_l,[],[])
    print(r_l)
    for ready_obj in r_l:
        if ready_obj == s:
            conn,addr=ready_obj.accept() #此时的ready_obj等于s
            read_l.append(conn)
        else:
            try:
                data=ready_obj.recv(1024) #此时的ready_obj等于conn
                if not data:
                    ready_obj.close()
                    read_l.remove(ready_obj)
                    continue
                ready_obj.send(data.upper())
            except ConnectionResetError:
                ready_obj.close()
                read_l.remove(ready_obj)

#客户端
from socket import *
c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
c.connect(('127.0.0.1',8081))

while True:
    msg=input('>>: ')
    if not msg:continue
    c.send(msg.encode('utf-8'))
    data=c.recv(1024)
    print(data.decode('utf-8'))
复制代码

异步IO（asynchronousIO）
    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。

blocking和non-blocking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还准备数据的情况下会立刻返回。

non-blocking IO和asynchronous IO的区别：

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。