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I/O 多路复用（一种同步 I/O 模型）
非阻塞与阻塞
select、poll、epoll
起因
改善
select 与 poll 的差别
I/O 模型
阻塞 I/O 模型
非阻塞 I/O 模型
I/O 多路复用模型
信号驱动 I/O 模型（SIGIO）
异步 I/O 模型（AIO）
I/O 多路复用（一种同步 I/O 模型）
多路（文件句柄）监听+阻塞/非阻塞I/O；
一个线程完成多个网络连接（一对多）；
一旦某个文件句柄就绪，就能够通知应用程序进行响应读写操作；
没有文件句柄则会阻塞应用程序，交出 CPU；
select、poll、epoll（Linux 最先进的方式）是目前主流的多路复用I/O技术。
非阻塞与阻塞
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非阻塞：通过不断的数据检测直到出现数据响应（事件请求）。
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阻塞：等待数据响应（事件请求），期间不进行其他处理，直到响应发现；
select、poll、epoll
起因
对于非阻塞，不断检测流来判定事件处理，是非法的，当所有的流都没有 I/O 事件时，非阻塞将会不断运行并浪费 CPU 时间片，从而产生资源浪费，由此通过引进中间层（代理：select、poll）来对流检测进行事件处理（仅仅处理事件检测），如果没有则进行阻塞，由此避免了线程的不断轮询。
改善
对于 select，通过中间层的处理，我们完善了轮询的阻塞，但是并无法知道当前 select 进行的处理事件数量有多少，当假设有全部流事件存在，select 有 O(n) 的无差别轮询复杂度，处理的流越多，无差别轮询时间越长。
不同于忙轮询和无差别轮询，epoll 会把哪个流发生了怎样的 I/O 事件通知我们，属于事件驱动，通过明确指定事件，便可以定位流，从而不再进行轮询操作，而是明确指定对应的流事件处理。
I/O 模型
阻塞 I/O 模型
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默认情况下，所有文件操作都是阻塞的；
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第一阶段：应用层数据传到 kernel；第二阶段：kernel 复制到 user space。
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两个阶段一起阻塞，阻塞状态下，程序不会浪费 CPU；
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recvfrom 只有等到 kernel 中的数据复制到用户进程缓冲区之后才返回并解除阻塞。
非阻塞 I/O 模型
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将套接口设置为非阻塞模式，就是在告诉内核，当请求的 I/O 操作后立刻返回，不可用则返回错误。
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当数据没有准备好时，内核立即返回 EWOULDBLOCK 错误，第四次调用系统调用时，数据已经存在，这时将数据复制到进程缓冲区中。其中有：不断轮询（polling），类似频繁等待；
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第一阶段非阻塞，第二阶段必须阻塞。
I/O 多路复用模型
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由于以上阻塞与非阻塞都会导致接受 fd 的时候无法跳出等待或者阻塞环节，因此在避免多线程启动导致大量浪费资源的条件下，出现了一个进程处理多个 fd 请求的 io 多路复用技术；
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此模型用到 select 和 poll 函数，这两个函数也会使进程阻塞；
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select 先阻塞，有活动套接字才返回，但和阻塞 I/O 不同的是，两个函数可以同时阻塞多个 I/O 操作，而且可以同时对多个读、写操作的 I/O 函数进行检测，直到有数据可读或可写；
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select被调用后，进程会被阻塞，内核监视所有 select 负责的 socket，当至少有一个 socket的数据准备好（I/O 可用）时，返回可读，由 recvfrom 处理数据。
信号驱动 I/O 模型（SIGIO）
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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；
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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；
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当数据报准备好读取时，内核就为该进程产生一个 SIGIO 信号；
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随后既可以在信号处理函数中调用 recvfrom 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；
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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；
异步 I/O 模型（AIO）
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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，当收到一个 asynchronous read 之后，会立刻返回，不会对用户进程产生任何 block；
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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，通知 read 操作完成；
工作机制：告诉内核启动某个操作，并让内核在整个操作 (包括第二阶段，即将数据从内核拷贝到用户层进程缓冲区中) 完成后通知我们。
- 与 SIGIO 区别在于：信号驱动 I/O 模型是由内核通知我们何时可以启动一个 I/O 操作，而异步 I/O 模型是由内核通知我们 I/O 操作何时完成。
- 优点：整个过程都不阻塞，一步到位；非常使用高并发应用；
- 缺点：模型复杂，实现、开发难度较大。
