最近在折腾服务器框架相关问题，学了东西不记下来很快会忘记……
OS中的同步、异步、阻塞、非阻塞
OS的I/O流程是这样的：
- CPU发出I/O操作的通知；
- 文件系统或其他会调用相关设备执行这些操作；
- 最后当数据到达用户空间后发出一个中断的完成标志；
在这个从CPU发出调用到收到完成标志的过程中就存在一个时间差，现在就有了两个重要的概念：完成标志与时间差。
- 同步与异步是针对获取完成标志
- 阻塞与非阻塞是针对时间差
所以有这样的定义：
- 同步与异步：获取完成标志的方式。如果是采用轮询的方式监测I/O操作是否完成称为同步，而以通过回调通知的方式获得完成标志则称为异步。
- 阻塞与非阻塞：在那段时间差的过程中，CPU有没有处理别的事情，如果处理过别的事情则是非阻塞，如果并没有处理过别的事情则是阻塞。
I/O控制方式有哪几种?
1)阻塞I/O（blocking I/O）
2)非阻塞I/O （nonblocking I/O）--> 轮询
- I/O复用(select 和poll) （I/O multiplexing）
4)信号驱动I/O （signal driven I/O (SIGIO)）
5)异步I/O （asynchronous I/O (the POSIX aio_functions)） --> 回调
看图便于理解:
出自：Linux的五种I/O模式
几种常见服务器模型：
下面我们谈谈服务器，服务器模型也可以基于异步、同步、阻塞、非阻塞这四个概念
- 同步式：一次处理一个请求，其余请求处于等待状态
- 每请求/每进程: 为每个请求启动一个进程【不具备扩展功能，系统志愿有限】
- 每请求/每线程：为每个请求启动一个线程【每个线程占一定内存，故受限于内存，还会拖慢服务器】【Apache就是采用的这种方式】
- 事件驱动：Node与nginx采用事件驱动方式而不创建新线程【省去了线程创建/删除的系统开销以及线程上下文切换，所以能够处理更多的连接】【python的Twisted，Ruby的Event Machine以及Perl的AyEvent也是事件驱动，但是他们并不是很成功】
需要注意的是对于高并发的程序往往采用“同步非阻塞”而不是“多线程的同步阻塞”，在合理设计任务调度的不同阶段可使得并发数远大于并行数，需要注意的是在高并发状况下为每个任务创建一个线程的开销很大，所以并不采用多线程的同步阻塞。
并发：同时进行的任务数量
并行：可同时工作的物理资源（CPU核数等等）
另外，有个概念是异步IO，其主要是说在同一线程中当遭遇IO时，并不等待而是执行下面的操作直到IO操作完成后再切回当前，其实就是同步非阻塞，在廖雪峰老师的博客中提到这样一个模型：
异步IO模型需要一个消息循环，在消息循环中，主线程不断地重复“读取消息-处理消息”这一过程：
loop = get_event_loop()
while True:
event = loop.get_event()
process_event(event)
消息模型其实早在应用在桌面应用程序中了。一个GUI程序的主线程就负责不停地读取消息并处理消息。所有的键盘、鼠标等消息都被发送到GUI程序的消息队列中，然后由GUI程序的主线程处理。
由于GUI线程处理键盘、鼠标等消息的速度非常快，所以用户感觉不到延迟。某些时候，GUI线程在一个消息处理的过程中遇到问题导致一次消息处理时间过长，此时，用户会感觉到整个GUI程序停止响应了，敲键盘、点鼠标都没有反应。这种情况说明在消息模型中，处理一个消息必须非常迅速，否则，主线程将无法及时处理消息队列中的其他消息，导致程序看上去停止响应。
消息模型是如何解决同步IO必须等待IO操作这一问题的呢？当遇到IO操作时，代码只负责发出IO请求，不等待IO结果，然后直接结束本轮消息处理，进入下一轮消息处理过程。当IO操作完成后，将收到一条“IO完成”的消息，处理该消息时就可以直接获取IO操作结果。
在“发出IO请求”到收到“IO完成”的这段时间里，同步IO模型下，主线程只能挂起，但异步IO模型下，主线程并没有休息，而是在消息循环中继续处理其他消息。这样，在异步IO模型下，一个线程就可以同时处理多个IO请求，并且没有切换线程的操作。对于大多数IO密集型的应用程序，使用异步IO将大大提升系统的多任务处理能力。