Python并发编程之IO模型

Posted 2020-10-05

一：IO模型介绍

  同步（synchronous） IO和异步（asynchronous） IO，阻塞（blocking） IO和非阻塞（non-blocking）IO分别是什么，到底有什么区别？这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同，比如wiki，就认为asynchronous IO和non-blocking IO是一个东西。这其实是因为不同的人的知识背景不同，并且在讨论这个问题的时候上下文(context)也不相同。所以，为了更好的回答这个问题，我先限定一下本文的上下文。

    本文讨论的背景是Linux环境下的network IO。本文最重要的参考文献是Richard Stevens的“UNIX? Network Programming Volume 1, Third Edition: The Sockets Networking ”，6.2节“I/O Models ”，Stevens在这节中详细说明了各种IO的特点和区别，如果英文够好的话，推荐直接阅读。Stevens的文风是有名的深入浅出，所以不用担心看不懂。本文中的流程图也是截取自参考文献。

      为了更好的了解IO模型，我们需要知道：同步，异步，阻塞，非阻塞。(contex)

      同步（synchronous）：

      异步（asynchronous）：

      阻塞（blocking）

      非阻塞（non-blocking）

对于一个network IO（以read举例），他会涉及到两个系统对象，一个是调用这个IO的process（or  thread），另一个就是系统内核（kernel）。当一个read操作发生时，该操作会经历连个阶段：

      1：等待数据（waiting for the data to be readg）

      2：将数据从内核拷贝到进程中（Copying the data from the kernel to the process）

二：阻塞IO（bloking IO）

在Linux中，在默认情况下所有的socket都是blocking。

       

当用户进程调用了recvfrom这个系统调用，kernel就开始了IO的第一个阶段：准备数据。对于network io来说，很多时候数据在一开始还没有到达（比如，还没有收到一个完整的UDP包），这个时候kernel就要等待足够的数据到来。

    而在用户进程这边，整个进程会被阻塞。当kernel一直等到数据准备好了，它就会将数据从kernel中拷贝到用户内存，然后kernel返回结果，用户进程才解除block的状态，重新运行起来。