并发编程之IO模型

为了更好地了解IO模型,我们需要事先回顾下:同步、异步、阻塞、非阻塞

同步:

就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不会返回。按照这个定义,其实绝大多数函数都是同步调用。但是一般而言,我们在说同步、异步的时候,特指那些需要其他部件协作或者需要一定时间完成的任务

# 发起同步调用后,就在原地等着任务结束,根本不考虑任务是在计算还是在io阻塞,总之就是一股脑地等任务结束
multiprocessing.Pool下的apply 
concurrent.futures.ProcessPoolExecutor().submit(func,).result()
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor().submit(func,).result()

异步:

异步的概念和同步相对。当一个异步功能调用发出后,调用者不能立刻得到结果。当该异步功能完成后,通过状态、通知或回调来通知调用者。如果异步功能用状态来通知,那么调用者就需要每隔一定时间检查一次,效率就很低(有些初学多线程编程的人,总喜欢用一个循环去检查某个变量的值,这其实是一 种很严重的错误)。如果是使用通知的方式,效率则很高,因为异步功能几乎不需要做额外的操作。至于回调函数,其实和通知没太多区别

# 发起异步调用后,并不会等待任务结束才返回,相反,会立即获取一个临时结果(并不是最终的结果,可能是封装好的一个对象)
multiprocessing.Pool().apply_async()
concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(3).submit(func,)
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(3).submit(func,)

阻塞:

阻塞调用是指调用结果返回之前,当前线程会被挂起(如遇到io操作)。函数只有在得到结果之后才会将阻塞的线程激活。有人也许会把阻塞调用和同步调用等同起来,实际上他是不同的。对于同步调用来说,很多时候当前线程还是激活的,只是从逻辑上当前函数没有返回而已

  • 同步调用:apply一个累计1亿次的任务,该调用会一直等待,直到任务返回结果为止,但并未阻塞住(即便是被抢走cpu的执行权限,那也是处于就绪态)

  • 阻塞调用:当socket工作在阻塞模式的时候,如果没有数据的情况下调用recv函数,则当前线程就会被挂起,直到有数据为止

非阻塞:

非阻塞和阻塞的概念相对应,指在不能立刻得到结果之前也会立刻返回,同时该函数不会阻塞当前线程

小结:

  • 同步与异步针对的是函数/任务的调用方式:同步就是当一个进程发起一个函数(任务)调用的时候,一直等到函数(任务)完成,而进程继续处于激活状态。而异步情况下是当一个进程发起一个函数(任务)调用的时候,不会等函数返回,而是继续往下执行当,函数返回的时候通过状态、通知、事件等方式通知进程任务完成。

  • 阻塞与非阻塞针对的是进程或线程:阻塞是当请求不能满足的时候就将进程挂起,而非阻塞则不会阻塞当前进程

原文参考链接

IO模型介绍

本文讨论的背景是Linux环境下的Network IO,参考文献<<UNIX网络编程 卷1 套接字联网API(第3版>>,可分为五种IO模型

  • Blocking IO

  • Non-blocking IO

  • IO Multiplexing

  • Signal Driven IO (不常用)

  • Asynchronous IO

再说一下IO发生时涉及的对象和步骤,对于一个Network IO,以read为例,它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)

操作发生时,经历两个阶段

  • 等待数据准备 (Waiting for the data to be ready)

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

记住这两点很重要,因为这些IO模型的区别就是在两个阶段上各有不同的情况

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