> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://nining.website/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://nining.website/python/concurrent/io-model/duo-lu-fu-yong-io.md).

# 多路复用IO

IO Multiplexing，可说select/epoll，又或者**事件驱动IO**(event driven IO)。select/epoll的好处就在于单个process就可以同时处理多个网络连接的IO

基本原理就是select/epoll这个function会不断的轮询所负责的所有socket，当某个socket有数据到达了，就通知用户进程。它的流程如图：

![](http://book.luffycity.com/python-book/assets/chapter7/%E5%A4%9A%E8%B7%AF%E5%A4%8D%E7%94%A8IO.png)

```
当用户进程调用了select，那么整个进程会被block，而同时，kernel会“监视”所有select负责的socket，
当任何一个socket中的数据准备好了，select就会返回。这个时候用户进程再调用read操作，将数据从kernel拷贝到用户进程。  
这个图和blocking IO的图其实并没有太大的不同，事实上还更差一些。因为这里需要使用两个系统调用\(select和recvfrom\)，
而blocking IO只调用了一个系统调用\(recvfrom\)。但是，用select的优势在于它可以同时处理多个connection。
```

**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**

select网络IO模型示例

```python
# client.py
from socket import *
client = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1', 8081))

while True:
    msg = input('msg>: ').strip()
    if not msg:
        continue
    client.send(msg.encode('utf-8'))
    data = client.recv(1024)
    print(data.decode('utf-8'))
    
# server.py
from socket import *
import select

server = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
server.bind(('127.0.0.1', 8081))
server.listen(5)
server.setblocking(False)
print('start...')

rlist = [server, ]
wlist = []
wdata = {}

while True:
    rl, wl, xl = select.select(rlist, wlist, [], 0.5)
    for sock in rl:
        if sock == server:
            conn, address = sock.accept()
            rlist.append(conn)
        else:
            try:
                data = sock.recv(1024)
                if not data:
                    sock.close()
                    rlist.remove(sock)
                    continue
                wlist.append(sock)
                wdata[sock] = data.upper()
            except Exception:
                sock.close()
                rlist.remove(sock)
    for sock in wl:
        sock.send(wdata[sock])
        wlist.remove(sock)
        wdata.pop(sock)
```

**select监听fd变化的过程分析：**

```
用户进程创建socket对象，拷贝监听的fd到内核空间，每一个fd会对应一张系统文件表，内核空间的fd响应到数据后，
就会发送信号给用户进程数据已到；
用户进程再发送系统调用，比如（accept）将内核空间的数据copy到用户空间，同时作为接受数据端内核空间的数据清除，
这样重新监听时fd再有新的数据又可以响应到了（发送端因为基于TCP协议所以需要收到应答后才会清除）。
```

**该模型的优点：**

```
相比其他模型，使用select() 的事件驱动模型只用单线程（进程）执行，占用资源少，不消耗太多 CPU，同时能够为多客户端提供服务。
如果试图建立一个简单的事件驱动的服务器程序，这个模型有一定的参考价值。
```

**该模型的缺点：**

```
首先select()接口并不是实现“事件驱动”的最好选择。因为当需要探测的句柄值较大时，select()接口本身需要消耗大量时间去轮询各个句柄。
很多操作系统提供了更为高效的接口，如linux提供了epoll，BSD提供了kqueue，Solaris提供了/dev/poll，…。
如果需要实现更高效的服务器程序，类似epoll这样的接口更被推荐。遗憾的是不同的操作系统特供的epoll接口有很大差异，
所以使用类似于epoll的接口实现具有较好跨平台能力的服务器会比较困难。
其次，该模型将事件探测和事件响应夹杂在一起，一旦事件响应的执行体庞大，则对整个模型是灾难性的。
```


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://nining.website/python/concurrent/io-model/duo-lu-fu-yong-io.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.