同步和异步

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进程同步用来实现程序并发执行时候的可再现性。

一.进程同步及异步的概念

1.进程同步:就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回。也就是必须一件一件事做,等前一件做完了才能做下一件事.就像早上起床后,先洗涮,然后才能吃饭,不能在洗涮没有完成时,就开始吃饭.按照这个定义,其实绝大多数函数都是同步调用(例如sin,isdigit等)。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。最常见的例子就是

sendmessage。该函数发送一个消息给某个窗口,在对方处理完消息之前,这个函数不返回。当对方处理完毕以后,该函数才把消息处理函数所返回的lresult值返回给调用者。

2.异步

异步的概念和同步相对。当一个异步过程调用发出后,调用者不能立刻得到结果。实际处理这个调用的部件在完成后,通过状态、通知和回调来通知调用者。

以casycsocket类为例(注意,csocket从casyncsocket派生,但是其功能已经由异步转化为同步),当一个客户端通过调用connect函数发出一个连接请求后,调用者线程立刻可以朝下运行。当连接真正建立起来以后,socket底层会发送一个消息通知该对象。

这里提到执行部件和调用者通过三种途径返回结果:状态、通知和回调。可以使用哪一种依赖于执行部件的实现,除非执行部件提供多种选择,否则不受调用者控制。如果执行部件用状态来通知,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,因为执行部件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。

进程同步的基本概念

在计算机系统中,由于资源有限而导致了进程之间的资源竞争和共享,因此,进程的并发执行不仅仅是用户程序的执行开始时间的随机性和提高资源利用率的结果,也是资源有限性导致资源的竞争与共享对进程的执行过程进行制约所造成的。那么,在进程的并发执行过程中存在哪些制约呢?

二.同步与异步传输:

1.异步传输

通常,异步传输是以字符为传输单位,每个字符都要附加 1 位起始位和 1 位停止位,以标记一个字符的开始和结束,并以此实现数据传输同步。所谓异步传输是指字符与字符(一个字符结束到下一个字符开始)之间的时间间隔是可变的,并不需要严格地限制它们的时间关系。起始位对应于二进制值 0,以低电平表示,占用 1 位宽度。停止位对应于二进制值 1,以高电平表示,占用 1~2 位宽度。一个字符占用 5~8位,具体取决于数据所采用的字符集。例如,电报码字符为 5 位、ASCII码字符为 7 位、汉字码则为8 位。此外,还要附加 1 位奇偶校验位,可以选择奇校验或偶校验方式对该字符实施简单的差错控制。发送端与接收端除了采用相同的数据格式(字符的位数、停止位的位数、有无校验位及校验方式等)外,还应当采用相同的传输速率。典型的速率有:9 600 b/s、19.2kb/s、56kb/s等。

异步传输又称为起止式异步通信方式,其优点是简单、可靠,适用于面向字符的、低速的异步通信场合。例如,计算机与Modem之间的通信就是采用这种方式。它的缺点是通信开销大,每传输一个字符都要额外附加2~3位,通信效率比较低。例如,在使用Modem上网时,普遍感觉速度很慢,除了传输速率低之外,与通信开销大、通信效率低也密切相关。

  1. 同步传输

通常,同步传输是以数据块为传输单位。每个数据块的头部和尾部都要附加一个特殊的字符或比特序列,标记一个数据块的开始和结束,一般还要附加一个校验序列 (如16位或32位CRC校验码),以便对数据块进行差错控制。所谓同步传输是指数据块与数据块之间的时间间隔是固定的,必须严格地规定它们的时间关系。

三.同步阻塞与异步阻塞:

同步是阻塞模式,异步是非阻塞模式。

我的理解:同步是指两个线程的运行是相关的,其中一个线程要阻塞等待另外一个线程的运行。异步的意思是两个线程毫无相关,自己运行自己的。

同步是指:发送方发出数据后,等接收方发回响应以后才发下一个数据包的通讯方式。

异步是指:发送方发出数据后,不等接收方发回响应,接着发送下个数据包的通讯方式。

举个不太恰当的例子,就像:

SendMessage(…)

TRACE0(“just like send”);

PostMessage(…)

TRACE0(“just like WSASend using overlapped”);

SendMessage是调用的时候不返回,等消息响应后才执行TRACE0,这就是同步.

PostMessage是调用后马上返回,不用消息响应就执行TRACE0,这就是异步.

四.其它解释:

同步和异步的区别

举个例子:普通B/S模式(同步)AJAX技术(异步)

同步:提交请求->等待服务器处理->处理完毕返回 这个期间客户端浏览器不能干任何事

异步: 请求通过事件触发->服务器处理(这是浏览器仍然可以作其他事情)->处理完毕

同步就是你叫我去吃饭,我听到了就和你去吃饭;如果没有听到,你就不停的叫,直到我告诉你听到了,才一起去吃饭。

异步就是你叫我,然后自己去吃饭,我得到消息后可能立即走,也可能等到下班才去吃饭。

所以,要我请你吃饭就用同步的方法,要请我吃饭就用异步的方法,这样你可以省钱。

举个例子 打电话时同步 发消息是异步

<think>首先,用户的问题是:“我想理解同步异步IO的区别及应用场景 请问同步IO与异步IO区别以及各自适用的场景”。所以,我需要基于系统指令提供的引用来回答。 系统指令包括: - 所有行内数学表达式必须使用 $...$ 格式。 - 独立公式使用 $$...$$ 格式并单独成段。 - LaTeX 语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如 [^1]。 此外,回答结构要清晰,帮助用户逐步解决问题,保证真实可靠。 提供的引用是关于同步IO异步IO的区别应用场景: - 引用[1]: 解释了同步IO异步IO的区别,CPU参与方式,应用场景,并发数量、接收字节数、处理请求所需CPU时间的影响。还描述了同步阻塞IO、同步非阻塞IO、异步非阻塞IO的例子。 - 引用[2]: 讨论了Linux中同步IO异步IO,强调内核空间到用户空间的数据转移。 - 引用[3]: 定义了同步IO异步IO,提供了水塔的例子。 - 引用[4]: 指出选择同步异步IO取决于需求环境,异步IO在I/O操作是瓶颈时提升性能。 - 引用[5]: 比较了五种IO模型,包括阻塞I/O、非阻塞I/O、I/O多路复用、信号驱动I/O、异步I/O,并总结了异步IO同步IO的区别。 我需要整合这些信息,构建一个清晰的回答结构。 回答结构: 1. **介绍同步IO异步IO的基本概念**:简要定义。 2. **解释核心区别**:重点在CPU参与方式、阻塞行为。 3. **详细描述工作机制**:使用例子或伪代码。 4. **讨论应用场景**:基于并发、数据大小、CPU时间等因素。 5. **总结比较**:表格或列表形式。 6. **生成相关问题**:在最后添加相关问题。 由于系统指令要求生成相关问题,我需要在回答末尾添加。 数学表达式:问题中没有明显的数学内容,但如果有,比如在描述性能时,可能需要使用LaTeX。例如,如果提到时间复杂度,可以用行内数学表达式。但在这个主题中,可能不涉及数学,所以我会避免不必要的数学。 引用标识:在回答中引用段落时,在末尾添加 [^1]、[^2] 等。参考提供的引用,我需要自然地融入。 现在,构建回答大纲: - **开头**:直接回答问题,定义同步异步IO。 - **区别部分**: - 同步IO:用户进程触发IO并等待或轮询,直到操作完成。 - 异步IO:用户进程触发IO后立即返回,内核完成操作后通知。 - **工作机制**: - 同步阻塞IO:如 read() 阻塞。 - 同步非阻塞IO:如轮询。 - 异步IO:如回调或通知。 - **应用场景**: - 同步IO适合简单、低并发任务。 - 异步IO适合高并发、大数据传输、高吞吐系统。 - **总结**:基于引用[5]的表格,比较不同IO模型。 - **相关问题**:生成3-5个相关问题。 生成相关问题: 1. 同步IO在哪些实际系统中常用? 2. 异步IO的实现机制是什么? 3. 如何在高并发系统中选择IO模型? 4. 同步IO异步IO的性能差异如何量化? 5. 异步IO在数据库中的应用是什么? 确保回答真实可靠:基于提供的引用常识。 最后,用中文回答。</think>### 同步IO与异步IO的区别及应用场景 同步IO异步IO是计算机系统中处理输入输出(I/O)操作的两种基本模式,它们在CPU参与方式、阻塞行为应用场景上存在本质差异。下面我将逐步解释它们的区别、工作机制,并基于实际因素分析适用场景,确保回答清晰可靠。内容参考了权威资料[^1][^2][^3]。 #### 1. **基本定义与核心区别** - **同步IO**:用户进程(或线程)触发I/O操作后,必须等待或轮询操作完成,才能继续执行后续代码。CPU在操作过程中被主动占用,导致进程可能被阻塞。例如: - 同步阻塞IO:如调用 `read()` 时,如果内核缓冲区无数据,进程会完全停止,直到数据就绪[^1][^3]。 - 同步非阻塞IO:进程通过循环轮询检查I/O状态,避免完全阻塞,但浪费CPU资源[^1][^5]。 - **异步IO**:用户进程触发I/O操作后立即返回,不等待结果;内核在后台完成操作后,通过回调、信号或事件通知进程。CPU在等待期间不被占用,进程可执行其他任务[^1][^3][^5]。 - **核心区别**:在于CPU的参与方式: - 同步IO中,CPU由用户进程主动控制,必须等待或轮询I/O完成。 - 异步IO中,CPU将控制权交给内核,用户进程被动接收通知,实现非阻塞[^1][^2]。 伪代码示例: - 同步阻塞IO(Java风格): ```java byte[] buffer = new byte[1024]; read(buffer); // 进程阻塞,直到数据就绪 processBuffer(); // 处理数据 ``` [^1] - 异步IO(事件驱动): ```java aio_read(buffer, callback); // 立即返回,内核完成后调用callback // 进程可继续执行其他任务 ``` [^5] #### 2. **工作机制详解** - **同步IO的工作流程**: 1. 用户进程发起I/O请求(如读取网络数据)。 2. 内核检查数据是否就绪(在内核缓冲区)。 3. 如果数据未就绪: - 阻塞模式:进程挂起,CPU空闲等待。 - 非阻塞模式:进程轮询,消耗CPU时间。 4. 数据就绪后,内核将数据从内核空间复制到用户空间。 5. 用户进程恢复执行。 此过程涉及用户态与内核态的切换,效率较低[^2][^3]。 - **异步IO的工作流程**: 1. 用户进程发起异步请求(如 `aio_read()`)。 2. 内核立即返回,用户进程继续运行。 3. 内核在后台准备数据,完成后通过事件(如SIGIO)或回调函数通知进程。 4. 用户进程在通知点处理数据。 整个过程无等待,CPU利用率高[^1][^5]。 关键点:同步IO要求用户进程参与数据复制过程(内核态到用户态),而异步IO由内核全权处理,减少了上下文切换开销[^2][^4]。 #### 3. **应用场景分析** 选择同步IO或异步IO取决于具体需求,主要参考以下因素[^1][^4][^5]: - **并发数量**: - 低并发(如<100连接):同步IO更简单高效,因为线程切换开销小。例如,小型Web服务器。 - 高并发(如>1000连接):异步IO优势明显,避免创建过多线程(节省内存CPU切换时间)。例如,Nginx服务器使用epoll(I/O多路复用,一种同步非阻塞优化)处理高并发[^1][^5]。 - **接收字节数(数据大小)**: - 小数据(如短消息):同步IO阻塞时间短,与异步IO差异小。 - 大数据(如文件传输):异步IO避免长时间阻塞,支持更多并发请求。例如,视频流服务常用异步IO[^1][^4]。 - **处理请求所需CPU时间**: - CPU密集型任务:同步异步影响不大,因为瓶颈在CPU计算。 - I/O密集型任务:异步IO显著提升吞吐量,释放CPU处理其他请求。例如,数据库系统(如Redis)采用异步IO处理高吞吐[^4][^5]。 下表总结了不同I/O模型的比较,帮助理解异步IO同步IO的定位(基于引用[5]): | I/O 模型 | 等待方式 | 等待时间 | CPU 利用率 | 适用场景 | |------------------|----------------------------|----------|------------|------------------------------| | 阻塞I/O(同步) | 等待 `recv()` 返回 | 长 | 低 | 小规模应用 | | 非阻塞I/O(同步)| 轮询数据状态 | 中 | 低 | 低延迟应用(如游戏服务器) | | I/O 多路复用(同步)| `select()`/`poll()`/`epoll()` | 短 | 中高 | 高并发服务器(如Nginx) | | 异步I/O | 内核通知(如 `aio_read()`) | 最短 | 最高 | 高吞吐系统(如数据库、大数据)| - **同步IO适用场景**:简单应用、低并发任务、开发成本敏感的项目。例如,命令行工具或嵌入式系统,其中逻辑直接,无需复杂事件处理[^4][^5]。 - **异步IO适用场景**:高并发服务器、实时系统、大数据传输。例如: - Web服务器(如Node.js)处理数千个并发连接。 - 数据库系统(如MySQL的InnoDB引擎)优化磁盘I/O。 - 流媒体服务,减少用户等待延迟[^1][^4][^5]。 #### 4. **总结** 同步IO的核心是用户进程主动等待I/O完成,适合简单、低负载环境;异步IO由内核处理并通知,适合高并发、大数据场景,能显著提升系统吞吐量响应速度。实际选择时,需权衡并发量、数据大小CPU负载[^4][^5]。记住,I/O多路复用(如epoll)常作为同步IO的优化方案,在高并发中广泛使用,但严格来说仍属同步范畴[^1][^2]。 如果您有具体系统(如Linux或Windows)的细节问题,我可以进一步展开!
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