BIO、NIO、AIO--基础

本文详细解析了BIO(同步阻塞式IO)、NIO(同步非阻塞)和AIO(异步非阻塞)三种网络通信模型的工作原理与优缺点。从BIO的传统一对一通信方式,到NIO的Selector多路复用技术实现成千上万的客户端接入,再到AIO的完全异步非阻塞模式,全面阐述了不同场景下选择合适模型的重要性。

一.BIO:

BIO是最传统的网络通信模型,同步阻塞式IO
通信结构图:
在这里插入图片描述

  • 通信流程简述:
    服务端创建一个ServerSocket,然后客户端用一个Socket去连接那个ServerSocket,然后ServerSocket接收到一个Socket的连接请求就创建一个Socket和一个线程去跟那个Socket进行通信,然后客户端和服务端的socket,就进行同步阻塞式的通信,客户端socket发送一个请求,服务端socket进行处理后返回响应,响应必须是等处理完后才会返回,在这之前啥事儿也干不了,这可不就是同步么。
  • 缺点:
    每次一个客户端接入,都是要在服务端创建一个线程来服务这个客户端的,这会导致大量的客户端的时候,服务端的线程数量可能达到几千甚至几万,几十万,这会导致服务器端程序的负载过高,最后崩溃死掉。

二.NIO:

NIO同步非阻塞
通信结构图:
在这里插入图片描述

  • 通信流程简述:
  1. 客户端(client)发送请求到服务端(Selector),sercer创建channel和客户端建立起连接,

    • NIO中都是通过Channel来进行数据读写的。
    • Selector是多路复用器,selector会不断轮询注册的channel,如果某个channel上发生了读写事件,selector就会将这些channel获取出来,我们通过SelectionKey获取有读写事件的channel,就可以进行IO操作。一个Selector就通过一个线程,就可以轮询成千上万的channel,这就意味着你的服务端可以接入成千上万的客户端。
    • 这里的核心就是非阻塞,就那个selector一个线程就可以不停轮询channel,所有客户端请求都不会阻塞,直接就会进来,大不了就是等待一下排着队而已。
  2. 客户端发送数据selector会立马创建一个工作线程,完成工作工作线程消除

  • 所以为啥是非阻塞呢?
    因为无论多少客户端都可以接入服务端,客户端接入并不会耗费一个线程,只会创建一个连接然后注册到selector上去罢了,一个selector线程不断的轮询所有的socket连接,发现有事件了就通知你,然后你就启动一个线程处理一个请求即可,但是这个处理的过程中,你还是要先读取数据,处理,再返回的,这是个同步的过程。

  • 工作线程,从channel里读数据,是同步的,是工作线程自己去干这个事儿,卡在那儿,专门干读数据的这个活儿,数据没读完,你就卡死在这儿了;然后往channel里写数据,也是你自己去干这个事儿,卡死在这儿了,数据没写完,你就卡在这儿了。

三.AIO

AIO异步非阻塞

### 回答1: 长短期记忆网络Long Short Term Memory Networks,LSTM)是一种用于处理序列数据的深度学习模型,用于解决传统循环神经网络(RNN)中的梯度消失问题。 Python是一种通用的编程语言,可以使用Python编写LSTM模型。在Python中,可以使用多个深度学习框架(如TensorFlow、Keras、PyTorch等)中的库来实现LSTM网络。 要实现LSTM模型,首先需要导入相应的深度学习库。然后,通过定义模型的参数、数据预处理、定义LSTM层、编译模型、训练模型和评估模型等步骤来构建LSTM网络。在编写代码时,可以使用Python的强大的科学计算库来处理数据和进行数学计算。 在使用Python实现LSTM时,可以根据具体的需求进行调整和优化模型的结构和参数。可以通过调整LSTM层的单元数、增加隐藏层、引入正则化和优化算法来提高模型性能。此外,还可以使用交叉验证和调参技术来选择最佳的超参数。 Python作为一种简洁易用的编程语言,提供了丰富的工具和库来支持LSTM模型的实现和应用。通过使用Python,我们可以轻松地构建和使用LSTM网络,从而应用于各种序列数据相关的任务,如语音识别、自然语言处理、时间序列预测等。 ### 回答2: 长短期记忆网络Long Short Term Memory Networks,简称LSTM)是一种特殊的循环神经网络(Recurrent Neural Networks,简称RNN),用于处理和预测序列数据。 在Python中,我们可以使用一些开源的深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch,来构建和训练LSTM网络。这些框架提供了一系列函数和类,可以轻松地构建、训练和测试LSTM模型。 首先,我们需要导入相应的库和模块。例如,在TensorFlow中,我们可以使用`import tensorflow as tf`来导入TensorFlow库。 接下来,我们可以定义LSTM模型的结构。LSTM网络由多个LSTM单元组成,每个单元有一个隐藏状态和一个记忆单元。我们可以使用框架提供的API来定义一个LSTM层,并设置相应的参数,如隐藏单元的数量和输入序列的长度。 然后,我们可以定义模型的其余部分,如输入层、输出层和损失函数。根据具体任务的要求,我们可以选择不同的网络结构和损失函数来满足需求。 接下来,我们可以进行模型的训练。我们需要提供训练数据和标签,并选择适当的优化算法来更新模型的参数。通过迭代训练过程,我们可以逐渐改善模型的性能。 最后,我们可以使用训练好的模型对新的数据进行预测。我们可以加载保存的模型,并使用它来预测新的序列数据。 总之,使用Python可以方便地构建和训练LSTM网络。通过选择适当的开源深度学习框架和实现合适的网络结构,我们可以有效地在序列数据任务中应用LSTM网络。
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