IO编程

IO相关性能参数 通常情况下,广义的IOPS指得是服务器和存储系统处理的I/O数量。对于单个磁盘组成的IO系统来说,计算它的IOPS不是一件很难的事情,只要我们知道了系统完成一次IO所需要的时间的话我们就能推算出系统IOPS来。一般来说在实际的应用中有一个70%的指导值,也就是说在IO读写的队列中,当队列大小小于最大IOPS的70%的时候,IO的响应时间增加会很小,相对来说让人比较能接受的,一旦超过70%,响应时间就会戏剧性的暴增,所以当一个系统的IO压力超出最大可承受压力的70%的时候就是必须要考虑调整或升级了。 阅读详情
IO编程

IO在计算机中指Input/Output,也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留,由CPU这个超快的计算核心来执行,涉及到数据交换的地方,通常是磁盘、网络等,就需要IO接口。

比如你打开浏览器,访问新浪首页,浏览器这个程序就需要通过网络IO获取新浪的网页。浏览器首先会发送数据给新浪服务器,告诉它我想要首页的HTML,这个动作是往外发数据,叫Output,随后新浪服务器把网页发过来,这个动作是从外面接收数据,叫Input。所以,通常,程序完成IO操作会有Input和Output两个数据流。当然也有只用一个的情况,比如,从磁盘读取文件到内存,就只有Input操作,反过来,把数据写到磁盘文件里,就只是一个Output操作。

IO编程中,Stream(流)是一个很重要的概念,可以把流想象成一个水管,数据就是水管里的水,但是只能单向流动。Input Stream就是数据从外面(磁盘、网络)流进内存,Output Stream就是数据从内存流到外面去。对于浏览网页来说,浏览器和新浪服务器之间至少需要建立两根水管,才可以既能发数据,又能收数据。

由于CPU和内存的速度远远高于外设的速度,所以,在IO编程中,就存在速度严重不匹配的问题。举个例子来说,比如要把100M的数据写入磁盘,CPU输出100M的数据只需要0.01秒,可是磁盘要接收这100M数据可能需要10秒,怎么办呢?有两种办法:

第一种是CPU等着,也就是程序暂停执行后续代码,等100M的数据在10秒后写入磁盘,再接着往下执行,这种模式称为同步IO;

另一种方法是CPU不等待,只是告诉磁盘,“您老慢慢写,不着急,我接着干别的事去了”,于是,后续代码可以立刻接着执行,这种模式称为异步IO。

同步和异步的区别就在于是否等待IO执行的结果。好比你去麦当劳点餐,你说“来个汉堡”,服务员告诉你,对不起,汉堡要现做,需要等5分钟,于是你站在收银台前面等了5分钟,拿到汉堡再去逛商场,这是同步IO。

你说“来个汉堡”,服务员告诉你,汉堡需要等5分钟,你可以先去逛商场,等做好了,我们再通知你,这样你可以立刻去干别的事情(逛商场),这是异步IO。

很明显,使用异步IO来编写程序性能会远远高于同步IO,但是异步IO的缺点是编程模型复杂。想想看,你得知道什么时候通知你“汉堡做好了”,而通知你的方法也各不相同。如果是服务员跑过来找到你,这是回调模式,如果服务员发短信通知你,你就得不停地检查手机,这是轮询模式。总之,异步IO的复杂度远远高于同步IO。

Python——IO编程 IO在计算机中指Input/Output,也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留,由CPU这个超快的计算核心来执行,涉及到数据交换的地方,通常是磁盘、网络等,就需要IO接口。比如你打开浏览器,访问新浪首页,浏览器这个程序就需要通过网络IO获取新浪的网页。浏览器首先会发送数据给新浪服务器,告诉它我想要首页的HTML,这个动作是往外发数据,叫Output,随后新浪服务器把网页发过来,这个动作是从外面接收数据,叫Input。所以,通常,程序完成IO操作会有Input和Output两个数据流。 阅读详情

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王晓恩
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