站在巨人肩上说I/O模型和I/O多路复用（1）

最近阅读某大牛的公众号时，其讲Kafka请求全流程和源码时又提到了熟悉又陌生的Reactor模式。熟悉是因为可以说基本上只要底层是高性能网络通信就一定和Reactor模式息息相关，比如Netty，Redis等底层都是Reactor模式。陌生是仍不能探其究竟、知其本真。

早期的网络编程当一个请求过来了，要么当前线程直接就处理了要么另起一个新的线程去处理，一个线程很容易处理不过来且又没有充分利用计算机资源，而每次新起一个线程则对计算机资源要求太高。没错，线程池是一个很好的选择，池化技术确实能缓解资源问题。但池子也是有限的，池子里的线程也是在候着连接等待指示。现在的互联网早就突破C10K(concurrent 10000 connection)，应对C10K问题的关键在于充分利用计算机资源、减少CPU消耗。故，引入I/O多路复用，由一个线程监控一堆连接，同步等待一个或多个I/O事件的到来，分配给对应的handler处理，即Reactor模式。

网络通信模型的发展线路：
单线程 => 多线程 => 线程池 => Reactor模型

讲那么多，就是想说理解I/O模型和I/O多路复用很重要。呵呵。

C10K问题本质上是操作系统的问题，故还得从操作系统入手。
本节先理解操作系统（linux）的User space用户空间和Kernel space内核空间。
简单来说，Kenel space是linux的内核运行空间，User space是用户程序的运行空间。安全起见，它们是相互隔离的，当用户程序崩溃时内核不受影响。在内核空间可以执行任何命令、调用系统的一切资源；用户空间内只能执行简单的运算，不能直接调用系统资源，须通过系统接口才能向内核发出指令。通过系统接口，进程可以从用户空间切换到内核空间。
举例：

str = "something nice weights light" // 用户空间
x = x + 1
file.write(str) // 切换到内核空间
y = x + 100 // 切换回用户空间

上面代码，第一行、第二行都是简单的赋值运算直接用户空间执行，第三行用户不能直接写文件须切换到内核空间通过内核安排，第四行又是赋值运算则切换回用户空间。
在linux系统中可通过top命令查看CPU时间片在用户空间和内核空间的分配情况：

上图红色框中的各指标就是CPU的时间分配统计，其中us(user)即CPU消耗在User space的时间占比，sy(system)即CPU消耗在Kernel space的时间占比，其他6个指标含义：
ni：niceness 的缩写，CPU 消耗在 nice 进程（低优先级）的时间百分比
id：idle 的缩写，CPU 消耗在闲置进程的时间百分比，这个值越低，表示 CPU 越忙
wa：wait 的缩写，CPU 等待外部 I/O 的时间百分比，这段时间 CPU 不能干其他事，但是也没有执行运算，这个
值太高就说明外部设备有问题
hi：hardware interrupt 的缩写，CPU 响应硬件中断请求的时间百分比
si：software interrupt 的缩写，CPU 响应软件中断请求的时间百分比
st：stole time 的缩写，该项指标只对虚拟机有效，表示分配给当前虚拟机的 CPU 时间之中，被同一台物理机上
的其他虚拟机偷走的时间百分比。

To Be Continued…

大表哥的剑
2020.8.29