网络io模型

在多路复用IO模型中，会有一个线程不断去轮询多个socket的状态，只有当socket真正有读写事件时，才真正调用实际的IO读写操作。因为在多路复用IO模型中，只需要使用一个线程就可以管理多个socket，系统不需要建立新的进程或者线程，也不必维护这些线程和进程，并且只有在真正有socket读写事件进行时，才会使用IO资源，所以它大大减少了资源占用。

4.信号驱动IO模型

在信号驱动IO模型中，当用户线程发起一个IO请求操作，会给对应的socket注册一个信号函数，然后用户线程会继续执行，当内核数据就绪时会发送一个信号给用户线程，用户线程接收到信号之后，便在信号函数中调用IO读写操作来进行实际的IO请求操作。

5.异步IO模型

异步IO模型才是最理想的IO模型，在异步IO模型中，用户线程发起read调用的同时注册一个回调函数，read立即返回，等内核将数据准备好后，再调用指定的回调函数完成处理。在这个过程中，用户线程一直没有阻塞。

从内核的角度，当它受到一个asynchronous read之后，它会立刻返回，说明read请求已经成功发起了，因此不会对用户线程产生任何block。然后，内核会等待数据准备完成，然后将数据拷贝到用户线程，当这一切都完成之后，内核会给用户线程发送一个信号，告诉它read操作完成了。也就说用户线程完全不需要实际的整个IO操作是如何进行的，只需要先发起一个请求，当接收内核返回的成功信号时表示IO操作已经完成，可以直接去使用数据了。

目前 Windows 下通过 IOCP 实现了真正的异步 I/O，而在 Linux 系统下的 AIO 并不完善，因此在 Linux 下实现高并发网络编程时都是以 Reactor 模式为主。

三、IO模式

Reactor模式实现了同步非阻塞模型，而Proactor模式实现了异步非阻塞模型

1.Reactor模式

1.为什么引入Reactor模式

我们可以思考一个问题：进程如何才能高效地处理多个连接的业务？

当一个连接一个进程时，进程可以采用“read -> 业务处理 -> write”的处理流程，如果当前连接没有数据可以读，则进程就阻塞在 read 操作上。

这种阻塞的方式在一个连接一个进程的场景下没有问题，但如果一个进程处理多个连接，进程阻塞在某个连接的 read 操作上，此时即使其他连接有数据可读，进程也无法去处理，很显然这样是无法做到高性能的。

解决这个问题的最简单的方式是将 read 操作改为非阻塞，然后进程不断地轮询多个连接。这种方式能够解决阻塞的问题，但解决的方式并不优雅。首先，轮询是要消耗 CPU 的；其次，如果一个进程处理几千上万的连接，则轮询的效率是很低的。

为了能够更好地解决上述问题，很容易可以想到，只有当连接上有数据的时候进程才去处理，这就是 I/O 多路复用技术的来源。

I/O 多路复用技术归纳起来有两个关键实现点：

当多条连接共用一个阻塞对象后，进程只需要在一个阻塞对象上等待，而无须再轮询所有连接，常见的实现方式有 select、epoll、kqueue 等。
当某条连接有新的数据可以处理时，操作系统会通知进程，进程从阻塞状态返回，开始进行业务处理。

I/O 多路复用结合线程池，完美地解决了 PPC 和 TPC 的问题，而且“大神们”给它取了一个很牛的名字：Reactor，中文是“反应堆”。

联想到“核反应堆”，听起来就很吓人，实际上这里的“反应”不是聚变、裂变反应的意思，而是“事件反应”的意思，可以通俗地理解为“来了一个事件我就有相应的反应”，这里的“我”就是 Reactor，具体的反应就是我们写的代码，Reactor 会根据事件类型来调用相应的代码进行处理。Reactor 模式也叫 Dispatcher 模式（在很多开源的系统里面会看到这个名称的类，其实就是实现 Reactor 模式的），更加贴近模式本身的含义，即 I/O 多路复用统一监听事件，收到事件后分配（Dispatch）给某个进程。

2.Reactor模式实现原理

Reactor 模式的核心组成部分包括 Reactor 和处理资源池（进程池或线程池），其中 Reactor 负责监听和分配事件，处理资源池负责处理事件。

在Reactor模式中，会先对每个client注册感兴趣的事件(只对连接事件注册，读写事件则直接唤醒对应的连接事件的处理器)，容器可以是一个hashmap。key为clientID，value为事件消息集合。

在nio中是注册在选择器里面的，然后有一个线程专门去轮询每个client是否有事件发生，当有事件发生时，便顺序处理每个事件，当所有事件处理完之后，便再转去继续轮询，如下图所示：

在这里插入图片描述
注意，上面的图中展示的是顺序处理每个事件，当然为了提高事件处理速度，可以通过多线程或者线程池的方式来处理事件，即可以使用线程池来处理业务逻辑，以提高轮询线程的执行效率。流程则变为检查队列的线程如果发现了需要执行的事件，则就将它提交线程池里处理，然后继续轮训。

初看 Reactor 的实现是比较简单的，但实际上结合不同的业务场景，Reactor 模式的具体实现方案灵活多变，主要体现在：

Reactor 的数量可以变化：可以是一个 Reactor，也可以是多个 Reactor。
资源池的数量可以变化：以进程为例，可以是单个进程，也可以是多个进程（线程类似）。

将上面两个因素排列组合一下，理论上可以有 4 种选择，但由于“多 Reactor 单进程”实现方案相比“单 Reactor 单进程”方案，既复杂又没有性能优势，因此“多 Reactor 单进程”方案仅仅是一个理论上的方案，实际没有应用。

最终 Reactor 模式有这三种典型的实现方案：

单 Reactor 单进程 / 线程。
单 Reactor 多线程。
多 Reactor 多进程 / 线程。

以上方案具体选择进程还是线程，更多地是和编程语言及平台相关。例如，Java 语言一般使用线程（例如，Netty），C 语言使用进程和线程都可以。例如，Nginx 使用进程，Memcache 使用线程。

1. 单 Reactor 单进程 / 线程

即单线程处理连接、响应事件、业务逻辑

单 Reactor 单进程 / 线程的方案示意图如下（以进程为例）：

注意，select、accept、read、send 是标准的网络编程 API，dispatch 和“业务处理”是需要完成的操作，其他方案示意图类似。

详细说明一下这个方案：

Reactor 对象通过 select 监控连接事件，收到事件后通过 dispatch 进行分发。
如果是连接建立的事件，则由 Acceptor 处理，Acceptor 通过 accept 接受连接，并创建一个 Handler 来处理连接后续的各种事件。
如果不是连接建立事件，则 Reactor 会调用连接对应的 Handler（第 2 步中创建的 Handler）来进行响应。
Handler 会完成 read-> 业务处理 ->send 的完整业务流程。

单 Reactor 单进程的模式优点就是很简单，没有进程间通信，没有进程竞争，全部都在同一个进程内完成。

但其缺点也是非常明显，具体表现有：

只有一个进程，无法发挥多核 CPU 的性能；只能采取部署多个系统来利用多核 CPU，但这样会带来运维复杂度，本来只要维护一个系统，用这种方式需要在一台机器上维护多套系统。
Handler 在处理某个连接上的业务时，整个进程无法处理其他连接的事件，很容易导致性能瓶颈。

因此，单 Reactor 单进程的方案在实践中应用场景不多，只适用于业务处理非常快速的场景。

目前比较著名的开源软件中使用单 Reactor 单进程的是 Redis（因为redis纯内存操作，速度快单线程足以）。

需要注意的是，C 语言编写系统的一般使用单 Reactor 单进程，因为没有必要在进程中再创建线程；而 Java 语言编写的一般使用单 Reactor 单线程，因为 Java 虚拟机是一个进程，虚拟机中有很多线程，业务线程只是其中的一个线程而已。

2. 单 Reactor 多线程

即单线程处理连接和响应事件，多线程处理业务逻辑

为了克服单 Reactor 单进程 / 线程方案的缺点，引入多进程 / 多线程是显而易见的，这就产生了第 2 个方案：单 Reactor 多线程。

单 Reactor 多线程方案示意图是：

处理流程如下：

我来介绍一下这个方案：

主线程中，Reactor 对象通过 select 监控连接事件，收到事件后通过 dispatch 进行分发。
如果是连接建立的事件，则由 Acceptor 处理，Acceptor 通过 accept 接受连接，并创建一个 Handler 来处理连接后续的各种事件。
如果不是连接建立事件，则 Reactor 会调用连接对应的 Handler（第 2 步中创建的 Handler）来进行响应。
Handler 只负责响应事件，不进行业务处理；Handler 通过 read 读取到数据后，会发给 Processor 进行业务处理。
Processor 会在独立的子线程中完成真正的业务处理，然后将响应结果发给主进程的 Handler 处理；Handler 收到响应后通过 send 将响应结果返回给 client。

单 Reator 多线程方案能够充分利用多核多 CPU 的处理能力，但同时也存在下面的问题：

多线程数据共享和访问比较复杂。例如，子线程完成业务处理后，要把结果传递给主线程的 Reactor 进行发送，这里涉及共享数据的互斥和保护机制。以 Java 的 NIO 为例，Selector 是线程安全的，但是通过 Selector.selectKeys() 返回的键的集合是非线程安全的，对 selected keys 的处理必须单线程处理或者采取同步措施进行保护。
Reactor 承担所有事件的监听和响应，只在主线程中运行，瞬间高并发时会成为性能瓶颈。因为要等一个连接分发完后才能接受新的连接，这样即便NIO线程的CPU负荷达到100%，也无法满足海量的事件，当NIO线程负载过重之后，等待的事件逐渐累积增多，这会导致大量客户端连接超时，超时之后往往会进行重发，这更加重了NIO线程的负载，最终会导致大量消息积压和处理超时，所以单NIO线程会成为系统的性能瓶颈（得想办法减轻单NIO线程的压力）；
可靠性问题：一旦NIO线程意外跑飞，或者进入死循环，会导致整个系统通信模块不可用，不能接收和处理外部消息，造成节点故障。

你可能会发现，我只列出了“单 Reactor 多线程”方案，没有列出“单 Reactor 多进程”方案，这是什么原因呢？

主要原因在于如果采用多进程，子进程完成业务处理后，将结果返回给父进程，并通知父进程发送给哪个 client，这是很麻烦的事情。因为父进程只是通过 Reactor 监听各个连接上的事件然后进行分配，子进程与父进程通信时并不是一个连接。如果要将父进程和子进程之间的通信模拟为一个连接，并加入 Reactor 进行监听，则是比较复杂的。而采用多线程时，因为多线程是共享数据的，因此线程间通信是非常方便的。虽然要额外考虑线程间共享数据时的同步问题，但这个复杂度比进程间通信的复杂度要低很多。

3. 多 Reactor 多进程 / 线程

即单线程处理连接事件、多个线程处理响应事件（线程数一般设置较小，因为处理速度快）、多线程业务逻辑（线程数设置较大，因为业务逻辑处理速度较慢）

为了解决单 Reactor 多线程的问题，最直观的方法就是将单 Reactor 改为多 Reactor，这就产生了第 3 个方案：多 Reactor 多进程 / 线程。

多 Reactor 多进程 / 线程方案示意图是（以进程为例）：

处理流程可参考下图：

方案详细说明如下：

父进程中 mainReactor 对象通过 select 监控连接建立事件，收到事件后通过 Acceptor 接收，将新的连接分配给某个子进程。
子进程的 subReactor 将 mainReactor 分配的连接加入连接队列进行监听，并创建一个 Handler 用于处理连接的各种事件。
当有新的事件发生时，subReactor 会调用连接对应的 Handler（即第 2 步中创建的 Handler）来进行响应。
Handler 完成 read→业务处理→send 的完整业务流程。

多 Reactor 多进程 / 线程的方案看起来比单 Reactor 多线程要复杂，但实际实现时反而更加简单，主要原因是：

父进程和子进程的职责非常明确，父进程只负责接收新连接，子进程负责完成后续的业务处理。
父进程和子进程的交互很简单，父进程只需要把新连接传给子进程，子进程无须返回数据。
子进程之间是互相独立的，无须同步共享之类的处理（这里仅限于网络模型相关的 select、read、send 等无须同步共享，“业务处理”还是有可能需要同步共享的）。

目前著名的开源系统 Nginx 采用的是多 Reactor 多进程，采用多 Reactor 多线程的实现有 Memcache 和 Netty。

2.Proactor模式

1.为什么引入Proactor模式

Reactor 是非阻塞同步网络模型，因为真正的 read 和 send 操作都需要用户进程同步操作。这里的“同步”指用户进程在执行 read 和 send 这类 I/O 操作的时候是同步的，如果把 I/O 操作改为异步就能够进一步提升性能，这就是异步网络模型 Proactor。

2.Proactor 模式实现原理

Reactor 可以理解为“来了事件我通知你，你来处理”，而 Proactor 可以理解为“来了事件我来处理，处理完了我通知你”。

这里的“我”就是操作系统内核，“事件”就是有新连接、有数据可读、有数据可写的这些 I/O 事件，“你”就是我们的程序代码。

Proactor 模型示意图是：

详细介绍一下 Proactor 方案：

Proactor Initiator 负责创建 Proactor 和 Handler，并将 Proactor 和 Handler 都通过 Asynchronous Operation Processor 注册到内核。
Asynchronous Operation Processor 负责处理注册请求，并完成 I/O 操作。
Asynchronous Operation Processor 完成 I/O 操作后通知 Proactor。
Proactor 根据不同的事件类型回调不同的 Handler 进行业务处理。
Handler 完成业务处理，Handler 也可以注册新的 Handler 到内核进程。

理论上 Proactor 比 Reactor 效率要高一些，异步 I/O 能够充分利用 DMA 特性，让 I/O 操作与计算重叠，但要实现真正的异步 I/O，操作系统需要做大量的工作。

目前 Windows 下通过 IOCP 实现了真正的异步 I/O，而在 Linux 系统下的 AIO 并不完善，因此在 Linux 下实现高并发网络编程时都是以 Reactor 模式为主。

所以即使 Boost.Asio 号称实现了 Proactor 模型，其实它在 Windows 下采用 IOCP，而在 Linux 下是用 Reactor 模式（采用 epoll）模拟出来的异步模型。