聊聊Node中的各種I/O模型

這篇文章帶大家聊聊Node中的各種I/O模型，介紹一下阻塞式I/O模型、非阻塞式I/O模型和非阻塞非同步I/O，希望對大家有幫助！

我們以網路請求IO為例，首先介紹服務端處理一次完整的網路IO請求的典型流程：

應用程式獲得一個操作結果，通常包括兩個不同的階段：

• 等待資料準備好

• 從核心複製資料

以下，我們以recvfrom 函數為例，解釋說明各種IO模型

阻塞式 I/O 模型(blocking I/O）

阻塞呼叫是指呼叫結果返回之前，當前執行緒會被掛起，呼叫執行緒只有在等待系統核心層面所有操作完成之後，呼叫才會結束。

阻塞I/O造成了cpu的等待I/O，浪費了CPU的時間片。

非阻塞式I/O模型(non-blocking I/O）

比起前者，非阻塞I/O不帶數據直接返回，要獲取數據，還需要透過檔案描述符再次嘗試讀取數據

#非阻塞調用得到返回（並不是真實的期待資料）之後，CPU時間片可以用來處理其他的事情，可以明顯提升效能。

但是隨之而來的問題是，先前的操作並不是一次完整的I/O，返回得到的結果不是期望得到的業務數據，而只是非同步調用狀態。

為了獲取完整的數據，應用程式需要重複調用IO操作來確認操作是否已經完成，這種操作我們稱之為輪詢，常見的幾種輪詢策略如下

忙輪詢

這是最原始，也是效能最低的一種方式，透過重複呼叫來檢查I/O狀態達到取得完整資料的目的

優點：程式設計簡單

#缺點：CPU一直耗費在輪詢上，同時影響伺服器效能，因為你輪詢之後伺服器還要進行作答

I/O複用模型(I/O multiplexing）

#在I/O 復用模型中，會用到Select 或Poll 函數或Epoll 函數(Linux 2.6 以後的核心開始支援)，這兩個函數也會使進程阻塞，但是和阻塞I/O 有所不同。

這三個函數可以同時阻塞多個I/O 操作，而且可以同時對多個讀取操作，多個寫入操作的I/O 函數進行偵測，直到有資料可讀或可寫入時，才真正呼叫I/O 操作函數。

三種I/O復用機制的差異如下

• #select

由於select採用1024長度的陣列來儲存檔案狀態，因此最多可以同時偵測1024個檔案描述子

• poll

# #比起select略有改進，採用鍊錶避免了1024的長度限制，並且能避免不需要的遍歷檢查，相比select性能稍有改善

• epoll/ kqueue

是linux下效率最高的I/O事件通知機制，輪詢時如果沒有偵測到I/O事件，將會進行

休眠

，直到事件發生將執行緒喚醒。它是真正利用了事件通知，執行回調，而不是遍歷（檔案描述子）查詢，因此不會浪費CPU

#小結：本質上說，

輪詢仍然是一種同步操作

，因為應用程式仍然在等待I/O完全返回，等待期間要麼遍歷檔案描述狀態，要麼休眠等待事件的發生。

訊號驅動I/O模型（signal-driven I/O)

#在訊號驅動I/O 模型中，應用程式使用訊號驅動I/O，並安裝訊號處理函數，進程繼續運作並不阻塞。

###當資料準備好時，程式會收到一個 SIGIO 訊號，可以在訊號處理函數中呼叫 I/O 操作函數處理資料。 ###

小結：到此為止，訊號驅動式I/O模型是更符合我們的非同步需求的，程式會在等待資料的過程中非同步執行其他的業務邏輯。

但是！ ！ ！ 在資料從核心複製到使用者空間過程中依然是阻塞的，並不能算是一場徹底的革命（非同步）。

理想中的(Node)非阻塞異步I/O

我們理想中的非同步I/O應該是應用程式發起非阻塞調用，無需透過輪詢的方式進行資料獲取，更沒有必要在資料拷貝階段進行無謂的等待，而是能夠在I/O完成之後，透過訊號或回調函數的方式傳遞給應用程序，在此期間應用程式可以執行其他業務邏輯。

實際的非同步I/O

實際上，linux平台下原生支援了非同步I/O（AIO），但目前AIO 並不完善，因此在Linux 下實現高並發網路程式設計時都是以I/O 復用模型為主。

而Windows 下透過 IOCP 實現了真正的非同步 I/O。

多執行緒模擬非同步I/O

linux平台下，Node利用執行緒池，透過讓部分執行緒進行阻塞I/O或非阻塞I/O 輪詢的方式完成資料獲取，讓某一個單獨的線程進行計算，透過線程之間的通信，將I/O結果進行傳遞，這樣便實現了異步I/O的模擬。

其實Windows平台下的IOCP非同步方案底層也是採用執行緒池的方式實現的，不同的是，後者的執行緒池是由系統核心進行託管的。

我們常說Node是單執行緒的，但其實只能說是JS執行在單執行緒中，無論是*nix還是windows平台，底層都是利用執行緒池來完成I/O操作。

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