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淺談Python基礎之I/O模型

系統 1590 0

一、I/O模型

IO在計算機中指Input/Output,也就是輸入和輸出。由于程序和運行時數據是在內存中駐留,由CPU這個超快的計算核心來執行,涉及到數據交換的地方,通常是磁盤、網絡等,就需要IO接口。

同步(synchronous) IO和異步(asynchronous) IO,阻塞(blocking) IO和非阻塞(non-blocking)IO分別是什么,到底有什么區別?

這個問題其實不同的人給出的答案都可能不同,比如wiki,就認為asynchronous IO和non-blocking IO是一個東西。這其實是因為不同的人的知識背景不同,并且在討論這個問題的時候上下文(context)也不相同。所以,為了更好的回答這個問題,先限定一下本文的上下文。
本文討論的背景是Linux環境下的network IO。

Stevens在文章中一共比較了五種IO Model:

blocking IO(阻塞IO)

nonblocking IO (非阻塞IO)

IO multiplexing (IO多路復用)

asynchronous IO (異步IO)

signal driven IO (信號驅動IO)

由于signal driven IO在實際中并不常用,所以我這只提及剩下的四種IO Model。

再說一下IO發生時涉及的對象和步驟。

對于一個network IO (這里我們以read舉例),它會涉及到兩個系統對象,一個是調用這個IO的process (or thread),另一個就是系統內核(kernel)。當一個read操作發生時,它會經歷兩個階段:

等待數據準備 (Waiting for the data to be ready)
將數據從內核拷貝到進程中 (Copying the data from the kernel to the process)
記住這兩點很重要,因為這些IO Model的區別就是在兩個階段上各有不同的情況。

二、 blocking IO

在linux中,默認情況下所有的socket都是blocking,一個典型的讀操作流程大概是這樣:

淺談Python基礎之I/O模型_第1張圖片

當用戶進程調用了recvfrom這個系統調用,kernel就開始了IO的第一個階段:準備數據。對于network IO來說,很多時候數據在一開始還沒有到達(比如,還沒有收到一個完整的UDP包),這個時候kernel就要等待足夠的數據到來。而在用戶進程這邊,整個進程會被阻塞。當kernel一直等到數據準備好了,它就會將數據從kernel中拷貝到用戶內存,然后kernel返回結果,用戶進程才解除block的狀態,重新運行起來。

所以,blocking IO的特點就是在IO執行的兩個階段都被block了。

三、non-blocking IO

linux下,可以通過設置socket使其變為non-blocking。當對一個non-blocking socket執行讀操作時,流程是這個樣子:

淺談Python基礎之I/O模型_第2張圖片

從圖中可以看出,當用戶進程發出read操作時,如果kernel中的數據還沒有準備好,那么它并不會block用戶進程,而是立刻返回一個error。從用戶進程角度講 ,它發起一個read操作后,并不需要等待,而是馬上就得到了一個結果。用戶進程判斷結果是一個error時,它就知道數據還沒有準備好,于是它可以再次發送read操作。一旦kernel中的數據準備好了,并且又再次收到了用戶進程的system call,那么它馬上就將數據拷貝到了用戶內存,然后返回。所以, 用戶進程其實是需要不斷的主動詢問kernel數據好了沒有 。

注意:

在網絡IO時候,非阻塞IO也會進行recvform系統調用,檢查數據是否準備好,與阻塞IO不一樣,”非阻塞將大的整片時間的阻塞分成N多的小的阻塞, 所以進程不斷地有機會 ‘被' CPU光顧”。即每次recvform系統調用之間,cpu的權限還在進程手中,這段時間是可以做其他事情的,也就是說非阻塞的recvform系統調用之后,進程并沒有被阻塞,內核馬上返回給進程,如果數據還沒準備好,此時會返回一個error。進程在返回之后,可以干點別的事情,然后再發起recvform系統調用。重復上面的過程,循環往復的進行recvform系統調用。這個過程通常被稱之為 輪詢 。輪詢檢查內核數據,直到數據準備好,再拷貝數據到進程,進行數據處理。需要注意, 拷貝數據整個過程,進程仍然是屬于阻塞的狀態 。

            
import time
import socket

sk = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sk.bind(('127.0.0.1', 8080))
sk.listen(5)
sk.setblocking(False)  #設置套接字為非阻塞模式
while True:
  try:
    print('waiting client connection .......')
    connection, address = sk.accept() # 進程主動輪詢
    print("+++", address)
    client_messge = connection.recv(1024)
    print(str(client_messge, 'utf8'))
    connection.close()
  except Exception as e:
    print(e)
    time.sleep(4)

#############################client

import time
import socket
sk = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)

while True:
  sk.connect(('127.0.0.1', 8080))
  print("hello")
  sk.sendall(bytes("hello", "utf8"))
  time.sleep(2)
  break


          

以上實例,服務段端每隔4秒輪詢一次,若沒有任何客戶端鏈接,則會拋出錯誤信息,并繼續輪詢。

非阻塞IO:

優點: 能夠在等待任務完成的時間里干其他活了(包括提交其他任務,也就是 “后臺” 可以有多個任務在同時執行)。

缺點: 任務完成的響應延遲增大了,因為每過一段時間才去輪詢一次read操作,而任務可能在兩次輪詢之間的任意時間完成,導致不能實時獲取數據,這也會導致整體數據吞吐量的降低。

四、IO multiplexing

IO multiplexing這個詞可能有點陌生,有些地方也稱這種IO方式為event driven IO。我們都知道,select/epoll的好處就在于單個process就可以同時處理多個網絡連接的IO。它的基本原理就是select/epoll這個function會不斷的輪詢所負責的所有socket,當某個socket有數據到達了,就通知用戶進程。它的流程如圖:

淺談Python基礎之I/O模型_第3張圖片

當用戶進程調用了select,那么整個進程會被block,而同時,kernel會“監視”所有select負責的socket,當任何一個socket中的數據準備好了,select就會返回。這個時候用戶進程再調用read操作,將數據從kernel拷貝到用戶進程。

這個圖和blocking IO的圖其實并沒有太大的不同,事實上,還更差一些。因為這里需要使用兩個system call (select 和 recvfrom),而blocking IO只調用了一個system call (recvfrom)。但是,用select的優勢在于它可以同時處理多個connection。(多說一句。所以,如果處理的連接數不是很高的話,使用select/epoll的web server不一定比使用multi-threading + blocking IO的web server性能更好,可能延遲還更大。select/epoll的優勢并不是對于單個連接能處理得更快,而是在于能處理更多的連接)

在IO multiplexing Model中,實際中,對于每一個socket,一般都設置成為non-blocking,但是,如上圖所示,整個用戶的process其實是一直被block的。只不過process是被select這個函數block,而不是被socket IO給block。

注意:

1.select函數返回結果中如果有文件可讀了,那么進程就可以通過調用accept()或recv()來讓kernel將位于內核中準備到的數據copy到用戶區。

2.select的優勢在于可以處理多個連接,不適用于單個連接

            
import select, socket

sock = socket.socket()
sock.bind(('127.0.0.1', 8080))
sock.listen(5)

sock.setblocking(False)
listen_obj = [sock, ]

while True:
  r, w, e = select.select(listen_obj, [], [])

  for obj in r:
    if obj == sock:
      conn, addr = obj.accept()
      print('conn', conn)
      print('addr', addr)
      listen_obj.append(conn)
    else:
      data = obj.recv(1024)
      print(data.decode('utf8'))
      send_data = input('>>>')
      obj.send(send_data.encode('utf8'))

#############################client


import socket

sock = socket.socket()
sock.connect(('127.0.0.1', 8080))


while True:
  data = input('>>>')
  sock.send(data.encode('utf8'))
  recv_data = sock.recv(1024)
  print(recv_data.decode('utf8'))
sock.close()

          

以上實例,服務端kernel監聽select負責的listen_obj中的所有socket對象。當任何一個socket對象激活,根據其類型判斷是否建立通信。

五、asynchronous I/O

linux下的asynchronous IO其實用得很少。先看一下它的流程:

淺談Python基礎之I/O模型_第4張圖片

用戶進程發起read操作之后,立刻就可以開始去做其它的事。而另一方面,從kernel的角度,當它收到一個asynchronous read之后,首先它會立刻返回,所以不會對用戶進程產生任何block。然后,kernel會等待數據準備完成,然后將數據拷貝到用戶內存,當這一切都完成之后,kernel會給用戶進程發送一個signal,告訴它read操作完成了。

很明顯,使用異步IO來編寫程序性能會遠遠高于同步IO,但是異步IO的缺點是編程模型復雜。

A synchronous I/O operation causes the requesting process to be blocked until that I/O operation completes;

An asynchronous I/O operation does not cause the requesting process to be blocked;

兩者的區別就在于synchronous IO做”IO operation”的時候會將process阻塞。按照這個定義,之前所述的blocking IO,non-blocking IO,IO multiplexing都屬于synchronous IO。有人可能會說,non-blocking IO并沒有被block啊。這里有個非?!敖苹钡牡胤?,定義中所指的”IO operation”是指真實的IO操作,就是例子中的recvfrom這個system call。non-blocking IO在執行recvfrom這個system call的時候,如果kernel的數據沒有準備好,這時候不會block進程。但是,當kernel中數據準備好的時候,recvfrom會將數據從kernel拷貝到用戶內存中,這個時候進程是被block了,在這段時間內,進程是被block的。而asynchronous IO則不一樣,當進程發起IO 操作之后,就直接返回再也不理睬了,直到kernel發送一個信號,告訴進程說IO完成。在這整個過程中,進程完全沒有被block。

各個IO Model的比較如圖所示:

淺談Python基礎之I/O模型_第5張圖片

經過上面的介紹,會發現non-blocking IO和asynchronous IO的區別還是很明顯的。在non-blocking IO中,雖然進程大部分時間都不會被block,但是它仍然要求進程去主動的check,并且當數據準備完成以后,也需要進程主動的再次調用recvfrom來將數據拷貝到用戶內存。而asynchronous IO則完全不同。它就像是用戶進程將整個IO操作交給了他人(kernel)完成,然后他人做完后發信號通知。在此期間,用戶進程不需要去檢查IO操作的狀態,也不需要主動的去拷貝數據。

以上這篇淺談Python基礎之I/O模型就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。


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