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2011-08-26 14:37:07
原文:http://blog.csdn.net/shallwake/article/details/5265287
上篇文章太过幼稚,一派胡言,希望没有误导大家。。我也是菜鸟,学习本身就是一个不断追求真理的过程,希望能谅解:)首先感谢kasicass GG指出错误(已经指导我很多次了,非常感谢~~),然后我又查阅了一些资料,再次整理,more seriously and detailedly~
重点解释下上图,下面例子都会讲到。首先application调用 recvfrom()转入kernel,注意kernel有2个过程,wait for data和copy data from kernel to user。直到最后copy complete后,recvfrom()才返回。此过程一直是阻塞的。
nonblocking I/O:
与blocking I/O对立的,非阻塞套接字,调用过程图如下:"
可以看见,如果直接操作它,那就是个轮询。。直到内核缓冲区有数据。
I/O multiplexing (select and poll)
最常见的I/O复用模型,select。
select先阻塞,有活动套接字才返回。与blocking I/O相比,select会有两次系统调用,但是select能处理多个套接字。
signal driven I/O (SIGIO)
只有UNIX系统支持,感兴趣的课查阅相关资料
与I/O multiplexing (select and poll)相比,它的优势是,免去了select的阻塞与轮询,当有活跃套接字时,由注册的handler处理。
asynchronous I/O (the POSIX aio_functions)
很少有*nix系统支持,windows的IOCP则是此模型
完全异步的I/O复用机制,因为纵观上面其它四种模型,至少都会在由kernel copy data to appliction时阻塞。而该模型是当copy完成后才通知application,可见是纯异步的。好像只有windows的完成端口是这个模型,效率也很出色。
下面是以上五种模型的比较
可以看出,越往后,阻塞越少,理论上效率也是最优。
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5种模型的比较比较清晰了,剩下的就是把select,epoll,iocp,kqueue按号入座那就OK了。
select和iocp分别对应第3种与第5种模型,那么epoll与kqueue呢?其实也于select属于同一种模型,只是更高级一些,可以看作有了第4种模型的某些特性,如callback机制。
那么,为什么epoll,kqueue比select高级?
答案是,他们无轮询。因为他们用callback取代了。想想看,当套接字比较多的时候,每次select()都要通过遍历FD_SETSIZE个Socket来完成调度,不管哪个Socket是活跃的,都遍历一遍。这会浪费很多CPU时间。如果能给套接字注册某个回调函数,当他们活跃时,自动完成相关操作,那就避免了轮询,这正是epoll与kqueue做的。
windows or *nix (IOCP or kqueue/epoll)?
诚然,Windows的IOCP非常出色,目前很少有支持asynchronous I/O的系统,但是由于其系统本身的局限性,大型服务器还是在UNIX下。而且正如上面所述,kqueue/epoll 与 IOCP相比,就是多了一层从内核copy数据到应用层的阻塞,从而不能算作asynchronous I/O类。但是,这层小小的阻塞无足轻重,kqueue与epoll已经做得很优秀了。
提供一致的接口,IO Design Patterns
实际上,不管是哪种模型,都可以抽象一层出来,提供一致的接口,广为人知的有ACE,Libevent这些,他们都是跨平台的,而且他们自动选择最优的I/O复用机制,用户只需调用接口即可。说到这里又得说说2个设计模式,Reactor and Proactor。有一篇经典文章值得阅读,Libevent是Reactor模型,ACE提供Proactor模型。实际都是对各种I/O复用机制的封装。
Java nio包是什么I/O机制?
我曾天真的认为java nio封装的是IOCP。。现在可以确定,目前的java本质是select()模型,可以检查/jre/bin/nio.dll得知。至于java服务器为什么效率还不错。。我也不得而知,可能是设计得比较好吧。。-_-。
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总结一些重点:
只有IOCP是asynchronous I/O,其他机制或多或少都会有一点阻塞。
select低效是因为每次它都需要轮询。但低效也是相对的,视情况而定,也可通过良好的设计改善
epoll, kqueue是Reacor模式,IOCP是Proactor模式。
java nio包是select模型。。
OVER,写得很累,转载请注明出处,谢谢!