Linux IO模型
简述#
IO操作不外乎读和写，但是不同场景对读写有不同的需求，例如网络中同时监控多个文件句柄，例如关键数据希望一路刷到存储设备而不是扔到cache就返回。
怎么读，怎么写，等不等结果返回，是否等获取到数据才发返回，组成了不同的IO模型，分别适用于不同的场景。
根据同步与异步，阻塞与非阻塞，可以把IO模型如下分类：
同步/异步与阻塞/非阻塞怎么理解呢？
同步与异步，就是IO发起人是否等待数据操作结束。发起一次IO请求后，发起IO的进程死等操作结束才继续往下跑，就是同步。发起一次IO请求后，不等结束直接往下跑，就是异步。
阻塞与非阻塞，就是没有数据时是否等到有数据才返回。如果没有数据，就让IO进程干等，直到有数据再返回，就是阻塞。如果看到没有数据，直接就返回了，就是非阻塞。
什么情况下会没有数据呢？一个文件就这么大，除非读到文件末尾了，不然怎么会说没有数据呢？实际上，阻塞与非阻塞并不指磁盘上常规的文件读写，而是指socket或者pipe之类的特殊文件。这些特殊文件并没有明确意义上的大小，就是说，理论上他们的数据是无限大的，只要有人往里面写数据，你就能无限读出数据。这种特殊文件有数据的前提，就是有人往里面”灌“数据。如果你读的太快，别人写得太慢，就会出现池子里面没有数据的情况。这情况并不表示文件读到末端了，只表示暂时还没有数据。这时候你等呢？还是不等呢？这就是阻塞与非阻塞。
如果是同步/异步是IO发起人是否主动想等待，阻塞/非阻塞就是没有数据时读是否被动等待。
本文并不会严格按上图依次介绍6种IO模型，相信网上有一大堆的资料。本文尝试从常规读写、多路复用的2个常用场景介绍IO模型。
上图中的信号IO，需要内核在某个时机向用户空间传递SIGIO信号，且用户空间在捕抓到此信号后进行IO处理。这做法并不常见，本文不会展开介绍。且由于是需要被动通知后才会执行IO操作，因此被我归类为异步IO。
上图中的事件驱动依赖于某些特定的库。其原理类似于为某些事件注册钩子函数，由库函数实现事件监控。在事件触发时调用钩子函数解决。这些函数库屏蔽了平台之间的差异，例如Linux中通过epoll()来监控多个fd。不同库有不同的使用方法，本文也不会展开介绍。
常规read()和write()#
读操作#
Copy
/ 同步阻塞 /
fd = open("./test.txt", O_RDONLY); // 常规文件
ret = read(fd, buf, len);
/ 同步非阻塞 /
int fds[2];
ret = pipe2(fds, O_NONBLOCK); // 无名管道
ret = read(fds[0], buf, len);
/ 同步非阻塞 /
fd = open("./fifo", O_RDONLY | O_NONBLOCK); // 有名管道
ret = read(fd, buf, len);
在大多数场景下，我们系统调用read()正确返回时就表示已经读到数据了，此次的IO操作已经结束了。毫无疑问，大多数情况下的读操作，都是同步的。
是否要阻塞，取决于open()时是否有O_NONBLOCK参数。
总的来说，我们系统调用read()，除非指定O_NONBLOCK，否则都是同步且阻塞的。
写操作#
Copy
/ 异步 /
fd = open("./test.txt", O_WRONLY);
ret = write(fd, buf, len);
/ 同步 /
fd = open("./test.txt", O_WRONLY | O_SYNC);
ret = write(fd, buf, len);
阻塞与非阻塞主要针对读数据，写数据主要区分同步还是异步
由于Linux的IO栈中，有专门为IO准备的Cache层。在正常情况下，写操作只是把数据直接扔到了Cache就返回了，此时数据并没回刷到磁盘。要不等到系统回刷线程主动回刷，要不应用主动调用fsync()，否则数据一直都在Cache层，此时掉电数据就丢了。
写操作是同步还是异步，主要看open()时，是否带O_SYNC参数。带O_SYNC就是同步写，否则就是异步写。
本文开头就提到，同步/异步是IO发起人是否主动想等待IO结束，这里的写IO结束，指的是数据完全写入到磁盘，而非write()返回。
在没有O_SYNC情况下，数据只是写到了Cache，需要内核线程定期回刷，所以此时的write是并没有结束的，因此是异步的。相反，如果有O_SYNC，write()操作会一直等到数据完全写入到磁盘后再返回，所以是同步的。
从写性能角度来说，异步写会优于同步写。由内核IO调度算法，对写请求进行合并与排序，再一次性写入，效率绝对高于东一块西一块的随机写。因此，除非是担心掉电丢失的关键数据，否则建议使用异步写
多路复用#
多路复用常用于网络开发，例如每个客户端由一个socket与服务器进行远程通信，此时这个服务程序需要同时监控多个socket，为了避免资源损耗和提高响应速率，就会使用多路复用。
多路复用是怎么一回事呢？我们假设一下有100个socket，在某一时间可能只有个别socket是有数据的，即客户端向服务端发送的请求数据。此时服务程序怎么监控这100个socket，找出有数据的socket，并做出响应？有一种做法，就是非阻塞读每个socket，没数据直接返回读下一个，有数据（请求）就响应，以此实现轮询。还有一种做法，创建100个进程/线程，每个线程，进程对应一个socket。
对少量的文件还行，如果文件数量一多，数百个，上千个socket逐一轮询，或者创建上千个线程，这效率得多低啊。可不可以批量等待，当哪怕有一个socket有数据时，内核直接告诉应用那个socket来数据了？可以！这就是内核支持的多路复用的系统调用select()和epoll()
Copy
/ select 函数原型 /
int select(int nfds, fd_set readfds, fd_set writefds, fd_set exceptfds, struct timeval timeout);
/ epoll 函数原型 /
int epoll_create(int size);
int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events, int maxevents, int timeout);
他们原理大抵相似：
创建一个文件句柄集合，把要监视的文件句柄按顺序整合到一起
在有数据时置位对应的标识后返回
应用通过检查标识就可以知道是哪个socket有数据了，此时读socket即可直接获取数据
具体的使用方法不在这里详细介绍，网上有总多资料，可以参考《UNIX环境高级编程》。
本文顺便记录下select()与epoll()的优缺点对比：
select()#
每次调用select，都需要把fd集合从用户态拷贝到内核态，这个开销在fd很多时会很大
每次调用select，都需要在内核遍历传递进来的所有fd，这个开销在fd很多时也很大
select支持的文件描述符数量太小了，默认是1024
epoll()#
epoll不仅仅一个函数，而是切分为3个函数，使得监控新的fd时，不需要拷贝所有的fd集合，只需要拷贝新的fd到内核即可。
epoll采取回调的形式，当某个fd就绪了，就会调用回调，而在回调中，把就绪的fd加入就绪链表
epoll没有数量，它所支持的FD上限是最大可以打开文件的数目，这个数字一般远大于2048
可以发现，epoll()是对select()存在的问题进行针对性的解决。
作者： 广漠飘羽
