一文搞懂什么是阻塞IO、信号驱动IO、Reactor模型、零拷贝

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基础IO

如何从数据传输方式理解IO流？

从数据传输方式或者说是运输方式角度看，可以将 IO 类分为:

字节流, 字节流读取单个字节，字符流读取单个字符(一个字符根据编码的不同，对应的字节也不同，如 UTF-8 编码中文汉字是 3 个字节，GBK编码中文汉字是 2 个字节。)
字符流, 字节流用来处理二进制文件(图片、MP3、视频文件)，字符流用来处理文本文件(可以看做是特殊的二进制文件，使用了某种编码，人可以阅读)。

字节是给计算机看的，字符才是给人看的

字节流

字符流

字节转字符？

如何从数据操作上理解IO流？

从数据来源或者说是操作对象角度看，IO 类可以分为:

Java IO设计上使用了什么设计模式？

装饰者模式：所谓装饰，就是把这个装饰者套在被装饰者之上，从而动态扩展被装饰者的功能。

装饰者举例

设计不同种类的饮料，饮料可以添加配料，比如可以添加牛奶，并且支持动态添加新配料。每增加一种配料，该饮料的价格就会增加，要求计算一种饮料的价格。

下图表示在 DarkRoast 饮料上新增新添加 Mocha 配料，之后又添加了 Whip 配料。DarkRoast 被 Mocha 包裹，Mocha 又被 Whip 包裹。它们都继承自相同父类，都有 cost() 方法，外层类的 cost() 方法调用了内层类的 cost() 方法。

以 InputStream 为例
- InputStream 是抽象组件；
- FileInputStream 是 InputStream 的子类，属于具体组件，提供了字节流的输入操作；
- FilterInputStream 属于抽象装饰者，装饰者用于装饰组件，为组件提供额外的功能。例如 BufferedInputStream 为 FileInputStream 提供缓存的功能。

实例化一个具有缓存功能的字节流对象时，只需要在 FileInputStream 对象上再套一层 BufferedInputStream 对象即可。

ini 复制代码

FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(filePath);
BufferedInputStream bufferedInputStream = new BufferedInputStream(fileInputStream);

DataInputStream 装饰者提供了对更多数据类型进行输入的操作，比如 int、double 等基本类型。

5种IO模型

什么是阻塞？什么是同步？

阻塞IO 和非阻塞IO

这两个概念是程序级别的。主要描述的是程序请求操作系统IO操作后，如果IO资源没有准备好，那么程序该如何处理的问题: 前者等待；后者继续执行(并且使用线程一直轮询，直到有IO资源准备好了)

同步IO 和非同步IO

这两个概念是操作系统级别的。主要描述的是操作系统在收到程序请求IO操作后，如果IO资源没有准备好，该如何响应程序的问题: 前者不响应，直到IO资源准备好以后；后者返回一个标记(好让程序和自己知道以后的数据往哪里通知)，当IO资源准备好以后，再用事件机制返回给程序。

什么是Linux的IO模型？

网络IO的本质是socket的读取，socket在linux系统被抽象为流，IO可以理解为对流的操作。刚才说了，对于一次IO访问（以read举例），数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。所以说，当一个read操作发生时，它会经历两个阶段：

第一阶段：等待数据准备 (Waiting for the data to be ready)。
第二阶段：将数据从内核拷贝到进程中 (Copying the data from the kernel to the process)。

对于socket流而言，

第一步：通常涉及等待网络上的数据分组到达，然后被复制到内核的某个缓冲区。
第二步：把数据从内核缓冲区复制到应用进程缓冲区。

网络应用需要处理的无非就是两大类问题，网络IO，数据计算。相对于后者，网络IO的延迟，给应用带来的性能瓶颈大于后者。网络IO的模型大致有如下几种：

同步阻塞IO（bloking IO）
同步非阻塞IO（non-blocking IO）
多路复用IO（multiplexing IO）
信号驱动式IO（signal-driven IO）
异步IO（asynchronous IO）

什么是同步阻塞IO？

应用进程被阻塞，直到数据复制到应用进程缓冲区中才返回。

举例理解

你早上去买有现炸油条，你点单，之后一直等店家做好，期间你啥其它事也做不了。（你就是应用级别，店家就是操作系统级别，应用被阻塞了不能做其它事）

Linux 中IO图例

什么是同步非阻塞IO？

应用进程执行系统调用之后，内核返回一个错误码。应用进程可以继续执行，但是需要不断的执行系统调用来获知 I/O 是否完成，这种方式称为轮询(polling)。

举例理解

你早上去买现炸油条，你点单，点完后每隔一段时间询问店家有没有做好，期间你可以做点其它事情。（你就是应用级别，店家就是操作系统级别，应用可以做其它事情并通过轮询来看操作系统是否完成）

Linux 中IO图例

什么是多路复用IO？

系统调用可能是由多个任务组成的，所以可以拆成多个任务，这就是多路复用。

举例理解

你早上去买现炸油条，点单收钱和炸油条原来都是由一个人完成的，现在他成了瓶颈，所以专门找了个收银员下单收钱，他则专注在炸油条。（本质上炸油条是耗时的瓶颈，将他职责分离出不是瓶颈的部分，比如下单收银，对应到系统级别也时一样的意思）

Linux 中IO图例

使用 select 或者 poll 等待数据，并且可以等待多个套接字中的任何一个变为可读，这一过程会被阻塞，当某一个套接字可读时返回。之后再使用 recvfrom 把数据从内核复制到进程中。

它可以让单个进程具有处理多个 I/O 事件的能力。又被称为 Event Driven I/O，即事件驱动 I/O。

有哪些多路复用IO？

目前流程的多路复用IO实现主要包括四种: select、poll、epoll、kqueue。下表是他们的一些重要特性的比较:

IO模型	相对性能	关键思路	操作系统	JAVA支持情况
select	较高	Reactor	windows/Linux	支持,Reactor模式(反应器设计模式)。Linux操作系统的 kernels 2.4内核版本之前，默认使用select；而目前windows下对同步IO的支持，都是select模型
poll	较高	Reactor	Linux	Linux下的JAVA NIO框架，Linux kernels 2.6内核版本之前使用poll进行支持。也是使用的Reactor模式
epoll	高	Reactor/Proactor	Linux	Linux kernels 2.6内核版本及以后使用epoll进行支持；Linux kernels 2.6内核版本之前使用poll进行支持；另外一定注意，由于Linux下没有Windows下的IOCP技术提供真正的异步IO 支持，所以Linux下使用epoll模拟异步IO
kqueue	高	Proactor	Linux	目前JAVA的版本不支持

多路复用IO技术最适用的是"高并发"场景，所谓高并发是指1毫秒内至少同时有上千个连接请求准备好。其他情况下多路复用IO技术发挥不出来它的优势。另一方面，使用JAVA NIO进行功能实现，相对于传统的Socket套接字实现要复杂一些，所以实际应用中，需要根据自己的业务需求进行技术选择。

什么是信号驱动IO？

应用进程使用 sigaction 系统调用，内核立即返回，应用进程可以继续执行，也就是说等待数据阶段应用进程是非阻塞的。内核在数据到达时向应用进程发送 SIGIO 信号，应用进程收到之后在信号处理程序中调用 recvfrom 将数据从内核复制到应用进程中。

相比于非阻塞式 I/O 的轮询方式，信号驱动 I/O 的 CPU 利用率更高。

举例理解

你早上去买现炸油条，门口排队的人多，现在引入了一个叫号系统，点完单后你就可以做自己的事情了，然后等叫号就去拿就可以了。（所以不用再去自己频繁跑去问有没有做好了）

Linux 中IO图例

什么是异步IO？

相对于同步IO，异步IO不是顺序执行。用户进程进行aio_read系统调用之后，无论内核数据是否准备好，都会直接返回给用户进程，然后用户态进程可以去做别的事情。等到socket数据准备好了，内核直接复制数据给进程，然后从内核向进程发送通知。IO两个阶段，进程都是非阻塞的。

举例理解

你早上去买现炸油条，不用去排队了，打开美团外卖下单，然后做其它事，一会外卖自己送上门。(你就是应用级别，店家就是操作系统级别, 应用无需阻塞，这就是非阻塞；系统还可能在处理中，但是立刻响应了应用，这就是异步)

Linux 中IO图例

（Linux提供了AIO库函数实现异步，但是用的很少。目前有很多开源的异步IO库，例如libevent、libev、libuv）

什么是Reactor模型？

大多数网络框架都是基于Reactor模型进行设计和开发，Reactor模型基于事件驱动，特别适合处理海量的I/O事件。

传统的IO模型？

这种模式是传统设计，每一个请求到来时，大致都会按照：请求读取->请求解码->服务执行->编码响应->发送答复这个流程去处理。

服务器会分配一个线程去处理，如果请求暴涨起来，那么意味着需要更多的线程来处理该请求。若请求出现暴涨，线程池的工作线程数量满载那么其它请求就会出现等待或者被抛弃。若每个小任务都可以使用非阻塞的模式，然后基于异步回调模式。这样就大大提高系统的吞吐量，这便引入了Reactor模型。

Reactor模型中定义的三种角色：

Reactor：负责监听和分配事件，将I/O事件分派给对应的Handler。新的事件包含连接建立就绪、读就绪、写就绪等。
Acceptor：处理客户端新连接，并分派请求到处理器链中。
Handler：将自身与事件绑定，执行非阻塞读/写任务，完成channel的读入，完成处理业务逻辑后，负责将结果写出channel。可用资源池来管理。

单Reactor单线程模型

Reactor线程负责多路分离套接字，accept新连接，并分派请求到handler。Redis使用单Reactor单进程的模型。

消息处理流程：

Reactor对象通过select监控连接事件，收到事件后通过dispatch进行转发。
如果是连接建立的事件，则由acceptor接受连接，并创建handler处理后续事件。
如果不是建立连接事件，则Reactor会分发调用Handler来响应。
handler会完成read->业务处理->send的完整业务流程。

单Reactor多线程模型

将handler的处理池化。

多Reactor多线程模型

主从Reactor模型：主Reactor用于响应连接请求，从Reactor用于处理IO操作请求，读写分离了。

什么是Java NIO？

NIO主要有三大核心部分：Channel(通道)，Buffer(缓冲区), Selector。传统IO基于字节流和字符流进行操作 ，而NIO基于Channel和Buffer(缓冲区)进行操作，数据总是从通道读取到缓冲区中，或者从缓冲区写入到通道中。Selector(选择区)用于监听多个通道的事件（比如：连接打开，数据到达）。因此，单个线程可以监听多个数据通道。

NIO和传统IO（一下简称IO）之间第一个最大的区别是，IO是面向流的，NIO是面向缓冲区的。

零拷贝

传统的IO存在什么问题？为什么引入零拷贝的？

如果服务端要提供文件传输的功能，我们能想到的最简单的方式是：将磁盘上的文件读取出来，然后通过网络协议发送给客户端。

传统 I/O 的工作方式是，数据读取和写入是从用户空间到内核空间来回复制，而内核空间的数据是通过操作系统层面的 I/O 接口从磁盘读取或写入。

代码通常如下，一般会需要两个系统调用：

lua 复制代码

read(file, tmp_buf, len);
write(socket, tmp_buf, len);

代码很简单，虽然就两行代码，但是这里面发生了不少的事情。

首先，期间共发生了 4 次用户态与内核态的上下文切换，因为发生了两次系统调用，一次是 read() ，一次是 write()，每次系统调用都得先从用户态切换到内核态，等内核完成任务后，再从内核态切换回用户态。

上下文切换到成本并不小，一次切换需要耗时几十纳秒到几微秒，虽然时间看上去很短，但是在高并发的场景下，这类时间容易被累积和放大，从而影响系统的性能。

其次，还发生了 4 次数据拷贝 ，其中两次是 DMA 的拷贝 ，另外两次则是通过 CPU 拷贝的，下面说一下这个过程：

第一次拷贝，把磁盘上的数据拷贝到操作系统内核的缓冲区里，这个拷贝的过程是通过 DMA 搬运的。
第二次拷贝，把内核缓冲区的数据拷贝到用户的缓冲区里，于是我们应用程序就可以使用这部分数据了，这个拷贝到过程是由 CPU 完成的。
第三次拷贝，把刚才拷贝到用户的缓冲区里的数据，再拷贝到内核的 socket 的缓冲区里，这个过程依然还是由 CPU 搬运的。
第四次拷贝，把内核的 socket 缓冲区里的数据，拷贝到网卡的缓冲区里，这个过程又是由 DMA 搬运的。

我们回过头看这个文件传输的过程，我们只是搬运一份数据，结果却搬运了 4 次，过多的数据拷贝无疑会消耗 CPU 资源，大大降低了系统性能。

这种简单又传统的文件传输方式，存在冗余的上文切换和数据拷贝，在高并发系统里是非常糟糕的，多了很多不必要的开销，会严重影响系统性能。

所以，要想提高文件传输的性能，就需要减少「用户态与内核态的上下文切换」和「内存拷贝」的次数。

mmap + write怎么实现的零拷贝？

在前面我们知道，read() 系统调用的过程中会把内核缓冲区的数据拷贝到用户的缓冲区里，于是为了减少这一步开销，我们可以用 mmap() 替换 read() 系统调用函数。

ini 复制代码

buf = mmap(file, len);
write(sockfd, buf, len);

mmap() 系统调用函数会直接把内核缓冲区里的数据「映射」到用户空间，这样，操作系统内核与用户空间就不需要再进行任何的数据拷贝操作。

具体过程如下：

应用进程调用了 mmap() 后，DMA 会把磁盘的数据拷贝到内核的缓冲区里。接着，应用进程跟操作系统内核「共享」这个缓冲区；
应用进程再调用 write()，操作系统直接将内核缓冲区的数据拷贝到 socket 缓冲区中，这一切都发生在内核态，由 CPU 来搬运数据；
最后，把内核的 socket 缓冲区里的数据，拷贝到网卡的缓冲区里，这个过程是由 DMA 搬运的。

我们可以得知，通过使用 mmap() 来代替 read()，可以减少一次数据拷贝的过程。

但这还不是最理想的零拷贝，因为仍然需要通过 CPU 把内核缓冲区的数据拷贝到 socket 缓冲区里，而且仍然需要 4 次上下文切换，因为系统调用还是 2 次。

sendfile怎么实现的零拷贝？

在 Linux 内核版本 2.1 中，提供了一个专门发送文件的系统调用函数 sendfile()，函数形式如下：

arduino 复制代码

#include <sys/socket.h>
ssize_t sendfile(int out_fd, int in_fd, off_t *offset, size_t count);

它的前两个参数分别是目的端和源端的文件描述符，后面两个参数是源端的偏移量和复制数据的长度，返回值是实际复制数据的长度。

首先，它可以替代前面的 read() 和 write() 这两个系统调用，这样就可以减少一次系统调用，也就减少了 2 次上下文切换的开销。

其次，该系统调用，可以直接把内核缓冲区里的数据拷贝到 socket 缓冲区里，不再拷贝到用户态，这样就只有 2 次上下文切换，和 3 次数据拷贝。如下图：

但是这还不是真正的零拷贝技术，如果网卡支持 SG-DMA（The Scatter-Gather Direct Memory Access）技术（和普通的 DMA 有所不同），我们可以进一步减少通过 CPU 把内核缓冲区里的数据拷贝到 socket 缓冲区的过程。

你可以在你的 Linux 系统通过下面这个命令，查看网卡是否支持 scatter-gather 特性：

matlab 复制代码

$ ethtool -k eth0 | grep scatter-gather
scatter-gather: on

于是，从 Linux 内核 2.4 版本开始起，对于支持网卡支持 SG-DMA 技术的情况下， sendfile() 系统调用的过程发生了点变化，具体过程如下：

第一步，通过 DMA 将磁盘上的数据拷贝到内核缓冲区里；
第二步，缓冲区描述符和数据长度传到 socket 缓冲区，这样网卡的 SG-DMA 控制器就可以直接将内核缓存中的数据拷贝到网卡的缓冲区里，此过程不需要将数据从操作系统内核缓冲区拷贝到 socket 缓冲区中，这样就减少了一次数据拷贝；

所以，这个过程之中，只进行了 2 次数据拷贝，如下图：

这就是所谓的零拷贝（Zero-copy）技术，因为我们没有在内存层面去拷贝数据，也就是说全程没有通过 CPU 来搬运数据，所有的数据都是通过 DMA 来进行传输的。

零拷贝技术的文件传输方式相比传统文件传输的方式，减少了 2 次上下文切换和数据拷贝次数，只需要 2 次上下文切换和数据拷贝次数，就可以完成文件的传输，而且 2 次的数据拷贝过程，都不需要通过 CPU，2 次都是由 DMA 来搬运。