同步模型(synchronous IO)IO多路复用

2024-03-10 15:18

本文主要是介绍同步模型(synchronous IO)IO多路复用,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

同步模型(synchronous IO)IO多路复用

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:

1: 同步模型(synchronous IO)

阻塞IO(bloking IO)

非阻塞IO(non-blocking IO)

多路复用IO(multiplexing IO)

信号驱动式IO(signal-driven IO)

2: 异步IO(asynchronous 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。

IO多路复用是指内核一旦发现进程指定的一个或者多个IO条件准备读取,它就通知该进程。IO多路复用适用如下场合:

当客户处理多个描述符时(一般是交互式输入和网络套接口),必须使用I/O复用。

当一个客户同时处理多个套接口时,而这种情况是可能的,但很少出现。

如果一个TCP服务器既要处理监听套接口,又要处理已连接套接口,一般也要用到I/O复用。

如果一个服务器即要处理TCP,又要处理UDP,一般要使用I/O复用。

如果一个服务器要处理多个服务或多个协议,一般要使用I/O复用。

与多进程和多线程技术相比,I/O多路复用技术的最大优势是系统开销小,系统不必创建进程/线程,也不必维护这些进程/线程,从而大大减小了系统的开销。

目前支持I/O多路复用的系统调用有 select,pselect,poll,epoll,I/O多路复用就是通过一种机制,一个进程可以监视多个描述符,一旦某个描述符就绪(一般是读就绪或者写就绪),能够通知程序进行相应的读写操作。但select,pselect,poll,epoll本质上都是同步I/O,因为他们都需要在读写事件就绪后自己负责进行读写,也就是说这个读写过程是阻塞的,而异步I/O则无需自己负责进行读写,异步I/O的实现会负责把数据从内核拷贝到用户空间。

select、poll、epoll简介

epoll跟select都能提供多路I/O复用的解决方案。在现在的Linux内核里有都能够支持,其中epoll是Linux所特有,而select则应该是POSIX所规定,一般操作系统均有实现。

select

基本原理:

select 函数监视的文件描述符分3类,分别是writefds、readfds、和exceptfds。调用后select函数会阻塞,直到有描述符就绪(有数据 可读、可写、或者有except),或者超时(timeout指定等待时间,如果立即返回设为null即可),函数返回。当select函数返回后,可以通过遍历fdset,来找到就绪的描述符。

select目前几乎在所有的平台上支持,其良好跨平台支持也是它的一个优点。select的一个缺点在于单个进程能够监视的文件描述符的数量存在最大限制,在Linux上一般为1024,可以通过修改宏定义甚至重新编译内核的方式提升这一限制,但是这样也会造成效率的降低。

select本质上是通过设置或者检查存放fd标志位的数据结构来进行下一步处理。这样所带来的缺点是:

select最大的缺陷就是单个进程所打开的FD是有一定限制的,它由FD_SETSIZE设置,默认值是1024。
一般来说这个数目和系统内存关系很大,具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看。32位机默认是1024个。64位机默认是2048.

对socket进行扫描时是线性扫描,即采用轮询的方法,效率较低。
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。

需要维护一个用来存放大量fd的数据结构,这样会使得用户空间和内核空间在传递该结构时复制开销大。

poll

基本原理:

poll本质上和select没有区别,它将用户传入的数组拷贝到内核空间,然后查询每个fd对应的设备状态,如果设备就绪则在设备等待队列中加入一项并继续遍历,如果遍历完所有fd后没有发现就绪设备,则挂起当前进程,直到设备就绪或者主动超时,被唤醒后它又要再次遍历fd。这个过程经历了多次无谓的遍历。

它没有最大连接数的限制,原因是它是基于链表来存储的,但是同样有一个缺点:

大量的fd的数组被整体复制于用户态和内核地址空间之间,而不管这样的复制是不是有意义。

poll还有一个特点是“水平触发”,如果报告了fd后,没有被处理,那么下次poll时会再次报告该fd。

注意:

从上面看,select和poll都需要在返回后,通过遍历文件描述符来获取已经就绪的socket。事实上,同时连接的大量客户端在一时刻可能只有很少的处于就绪状态,因此随着监视的描述符数量的增长,其效率也会线性下降。

epoll

epoll是在2.6内核中提出的,是之前的select和poll的增强版本。相对于select和poll来说,epoll更加灵活,没有描述符限制。epoll使用一个文件描述符管理多个描述符,将用户关系的文件描述符的事件存放到内核的一个事件表中,这样在用户空间和内核空间的copy只需一次。

基本原理:

epoll支持水平触发和边缘触发,最大的特点在于边缘触发,它只告诉进程哪些fd刚刚变为就绪态,并且只会通知一次。还有一个特点是,epoll使用“事件”的就绪通知方式,通过epoll_ctl注册fd,一旦该fd就绪,内核就会采用类似callback的回调机制来激活该fd,epoll_wait便可以收到通知。

epoll的优点:

没有最大并发连接的限制,能打开的FD的上限远大于1024(1G的内存上能监听约10万个端口)。

效率提升,不是轮询的方式,不会随着FD数目的增加效率下降。只有活跃可用的FD才会调用callback函数;即Epoll最大的优点就在于它只管你“活跃”的连接,而跟连接总数无关,因此在实际的网络环境中,Epoll的效率就会远远高于select和poll。

内存拷贝,利用mmap()文件映射内存加速与内核空间的消息传递;即epoll使用mmap减少复制开销。

epoll对文件描述符的操作有两种模式:LT(level trigger)和ET(edge trigger)。LT模式是默认模式,LT模式与ET模式的区别如下:

LT模式:当epoll_wait检测到描述符事件发生并将此事件通知应用程序,应用程序可以不立即处理该事件。下次调用epoll_wait时,会再次响应应用程序并通知此事件。

ET模式:当epoll_wait检测到描述符事件发生并将此事件通知应用程序,应用程序必须立即处理该事件。如果不处理,下次调用epoll_wait时,不会再次响应应用程序并通知此事件。

LT模式
LT(level triggered)是缺省的工作方式,并且同时支持block和no-block socket。在这种做法中,内核告诉你一个文件描述符是否就绪了,然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果你不作任何操作,内核还是会继续通知你的。

ET模式
ET(edge-triggered)是高速工作方式,只支持no-block socket。在这种模式下,当描述符从未就绪变为就绪时,内核通过epoll告诉你。然后它会假设你知道文件描述符已经就绪,并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知,直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了(比如,你在发送,接收或者接收请求,或者发送接收的数据少于一定量时导致了一个EWOULDBLOCK 错误)。但是请注意,如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就绪),内核不会发送更多的通知(only once)。

ET模式在很大程度上减少了epoll事件被重复触发的次数,因此效率要比LT模式高。epoll工作在ET模式的时候,必须使用非阻塞套接口,以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。

在select/poll中,进程只有在调用一定的方法后,内核才对所有监视的文件描述符进行扫描,而epoll事先通过epoll_ctl()来注册一个文件描述符,一旦基于某个文件描述符就绪时,内核会采用类似callback的回调机制,迅速激活这个文件描述符,当进程调用epoll_wait()时便得到通知。(此处去掉了遍历文件描述符,而是通过监听回调的的机制。这正是epoll的魅力所在。)
注意:

如果没有大量的idle-connection或者dead-connection,epoll的效率并不会比select/poll高很多,但是当遇到大量的idle-connection,就会发现epoll的效率大大高于select/poll。

综上,在选择select,poll,epoll时要根据具体的使用场合以及这三种方式的自身特点:

表面上看epoll的性能最好,但是在连接数少并且连接都十分活跃的情况下,select和poll的性能可能比epoll好,毕竟epoll的通知机制需要很多函数回调。

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。

首先我们来定义流的概念,一个流可以是文件,socket,pipe等等可以进行I/O操作的内核对象。

不管是文件,还是套接字,还是管道,我们都可以把他们看作流。

阻塞:阻塞是个什么概念呢?比如某个时候你在等快递,但是你不知道快递什么时候过来,而且你没有别的事可以干(或者说接下来的事要等快递来了才能做);那么你可以去睡觉了,因为你知道快递把货送来时一定会给你打个电话(假定一定能叫醒你)。

非阻塞忙轮询:接着上面等快递的例子,如果用忙轮询的方法,那么你需要知道快递员的手机号,然后每分钟给他挂个电话:“你到了没?”

很明显一般人不会用第二种做法,不仅显很无脑,浪费话费不说,还占用了快递员大量的时间。
大部分程序也不会用第二种做法,因为第一种方法经济而简单,经济是指消耗很少的CPU时间,如果线程睡眠了,就掉出了系统的调度队列,暂时不会去瓜分CPU宝贵的时间片了。

为了了解阻塞是如何进行的,我们来讨论缓冲区,以及内核缓冲区,最终把I/O事件解释清楚。缓冲区的引入是为了减少频繁I/O操作而引起频繁的系统调用(你知道它很慢的),当你操作一个流时,更多的是以缓冲区为单位进行操作,这是相对于用户空间而言。对于内核来说,也需要缓冲区。

假设有一个管道,进程A为管道的写入方,B为管道的读出方。

假设一开始内核缓冲区是空的,B作为读出方,被阻塞着。然后首先A往管道写入,这时候内核缓冲区由空的状态变到非空状态,内核就会产生一个事件告诉B该醒来了,这个事件姑且称之为“缓冲区非空”。
但是“缓冲区非空”事件通知B后,B却还没有读出数据;且内核许诺了不能把写入管道中的数据丢掉这个时候,A写入的数据会滞留在内核缓冲区中,如果内核也缓冲区满了,B仍未开始读数据,最终内核缓冲区会被填满,这个时候会产生一个I/O事件,告诉进程A,你该等等(阻塞)了,我们把这个事件定义为“缓冲区满”。

假设后来B终于开始读数据了,于是内核的缓冲区空了出来,这时候内核会告诉A,内核缓冲区有空位了,你可以从长眠中醒来了,继续写数据了,我们把这个事件叫做“缓冲区非满”
也许事件Y1已经通知了A,但是A也没有数据写入了,而B继续读出数据,知道内核缓冲区空了。这个时候内核就告诉B,你需要阻塞了!,我们把这个时间定为“缓冲区空”。

这四个情形涵盖了四个I/O事件,缓冲区满,缓冲区空,缓冲区非空,缓冲区非满(注都是说的内核缓冲区,且这四个术语都是我生造的,仅为解释其原理而造)。这四个I/O事件是进行阻塞同步的根本。(如果不能理解“同步”是什么概念,请学习操作系统的锁,信号量,条件变量等任务同步方面的相关知识)。

然后我们来说说阻塞I/O的缺点。但是阻塞I/O模式下,一个线程只能处理一个流的I/O事件。如果想要同时处理多个流,要么多进程(fork),要么多线程(pthread_create),很不幸这两种方法效率都不高。
于是再来考虑非阻塞忙轮询的I/O方式,我们发现我们可以同时处理多个流了(把一个流从阻塞模式切换到非阻塞模式再此不予讨论):

while true {
for i in stream[]; {
if i has data
read until unavailable
}
}

我们只要不停的把所有流从头到尾问一遍,又从头开始。这样就可以处理多个流了,但这样的做法显然不好,因为如果所有的流都没有数据,那么只会白白浪费CPU。这里要补充一点,阻塞模式下,内核对于I/O事件的处理是阻塞或者唤醒,而非阻塞模式下则把I/O事件交给其他对象(后文介绍的select以及epoll)处理甚至直接忽略。

为了避免CPU空转,可以引进了一个代理(一开始有一位叫做select的代理,后来又有一位叫做poll的代理,不过两者的本质是一样的)。这个代理比较厉害,可以同时观察许多流的I/O事件,在空闲的时候,会把当前线程阻塞掉,当有一个或多个流有I/O事件时,就从阻塞态中醒来,于是我们的程序就会轮询一遍所有的流(于是我们可以把“忙”字去掉了)。代码长这样:

while true {
select(streams[])
for i in streams[] {
if i has data
read until unavailable
}
}

于是,如果没有I/O事件产生,我们的程序就会阻塞在select处。但是依然有个问题,我们从select那里仅仅知道了,有I/O事件发生了,但却并不知道是那几个流(可能有一个,多个,甚至全部),我们只能无差别轮询所有流,找出能读出数据,或者写入数据的流,对他们进行操作。
但是使用select,我们有O(n)的无差别轮询复杂度,同时处理的流越多,没一次无差别轮询时间就越长.

epoll可以理解为event poll,不同于忙轮询和无差别轮询,epoll之会把哪个流发生了怎样的I/O事件通知我们。此时我们对这些流的操作都是有意义的。(复杂度降低到了O(k),k为产生I/O事件的流的个数,也有认为O(1)的[更新 1])
在讨论epoll的实现细节之前,先把epoll的相关操作列出[更新 2]:

epoll_create 创建一个epoll对象,一般epollfd = epoll_create()
epoll_ctl (epoll_add/epoll_del的合体),往epoll对象中增加/删除某一个流的某一个事件
比如
epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_ADD, socket, EPOLLIN);//有缓冲区内有数据时epoll_wait返回
epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_DEL, socket, EPOLLOUT);//缓冲区可写入时epoll_wait返回
epoll_wait(epollfd,...)等待直到注册的事件发生
(注:当对一个非阻塞流的读写发生缓冲区满或缓冲区空,write/read会返回-1,并设置errno=EAGAIN。而epoll只关心缓冲区非满和缓冲区非空事件)。

一个epoll模式的代码大概的样子是:

while true {
active_stream[] = epoll_wait(epollfd)
for i in active_stream[] {
read or write till unavailable
}
}

epoll精髓

在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。
相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linux/posix_types.h头文件有这样的声明:

#define __FD_SETSIZE    1024

表示select最多同时监听1024个fd,当然,可以通过修改头文件再重编译内核来扩大这个数目,但这似乎并不治本。

epoll的接口非常简单,一共就三个函数:

1. int epoll_create(int size);
创建一个epoll的句柄,size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大。这个参数不同于select()中的第一个参数,给出最大监听的fd+1的值。需要注意的是,当创建好epoll句柄后,它就是会占用一个fd值,在linux下如果查看/proc/进程id/fd/,是能够看到这个fd的,所以在使用完epoll后,必须调用close()关闭,否则可能导致fd被耗尽。2. int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
epoll的事件注册函数,它不同与select()是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件,而是在这里先注册要监听的事件类型。第一个参数是epoll_create()的返回值,第二个参数表示动作,用三个宏来表示:
EPOLL_CTL_ADD:注册新的fd到epfd中;
EPOLL_CTL_MOD:修改已经注册的fd的监听事件;
EPOLL_CTL_DEL:从epfd中删除一个fd;
第三个参数是需要监听的fd,第四个参数是告诉内核需要监听什么事,struct epoll_event结构如下:
struct epoll_event {__uint32_t events;  /* Epoll events */epoll_data_t data;  /* User data variable */
};events可以是以下几个宏的集合:
EPOLLIN :表示对应的文件描述符可以读(包括对端SOCKET正常关闭);
EPOLLOUT:表示对应的文件描述符可以写;
EPOLLPRI:表示对应的文件描述符有紧急的数据可读(这里应该表示有带外数据到来);
EPOLLERR:表示对应的文件描述符发生错误;
EPOLLHUP:表示对应的文件描述符被挂断;
EPOLLET: 将EPOLL设为边缘触发(Edge Triggered)模式,这是相对于水平触发(Level Triggered)来说的。
EPOLLONESHOT:只监听一次事件,当监听完这次事件之后,如果还需要继续监听这个socket的话,需要再次把这个socket加入到EPOLL队列里3. int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);
等待事件的产生,类似于select()调用。参数events用来从内核得到事件的集合,maxevents告之内核这个events有多大,这个maxevents的值不能大于创建epoll_create()时的size,参数timeout是超时时间(毫秒,0会立即返回,-1将不确定,也有说法说是永久阻塞)。该函数返回需要处理的事件数目,如返回0表示已超时。

IOCP , kqueue , epoll … 有多重要?
设计 mmo 服务器,我听过许多老生常谈,说起处理大量连接时, select 是多么低效。我们应该换用 iocp (windows), kqueue(freebsd), 或是 epoll(linux) 。的确,处理大量的连接的读写,select 是够低效的。因为 kernel 每次都要对 select 传入的一组 socket 号做轮询,那次在上海,以陈榕的说法讲,这叫鬼子进村策略。一遍遍的询问“鬼子进村了吗?”,“鬼子进村了吗?”… 大量的 cpu 时间都耗了进去。(更过分的是在 windows 上,还有个万恶的 64 限制。)

使用 kqueue 这些,变成了派一些个人去站岗,鬼子来了就可以拿到通知,效率自然高了许多。

这篇关于同步模型(synchronous IO)IO多路复用的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/794647

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

服务器集群同步时间手记

1.时间服务器配置(必须root用户) (1)检查ntp是否安装 [root@node1 桌面]# rpm -qa|grep ntpntp-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64fontpackages-filesystem-1.41-1.1.el6.noarchntpdate-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64 (2)修改ntp配置文件 [r

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI(简称 RVC)模型是一个基于 VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用:RVC 模型通过简单易用的网页界面,使得用户无需深入了

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验

图神经网络模型介绍(1)

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型,并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络:谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 (1)谱图卷积网络 卷积定理:函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积,即F{f*g}

秋招最新大模型算法面试,熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候,不知道面试完会不会复盘、总结,做笔记的习惯,这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助,都附有完整答案,熬夜也要看完,祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN,还有完整版的大模型 AI 学习资料,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

AI Toolkit + H100 GPU,一小时内微调最新热门文生图模型 FLUX

上个月,FLUX 席卷了互联网,这并非没有原因。他们声称优于 DALLE 3、Ideogram 和 Stable Diffusion 3 等模型,而这一点已被证明是有依据的。随着越来越多的流行图像生成工具(如 Stable Diffusion Web UI Forge 和 ComyUI)开始支持这些模型,FLUX 在 Stable Diffusion 领域的扩展将会持续下去。 自 FLU