对于io模型这块内容之前基本完全没有接触过，有了些许了解之后还是很困昏，select、poll、epoll的关系以及服务器ngnix、apache的工作机制，还有JAVA NIO、BIO、AIO这么多的概念混杂起来实在是不好理解，想稍微梳理一下。
网络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
IO其实我们并不陌生，站在操作系统的角度上说，io一般指访问磁盘数据，可以分为两步，以read操作举例的话：
- 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)。
而网络IO也是如此，只不过它是读取的不是磁盘，而是socket：
- 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。
在理解网络IO模型之前，我们得先准备些IO模型的基础知识
IO模型
Unix 有五种 I/O 模型：
- 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）
- 异步IO（asynchronous IO）
每个 IO 模型都有自己的使用模式，它们对于特定的应用程序都有自己的优点。下面提供一个简单的图片以供了解。
阻塞式 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。
应该注意到，在阻塞的过程中，其它程序还可以执行，因此阻塞不意味着整个操作系统都被阻塞。因为其他程序还可以执行，因此不消耗 CPU 时间，这种模型的 CPU 利用率效率会比较高。
下图中，recvfrom 用于接收 Socket 传来的数据，并复制到应用进程的缓冲区 buf 中。这里把 recvfrom() 当成系统调用。
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非阻塞式 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）。
由于 CPU 要处理更多的系统调用，因此这种模型的 CPU 利用率是比较低的。
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多路复用IO
由于阻塞式IO通过轮询得到的只是一个IO任务是否完成，而可能有多个任务在同时进行，因此就想到了能否轮询多个IO任务的状态，只要有任何一个任务完成，就去处理它。这就是所谓的IO多路复用。LINUX下具体的实现方式就是select、poll、epoll。
这种机制可以让单个进程具有处理多个 IO 事件的能力。又被称为 Event Driven IO，即事件驱动 IO。
最实际的应用场景就是web服务器响应连接的方式，IO 复用可支持更多的连接，同时不需要进程线程创建和切换的开销，系统开销更小。
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多路复用的特点是通过一种机制一个进程能同时等待多个IO文件描述符，内核监视这些文件描述符（套接字描述符），其中的任意一个进入读就绪状态，select， poll，epoll函数就可以返回。对于监视的方式，又可以分为 select， poll， epoll三种方式。
在IO多路复用中，实际中，对于每一个socket，一般都设置成为non-blocking，但是，如上图所示，整个用户的进程其实是一直被block的。只不过进程是被select这个函数block，而不是被socket IO给block。所以IO多路复用是阻塞在select，epoll这样的系统调用之上，而没有阻塞在真正的I/O系统调用如recvfrom之上。
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。
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异步 IO
应用进程执行 aio_read 系统调用会立即返回，应用进程可以继续执行，不会被阻塞，内核会在所有操作完成之后向应用进程发送信号。
异步 IO 与信号驱动 IO 的区别在于，异步 IO 的信号是通知应用进程 IO 完成，而信号驱动 IO 的信号是通知应用进程可以开始 IO。
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五大 IO 模型比较
前四种 I/O 模型的主要区别在于第一个阶段，而第二个阶段是一样的：将数据从内核复制到应用进程过程中，应用进程会被阻塞。
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blocking和non-blocking区别
调用blocking IO会一直block住对应的进程直到操作完成，而non-blocking IO在kernel还准备数据的情况下会立刻返回。
synchronous IO和asynchronous IO区别
在说明synchronous IO和asynchronous IO的区别之前，需要先给出两者的定义。POSIX的定义是这样子的：
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;
- 同步 I/O：应用进程在调用 recvfrom 操作时会阻塞。
- 异步 I/O：不会阻塞。
阻塞式 I/O、非阻塞式 I/O、I/O 复用和信号驱动 I/O 都是同步 I/O，虽然非阻塞式 I/O 和信号驱动 I/O 在等待数据阶段不会阻塞，但是在之后的将数据从内核复制到应用进程这个操作会阻塞。
select，poll，epoll比较
select，poll，epoll都是IO多路复用的机制。I/O多路复用就通过一种机制，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。
select
select的调用过程如下所示：
（1）使用copy_from_user从用户空间拷贝fd_set到内核空间
（2）注册回调函数__pollwait
（3）遍历所有fd，调用其对应的poll方法（对于socket，这个poll方法是sock_poll，sock_poll根据情况会调用到tcp_poll,udp_poll或者datagram_poll）
（4）以tcp_poll为例，其核心实现就是__pollwait，也就是上面注册的回调函数。
（5）__pollwait的主要工作就是把current（当前进程）挂到设备的等待队列中，不同的设备有不同的等待队列，对于tcp_poll来说，其等待队列是sk->sk_sleep（注意把进程挂到等待队列中并不代表进程已经睡眠了）。在设备收到一条消息（网络设备）或填写完文件数据（磁盘设备）后，会唤醒设备等待队列上睡眠的进程，这时current便被唤醒了。
（6）poll方法返回时会返回一个描述读写操作是否就绪的mask掩码，根据这个mask掩码给fd_set赋值。
（7）如果遍历完所有的fd，还没有返回一个可读写的mask掩码，则会调用schedule_timeout是调用select的进程（也就是current）进入睡眠。当设备驱动发生自身资源可读写后，会唤醒其等待队列上睡眠的进程。如果超过一定的超时时间（schedule_timeout指定），还是没人唤醒，则调用select的进程会重新被唤醒获得CPU，进而重新遍历fd，判断有没有就绪的fd。
（8）把fd_set从内核空间拷贝到用户空间。
总结：
select的几大缺点：
（1）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
（2）同时每次调用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
（3）select支持的文件描述符数量太小了，默认是1024
poll
poll的实现和select非常相似，只是描述fd集合的方式不同，poll使用pollfd结构而不是select的fd_set结构，其他的都差不多。
epoll
epoll既然是对select和poll的改进，就应该能避免上述的三个缺点。那epoll都是怎么解决的呢？在此之前，我们先看一下epoll和select和poll的调用接口上的不同，select和poll都只提供了一个函数——select或者poll函数。而epoll提供了三个函数，epoll_create,epoll_ctl和epoll_wait，epoll_create是创建一个epoll句柄；epoll_ctl是注册要监听的事件类型；epoll_wait则是等待事件的产生。
对于第一个缺点，epoll的解决方案在epoll_ctl函数中。每次注册新的事件到epoll句柄中时（在epoll_ctl中指定EPOLL_CTL_ADD），会把所有的fd拷贝进内核，而不是在epoll_wait的时候重复拷贝。epoll保证了每个fd在整个过程中只会拷贝一次。
对于第二个缺点，epoll的解决方案不像select或poll一样每次都把current轮流加入fd对应的设备等待队列中，而只在epoll_ctl时把current挂一遍（这一遍必不可少）并为每个fd指定一个回调函数，当设备就绪，唤醒等待队列上的等待者时，就会调用这个回调函数，而这个回调函数会把就绪的fd加入一个就绪链表）。epoll_wait的工作实际上就是在这个就绪链表中查看有没有就绪的fd（利用schedule_timeout()实现睡一会，判断一会的效果，和select实现中的第7步是类似的）。
对于第三个缺点，epoll没有这个限制，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,举个例子,在1GB内存的机器上大约是10万左右，具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看,一般来说这个数目和系统内存关系很大。
总结
（1）select，poll实现需要自己不断轮询所有fd集合，直到设备就绪，期间可能要睡眠和唤醒多次交替。而epoll其实也需要调用epoll_wait不断轮询就绪链表，期间也可能多次睡眠和唤醒交替，但是它是设备就绪时，调用回调函数，把就绪fd放入就绪链表中，并唤醒在epoll_wait中进入睡眠的进程。虽然都要睡眠和交替，但是select和poll在“醒着”的时候要遍历整个fd集合，而epoll在“醒着”的时候只要判断一下就绪链表是否为空就行了，这节省了大量的CPU时间。这就是回调机制带来的性能提升。
（2）select，poll每次调用都要把fd集合从用户态往内核态拷贝一次，并且要把current往设备等待队列中挂一次，而epoll只要一次拷贝，而且把current往等待队列上挂也只挂一次（在epoll_wait的开始，注意这里的等待队列并不是设备等待队列，只是一个epoll内部定义的等待队列）。这也能节省不少的开销。
应用场景
很容易产生一种错觉认为只要用 epoll 就可以了，select 和 poll 都已经过时了，其实它们都有各自的使用场景。
1. select 应用场景
select 的 timeout 参数精度为 1ns，而 poll 和 epoll 为 1ms，因此 select 更加适用于实时要求更高的场景，比如核反应堆的控制。
select 可移植性更好，几乎被所有主流平台所支持。
2. poll 应用场景
poll 没有最大描述符数量的限制，如果平台支持并且对实时性要求不高，应该使用 poll 而不是 select。
需要同时监控小于 1000 个描述符，就没有必要使用 epoll，因为这个应用场景下并不能体现 epoll 的优势。
需要监控的描述符状态变化多，而且都是非常短暂的，也没有必要使用 epoll。因为 epoll 中的所有描述符都存储在内核中，造成每次需要对描述符的状态改变都需要通过 epoll_ctl() 进行系统调用，频繁系统调用降低效率。并且epoll 的描述符存储在内核，不容易调试。
3. epoll 应用场景
只需要运行在 Linux 平台上，并且有非常大量的描述符需要同时轮询，而且这些连接最好是长连接。
web服务器设计模型
首先我们先明确并发和并行的概念。
并发&并行
并发是指宏观上在一段时间内能同时运行多个程序，而并行则指同一时刻能运行多个指令。
并行需要硬件支持，如多流水线或者多处理器。
操作系统通过引入进程和线程，使得程序能够并发运行。
对于web服务而言，并发是指同时进行的任务数（如同时服务的 HTTP 请求），而并行是可以同时工作的物理资源数量（如 CPU 核数）。
而针对并发IO而言，Reactor模型是一种常见的处理方式
Reactor模型
Reactor的中心思想是将所有要处理的I/O事件注册到一个中心I/O多路复用器上，同时主线程/进程阻塞在多路复用器上；一旦有I/O事件到来或是准备就绪(文件描述符或socket可读、写)，多路复用器返回并将事先注册的相应I/O事件分发到对应的处理器中。
Reactor是一种事件驱动机制，用“好莱坞原则”来形容Reactor再合适不过了：不要打电话给我们，我们会打电话通知你。
Reactor模式与Observer模式在某些方面极为相似：当一个主体发生改变时，所有依属体都得到通知。不过，观察者模式与单个事件源关联，而反应器模式则与多个事件源关联 。
在Reactor模式中，有5个关键的参与者：
- 描述符（handle）：由操作系统提供的资源，用于识别每一个事件，如Socket描述符、文件描述符、信号的值等。在Linux中，它用一个整数来表示。事件可以来自外部，如来自客户端的连接请求、数据等。事件也可以来自内部，如信号、定时器事件。
- 同步事件多路分离器（event demultiplexer）：事件的到来是随机的、异步的，无法预知程序何时收到一个客户连接请求或收到一个信号。所以程序要循环等待并处理事件，这就是事件循环。在事件循环中，等待事件一般使用I/O复用技术实现。在linux系统上一般是select、poll、epol_waitl等系统调用，用来等待一个或多个事件的发生。I/O框架库一般将各种I/O复用系统调用封装成统一的接口，称为事件多路分离器。调用者会被阻塞，直到分离器分离的描述符集上有事件发生。
- 事件处理器（event handler）：I/O框架库提供的事件处理器通常是由一个或多个模板函数组成的接口。这些模板函数描述了和应用程序相关的对某个事件的操作，用户需要继承它来实现自己的事件处理器，即具体事件处理器。因此，事件处理器中的回调函数一般声明为虚函数，以支持用户拓展。
- 具体的事件处理器（concrete event handler）：是事件处理器接口的实现。它实现了应用程序提供的某个服务。每个具体的事件处理器总和一个描述符相关。它使用描述符来识别事件、识别应用程序提供的服务。
- Reactor 管理器（reactor）：定义了一些接口，用于应用程序控制事件调度，以及应用程序注册、删除事件处理器和相关的描述符。它是事件处理器的调度核心。 Reactor管理器使用同步事件分离器来等待事件的发生。一旦事件发生，Reactor管理器先是分离每个事件，然后调度事件处理器，最后调用相关的模 板函数来处理这个事件。
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可以看出，是Reactor管理器并不是应用程序负责等待事件、分离事件和调度事件。Reactor并没有被具体的事件处理器调度，而是管理器调度具体的事件处理器，由事件处理器对发生的事件作出处理，这就是Hollywood原则。应用程序要做的仅仅是实现一个具体的事件处理器，然后把它注册到Reactor管理器中。接下来的工作由管理器来完成：如果有相应的事件发生，Reactor会主动调用具体的事件处理器，由事件处理器对发生的事件作出处理。
为什么使用Reactor
有了I/O复用，有了epoll已经可以使服务器并发几十万连接的同时，维持高TPS了，难道这还不够吗？
答案是，技术层面足够了，但在软件工程层面却是不够的。
程序使用IO复用的难点在哪里呢？
1个请求可能由多次IO处理完成，但相比传统的单线程完整处理请求生命期的方法，IO复用在人的大脑思维中并不自然，因为，程序员编程中，处理请求A的时候，假定A请求必须经过多个IO操作A1-An（两次IO间可能间隔很长时间），每经过一次IO操作，再调用IO复用时，IO复用的调用返回里，非常可能不再有A，而是返回了请求B。即请求A会经常被请求B打断，处理请求B时，又被C打断。这种思维下，编程容易出错。
在程序中：
某一瞬间，服务器共有10万个并发连接，此时，一次IO复用接口的调用返回了100个活跃的连接等待处理。先根据这100个连接找出其对应的对象，这并不难，epoll的返回连接数据结构里就有这样的指针可以用。接着，循环的处理每一个连接，找出这个对象此刻的上下文状态，再使用read、write这样的网络IO获取此次的操作内容，结合上下文状态查询此时应当选择哪个业务方法处理，调用相应方法完成操作后，若请求结束，则删除对象及其上下文。
这样，我们就陷入了面向过程编程方法之中了，在面向应用、快速响应为王的移动互联网时代，这样做早晚得把自己玩死。我们的主程序需要关注各种不同类型的请求，在不同状态下，对于不同的请求命令选择不同的业务处理方法。这会导致随着请求类型的增加，请求状态的增加，请求命令的增加，主程序复杂度快速膨胀，导致维护越来越困难，苦逼的程序员再也不敢轻易接新需求、重构。
反应堆是解决上述软件工程问题的一种途径，它也许并不优雅，开发效率上也不是最高的，但其执行效率与面向过程的使用IO复用却几乎是等价的，所以，无论是nginx、memcached、redis等等这些高性能组件的代名词，都义无反顾的一头扎进了反应堆的怀抱中。
反应堆模式可以在软件工程层面，将事件驱动框架分离出具体业务，将不同类型请求之间用OO的思想分离。通常，反应堆不仅使用IO复用处理网络事件驱动，还会实现定时器来处理时间事件的驱动（请求的超时处理或者定时任务的处理）
Reactor的几种模式
1 单线程模式
这是最简单的单Reactor单线程模型。Reactor线程是个多面手，负责多路分离套接字，Accept新连接，并分派请求到处理器链中。该模型适用于处理器链中业务处理组件能快速完成的场景。不过这种单线程模型不能充分利用多核资源，所以实际使用的不多。
2 多线程模式（单Reactor）
该模型在事件处理器（Handler）链部分采用了多线程（线程池），也是后端程序常用的模型。
3 多线程模式（多个Reactor）
比起第二种模型，它是将Reactor分成两部分，mainReactor负责监听并accept新连接，然后将建立的socket通过多路复用器（Acceptor）分派给subReactor。subReactor负责多路分离已连接的socket，读写网络数据；业务处理功能，其交给worker线程池完成。通常，subReactor个数上可与CPU个数等同。
Proacotr模型
Proactor是和异步I/O相关的。
比较
以读操作为例：
在Reactor（同步）中实现读：
- 注册读就绪事件和相应的事件处理器
- 事件分离器等待事件
- 事件到来，激活分离器，分离器调用事件对应的处理器。
- 事件处理器完成实际的读操作，处理读到的数据，注册新的事件，然后返还控制权。
Proactor（异步）中的读：
- 处理器发起异步读操作（注意：操作系统必须支持异步IO）。在这种情况下，处理器无视IO就绪事件，它关注的是完成事件。
- 事件分离器等待操作完成事件
- 在分离器等待过程中，操作系统利用并行的内核线程执行实际的读操作，并将结果数据存入用户自定义缓冲区，最后通知事件分离器读操作完成。
- 事件分离器呼唤处理器。
- 事件处理器处理用户自定义缓冲区中的数据，然后启动一个新的异步操作，并将控制权返回事件分离器。
JAVA NIO
在 JDK 1. 4 中 新 加入 了 NIO( New Input/ Output) 类, 引入了一种基于通道和缓冲区的 I/O 方式，它可以使用 Native 函数库直接分配堆外内存，然后通过一个存储在 Java 堆的 DirectByteBuffer 对象作为这块内存的引用进行操作，避免了在 Java 堆和 Native 堆中来回复制数据。
要想了解JAVA NIO，首先得掌握以下几个关键的概念：Buffer， Channel， Selector
Buffer
前面提到了，JAVA NIO是一种基于缓冲区的I/O 方式，这是因为当一个链接建立完成后，IO的数据未必会马上到达，当数据到达时，为了不低效的让线程阻塞等待，可以预先把数据写入缓冲区，再由缓冲区交给线程，因此线程无需阻塞地等待IO。
Channel
通道是 I/O 传输发生时通过的入口，而缓冲区是这些数 据传输的来源或目标。
对于离开缓冲区的传输，您想传递出去的数据被置于一个缓冲区，被传送到通道。对于传回缓冲区的传输，一个通道将数据放置在您所提供的缓冲区中。
可以理解为在NIO中：如果想将Data发到目标端，则需要将存储该Data的Buffer，写入到目标端的Channel中，然后再从Channel中读取数据到目标端的Buffer中。
Selector
通道和缓冲区的机制，使得线程无需阻塞地等待IO事件的就绪，但是总是要有人来监管这些IO事件。这个工作就交给了selector来完成，这就是所谓的同步。
Selector允许单线程处理多个 Channel。如果你的应用打开了多个连接（通道），但每个连接的流量都很低，使用Selector就会很方便。
要使用Selector，得向Selector注册Channel，然后调用它的select()方法。这个方法会一直阻塞到某个注册的通道有事件就绪，这就是所说的轮询。一旦这个方法返回，线程就可以处理这些事件。
Selector中注册的感兴趣事件有：
- OP_ACCEPT
- OP_CONNEC
- OP_READ
- OP_WRITE
很关键的一点是Selector为前文所述的Reactor模型提供了基础，因此常常会将Selector优化成Reactor模型
NIO&epoll：
可以这么理解NIO是JAVA的IO模型，而epoll是Linux内核的IO模型。它们之间有很深的因缘，因为从实现方式来看，它们其实是很相似的，都是基于“通道”和缓冲区的，也有selector，只是在epoll中，通道实际上是操作系统的“管道”。和NIO不同的是，NIO中，解放了线程，但是需要由selector阻塞式地轮询IO事件的就绪；而epoll中，IO事件就绪后，会自动发送消息，通知selector：“我已经就绪了。”可以认为，Linux的epoll是一种效率更高的NIO。
