总结网络总结网络IO模型与模型与select模型的模型的Python实例讲解实例讲解
网络网络I/O模型模型
人多了，就会有问题。web刚出现的时候，光顾的人很少。近年来网络应用规模逐渐扩大，应用的架构也需要随之改变。
C10k的问题，让工程师们需要思考服务的性能与应用的并发能力。
网络应用需要处理的无非就是两大类问题，网络I/O，数据计算。相对于后者，网络I/O的延迟，给应用带来的性能瓶颈大于后
者。网络I/O的模型大致有如下几种：
同步模型（synchronous I/O）
阻塞I/O（bloking I/O）
非阻塞I/O（non-blocking I/O）
多路复用I/O（multiplexing I/O）
信号驱动式I/O（signal-driven I/O）
异步I/O（asynchronous I/O）
网络I/O的本质是socket的读取，socket在linux系统被抽象为流，I/O可以理解为对流的操作。这个操作又分为两个阶段：
等待流数据准备（wating for the data to be ready）。
从内核向进程复制数据（copying the data from the kernel to the process）。
对于socket流而已，
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。
I/O模型：
举个简单比喻，来了解这几种模型。网络IO好比钓鱼，等待鱼上钩就是网络中等待数据准备好的过程，鱼上钩了，把鱼拉上
岸就是内核复制数据阶段。钓鱼的人就是一个应用进程。
阻塞阻塞I/O（（bloking I/O））
阻塞I/O是最流行的I/O模型。它符合人们最常见的思考逻辑。阻塞就是进程 “被” 休息, CPU处理其它进程去了。在网络I/O的时
候，进程发起recvform系统调用，然后进程就被阻塞了，什么也不干，直到数据准备好，并且将数据从内核复制到用户进程，
最后进程再处理数据，在等待数据到处理数据的两个阶段，整个进程都被阻塞。不能处理别的网络I/O。大致如下图：
这就好比我们去钓鱼，抛竿之后就一直在岸边等，直到等待鱼上钩。然后再一次抛竿，等待下一条鱼上钩，等待的时候，什么
事情也不做，大概会胡思乱想吧。
阻塞IO的特点就是在IO执行的两个阶段都被block了
非阻塞非阻塞I/O（（non-bloking I/O））
在网络I/O时候，非阻塞I/O也会进行recvform系统调用，检查数据是否准备好，与阻塞I/O不一样，”非阻塞将大的整片时间的
阻塞分成N多的小的阻塞, 所以进程不断地有机会 ‘被’ CPU光顾”。
也就是说非阻塞的recvform系统调用调用之后，进程并没有被阻塞，内核马上返回给进程，如果数据还没准备好，此时会返回
一个error。进程在返回之后，可以干点别的事情，然后再发起recvform系统调用。重复上面的过程，循环往复的进行recvform
系统调用。这个过程通常被称之为轮询。轮询检查内核数据，直到数据准备好，再拷贝数据到进程，进行数据处理。需要注
意，拷贝数据整个过程，进程仍然是属于阻塞的状态。
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