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图解 | 原来这就是 IO 多路复用

时间:07-25来源:作者:点击数:

为了讲多路复用,当然还是要跟风,采用鞭尸的思路,先讲讲传统的网络 IO 的弊端,用拉踩的方式捧起多路复用 IO 的优势。

为了方便理解,以下所有代码都是伪代码,知道其表达的意思即可。

Let's go

阻塞 IO

服务端为了处理客户端的连接和请求的数据,写了如下代码。

listenfd = socket();   // 打开一个网络通信端口
bind(listenfd);        // 绑定
listen(listenfd);      // 监听
while(1) {
  connfd = accept(listenfd);  // 阻塞建立连接
  int n = read(connfd, buf);  // 阻塞读数据
  doSomeThing(buf);  // 利用读到的数据做些什么
  close(connfd);     // 关闭连接,循环等待下一个连接
}

这段代码会执行得磕磕绊绊,就像这样。

可以看到,服务端的线程阻塞在了两个地方,一个是 accept 函数,一个是 read 函数。

如果再把 read 函数的细节展开,我们会发现其阻塞在了两个阶段。

这就是传统的阻塞 IO。

整体流程如下图。

所以,如果这个连接的客户端一直不发数据,那么服务端线程将会一直阻塞在 read 函数上不返回,也无法接受其他客户端连接。

这肯定是不行的。

非阻塞 IO

为了解决上面的问题,其关键在于改造这个 read 函数。

有一种聪明的办法是,每次都创建一个新的进程或线程,去调用 read 函数,并做业务处理。

while(1) {
  connfd = accept(listenfd);  // 阻塞建立连接
  pthread_create(doWork);  // 创建一个新的线程
}
void doWork() {
  int n = read(connfd, buf);  // 阻塞读数据
  doSomeThing(buf);  // 利用读到的数据做些什么
  close(connfd);     // 关闭连接,循环等待下一个连接
}

这样,当给一个客户端建立好连接后,就可以立刻等待新的客户端连接,而不用阻塞在原客户端的 read 请求上。

不过,这不叫非阻塞 IO,只不过用了多线程的手段使得主线程没有卡在 read 函数上不往下走罢了。操作系统为我们提供的 read 函数仍然是阻塞的。

所以真正的非阻塞 IO,不能是通过我们用户层的小把戏,而是要恳请操作系统为我们提供一个非阻塞的 read 函数

这个 read 函数的效果是,如果没有数据到达时(到达网卡并拷贝到了内核缓冲区),立刻返回一个错误值(-1),而不是阻塞地等待。

操作系统提供了这样的功能,只需要在调用 read 前,将文件描述符设置为非阻塞即可。

fcntl(connfd, F_SETFL, O_NONBLOCK);
int n = read(connfd, buffer) != SUCCESS);

这样,就需要用户线程循环调用 read,直到返回值不为 -1,再开始处理业务。

这里我们注意到一个细节。

非阻塞的 read,指的是在数据到达前,即数据还未到达网卡,或者到达网卡但还没有拷贝到内核缓冲区之前,这个阶段是非阻塞的。

当数据已到达内核缓冲区,此时调用 read 函数仍然是阻塞的,需要等待数据从内核缓冲区拷贝到用户缓冲区,才能返回。

整体流程如下图

IO 多路复用

为每个客户端创建一个线程,服务器端的线程资源很容易被耗光。

当然还有个聪明的办法,我们可以每 accept 一个客户端连接后,将这个文件描述符(connfd)放到一个数组里。

fdlist.add(connfd);

然后弄一个新的线程去不断遍历这个数组,调用每一个元素的非阻塞 read 方法。

while(1) {
  for(fd <-- fdlist) {
    if(read(fd) != -1) {
      doSomeThing();
    }
  }
}

这样,我们就成功用一个线程处理了多个客户端连接。

你是不是觉得这有些多路复用的意思?

但这和我们用多线程去将阻塞 IO 改造成看起来是非阻塞 IO 一样,这种遍历方式也只是我们用户自己想出的小把戏,每次遍历遇到 read 返回 -1 时仍然是一次浪费资源的系统调用。

在 while 循环里做系统调用,就好比你做分布式项目时在 while 里做 rpc 请求一样,是不划算的。

所以,还是得恳请操作系统老大,提供给我们一个有这样效果的函数,我们将一批文件描述符通过一次系统调用传给内核,由内核层去遍历,才能真正解决这个问题。

select

select 是操作系统提供的系统调用函数,通过它,我们可以把一个文件描述符的数组发给操作系统, 让操作系统去遍历,确定哪个文件描述符可以读写, 然后告诉我们去处理:

select系统调用的函数定义如下。

int select(
    int nfds,
    fd_set *readfds,
    fd_set *writefds,
    fd_set *exceptfds,
    struct timeval *timeout);
// nfds:监控的文件描述符集里最大文件描述符加1
// readfds:监控有读数据到达文件描述符集合,传入传出参数
// writefds:监控写数据到达文件描述符集合,传入传出参数
// exceptfds:监控异常发生达文件描述符集合, 传入传出参数
// timeout:定时阻塞监控时间,3种情况
//  1.NULL,永远等下去
//  2.设置timeval,等待固定时间
//  3.设置timeval里时间均为0,检查描述字后立即返回,轮询

服务端代码,这样来写。

首先一个线程不断接受客户端连接,并把 socket 文件描述符放到一个 list 里。

while(1) {
  connfd = accept(listenfd);
  fcntl(connfd, F_SETFL, O_NONBLOCK);
  fdlist.add(connfd);
}

然后,另一个线程不再自己遍历,而是调用 select,将这批文件描述符 list 交给操作系统去遍历。

while(1) {
  // 把一堆文件描述符 list 传给 select 函数
  // 有已就绪的文件描述符就返回,nready 表示有多少个就绪的
  nready = select(list);
  ...
}

不过,当 select 函数返回后,用户依然需要遍历刚刚提交给操作系统的 list。

只不过,操作系统会将准备就绪的文件描述符做上标识,用户层将不会再有无意义的系统调用开销。

while(1) {
  nready = select(list);
  // 用户层依然要遍历,只不过少了很多无效的系统调用
  for(fd <-- fdlist) {
    if(fd != -1) {
      // 只读已就绪的文件描述符
      read(fd, buf);
      // 总共只有 nready 个已就绪描述符,不用过多遍历
      if(--nready == 0) break;
    }
  }
}

正如刚刚的动图中所描述的,其直观效果如下。(同一个动图消耗了你两次流量,气不气?)

可以看出几个细节:

1. select 调用需要传入 fd 数组,需要拷贝一份到内核,高并发场景下这样的拷贝消耗的资源是惊人的。(可优化为不复制)

2. select 在内核层仍然是通过遍历的方式检查文件描述符的就绪状态,是个同步过程,只不过无系统调用切换上下文的开销。(内核层可优化为异步事件通知)

3. select 仅仅返回可读文件描述符的个数,具体哪个可读还是要用户自己遍历。(可优化为只返回给用户就绪的文件描述符,无需用户做无效的遍历)

整个 select 的流程图如下。

可以看到,这种方式,既做到了一个线程处理多个客户端连接(文件描述符),又减少了系统调用的开销(多个文件描述符只有一次 select 的系统调用 + n 次就绪状态的文件描述符的 read 系统调用)。

poll

poll 也是操作系统提供的系统调用函数。

int poll(struct pollfd *fds, nfds_tnfds, int timeout);

struct pollfd {
  intfd; /*文件描述符*/
  shortevents; /*监控的事件*/
  shortrevents; /*监控事件中满足条件返回的事件*/
};

它和 select 的主要区别就是,去掉了 select 只能监听 1024 个文件描述符的限制。

epoll

epoll 是最终的大 boss,它解决了 select 和 poll 的一些问题。

还记得上面说的 select 的三个细节么?

1. select 调用需要传入 fd 数组,需要拷贝一份到内核,高并发场景下这样的拷贝消耗的资源是惊人的。(可优化为不复制)

2. select 在内核层仍然是通过遍历的方式检查文件描述符的就绪状态,是个同步过程,只不过无系统调用切换上下文的开销。(内核层可优化为异步事件通知)

3. select 仅仅返回可读文件描述符的个数,具体哪个可读还是要用户自己遍历。(可优化为只返回给用户就绪的文件描述符,无需用户做无效的遍历)

所以 epoll 主要就是针对这三点进行了改进。

1. 内核中保存一份文件描述符集合,无需用户每次都重新传入,只需告诉内核修改的部分即可。

2. 内核不再通过轮询的方式找到就绪的文件描述符,而是通过异步 IO 事件唤醒。

3. 内核仅会将有 IO 事件的文件描述符返回给用户,用户也无需遍历整个文件描述符集合。

具体,操作系统提供了这三个函数。

第一步,创建一个 epoll 句柄
int epoll_create(int size);
第二步,向内核添加、修改或删除要监控的文件描述符。
int epoll_ctl(
  int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
第三步,类似发起了 select() 调用
int epoll_wait(
  int epfd, struct epoll_event *events, int max events, int timeout);

使用起来,其内部原理就像如下一般丝滑。

如果你想继续深入了解 epoll 的底层原理,推荐阅读飞哥的《图解 | 深入揭秘 epoll 是如何实现 IO 多路复用的!》,从 linux 源码级别,一行一行非常硬核地解读 epoll 的实现原理,且配有大量方便理解的图片,非常适合源码控的小伙伴阅读。

后记

大白话总结一下。

一切的开始,都起源于这个 read 函数是操作系统提供的,而且是阻塞的,我们叫它阻塞 IO

为了破这个局,程序员在用户态通过多线程来防止主线程卡死。

后来操作系统发现这个需求比较大,于是在操作系统层面提供了非阻塞的 read 函数,这样程序员就可以在一个线程内完成多个文件描述符的读取,这就是非阻塞 IO

但多个文件描述符的读取就需要遍历,当高并发场景越来越多时,用户态遍历的文件描述符也越来越多,相当于在 while 循环里进行了越来越多的系统调用。

后来操作系统又发现这个场景需求量较大,于是又在操作系统层面提供了这样的遍历文件描述符的机制,这就是IO 多路复用

多路复用有三个函数,最开始是 select,然后又发明了 poll 解决了 select 文件描述符的限制,然后又发明了 epoll 解决 select 的三个不足。


所以,IO 模型的演进,其实就是时代的变化,倒逼着操作系统将更多的功能加到自己的内核而已。

如果你建立了这样的思维,很容易发现网上的一些错误。

比如好多文章说,多路复用之所以效率高,是因为用一个线程就可以监控多个文件描述符。

这显然是知其然而不知其所以然,多路复用产生的效果,完全可以由用户态去遍历文件描述符并调用其非阻塞的 read 函数实现。而多路复用快的原因在于,操作系统提供了这样的系统调用,使得原来的 while 循环里多次系统调用,变成了一次系统调用 + 内核层遍历这些文件描述符。

就好比我们平时写业务代码,把原来 while 循环里调 http 接口进行批量,改成了让对方提供一个批量添加的 http 接口,然后我们一次 rpc 请求就完成了批量添加。

一个道理。

找时间我再专门写一篇,讲讲这块网络上鱼龙混杂的花式错误理解。

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