wen Java基础（一）：I/O多路复用模型及Linux中的应用
IO多路复用模型广泛的应用于各种高并发的中间件中，那么区别于其他模式他的优势是什么、其核心设计思想又是什么、其在Linux中是如何实现的？
I/O模型
I/O模型主要有以下五种：
- 同步阻塞I/O：I/O操作将同步阻塞用户线程
- 同步非阻塞I/O：所有操作都会立即返回，但需要不断轮询获取I/O结果
- I/O多路复用：一个线程监听多个I/O操作是否就绪，依然是阻塞I/O，需要不断去轮询是否有就绪的fd
- 信号驱动I/O：当I/O就绪后，操作系统发送SIGIO信号通知对应进程，避免空轮询导致占用CPU（linux中的信号驱动本质还是使用的epoll）
- 异步I/O：应用告知内核启动某个操作，并让内核在整个操作完成之后，通知应用，这种模型与信号驱动模型的主要区别在于，信号驱动IO只是由内核通知我们可以开始下一个IO操作，而异步IO模型是由内核通知我们操作什么时候完成
聊聊Linux 五种IO模型
其中应用最广的当属I/O多路复用模型，其核心就是基于Reactor设计模式，仅一个线程就可以监听多个I/O事件，使得在高并发场景下节约大量线程资源
Reactor设计模式
处理WEB通常有两种请求模型：
- 基于线程：每个请求都创建一个线程来处理。并发越高，线程数越多，内存占用越高，性能也会越低，线程上下文切换造成性能损耗，线程等待IO也会浪费CPU时间。一般应用于并发量少的小型应用。
- 事件驱动：每个请求都由Reactor线程监听，当I/O就绪后，由Reactor将任务分发给对用的Handler。
显然事件驱动模型更适用于目前动辄几十万并发的场景。
网络服务器的基本处理模型如下：建立连接->读取请求->解析请求->处理服务->编码结果->返回结果。
基于网络服务器的基本模型，Reactor衍生出了以下三种模型。
1.单线程模型
Reactor单线程模型，指的是所有的I/O操作都在同一个NIO线程上面完成，NIO线程的职责如下：
- 作为NIO服务端，接收客户端的TCP连接
- 作为NIO客户端，向服务端发起TCP连接
- 读取通信对端的请求或者应答消息
- 向通信对端发送消息请求或者应答消息
Reactor线程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.多线程模型
Reactor多线程模型与单线程模型最大区别就是引入了线程池，负责异步调用Handler处理业务，从而使其不会阻塞Reactor，它的流程如下：
- Reactor 对象通过 select 监控客户端请求事件，收到事件后，通过 dispatch 进行分发
- 如果是建立连接请求，则由 Acceptor 通过 accept 处理连接请求，然后创建一个 Handler 对象处理完成连接后的各种事件
- 如果不是连接请求，则由 Reactor 对象会分发调用连接对应的 Handler 来处理
- Handler 只负责响应事件，不做具体的业务处理，通过 read 读取数据后，会分发给后面的 Worker 线程池的某个线程处理业务
- Worker 线程池会分配独立线程完成真正的业务，并将结果返回给 Handler
- Handler 收到响应后，通过 send 将结果返回给 Client
3.主从多线程模型
将连接请求句柄和数据传输句柄分开处理，使用单独的Reactor来处理连接请求句柄，提高数据传送句柄的处理能力。
服务端用于接收客户端连接的不再是1个单独的NIO线程，而是一个独立的NIO线程池。Acceptor接收到客户端TCP连接请求处理完成后（可能包含接入认证等），将新创建的SocketChannel注册到I/O线程池（sub reactor线程池）的某个I/O线程上，由它负责SocketChannel的读写和编解码工作。
著名的Netty即采用了此种模式
Linux中的I/O多路复用
linux实现I/O多路复用，主要涉及三个函数select、poll、epoll，目前前两个已经基本不用了，但作为面试必考点还是应该知晓其原理。
几个重要概念：
- 用户空间和内核空间：为保护linux系统，将可能导致系统崩溃的指令定义为R0级别，仅允许在内核空间的进程使用，而普通应用则运行在用户空间，当应用需要执行R0级别指令时需要由用户态切换到内核态（极其耗时）。
- 文件描述符(File descriptor)：当应用程序请求内核打开/新建一个文件时，内核会返回一个文件描述符用于对应这个打开/新建的文件，其fd本质上就是一个非负整数。实际上，它是一个索引值，指向内核为每一个进程所维护的该进程打开文件的记录表。
select
int select(int maxfd1, // 最大文件描述符个数,传输的时候需要+1
fd_set *readset, // 读描述符集合
fd_set *writeset, // 写描述符集合
fd_set *exceptset, // 异常描述符集合
const struct timeval *timeout);// 超时时间select通过数组存储用户关心的fd并通知内核，内核将fd集合拷贝至内核空间，遍历后将就绪的fd集合返回
其缺点主要有以下几点：
- 最大支持的fd_size为1024（有争议？），远远不足以支撑高并发场景
- 每次涉及fd集合用户态到内核态切换，开销巨大
- 遍历fd的时间复杂度为O(n)，性能并不好
poll
int poll(struct pollfd *fds, // fd的文件集合改成自定义结构体,不再是数组的方式,不受限于FD_SIZE
unsigned long nfds, // 最大描述符个数
int timeout);// 超时时间
struct pollfd {
int fd; // fd索引值
short events; // 输入事件
short revents; // 结果输出事件
};poll技术与select技术实现逻辑基本一致,重要区别在于其使用链表的方式存储描述符fd,不受数组大小影响
说白了对于select的缺点poll只解决了第一点，依然存在很大性能问题
epoll
// 创建保存epoll文件描述符的空间,该空间也称为“epoll例程”
int epoll_create(int size); // 使用链表,现在已经弃用
int epoll_create(int flag); // 使用红黑树的数据结构
// epoll注册/修改/删除 fd的操作
long epoll_ctl(int epfd, // 上述epoll空间的fd索引值
int op, // 操作识别，EPOLL_CTL_ADD | EPOLL_CTL_MOD | EPOLL_CTL_DEL
int fd, // 注册的fd
struct epoll_event *event); // epoll监听事件的变化
struct epoll_event {
__poll_t events;
__u64 data;
} EPOLL_PACKED;
// epoll等待，与select/poll的逻辑一致
epoll_wait(int epfd, // epoll空间
struct epoll_event *events, // epoll监听事件的变化
int maxevents, // epoll可以保存的最大事件数
int timeout); // 超时时间为了解决select&poll技术存在的两个性能问题，epoll应运而生
- 通过epoll_create函数创建epoll空间(相当于一个容器管理)，在内核中存储需要监听的数据集合，通过红黑树实现，插入删除的时间复杂度为O(nlogn)
- 通过epoll_ctl函数来注册对socket事件的增删改操作，并且在内核底层通过利用mmap技术保证用户空间与内核空间对该内存是具备可见性，直接通过指针引用的方式进行操作，避免了大内存数据的拷贝导致的空间切换性能问题
- 通过ep_poll_callback回调函数，将就绪的fd插入双向链表fd中，避免通过轮询的方式获取，事件复杂度为O(1)
- 通过epoll_wait函数的方式阻塞获取rdlist中就绪的fd
EPOLL事件有两种模型 Level Triggered (LT) 和 Edge Triggered (ET)：
- LT(level triggered，水平触发模式)是缺省的工作方式，并且同时支持 block 和 non-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，所以，这种模式编程出错误可能性要小一点。
- ET(edge-triggered，边缘触发模式)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，等到下次有新的数据进来的时候才会再次出发就绪事件。
Don”t let emotion cloud your judgment.
不要让情绪影响你的判断。
