1. 程式人生 > >python進階------進程線程(五)

python進階------進程線程(五)

dex locked cep 陌生 cnblogs 信號 fault sig utf8

Python中的IO模型

同步(synchronous) IO和異步(asynchronous) IO,阻塞(blocking) IO和非阻塞(non-blocking)IO分別是什麽,到底有什麽區別?這個問題其實不同的人給出的答案都可能不同,比如wiki,就認為asynchronous IO和non-blocking IO是一個東西。這其實是因為不同的人的知識背景不同,並且在討論這個問題的時候上下文(context)也不相同。所以,為了更好的回答這個問題,先限定一下本文的上下文。
本文討論的背景是Linux環境下的network IO。

Stevens在文章中一共比較了五種IO Model:

      • blocking IO
      • nonblocking IO
      • IO multiplexing
      • signal driven IO
      • asynchronous IO

由於signal driven IO在實際中並不常用,所以我這只提及剩下的四種IO Model。
再說一下IO發生時涉及的對象和步驟。
對於一個network IO (這裏我們以read舉例),它會涉及到兩個系統對象,一個是調用這個IO的process (or thread),另一個就是系統內核(kernel)。當一個read操作發生時,它會經歷兩個階段:

  • 等待數據準備 (Waiting for the data to be ready)
  • 將數據從內核拷貝到進程中 (Copying the data from the kernel to the process)

記住這兩點很重要,因為這些IO Model的區別就是在兩個階段上各有不同的情況。

5.1 blocking IO (阻塞IO)

在linux中,默認情況下所有的socket都是blocking,一個典型的讀操作流程大概是這樣:

技術分享

當用戶進程調用了recvfrom這個系統調用,kernel就開始了IO的第一個階段:準備數據。對於network io來說,很多時候數據在一開始還沒有到達(比如,還沒有收到一個完整的UDP包),這個時候kernel就要等待足夠的數據到來。而在用戶進程這邊,整個進程會被阻塞。當kernel一直等到數據準備好了,它就會將數據從kernel中拷貝到用戶內存,然後kernel返回結果,用戶進程才解除block的狀態,重新運行起來。
所以,blocking IO的特點就是在IO執行的兩個階段都被block了。

5.2 non-blocking IO(非阻塞IO)

linux下,可以通過設置socket使其變為non-blocking。當對一個non-blocking socket執行讀操作時,流程是這個樣子:

技術分享

從圖中可以看出,當用戶進程發出read操作時,如果kernel中的數據還沒有準備好,那麽它並不會block用戶進程,而是立刻返回一個error。從用戶進程角度講 ,它發起一個read操作後,並不需要等待,而是馬上就得到了一個結果。用戶進程判斷結果是一個error時,它就知道數據還沒有準備好,於是它可以再次發送read操作。一旦kernel中的數據準備好了,並且又再次收到了用戶進程的system call,那麽它馬上就將數據拷貝到了用戶內存,然後返回。所以,用戶進程其實是需要不斷的主動詢問kernel數據好了沒有。

註意:

在網絡IO時候,非阻塞IO也會進行recvform系統調用,檢查數據是否準備好,與阻塞IO不一樣,”非阻塞將大的整片時間的阻塞分成N多的小的阻塞, 所以進程不斷地有機會 ‘被’ CPU光顧”。即每次recvform系統調用之間,cpu的權限還在進程手中,這段時間是可以做其他事情的,

也就是說非阻塞的recvform系統調用調用之後,進程並沒有被阻塞,內核馬上返回給進程,如果數據還沒準備好,此時會返回一個error。進程在返回之後,可以幹點別的事情,然後再發起recvform系統調用。重復上面的過程,循環往復的進行recvform系統調用。這個過程通常被稱之為輪詢。輪詢檢查內核數據,直到數據準備好,再拷貝數據到進程,進行數據處理。需要註意,拷貝數據整個過程,進程仍然是屬於阻塞的狀態。

import time
import socket
sk = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
sk.setsockopt
sk.bind((‘127.0.0.1‘,6667))
sk.listen(5)
sk.setblocking(False)
while True:
    try:
        print (‘waiting client connection .......‘)
        connection,address = sk.accept()   # 進程主動輪詢
        print("+++",address)
        client_messge = connection.recv(1024)
        print(str(client_messge,‘utf8‘))
        connection.close()
    except Exception as e:
        print (e)
        time.sleep(4)

#############################client

import time
import socket
sk = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)

while True:
    sk.connect((‘127.0.0.1‘,6667))
    print("hello")
    sk.sendall(bytes("hello","utf8"))
    time.sleep(2)
    break

優點:能夠在等待任務完成的時間裏幹其他活了(包括提交其他任務,也就是 “後臺” 可以有多個任務在同時執行)。

缺點:任務完成的響應延遲增大了,因為每過一段時間才去輪詢一次read操作,而任務可能在兩次輪詢之間的任意時間完成。這會導致整體數據吞吐量的降低。

5.3 IO multiplexing(IO多路復用)

IO multiplexing這個詞可能有點陌生,但是如果我說select,epoll,大概就都能明白了。有些地方也稱這種IO方式為event driven IO。我們都知道,select/epoll的好處就在於單個process就可以同時處理多個網絡連接的IO。它的基本原理就是select/epoll這個function會不斷的輪詢所負責的所有socket,當某個socket有數據到達了,就通知用戶進程。它的流程如圖:

技術分享

當用戶進程調用了select,那麽整個進程會被block,而同時,kernel會“監視”所有select負責的socket,當任何一個socket中的數據準備好了,select就會返回。這個時候用戶進程再調用read操作,將數據從kernel拷貝到用戶進程。
這個圖和blocking IO的圖其實並沒有太大的不同,事實上,還更差一些。因為這裏需要使用兩個system call (select 和 recvfrom),而blocking IO只調用了一個system call (recvfrom)。但是,用select的優勢在於它可以同時處理多個connection。(多說一句。所以,如果處理的連接數不是很高的話,使用select/epoll的web server不一定比使用multi-threading + blocking IO的web server性能更好,可能延遲還更大。select/epoll的優勢並不是對於單個連接能處理得更快,而是在於能處理更多的連接。)
在IO multiplexing Model中,實際中,對於每一個socket,一般都設置成為non-blocking,但是,如上圖所示,整個用戶的process其實是一直被block的。只不過process是被select這個函數block,而不是被socket IO給block。

結論: select的優勢在於可以處理多個連接,不適用於單個連接

import socket
import select
sk=socket.socket()
sk.bind(("127.0.0.1",8800))
sk.listen(5)
sk.setblocking(False)
inputs=[sk,]

while True:
r,w,e=select.select(inputs,[],[],5)
print(len(r))

for obj in r:
if obj==sk:
conn,add=obj.accept()
print("conn:",conn)
inputs.append(conn)
else:

data_byte=obj.recv(1024)
print(str(data_byte,‘utf8‘))
if not data_byte:
inputs.remove(obj)
continue
inp=input(‘回答%s: >>>‘%inputs.index(obj))
obj.sendall(bytes(inp,‘utf8‘))

print(‘>>‘,r)


#***********************client.py

import socket
sk=socket.socket()
sk.connect((‘127.0.0.1‘,8802))

while True:
inp=input(">>>>") # how much one night?
sk.sendall(bytes(inp,"utf8"))
data=sk.recv(1024)
print(str(data,‘utf8‘))

思考1:select監聽fd變化的過程

用戶進程創建socket對象,拷貝監聽的fd到內核空間,每一個fd會對應一張系統文件表,內核空間的fd響應到數據後,就會發送信號給用戶進程數據已到;用戶進程再發送系統調用,比如(accept)將內核空間的數據copy到用戶空間,同時作為接受數據端內核空間的數據清除,這樣重新監聽時fd再有新的數據又可以響應到了(發送端因為基於TCP協議所以需要收到應答後才會清除)。

思考2: 上面的示例中,開啟三個客戶端,分別連續向server端發送一個內容(中間server端不回應),結果會怎樣,為什麽?

5.4 Asynchronous I/O(異步IO)

linux下的asynchronous IO其實用得很少。先看一下它的流程:

技術分享

用戶進程發起read操作之後,立刻就可以開始去做其它的事。而另一方面,從kernel的角度,當它受到一個asynchronous read之後,首先它會立刻返回,所以不會對用戶進程產生任何block。然後,kernel會等待數據準備完成,然後將數據拷貝到用戶內存,當這一切都完成之後,kernel會給用戶進程發送一個signal,告訴它read操作完成了。

5.5 IO模型比較分析

到目前為止,已經將四個IO Model都介紹完了。現在回過頭來回答最初的那幾個問題:blocking和non-blocking的區別在哪,synchronous IO和asynchronous IO的區別在哪。
先回答最簡單的這個:blocking vs non-blocking。前面的介紹中其實已經很明確的說明了這兩者的區別。調用blocking IO會一直block住對應的進程直到操作完成,而non-blocking IO在kernel還準備數據的情況下會立刻返回。

在說明synchronous IO和asynchronous IO的區別之前,需要先給出兩者的定義。Stevens給出的定義(其實是POSIX的定義)是這樣子的:
A synchronous I/O operation causes the requesting process to be blocked until that I/O operationcompletes;
An asynchronous I/O operation does not cause the requesting process to be blocked;
兩者的區別就在於synchronous IO做”IO operation”的時候會將process阻塞。按照這個定義,之前所述的blocking IO,non-blocking IO,IO multiplexing都屬於synchronous IO。有人可能會說,non-blocking IO並沒有被block啊。這裏有個非常“狡猾”的地方,定義中所指的”IO operation”是指真實的IO操作,就是例子中的recvfrom這個system call。non-blocking IO在執行recvfrom這個system call的時候,如果kernel的數據沒有準備好,這時候不會block進程。但是,當kernel中數據準備好的時候,recvfrom會將數據從kernel拷貝到用戶內存中,這個時候進程是被block了,在這段時間內,進程是被block的。而asynchronous IO則不一樣,當進程發起IO 操作之後,就直接返回再也不理睬了,直到kernel發送一個信號,告訴進程說IO完成。在這整個過程中,進程完全沒有被block。

各個IO Model的比較如圖所示:

技術分享

經過上面的介紹,會發現non-blocking IO和asynchronous IO的區別還是很明顯的。在non-blocking IO中,雖然進程大部分時間都不會被block,但是它仍然要求進程去主動的check,並且當數據準備完成以後,也需要進程主動的再次調用recvfrom來將數據拷貝到用戶內存。而asynchronous IO則完全不同。它就像是用戶進程將整個IO操作交給了他人(kernel)完成,然後他人做完後發信號通知。在此期間,用戶進程不需要去檢查IO操作的狀態,也不需要主動的去拷貝數據。

import selectors
import socket

sel = selectors.DefaultSelector()

def accept(sock, mask):
conn, addr = sock.accept() # Should be ready
print(‘accepted‘, conn, ‘from‘, addr)
conn.setblocking(False)
sel.register(conn, selectors.EVENT_READ, read)

def read(conn, mask):
data = conn.recv(1000) # Should be ready
if data:
print(‘echoing‘, repr(data), ‘to‘, conn)
conn.send(data) # Hope it won‘t block
else:
print(‘closing‘, conn)
sel.unregister(conn)
conn.close()

sock = socket.socket()
sock.bind((‘localhost‘, 1234))
sock.listen(100)
sock.setblocking(False)
sel.register(sock, selectors.EVENT_READ, accept)

while True:
events = sel.select()
for key, mask in events:
callback = key.data
callback(key.fileobj, mask)



python進階------進程線程(五)