到底什麼是“IO Block”

很多人說BIO不好，會“block”，但到底什麼是IO的Block呢？考慮下面兩種情況：

• 用系統呼叫read從socket裡讀取一段資料
• 用系統呼叫read從一個磁碟檔案讀取一段資料到記憶體

如果你的直覺告訴你，這兩種都算“Block”，那麼很遺憾，你的理解與Linux不同。Linux認為：

• 對於第一種情況，算作block，因為Linux無法知道網路上對方是否會發資料。如果沒資料發過來，對於呼叫read的程式來說，就只能“等”。

• 對於第二種情況，不算做block。

是的，對於磁碟檔案IO，Linux總是不視作Block。

你可能會說，這不科學啊，磁碟讀寫偶爾也會因為硬體而卡殼啊，怎麼能不算Block呢？但實際就是不算。

一個解釋是，所謂“Block”是指作業系統可以預見這個Block會發生才會主動Block。例如當讀取TCP連線的資料時，如果發現Socket buffer裡沒有資料就可以確定定對方還沒有發過來，於是Block；而對於普通磁碟檔案的讀寫，也許磁碟運作期間會抖動，會短暫暫停，但是作業系統無法預見這種情況，只能視作不會Block，照樣執行。

基於這個基本的設定，在討論IO時，一定要嚴格區分網路IO和磁碟檔案IO。NIO和後文講到的IO多路複用只對網路IO有意義。

嚴格的說，O_NONBLOCK和IO多路複用，對標準輸入輸出描述符、管道和FIFO也都是有效的。但本文側重於討論高效能網路伺服器下各種IO的含義和關係，所以本文做了簡化，只提及網路IO和磁碟檔案IO兩種情況。

本文先著重講一下網路IO。

BIO

有了Block的定義，就可以討論BIO和NIO了。BIO是Blocking IO的意思。在類似於網路中進行read, write, connect一類的系統呼叫時會被卡住。

舉個例子，當用read去讀取網路的資料時，是無法預知對方是否已經發送資料的。因此在收到資料之前，能做的只有等待，直到對方把資料發過來，或者等到網路超時。

對於單執行緒的網路服務，這樣做就會有卡死的問題。因為當等待時，整個執行緒會被掛起，無法執行，也無法做其他的工作。

順便說一句，這種Block是不會影響同時執行的其他程式（程序）的，因為現代作業系統都是多工的，任務之間的切換是搶佔式的。這裡Block只是指Block當前的程序。

於是，網路服務為了同時響應多個併發的網路請求，必須實現為多執行緒的。每個執行緒處理一個網路請求。執行緒數隨著併發連線數線性增長。這的確能奏效。實際上2000年之前很多網路伺服器就是這麼實現的。但這帶來兩個問題：

• 執行緒越多，Context Switch就越多，而Context Switch是一個比較重的操作，會無謂浪費大量的CPU。
• 每個執行緒會佔用一定的記憶體作為執行緒的棧。比如有1000個執行緒同時執行，每個佔用1MB記憶體，就佔用了1個G的記憶體。

也許現在看來1GB記憶體不算什麼，現在伺服器上百G記憶體的配置現在司空見慣了。但是倒退20年，1G記憶體是很金貴的。並且，儘管現在通過使用大記憶體，可以輕易實現併發1萬甚至10萬的連線。但是水漲船高，如果是要單機撐1千萬的連線呢？

問題的關鍵在於，當呼叫read接受網路請求時，有資料到了就用，沒資料到時，實際上是可以幹別的。使用大量執行緒，僅僅是因為Block發生，沒有其他辦法。

當然你可能會說，是不是可以弄個執行緒池呢？這樣既能併發的處理請求，又不會產生大量執行緒。但這樣會限制最大併發的連線數。比如你弄4個執行緒，那麼最大4個執行緒都Block了就沒法響應更多請求了。

要是操作IO介面時，作業系統能夠總是直接告訴有沒有資料，而不是Block去等就好了。於是，NIO登場。

NIO

NIO是指將IO模式設為“Non-Blocking”模式。在Linux下，一般是這樣：

void setnonblocking(int fd) {
    int flags = fcntl(fd, F_GETFL, 0);
    fcntl(fd, F_SETFL, flags | O_NONBLOCK);
}

再強調一下，以上操作只對socket對應的檔案描述符有意義；對磁碟檔案的檔案描述符做此設定總會成功，但是會直接被忽略。

這時，BIO和NIO的區別是什麼呢？

在BIO模式下，呼叫read，如果發現沒資料已經到達，就會Block住。

在NIO模式下，呼叫read，如果發現沒資料已經到達，就會立刻返回-1, 並且errno被設為EAGAIN。

在有些文件中寫的是會返回EWOULDBLOCK。實際上，在Linux下EAGAIN和EWOULDBLOCK是一樣的，即#define EWOULDBLOCK EAGAIN

於是，一段NIO的程式碼，大概就可以寫成這個樣子。

struct timespec sleep_interval{.tv_sec = 0, .tv_nsec = 1000};
ssize_t nbytes;
while (1) {
    /* 嘗試讀取 */
    if ((nbytes = read(fd, buf, sizeof(buf))) < 0) {
        if (errno == EAGAIN) { // 沒資料到
            perror("nothing can be read");
        } else {
            perror("fatal error");
            exit(EXIT_FAILURE);
        }
    } else { // 有資料
        process_data(buf, nbytes);
    }
    // 處理其他事情，做完了就等一會，再嘗試
    nanosleep(sleep_interval, NULL);
}

這段程式碼很容易理解，就是輪詢，不斷的嘗試有沒有資料到達，有了就處理，沒有(得到EWOULDBLOCK或者EAGAIN)就等一小會再試。這比之前BIO好多了，起碼程式不會被卡死了。

但這樣會帶來兩個新問題：

• 如果有大量檔案描述符都要等，那麼就得一個一個的read。這會帶來大量的Context Switch（read是系統呼叫，每呼叫一次就得在使用者態和核心態切換一次）
• 休息一會的時間不好把握。這裡是要猜多久之後資料才能到。等待時間設的太長，程式響應延遲就過大；設的太短，就會造成過於頻繁的重試，乾耗CPU而已。

要是作業系統能一口氣告訴程式，哪些資料到了就好了。

於是IO多路複用被搞出來解決這個問題。

IO多路複用

IO多路複用（IO Multiplexing) 是這麼一種機制：程式註冊一組socket檔案描述符給作業系統，表示“我要監視這些fd是否有IO事件發生，有了就告訴程式處理”。

IO多路複用是要和NIO一起使用的。儘管在作業系統級別，NIO和IO多路複用是兩個相對獨立的事情。NIO僅僅是指IO API總是能立刻返回，不會被Blocking；而IO多路複用僅僅是作業系統提供的一種便利的通知機制。作業系統並不會強制這倆必須得一起用——你可以用NIO，但不用IO多路複用，就像上一節中的程式碼；也可以只用IO多路複用 + BIO，這時效果還是當前執行緒被卡住。但是，IO多路複用和NIO是要配合一起使用才有實際意義。因此，在使用IO多路複用之前，請總是先把fd設為O_NONBLOCK。

對IO多路複用，還存在一些常見的誤解，比如：

• ❌IO多路複用是指多個數據流共享同一個Socket。其實IO多路複用說的是多個Socket，只不過作業系統是一起監聽他們的事件而已。

  多個數據流共享同一個TCP連線的場景的確是有，比如Http2 Multiplexing就是指Http2通訊中中多個邏輯的資料流共享同一個TCP連線。但這與IO多路複用是完全不同的問題。

• ❌IO多路複用是NIO，所以總是不Block的。其實IO多路複用的關鍵API呼叫(select，poll，epoll_wait）總是Block的，正如下文的例子所講。

• ❌IO多路複用和NIO一起減少了IO。實際上，IO本身（網路資料的收發）無論用不用IO多路複用和NIO，都沒有變化。請求的資料該是多少還是多少；網路上該傳輸多少資料還是多少資料。IO多路複用和NIO一起僅僅是解決了排程的問題，避免CPU在這個過程中的浪費，使系統的瓶頸更容易觸達到網路頻寬，而非CPU或者記憶體。要提高IO吞吐，還是提高硬體的容量（例如，用支援更大頻寬的網線、網絡卡和交換機）和依靠併發傳輸（例如HDFS的資料多副本併發傳輸）。

作業系統級別提供了一些介面來支援IO多路複用，最老掉牙的是select和poll。

select

select長這樣：

int select(int nfds, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds, struct timeval *timeout);

它接受3個檔案描述符的陣列，分別監聽讀取(readfds)，寫入(writefds)和異常(expectfds)事件。那麼一個 IO多路複用的程式碼大概是這樣：

struct timeval tv = {.tv_sec = 1, .tv_usec = 0};

ssize_t nbytes;
while(1) {
    FD_ZERO(&read_fds);
    setnonblocking(fd1);
    setnonblocking(fd2);
    FD_SET(fd1, &read_fds);
    FD_SET(fd2, &read_fds);
    // 把要監聽的fd拼到一個數組裡，而且每次迴圈都得重來一次...
    if (select(FD_SETSIZE, &read_fds, NULL, NULL, &tv) < 0) { // block住，直到有事件到達
        perror("select出錯了");
        exit(EXIT_FAILURE);
    }
    for (int i = 0; i < FD_SETSIZE; i++) {
        if (FD_ISSET(i, &read_fds)) {
            /* 檢測到第[i]個讀取fd已經收到了，這裡假設buf總是大於到達的資料，所以可以一次read完 */
            if ((nbytes = read(i, buf, sizeof(buf))) >= 0) {
                process_data(nbytes, buf);
            } else {
                perror("讀取出錯了");
                exit(EXIT_FAILURE);
            }
        }
    }
}

首先，為了select需要構造一個fd陣列（這裡為了簡化，沒有構造要監聽寫入和異常事件的fd陣列）。之後，用select監聽了read_fds中的多個socket的讀取時間。呼叫select後，程式會Block住，直到一個事件發生了，或者等到最大1秒鐘(tv定義了這個時間長度）就返回。之後，需要遍歷所有註冊的fd，挨個檢查哪個fd有事件到達(FD_ISSET返回true)。如果是，就說明資料已經到達了，可以讀取fd了。讀取後就可以進行資料的處理。

select有一些髮指的缺點：

• select能夠支援的最大的fd陣列的長度是1024。這對要處理高併發的web伺服器是不可接受的。
• fd陣列按照監聽的事件分為了3個數組，為了這3個數組要分配3段記憶體去構造，而且每次呼叫select前都要重設它們（因為select會改這3個數組)；呼叫select後，這3陣列要從使用者態複製一份到核心態；事件到達後，要遍歷這3陣列。很不爽。
• select返回後要挨個遍歷fd，找到被“SET”的那些進行處理。這樣比較低效。
• select是無狀態的，即每次呼叫select，核心都要重新檢查所有被註冊的fd的狀態。select返回後，這些狀態就被返回了，核心不會記住它們；到了下一次呼叫，核心依然要重新檢查一遍。於是查詢的效率很低。

poll

poll與select類似於。它大概長這樣：

int poll(struct pollfd *fds, nfds_t nfds, int timeout);

poll的程式碼例子和select差不多，因此也就不贅述了。有意思的是poll這個單詞的意思是“輪詢”，所以很多中文資料都會提到對IO進行“輪詢”。

上面說的select和下文說的epoll本質上都是輪詢。

poll優化了select的一些問題。比如不再有3個數組，而是1個polldfd結構的陣列了，並且也不需要每次重設了。陣列的個數也沒有了1024的限制。但其他的問題依舊：

• 依然是無狀態的，效能的問題與select差不多一樣；
• 應用程式仍然無法很方便的拿到那些“有事件發生的fd“，還是需要遍歷所有註冊的fd。

目前來看，高效能的web伺服器都不會使用select和poll。他們倆存在的意義僅僅是“相容性”，因為很多作業系統都實現了這兩個系統呼叫。

如果是追求效能的話，在BSD/macOS上提供了kqueue api；在Salorias中提供了/dev/poll（可惜該作業系統已經涼涼)；而在Linux上提供了epoll api。它們的出現徹底解決了select和poll的問題。Java NIO，nginx等在對應的平臺的上都是使用這些api實現。

因為大部分情況下我會用Linux做伺服器，所以下文以Linux epoll為例子來解釋多路複用是怎麼工作的。

用epoll實現的IO多路複用

epoll是Linux下的IO多路複用的實現。這裡單開一章是因為它非常有代表性，並且Linux也是目前最廣泛被作為伺服器的作業系統。細緻的瞭解epoll對整個IO多路複用的工作原理非常有幫助。

與select和poll不同，要使用epoll是需要先建立一下的。

int epfd = epoll_create(10);

epoll_create在核心層建立了一個數據表，介面會返回一個“epoll的檔案描述符”指向這個表。注意，介面引數是一個表達要監聽事件列表的長度的數值。但不用太在意，因為epoll內部隨後會根據事件註冊和事件登出動態調整epoll中表格的大小。

epoll建立

為什麼epoll要建立一個用檔案描述符來指向的表呢？這裡有兩個好處：

• epoll是有狀態的，不像select和poll那樣每次都要重新傳入所有要監聽的fd，這避免了很多無謂的資料複製。epoll的資料是用介面epoll_ctl來管理的（增、刪、改）。
• epoll檔案描述符在程序被fork時，子程序是可以繼承的。這可以給對多程序共享一份epoll資料，實現並行監聽網路請求帶來便利。但這超過了本文的討論範圍，就此打住。

epoll建立後，第二步是使用epoll_ctl介面來註冊要監聽的事件。

int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);

其中第一個引數就是上面建立的epfd。第二個引數op表示如何對檔名進行操作，共有3種。

• EPOLL_CTL_ADD - 註冊一個事件
• EPOLL_CTL_DEL - 取消一個事件的註冊
• EPOLL_CTL_MOD - 修改一個事件的註冊

第三個引數是要操作的fd，這裡必須是支援NIO的fd（比如socket）。

第四個引數是一個epoll_event的型別的資料，表達了註冊的事件的具體資訊。

typedef union epoll_data {
    void    *ptr;
    int      fd;
    uint32_t u32;
    uint64_t u64;
} epoll_data_t;

struct epoll_event {
    uint32_t     events;    /* Epoll events */
    epoll_data_t data;      /* User data variable */
};

比方說，想關注一個fd1的讀取事件事件，並採用邊緣觸發(下文會解釋什麼是邊緣觸發），大概要這麼寫：

struct epoll_data ev;
ev.events = EPOLLIN | EPOLLET; // EPOLLIN表示讀事件；EPOLLET表示邊緣觸發
ev.data.fd = fd1;

通過epoll_ctl就可以靈活的註冊/取消註冊/修改註冊某個fd的某些事件。

管理fd事件註冊

第三步，使用epoll_wait來等待事件的發生。

int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *evlist, int maxevents, int timeout);

特別留意，這一步是"block"的。只有當註冊的事件至少有一個發生，或者timeout達到時，該呼叫才會返回。這與select和poll幾乎一致。但不一樣的地方是evlist，它是epoll_wait的返回陣列，裡面只包含那些被觸發的事件對應的fd，而不是像select和poll那樣返回所有註冊的fd。

監聽fd事件

綜合起來，一段比較完整的epoll程式碼大概是這樣的。

#define MAX_EVENTS 10
struct epoll_event ev, events[MAX_EVENTS];
int nfds, epfd, fd1, fd2;

// 假設這裡有兩個socket，fd1和fd2，被初始化好。
// 設定為non blocking
setnonblocking(fd1);
setnonblocking(fd2);

// 建立epoll
epfd = epoll_create(MAX_EVENTS);
if (epollfd == -1) {
    perror("epoll_create1");
    exit(EXIT_FAILURE);
}

//註冊事件
ev.events = EPOLLIN | EPOLLET;
ev.data.fd = fd1;
if (epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_ADD, fd1, &ev) == -1) {
    perror("epoll_ctl: error register fd1");
    exit(EXIT_FAILURE);
}
if (epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_ADD, fd2, &ev) == -1) {
    perror("epoll_ctl: error register fd2");
    exit(EXIT_FAILURE);
}

// 監聽事件
for (;;) {
    nfds = epoll_wait(epdf, events, MAX_EVENTS, -1);
    if (nfds == -1) {
        perror("epoll_wait");
        exit(EXIT_FAILURE);
    }

    for (n = 0; n < nfds; ++n) { // 處理所有發生IO事件的fd
        process_event(events[n].data.fd);
        // 如果有必要，可以利用epoll_ctl繼續對本fd註冊下一次監聽，然後重新epoll_wait
    }
}

此外，epoll的手冊 中也有一個簡單的例子。

所有的基於IO多路複用的程式碼都會遵循這樣的寫法：註冊——監聽事件——處理——再註冊，無限迴圈下去。

epoll的優勢

為什麼epoll的效能比select和poll要強呢？ select和poll每次都需要把完成的fd列表傳入到核心，迫使核心每次必須從頭掃描到尾。而epoll完全是反過來的。epoll在核心的資料被建立好了之後，每次某個被監聽的fd一旦有事件發生，核心就直接標記之。epoll_wait呼叫時，會嘗試直接讀取到當時已經標記好的fd列表，如果沒有就會進入等待狀態。

同時，epoll_wait直接只返回了被觸發的fd列表，這樣上層應用寫起來也輕鬆愉快，再也不用從大量註冊的fd中篩選出有事件的fd了。

簡單說就是select和poll的代價是"O(所有註冊事件fd的數量)"，而epoll的代價是"O(發生事件fd的數量)"。於是，高效能網路伺服器的場景特別適合用epoll來實現——因為大多數網路伺服器都有這樣的模式：同時要監聽大量（幾千，幾萬，幾十萬甚至更多）的網路連線，但是短時間內發生的事件非常少。

但是，假設發生事件的fd的數量接近所有註冊事件fd的數量，那麼epoll的優勢就沒有了，其效能表現會和poll和select差不多。

epoll除了效能優勢，還有一個優點——同時支援水平觸發(Level Trigger)和邊沿觸發(Edge Trigger)。

水平觸發和邊沿觸發

預設情況下，epoll使用水平觸發，這與select和poll的行為完全一致。在水平觸發下，epoll頂多算是一個“跑得更快的poll”。

而一旦在註冊事件時使用了EPOLLET標記（如上文中的例子），那麼將其視為邊沿觸發（或者有地方叫邊緣觸發，一個意思）。那麼到底什麼水平觸發和邊沿觸發呢？

考慮下圖中的例子。有兩個socket的fd——fd1和fd2。我們設定監聽f1的“水平觸發讀事件“，監聽fd2的”邊沿觸發讀事件“。我們使用在時刻t1，使用epoll_wait監聽他們的事件。在時刻t2時，兩個fd都到了100bytes資料，於是在時刻t3, epoll_wait返回了兩個fd進行處理。在t4，我們故意不讀取所有的資料出來，只各自讀50bytes。然後在t5重新註冊兩個事件並監聽。在t6時，只有fd1會返回，因為fd1裡的資料沒有讀完，仍然處於“被觸發”狀態；而fd2不會被返回，因為沒有新資料到達。

水平觸發和邊沿觸發

這個例子很明確的顯示了水平觸發和邊沿觸發的區別。

• 水平觸發只關心檔案描述符中是否還有沒完成處理的資料，如果有，不管怎樣epoll_wait，總是會被返回。簡單說——水平觸發代表了一種“狀態”。

• 邊沿觸發只關心檔案描述符是否有新的事件產生，如果有，則返回；如果返回過一次，不管程式是否處理了，只要沒有新的事件產生，epoll_wait不會再認為這個fd被“觸發”了。簡單說——邊沿觸發代表了一個“事件”。

  那麼邊沿觸發怎麼才能迫使新事件產生呢？一般需要反覆呼叫read/write這樣的IO介面，直到得到了EAGAIN錯誤碼，再去嘗試epoll_wait才有可能得到下次事件。

那麼為什麼需要邊沿觸發呢？

邊沿觸發把如何處理資料的控制權完全交給了開發者，提供了巨大的靈活性。比如，讀取一個http的請求，開發者可以決定只讀取http中的headers資料就停下來，然後根據業務邏輯判斷是否要繼續讀（比如需要呼叫另外一個服務來決定是否繼續讀）。而不是次次被socket尚有資料的狀態煩擾；寫入資料時也是如此。比如希望將一個資源A寫入到socket。當socket的buffer充足時，epoll_wait會返回這個fd是準備好的。但是資源A此時不一定準備好。如果使用水平觸發，每次經過epoll_wait也總會被打擾。在邊沿觸發下，開發者有機會更精細的定製這裡的控制邏輯。

但不好的一面時，邊沿觸發也大大的提高了程式設計的難度。一不留神，可能就會miss掉處理部分socket資料的機會。如果沒有很好的根據EAGAIN來“重置”一個fd，就會造成此fd永遠沒有新事件產生，進而導致餓死相關的處理程式碼。

再來思考一下什麼是“Block”

上面的所有介紹都在圍繞如何讓網路IO不會被Block。但是網路IO處理僅僅是整個資料處理中的一部分。如果你留意到上文例子中的“處理事件”程式碼，就會發現這裡可能是有問題的。

• 處理程式碼有可能需要讀寫檔案，可能會很慢，從而干擾整個程式的效率；
• 處理程式碼有可能是一段複雜的資料計算，計算量很大的話，就會卡住整個執行流程；
• 處理程式碼有bug，可能直接進入了一段死迴圈……

這時你會發現，這裡的Block和本文之初講的O_NONBLOCK是不同的事情。在一個網路服務中，如果處理程式的延遲遠遠小於網路IO，那麼這完全不成問題。但是如果處理程式的延遲已經大到無法忽略了，就會對整個程式產生很大的影響。這時IO多路複用已經不是問題的關鍵。

試分析和比較下面兩個場景：

• web proxy。程式通過IO多路複用接收到了請求之後，直接轉發給另外一個網路服務。
• web server。程式通過IO多路複用接收到了請求之後，需要讀取一個檔案，並返回其內容。

它們有什麼不同？它們的瓶頸可能出在哪裡？

總結

小結一下本文：

• 對於socket的檔案描述符才有所謂BIO和NIO。
• 多執行緒+BIO模式會帶來大量的資源浪費，而NIO+IO多路複用可以解決這個問題。
• 在Linux下，基於epoll的IO多路複用是解決這個問題的最佳方案；epoll相比select和poll有很大的效能優勢和功能優勢，適合實現高效能網路服務。

但是IO多路複用僅僅是解決了一部分問題，另外一部分問題如何解決呢？且聽下回分解。

作者：大寬寬 連結：https://www.jianshu.com/p/ef418ccf2f7d 來源：簡書 簡書著作權歸作者所有，任何形式的轉載都請聯絡作者獲得授權並註明出處。