30|真正的大杀器:异步I/O探索
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你好,我是盛延敏,这里是网络编程实战的第 30 讲,欢迎回来。
在性能篇的前几讲中,我们谈到了阻塞 I/O、非阻塞 I/O 以及像 select、poll、epoll 等 I/O 多路复用技术,并在此基础上结合线程技术,实现了以事件分发为核心的 reactor 反应堆模式。你或许还听说过一个叫做 Proactor 的网络事件驱动模式,这个 Proactor 模式和 reactor 模式到底有什么区别和联系呢?在今天的内容中,我们先讲述异步 I/O,再一起揭开以异步 I/O 为基础的 proactor 模式的面纱。
阻塞 / 非阻塞 VS 同步 / 异步
尽管在前面的课程中,多少都涉及到了阻塞、非阻塞、同步、异步的概念,但为了避免看见这些概念一头雾水,今天,我们就先来梳理一下这几个概念。
第一种是阻塞 I/O。阻塞 I/O 发起的 read 请求,线程会被挂起,一直等到内核数据准备好,并把数据从内核区域拷贝到应用程序的缓冲区中,当拷贝过程完成,read 请求调用才返回。接下来,应用程序就可以对缓冲区的数据进行数据解析。
第二种是非阻塞 I/O。非阻塞的 read 请求在数据未准备好的情况下立即返回,应用程序可以不断轮询内核,直到数据准备好,内核将数据拷贝到应用程序缓冲,并完成这次 read 调用。注意,这里最后一次 read 调用,获取数据的过程,是一个同步的过程。这里的同步指的是内核区域的数据拷贝到缓存区这个过程。
每次让应用程序去轮询内核的 I/O 是否准备好,是一个不经济的做法,因为在轮询的过程中应用进程啥也不能干。于是,像 select、poll 这样的 I/O 多路复用技术就隆重登场了。通过 I/O 事件分发,当内核数据准备好时,再通知应用程序进行操作。这个做法大大改善了应用进程对 CPU 的利用率,在没有被通知的情况下,应用进程可以使用 CPU 做其他的事情。
注意,这里 read 调用,获取数据的过程,也是一个同步的过程。
第一种阻塞 I/O 我想你已经比较了解了,在阻塞 I/O 的情况下,应用程序会被挂起,直到获取数据。第二种非阻塞 I/O 和第三种基于非阻塞 I/O 的多路复用技术,获取数据的操作不会被阻塞。
无论是第一种阻塞 I/O,还是第二种非阻塞 I/O,第三种基于非阻塞 I/O 的多路复用都是同步调用技术。为什么这么说呢?因为同步调用、异步调用的说法,是对于获取数据的过程而言的,前面几种最后获取数据的 read 操作调用,都是同步的,在 read 调用时,内核将数据从内核空间拷贝到应用程序空间,这个过程是在 read 函数中同步进行的,如果内核实现的拷贝效率很差,read 调用就会在这个同步过程中消耗比较长的时间。
而真正的异步调用则不用担心这个问题,我们接下来就来介绍第四种 I/O 技术,当我们发起 aio_read 之后,就立即返回,内核自动将数据从内核空间拷贝到应用程序空间,这个拷贝过程是异步的,内核自动完成的,和前面的同步操作不一样,应用程序并不需要主动发起拷贝动作。
还记得第 22讲中讲到的去书店买书的例子吗?基于这个例子,针对以上的场景,我们可以这么理解。
第一种阻塞 I/O 就是你去了书店,告诉老板你想要某本书,然后你就一直在那里等着,直到书店老板翻箱倒柜找到你想要的书。
第二种非阻塞 I/O 类似于你去了书店,问老板有没有一本书,老板告诉你没有,你就离开了。一周以后,你又来这个书店,再问这个老板,老板一查,有了,于是你买了这本书。
第三种基于非阻塞的 I/O 多路复用,你来到书店告诉老板:“老板,到货给我打电话吧,我再来付钱取书。”
第四种异步 I/O 就是你连去书店取书的过程也想省了,你留下地址,付了书费,让老板到货时寄给你,你直接在家里拿到就可以看了。
这里放置了一张表格,总结了以上几种 I/O 模型。
aio_read 和 aio_write 的用法
听起来,异步 I/O 有一种高大上的感觉。其实,异步 I/O 用起来倒是挺简单的。下面我们看一下一个具体的例子:
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这个程序展示了如何使用 aio 系列函数来完成异步读写。主要用到的函数有:
- aio_write:用来向内核提交异步写操作;
- aio_read:用来向内核提交异步读操作;
- aio_error:获取当前异步操作的状态;
- aio_return:获取异步操作读、写的字节数。
这个程序一开始使用 aio_write 方法向内核提交了一个异步写文件的操作。第 23-27 行是这个异步写操作的结构体。结构体 aiocb 是应用程序和操作系统内核传递的异步申请数据结构,这里我们使用了文件描述符、缓冲区指针 aio_buf 以及需要写入的字节数 aio_nbytes。
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这里我们用了一个 0xfa 的缓冲区,这在后面的演示中可以看到结果。
30-34 行向系统内核申请了这个异步写操作,并且在 37-39 行查询异步动作的结果,当其结束时在 42-48 行判断写入的结果是否正确。
紧接着,我们使用了 aio_read 从文件中读取这些数据。为此,我们准备了一个新的 aiocb 结构体,告诉内核需要把数据拷贝到 buffer 这个缓冲区中,和异步写一样,发起异步读之后在第 65-67 行一直查询异步读动作的结果。
接下来运行这个程序,我们看到屏幕上打印出一系列的字符,显示了这个操作是有内核在后台帮我们完成的。
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打开 /tmp 目录下的 aio_test_xxxx 文件,可以看到,这个文件成功写入了我们期望的数据。
请注意,以上的读写,都不需要我们在应用程序里再发起调用,系统内核直接帮我们做好了。
Linux 下 socket 套接字的异步支持
aio 系列函数是由 POSIX 定义的异步操作接口,可惜的是,Linux 下的 aio 操作,不是真正的操作系统级别支持的,它只是由 GNU libc 库函数在用户空间借由 pthread 方式实现的,而且仅仅针对磁盘类 I/O,套接字 I/O 不支持。
也有很多 Linux 的开发者尝试在操作系统内核中直接支持 aio,例如一个叫做 Ben LaHaise 的人,就将 aio 实现成功 merge 到 2.5.32 中,这部分能力是作为 patch 存在的,但是,它依旧不支持套接字。
Solaris 倒是有真正的系统系别的 aio,不过还不是很确定它在套接字上的性能表现,特别是和磁盘 I/O 相比效果如何。
综合以上结论就是,Linux 下对异步操作的支持非常有限,这也是为什么使用 epoll 等多路分发技术加上非阻塞 I/O 来解决 Linux 下高并发高性能网络 I/O 问题的根本原因。
Windows 下的 IOCP 和 Proactor 模式
和 Linux 不同,Windows 下实现了一套完整的支持套接字的异步编程接口,这套接口一般被叫做 IOCompletetionPort(IOCP)。
这样,就产生了基于 IOCP 的所谓 Proactor 模式。
和 Reactor 模式一样,Proactor 模式也存在一个无限循环运行的 event loop 线程,但是不同于 Reactor 模式,这个线程并不负责处理 I/O 调用,它只是负责在对应的 read、write 操作完成的情况下,分发完成事件到不同的处理函数。
这里举一个 HTTP 服务请求的例子来说明:
- 客户端发起一个 GET 请求;
- 这个 GET 请求对应的字节流被内核读取完成,内核将这个完成事件放置到一个队列中;
- event loop 线程,也就是 Poractor 从这个队列里获取事件,根据事件类型,分发到不同的处理函数上,比如一个 http handle 的 onMessage 解析函数;
- HTTP request 解析函数完成报文解析;
- 业务逻辑处理,比如读取数据库的记录;
- 业务逻辑处理完成,开始 encode,完成之后,发起一个异步写操作;
- 这个异步写操作被内核执行,完成之后这个异步写操作被放置到内核的队列中;
- Proactor 线程获取这个完成事件,分发到 HTTP handler 的 onWriteCompled 方法执行。
从这个例子可以看出,由于系统内核提供了真正的“异步”操作,Proactor 不会再像 Reactor 一样,每次感知事件后再调用 read、write 方法完成数据的读写,它只负责感知事件完成,并由对应的 handler 发起异步读写请求,I/O 读写操作本身是由系统内核完成的。和前面看到的 aio 的例子一样,这里需要传入数据缓冲区的地址等信息,这样,系统内核才可以自动帮我们把数据的读写工作完成。
无论是 Reactor 模式,还是 Proactor 模式,都是一种基于事件分发的网络编程模式。Reactor 模式是基于待完成的 I/O 事件,而 Proactor 模式则是基于已完成的 I/O 事件,两者的本质,都是借由事件分发的思想,设计出可兼容、可扩展、接口友好的一套程序框架。
总结
和同步 I/O 相比,异步 I/O 的读写动作由内核自动完成,不过,在 Linux 下目前仅仅支持简单的基于本地文件的 aio 异步操作,这也使得我们在编写高性能网络程序时,首选 Reactor 模式,借助 epoll 这样的 I/O 分发技术完成开发;而 Windows 下的 IOCP 则是一种异步 I/O 的技术,并由此产生了和 Reactor 齐名的 Proactor 模式,借助这种模式,可以完成 Windows 下高性能网络程序设计。
思考题
和往常一样,给大家布置两道思考题:
- 你可以查一查 Linux 的资料,看看为了在内核层面支持完全的异步 I/O,Linux 的世界里都发生了什么?
- 在例子程序里,aio_error 一直处于占用 CPU 轮询异步操作的状态,有没有别的方法可以改进一下,比如挂起调用者、设置超时时间等?
欢迎你在评论区写下你的思考,也欢迎把这篇文章分享给你的朋友或者同事,一起交流进步一下。
文章作者 anonymous
上次更新 2024-05-12