这部分的内容概念很多，而且牵扯到许多网络编程基础，反正我看视频的时候特别容易走神，所以大部分的时间还是用在看文档上了，难懂的部分多查阅资料/回顾视频内容
耐心看文档YYDS
一、事件驱动模型学习IO之前，我们先了解一种思想：事件驱动模型
在后面的学习种会应用到
1、概念事件驱动编程是一种编程范式，这里程序的执行流由外部事件来决定。它的特点是包含一个事件循环，当外部事件发生时使用回调机制来触发相应的处理。另外两种常见的编程范式是（单线程）同步以及多线程编程。
看不懂没关系，且看下文
1.1、传统的编程模式 （1）线性模式大致流程开始—>代码块A—>代码块B—>代码块C—>代码块D—>…—>结束
每一个代码块里是完成各种各样事情的代码，但编程者知道代码块A,B,C,D…的执行顺序，唯一能够改变这个流程的是数据。输入不同的数据，根据条件语句判断，流程或许就改为A—>C—>E…—>结束。每一次程序运行顺序或许都不同，但它的控制流程是由输入数据和你编写的程序决定的。如果你知道这个程序当前的运行状态（包括输入数据和程序本身），那你就知道接下来甚至一直到结束它的运行流程。
（2）事件驱动型程序模型大致流程开始—>初始化—>等待
与上面传统编程模式不同，事件驱动程序在启动之后，就在那等待，等待什么呢？等待被事件触发。传统编程下也有“等待”的时候，比如在代码块D中，你定义了一个input()，需要用户输入数据。但这与下面的等待不同，传统编程的“等待”，比如input()，你作为程序编写者是知道或者强制用户输入某个东西的，或许是数字，或许是文件名称，如果用户输入错误，你还需要提醒他，并请他重新输入。
事件驱动程序的等待则是完全不知道，也不强制用户输入或者干什么。只要某一事件发生，那程序就会做出相应的“反应”。这些事件包括：输入信息、鼠标、敲击键盘上某个键还有系统内部定时器触发。
1.2、事件驱动模型 （1）前言通常，我们写服务器处理模型的程序时，有以下几种模型：
每收到一个请求，创建一个新的进程，来处理该请求；每收到一个请求，创建一个新的线程，来处理该请求；每收到一个请求，放入一个事件列表，让主进程通过非阻塞I/O方式来处理请求
第三种就是协程、事件驱动的方式
上面的几种方式，各有千秋，
第（1）中方法，由于创建新的进程的开销比较大，所以，会导致服务器性能比较差,但实现比较简单。
第（2）种方式，由于要涉及到线程的同步，有可能会面临死锁等问题。
第（3）种方式，在写应用程序代码时，逻辑比前面两种都复杂。
一般普遍认为第三种方式是大多数网络服务器采用的方式
示例：
点我呀
运行结果：
（2）两种方式在UI编程中，常常要对鼠标点击进行相应，首先如何获得鼠标点击呢？
两种方式：
1、创建一个线程循环检测是否有鼠标点击
那么这个方式有以下几个缺点：
1、CPU资源浪费，可能鼠标点击的频率非常小，但是扫描线程还是会一直循环检测，这会造成很多的CPU资源浪费；如果扫描鼠标点击的接口是阻塞的呢？2、如果是堵塞的，又会出现下面这样的问题，如果我们不但要扫描鼠标点击，还要扫描键盘是否按下，由于扫描鼠标时被堵塞了，那么可能永远不会去扫描键盘；3、如果一个循环需要扫描的设备非常多，这又会引来响应时间的问题；所以，该方式是非常不好的。
2、事件驱动模型
什么时事件驱动模型？
目前大部分的UI编程都是事件驱动模型，如很多UI平台都会提供onClick()事件，这个事件就代表鼠标按下事件。事件驱动模型大体思路如下：
1、有一个事件（消息）队列； 2、鼠标按下时，往这个队列中增加一个点击事件（消息）； 3、有个循环，不断从队列取出事件，根据不同的事件，调用不同的函数，如onClick()、onKeyDown()等； 4、事件（消息）一般都各自保存各自的处理函数指针，这样，每个消息都有独立的处理函数；
事件驱动编程是一种编程范式，这里程序的执行流由外部事件来决定。它的特点是包含一个事件循环，当外部事件发生时使用回调机制来触发相应的处理。另外两种常见的编程范式是（单线程）同步以及多线程编程。
需知：每个cpu都有其一套可执行的专门指令集，如SPARC和Pentium，其实每个硬件之上都要有一个控制程序，cpu的指令集就是cpu的控制程序。
2、三种模式下程序效率用例子来比较和对比一下：
单线程多线程事件驱动编程模型
下图展示了随着时间的推移，这三种模式下程序所做的工作。这个程序有3个任务需要完成，每个任务都在等待I/O操作时阻塞自身。阻塞在I/O操作上所花费的时间已经用灰色框标示出来了。
上图相关分析：
# （1）在单线程同步模型中： 任务按照顺序执行。如果某个任务因为I/O而阻塞，其他所有的任务都必须等待，直到它完成之后它们才能依次执行。这种明确的执行顺序和串行化处理的行为是很容易推断得出的。如果任务之间并没有互相依赖的关系，但仍然需要互相等待的话这就使得程序不必要的降低了运行速度。# （2）在多线程版本中： 这3个任务分别在独立的线程中执行。这些线程由操作系统来管理，在多处理器系统上可以并行处理，或者在单处理器系统上交错执行。这使得当某个线程阻塞在某个资源的同时其他线程得以继续执行。与完成类似功能的同步程序相比，这种方式更有效率，但程序员必须写代码来保护共享资源，防止其被多个线程同时访问。多线程程序更加难以推断，因为这类程序不得不通过线程同步机制如锁、可重入函数、线程局部存储或者其他机制来处理线程安全问题，如果实现不当就会导致出现微妙且令人痛不欲生的bug。# （3）在事件驱动版本的程序中： 3个任务交错执行，但仍然在一个单独的线程控制中。当处理I/O或者其他昂贵的操作时，注册一个回调到事件循环中，然后当I/O操作完成时继续执行。回调描述了该如何处理某个事件。事件循环轮询所有的事件，当事件到来时将它们分配给等待处理事件的回调函数。这种方式让程序尽可能的得以执行而不需要用到额外的线程。事件驱动型程序比多线程程序更容易推断出行为，因为程序员不需要关心线程安全问题。
当我们面对如下的环境时，事件驱动模型通常是一个好的选择：
程序中有许多任务，而且…任务之间高度独立（因此它们不需要互相通信，或者等待彼此）而且…在等待事件到来时，某些任务会阻塞。
当应用程序需要在任务间共享可变的数据时，这也是一个不错的选择，因为这里不需要采用同步处理。
网络应用程序通常都有上述这些特点，这使得它们能够很好的契合事件驱动编程模型。
二、IO模型前戏1、用户空间和内核空间在学习IO模型之前，首先要说明几个概念：
用户空间和内核空间进程切换进程的阻塞文件描述符缓存 I/O
例如：采用虚拟存储器，对于32bit操作系统，它的寻址空间(虚拟存储空间为4G，即2的32次方)。
操作系统的核心是内核，独立于普通的应用程序，可以访问受保护的内存空间，也可以访问底层硬件的所有权限。
为了保证用户进程不能直接操作内核(kernel),保证内核的安全，操作系统将虚拟空间划分为两部分：一部分为内核空间，另一部分为用户空间。
那么操作系统是如何分配空间的？这里就会涉及到内核态和用户态的两种工作状态。
1G： 0 —>内核态
3G： 1 —>用户态
CPU的指令集，是通过0和1 决定你是用户态，还是内核态
计算机的两种工作状态: 内核态和用户态
内核态与用户态：代表了cpu的两种工作状态
cpu的两种工作状态：
现在的操作系统都是分时操作系统，分时的根源，来自于硬件层面操作系统内核占用的内存与应用程序占用的内存彼此之间隔离。cpu通过psw（程序状态寄存器）中的一个2进制位来控制cpu本身的工作状态，即内核态与用户态。
内核态：操作系统内核只能运作于cpu的内核态，这种状态意味着可以执行cpu所有的指令，可以执行cpu所有的指令，这也意味着对计算机硬件资源有着完全的控制权限，并且可以控制cpu工作状态由内核态转成用户态。
用户态：应用程序只能运作于cpu的用户态，这种状态意味着只能执行cpu所有的指令的一小部分（或者称为所有指令的一个子集），这一小部分指令对计算机的硬件资源没有访问权限（比如I/O），并且不能控制由用户态转成内核态。
2、进程切换为了控制进程的执行，内核必须有能力挂起正在CPU上执行的进程，并恢复以前挂起的某个进程的执行，这种行为就被称为进程切换。
总结：进程切换是很消耗资源的。
3、进程的阻塞正在执行的进程，由于期待的某些事件未发生，如请求系统资源失败、等待某种操作的完成、新数据尚未到达或无新工作做等，则由系统自动执行阻塞原语(Block)，使自己由运行状态变为阻塞状态。可见，进程的阻塞是进程自身的一种主动行为，也因此只有处于运行态的进程（获得CPU），才可能将其转为阻塞状态。当进程进入阻塞状态，是不占用CPU资源的。
4、文件描述符fd文件描述符（File descriptor）是计算机科学中的一个术语，是一个用于表述指向文件的引用的抽象化概念。
文件描述符在形式上是一个非负整数。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。当程序打开一个现有文件或者创建一个新文件时，内核向进程返回一个文件描述符。在程序设计中，一些涉及底层的程序编写往往会围绕着文件描述符展开。但是文件描述符这一概念往往只适用于UNIX、Linux这样的操作系统。
5、缓存 I/O缓存 I/O 又被称作标准 I/O，大多数文件系统的默认 I/O 操作都是缓存 I/O。在 Linux 的缓存 I/O 机制中，操作系统会将 I/O 的数据缓存在文件系统的页缓存（ page cache ）中，也就是说，数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。用户空间没法直接访问内核空间的，内核态到用户态的数据拷贝。
缓存 I/O 的缺点：
数据在传输过程中需要在应用程序地址空间和内核进行多次数据拷贝操作，这些数据拷贝操作所带来的 CPU 以及内存开销是非常大的。
本文讨论的背景是Linux环境下的network IO。
IO发生时涉及的对象和步骤：
对于一个network IO (这里我们以read举例)，它会涉及到两个系统对象：
1、一个是调用这个IO的process (or thread)， 2、另一个就是系统内核(kernel)。
当一个read操作发生时，它会经历两个阶段：
1、等待数据准备 (Waiting for the data to be ready) 2、将数据从内核拷贝到进程中 (Copying the data from the kernel to the process)
记住这两点很重要，因为这些IO Model的区别就是在两个阶段上各有不同的情况。
三、IO模型1、IO模型介绍 1.1、概念同步（synchronous） IO和异步（asynchronous） IO，阻塞（blocking） IO和非阻塞（non-blocking）IO分别是什么，到底有什么区别？
主要的四种IO模型：
同步（synchronous） IO异步（asynchronous） IO阻塞（blocking） IO非阻塞（non-blocking）IO
其他IO模型：
signal driven IO（信号驱动IO）等等
由于signal driven IO（信号驱动IO）在实际中并不常用，所以主要介绍其余四种IO Model。
1.2、引言同步（synchronous） IO异步（asynchronous） IO阻塞（blocking） IO非阻塞（non-blocking）IO
分别是什么，到底有什么区别？
我们先了解一下IO发生时涉及的对象和步骤。
对于一个network IO (这里我们以read举例)，它会涉及到两个系统对象，一个是调用这个IO的process (or thread)，另一个就是系统内核(kernel)。当一个read操作发生时，该操作会经历两个阶段：
# （1）等待数据准备 (Waiting for the data to be ready)# （2）将数据从内核拷贝到进程中(Copying the data from the kernel to the process)
记住这两点很重要，因为这些IO模型的区别就是在两个阶段上各有不同的情况。
补充：
# 1、输入操作：read、readv、recv、recvfrom、recvmsg共5个函数，如果会阻塞状态，则会经理wait data和copy data两个阶段，如果设置为非阻塞则在wait 不到data时抛出异常# 2、输出操作：write、writev、send、sendto、sendmsg共5个函数，在发送缓冲区满了会阻塞在原地，如果设置为非阻塞，则会抛出异常# 3、接收外来链接：accept，与输入操作类似# 4、发起外出链接：connect，与输出操作类似
2、阻塞IO（blocking IO） 2.1、概念PS：关于socket，属于网络基础的内容
Socket是应用层与TCP/IP协议族通信的中间软件抽象层，它是一组接口。在设计模式中，Socket其实就是一个门面模式，它把复杂的TCP/IP协议族隐藏在Socket接口后面，对用户来说，一组简单的接口就是全部，让Socket去组织数据，以符合指定的协议。
所以，我们无需深入理解tcp/udp协议，socket已经为我们封装好了，我们只需要遵循socket的规定去编程，写出的程序自然就是遵循tcp/udp标准的。
在linux中，默认情况下所有的socket都是blocking，一个典型的读操作流程大概是这样：
我们来通过解读上图了解 blocking IO：
当用户进程调用了recvfrom这个系统调用，kernel就开始了IO的第一个阶段：准备数据。对于network io来说，很多时候数据在一开始还没有到达（比如，还没有收到一个完整的UDP包），这个时候kernel就要等待足够的数据到来。而在用户进程这边，整个进程会被阻塞。当kernel一直等到数据准备好了，它就会将数据从kernel中拷贝到用户内存，然后kernel返回结果，用户进程才解除block的状态，重新运行起来。
所以，blocking IO的特点就是在IO执行的两个阶段（等待数据和拷贝数据两个阶段）都被block了。
（就是那边不传来数据，这边就要一直等着）
2.2、应用几乎所有的程序员第一次接触到的网络编程都是从listen()、send()、recv() 等接口开始的，使用这些接口可以很方便的构建服务器/客户机的模型。然而大部分的socket接口都是阻塞型的。如下图
ps：所谓阻塞型接口是指系统调用（一般是IO接口）不返回调用结果并让当前线程一直阻塞，只有当该系统调用获得结果或者超时出错时才返回。
实际上，除非特别指定，几乎所有的IO接口 ( 包括socket接口 ) 都是阻塞型的。
这给网络编程带来了一个很大的问题，如在调用recv(1024)的同时，线程将被阻塞，在此期间，线程将无法执行任何运算或响应任何的网络请求。
一个简单的解决方案：
在服务器端使用多线程（或多进程）。多线程（或多进程）的目的是让每个连接都拥有独立的线程（或进程），这样任何一个连接的阻塞都不会影响其他的连接。
但方案存在问题：
开启多进程或都线程的方式，在遇到要同时响应成百上千路的连接请求，则无论多线程还是多进程都会严重占据系统资源，降低系统对外界响应效率，而且线程与进程本身也更容易进入假死状态。
改进方案：
很多程序员可能会考虑使用“线程池”或“连接池”。“线程池”旨在减少创建和销毁线程的频率，其维持一定合理数量的线程，并让空闲的线程重新承担新的执行任务。“连接池”维持连接的缓存池，尽量重用已有的连接、减少创建和关闭连接的频率。这两种技术都可以很好的降低系统开销，都被广泛应用很多大型系统，如websphere、tomcat和各种数据库等。
改进后方案其实也存在着问题：
“线程池”和“连接池”技术也只是在一定程度上缓解了频繁调用IO接口带来的资源占用。而且，所谓“池”始终有其上限，当请求大大超过上限时，“池”构成的系统对外界的响应并不比没有池的时候效果好多少。所以使用“池”必须考虑其面临的响应规模，并根据响应规模调整“池”的大小。
对应上例中的所面临的可能同时出现的上千甚至上万次的客户端请求，“线程池”或“连接池”或许可以缓解部分压力，但是不能解决所有问题。总之，多线程模型可以方便高效的解决小规模的服务请求.
但面对大规模的服务请求，多线程模型也会遇到瓶颈，肿么办呢？
可以用非阻塞接口来尝试解决这个问题。
3、非阻塞IO (non-blocking IO) 3.1、概念Linux下，可以通过设置socket使其变为non-blocking。当对一个non-blocking socket执行读操作时，流程是这个样子：
我们来通过上图了解 non-blocking IO ：
从图中可以看出，当用户进程发出read操作时，如果kernel中的数据还没有准备好，那么它并不会block用户进程，而是立刻返回一个error。
从用户进程角度讲 ，它发起一个read操作后，并不需要等待，而是马上就得到了一个结果。用户进程判断结果是一个error时，它就知道数据还没有准备好。
于是用户就可以在本次到下次再发起read询问的时间间隔内做其他事情，或者直接再次发送read操作。
一旦kernel中的数据准备好了，并且又再次收到了用户进程的system call，那么它马上就将数据拷贝到了用户内存（这一阶段仍然是阻塞的），然后返回。
也就是说非阻塞的recvform系统调用调用之后，进程并没有被阻塞，内核马上返回给进程，如果数据还没准备好，此时会返回一个error。进程在返回之后，可以干点别的事情，然后再发起recvform系统调用。重复上面的过程，循环往复的进行recvform系统调用。这个过程通常被称之为轮询。轮询检查内核数据，直到数据准备好，再拷贝数据到进程，进行数据处理。需要注意，拷贝数据整个过程，进程仍然是属于阻塞的状态。
所以，在非阻塞式IO中，用户进程其实是需要不断的主动询问kernel数据准备好了没有。
（就是我这边发请求，那边没有结果就给我传error，有就给我传数据，对于阻塞IO，我发送请求后会一直等着，而对于非阻塞IO，当请求没有我要的数据，就返回error，我可以干别的事情，直到有我要请求的数据，在进入拷贝数据阶段）
3.2、示例服务端：
# 服务端import socketimport timeserver = socket.socket()server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)server.bind(('127.0.0.1', 8083))server.listen(5)server.setblocking(False)r_list = []w_list = {}while True: try: conn, addr = server.accept() r_list.append(conn) except BlockingIOError: # 强调强调强调：！！！非阻塞IO的精髓在于完全没有阻塞！！！ # time.sleep(0.5) # 打开该行注释纯属为了方便查看效果 print('在做其他的事情') print('rlist: ', len(r_list)) print('wlist: ', len(w_list)) # 遍历读列表，依次取出套接字读取内容 del_rlist = [] for conn in r_list: try: data = conn.recv(1024) if not data: conn.close() del_rlist.append(conn) continue w_list[conn] = data.upper() except BlockingIOError: # 没有收成功，则继续检索下一个套接字的接收 continue except ConnectionResetError: # 当前套接字出异常，则关闭，然后加入删除列表，等待被清除 conn.close() del_rlist.append(conn) # 遍历写列表，依次取出套接字发送内容 del_wlist = [] for conn, data in w_list.items(): try: conn.send(data) del_wlist.append(conn) except BlockingIOError: continue # 清理无用的套接字,无需再监听它们的IO操作 for conn in del_rlist: r_list.remove(conn) for conn in del_wlist: w_list.pop(conn)
客户端：
# 客户端import socketimport osclient = socket.socket()client.connect(('127.0.0.1', 8083))while True: res = ('%s hello' % os.getpid()).encode('utf-8') client.send(res) data = client.recv(1024) print(data.decode('utf-8'))
运行结果：
我们打开服务端，在客户端还没有打开的时候，运行情况为：
在做其他的事情rlist: 0wlist: 0在做其他的事情rlist: 0wlist: 0在做其他的事情rlist: 0wlist: 0......
当客户端打开后，服务端的运行结果为：
在做其他的事情rlist: 1wlist: 0在做其他的事情rlist: 1wlist: 0在做其他的事情rlist: 1wlist: 0......
3.3、优缺点但是非阻塞IO模型绝不被推荐。
我们不能否则其优点：
能够在等待任务完成的时间里干其他活
（包括提交其他任务，也就是 “后台” 可以有多个任务在“”同时“”执行）。
但是也难掩其缺点：
循环调用recv()将大幅度推高CPU占用率
这也是我们在代码中留一句time.sleep(2)的原因,否则在低配主机下极容易出现卡机情况
任务完成的响应延迟增大了
因为每过一段时间才去轮询一次read操作，而任务可能在两次轮询之间的任意时间完成。这会导致整体数据吞吐量的降低。
此外，在这个方案中recv()更多的是起到检测“操作是否完成”的作用，实际操作系统提供了更为高效的检测“操作是否完成“作用的接口，例如select()多路复用模式，可以一次检测多个连接是否活跃。
4、多路复用IO (IO multiplexing) 4.1、概念IO multiplexing这个词可能有点陌生，但是如果我说select/epoll，大概就都能明白了。有些地方也称这种IO方式为事件驱动IO(event driven IO)。
PS：
「Linux」——select和epoll 面试常考(这里仅简单介绍一下，后文在就讲述 “selectors模块” 还会再提到)
参考文案：
「Linux」——select和epoll详解 - 知乎 (zhihu.com)
select、poll、epoll 是什么？有什么作用？ - 知乎 (zhihu.com)
什么是select：**系统提供select函数来实现多路复用输入/输出模型.**select系统调用是用来让我们的程序监视多个文件描述符的状态变化的;程序会停在select这里等待，直到被监视的文件描述符有一个或多个发生了状态改变。
poll：poll对描述符进行监控，是对最关心的描述符组织一个事件结构，填充信息：events中填充，用户关心的事件，进行监控后，若描述符就绪了整个事件，则将这个事件在revents中进行记录
epollepoll是为了处理大量的句柄而改进的poll
我们都知道，select/epoll的好处就在于单个process就可以同时处理多个网络连接的IO。
它的基本原理就是select/epoll这个function会不断的轮询所负责的所有socket，当某个socket有数据到达了，就通知用户进程。
它的流程如图：
我们来通过上图了解 IO multiplexing ：
当用户进程调用了select，那么整个进程会被block，而同时，kernel会“监视”所有select负责的socket，当任何一个socket中的数据准备好了，select就会返回。这个时候用户进程再调用read操作，将数据从kernel拷贝到用户进程。
这个图和blocking IO的图其实并没有太大的不同，事实上还更差一些。因为这里需要使用两个系统调用(select和recvfrom)，而blocking IO只调用了一个系统调用(recvfrom)。但是，用select的优势在于它可以同时处理多个connection。
4.2、注意强调：
1、如果处理的连接数不是很高的话，使用select/epoll的web server不一定比使用multi-threading + blocking IO的web server性能更好，可能延迟还更大。select/epoll的优势并不是对于单个连接能处理得更快，而是在于能处理更多的连接。
2、在多路复用模型中，对于每一个socket，一般都设置成为non-blocking，但是，如上图所示，整个用户的process其实是一直被block的。只不过process是被select这个函数block，而不是被socket IO给block。
结论: select的优势在于可以处理多个连接，不适用于单个连接
4.3、示例select网络IO模型
服务端：
# 服务端from socket import *import selectserver = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)server.bind(('127.0.0.1', 8093))server.listen(5)server.setblocking(False)print('starting...')rlist = [server, ]wlist = []wdata = {}while True: rl, wl, xl = select.select(rlist, wlist, [], 0.5) print(wl) for sock in rl: if sock == server: conn, addr = sock.accept() rlist.append(conn) else: try: data = sock.recv(1024) if not data: sock.close() rlist.remove(sock) continue wlist.append(sock) wdata[sock] = data.upper() except Exception: sock.close() rlist.remove(sock) for sock in wl: sock.send(wdata[sock]) wlist.remove(sock) wdata.pop(sock)
客户端：
# 客户端from socket import *client = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)client.connect(('127.0.0.1', 8093))while True: msg = input('>>: ').strip() if not msg: continue client.send(msg.encode('utf-8')) data = client.recv(1024) print(data.decode('utf-8'))client.close()
运行结果：
运行服务端：
starting...[][][][][][]......
打开客户端，并输入数据：
(客户端)
>>: helloHELLO
（服务端）
[][
select监听fd变化的过程分析：
# 用户进程创建socket对象，拷贝监听的fd到内核空间，每一个fd会对应一张系统文件表，内核空间的fd响应到数据后，就会发送信号给用户进程数据已到；# 用户进程再发送系统调用，比如（accept）将内核空间的数据copy到用户空间，同时作为接受数据端内核空间的数据清除，这样重新监听时fd再有新的数据又可以响应到了（发送端因为基于TCP协议所以需要收到应答后才会清除）。
该模型的优点：
# 相比其他模型，使用select() 的事件驱动模型只用单线程（进程）执行，占用资源少，不消耗太多 CPU，同时能够为多客户端提供服务。如果试图建立一个简单的事件驱动的服务器程序，这个模型有一定的参考价值。
该模型的缺点：
# 首先select()接口并不是实现“事件驱动”的最好选择。因为当需要探测的句柄值较大时，select()接口本身需要消耗大量时间去轮询各个句柄。很多操作系统提供了更为高效的接口，如linux提供了epoll，BSD提供了kqueue，Solaris提供了/dev/poll，…。如果需要实现更高效的服务器程序，类似epoll这样的接口更被推荐。遗憾的是不同的操作系统特供的epoll接口有很大差异，所以使用类似于epoll的接口实现具有较好跨平台能力的服务器会比较困难。# 其次，该模型将事件探测和事件响应夹杂在一起。一旦事件响应的执行体庞大，则对整个模型是灾难性的。
5、异步IO (Asynchronous I/O)Linux下的asynchronous IO其实用得不多，从内核2.6版本才开始引入。先看一下它的流程：
用户进程发起read操作之后，立刻就可以开始去做其它的事。而另一方面，从kernel的角度，当它受到一个asynchronous read之后，首先它会立刻返回，所以不会对用户进程产生任何block。然后，kernel会等待数据准备完成，然后将数据拷贝到用户内存，当这一切都完成之后，kernel会给用户进程发送一个signal，告诉它read操作完成了。 6、IO模型比较分析
6.1、blocking和non-blocking的区别到目前为止，已经将四个IO Model都介绍完了。现在回过头来回答最初的那几个问题：
blocking和non-blocking的区别synchronous IO和asynchronous IO的区别
调用blocking IO会一直block住对应的进程直到操作完成，而non-blocking IO在kernel还准备数据的情况下会立刻返回。
6.2、synchronous IO和asynchronous IO的区别再说明synchronous IO和asynchronous IO的区别之前，需要先给出两者的定义。
Stevens给出的定义（其实是POSIX的定义）是这样子的：
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;
两者的区别就在于synchronous IO做”IO operation”的时候会将process阻塞。按照这个定义，四个IO模型可以分为两大类，之前所述的blocking IO，non-blocking IO，IO multiplexing都属于synchronous IO这一类，而 asynchronous I/O后一类 。
有人可能会说，non-blocking IO并没有被block啊。这里有个非常“狡猾”的地方，定义中所指的”IO operation”是指真实的IO操作，就是例子中的recvfrom这个system call。non-blocking IO在执行recvfrom这个system call的时候，如果kernel的数据没有准备好，这时候不会block进程。但是，当kernel中数据准备好的时候，recvfrom会将数据从kernel拷贝到用户内存中，这个时候进程是被block了，在这段时间内，进程是被block的。而asynchronous IO则不一样，当进程发起IO 操作之后，就直接返回再也不理睬了，直到kernel发送一个信号，告诉进程说IO完成。在这整个过程中，进程完全没有被block。
各个IO Model的比较如图所示：
经过上面的介绍，会发现non-blocking IO和asynchronous IO的区别还是很明显的。在non-blocking IO中，虽然进程大部分时间都不会被block，但是它仍然要求进程去主动的check，并且当数据准备完成以后，也需要进程主动的再次调用recvfrom来将数据拷贝到用户内存。而asynchronous IO则完全不同。它就像是用户进程将整个IO操作交给了他人（kernel）完成，然后他人做完后发信号通知。在此期间，用户进程不需要去检查IO操作的状态，也不需要主动的去拷贝数据。
四、selectors模块 1、IO复用IO复用：为了解释这个名词，首先来理解下复用这个概念，复用也就是共用的意思。
这样理解还是有些抽象，为此，咱们来理解下复用在通信领域的使用，在通信领域中为了充分利用网络连接的物理介质，往往在同一条网络链路上采用时分复用或频分复用的技术使其在同一链路上传输多路信号，到这里我们就基本上理解了复用的含义，即公用某个“介质”来尽可能多的做同一类(性质)的事，那IO复用的“介质”是什么呢？
为此我们首先来看看服务器编程的模型，客户端发来的请求服务端会产生一个进程来对其进行服务，每当来一个客户请求就产生一个进程来服务，然而进程不可能无限制的产生。
因此为了解决大量客户端访问的问题，引入了IO复用技术，即：一个进程可以同时对多个客户请求进行服务。也就是说IO复用的“介质”是进程(准确的说复用的是select和poll，因为进程也是靠调用select和poll来实现的)，复用一个进程(select和poll)来对多个IO进行服务，虽然客户端发来的IO是并发的但是IO所需的读写数据多数情况下是没有准备好的
因此就可以利用一个函数(select和poll)来监听IO所需的这些数据的状态，一旦IO有数据可以进行读写了，进程就来对这样的IO进行服务。
理解完IO复用后，我们在来看下实现IO复用中的三个API(select、poll和epoll)的区别和联系
2、select （1）概念select，poll，epoll都是IO多路复用的机制。
I/O多路复用就是通过一种机制，可以监视多个描述符，一旦某个描述符就绪（一般是读就绪或者写就绪），能够通知应用程序进行相应的读写操作。
但select，poll，epoll本质上都是同步I/O，因为他们都需要在读写事件就绪后自己负责进行读写，也就是说这个读写过程是阻塞的，而异步I/O则无需自己负责进行读写，异步I/O的实现会负责把数据从内核拷贝到用户空间。三者的原型如下所示：
int select(int nfds, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds, struct timeval *timeout);int poll(struct pollfd *fds, nfds_t nfds, int timeout);int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events, int maxevents, int timeout);
什么是select**系统提供select函数来实现多路复用输入/输出模型.**select系统调用是用来让我们的程序监视多个文件描述符的状态变化的;程序会停在select这里等待，直到被监视的文件描述符有一个或多个发生了状态改变。
select的函数原型
#include
参数解释：
select的第一个参数nfds为fdset集合中最大描述符值加1（参数nfds是需要监视的最大的文件描述符值+1）
fdset：是一个位数组，其大小限制为__FD_SETSIZE（1024），位数组的每一位代表其对应的描述符是否需要被检查。
（描述符集合 这个结构体中有一个数组，作用是用于向数组中添加描述符，将描述符添加到集合中，实际上是将描述符这个数字对应的比特位置1；而这个位图中能够添加多少描述符取决于一个宏：_FD_SETSIZE=1024,因此select模型所能够监控的描述符是有最大数量限制的）
rdset,wrset,exset分别对应于需要检测的可读文件描述符的集合，可写文件描述符的集 合及异常文件描述符的集合
（rdset,wrset,exset表示需要关注读、写、错误事件的文件描述符位数组，这些参数既是输入参数也是输出参数，可能会被内核修改用于标示哪些描述符上发生了关注的事件，所以每次调用select前都需要重新初始化fdset。timeout参数为超时时间，该结构会被内核修改，其值为超时剩余的时间。）
监控原理
1.用户向定义各个自己关心的描述符集合，将描述符添加到相应的集合中。2.调用select接口，将集合传入，将集合中数据拷贝到内核中进行监控，监控原理：在内核中不断进行轮询遍历，判断哪个描述符就绪`可读就绪：读缓冲区中，数据大小大于低水位标记(通常是1个字节)可写就绪：写缓冲区中，剩余空间大小大于低水位标记(通常是1个字节)当前任意一个集合中有描述符就绪，则遍历完集合之后select调用返回select在调用返回之前，将集合中所有未就绪的描述符从集合中移除了select返回的集合是一个就绪描述符集合3.用户在select调用返回之后虽然无法立即获取就绪的描述符，但是可以通过判断当前哪个描述符还在集合中来判断描述符就是就绪描述符，然后进行相应操作。4.因为集合被select在就绪返回前被修改了，仅仅保留了就绪的描述符，因此每次重新监控前需要重新添加到描述符集合中。 （2）调用步骤
select的调用步骤如下：
（1）使用copy_from_user从用户空间拷贝fdset到内核空间（2）注册回调函数__pollwait（3）遍历所有fd，调用其对应的poll方法（对于socket，这个poll方法是sock_poll，sock_poll根据情况会调用到tcp_poll,udp_poll或者datagram_poll）（4）以tcp_poll为例，其核心实现就是__pollwait，也就是上面注册的回调函数。（5）__pollwait的主要工作就是把current（当前进程）挂到设备的等待队列中，不同的设备有不同的等待队列，对于tcp_poll 来说，其等待队列是sk->sk_sleep（注意把进程挂到等待队列中并不代表进程已经睡眠了）。在设备收到一条消息（网络设备）或填写完文件数 据（磁盘设备）后，会唤醒设备等待队列上睡眠的进程，这时current便被唤醒了。（6）poll方法返回时会返回一个描述读写操作是否就绪的mask掩码，根据这个mask掩码给fd_set赋值。（7）如果遍历完所有的fd，还没有返回一个可读写的mask掩码，则会调用schedule_timeout是调用select的进程（也就是 current）进入睡眠。当设备驱动发生自身资源可读写后，会唤醒其等待队列上睡眠的进程。如果超过一定的超时时间（schedule_timeout 指定），还是没人唤醒，则调用select的进程会重新被唤醒获得CPU，进而重新遍历fd，判断有没有就绪的fd。（8）把fd_set从内核空间拷贝到用户空间。
（3）select优缺点总结下select的几大缺点：
（1）每次调用select，都需要把fd集合从用户态拷贝到内核态，这个开销在fd很多时会很大（2）同时每次调用select都需要在内核遍历传递进来的所有fd，这个开销在fd很多时也很大（3）select支持的文件描述符数量太小了，默认是1024
优点：
1.遵循posix标准，拥有良好的跨平台移植性2.监控时间可以精细到微秒 3、poll
poll对描述符进行监控，是对最关心的描述符组织一个事件结构，填充信息：events中填充，用户关心的事件，进行监控后，若描述符就绪了整个事件，则将这个事件在revents中进行记录
poll与select不同，通过一个pollfd数组向内核传递需要关注的事件，故没有描述符个数的限制。
pollfd中的events字段和revents分别用于标示关注的事件和发生的事件，故pollfd数组只需要被初始化一次。
poll的实现机制与select类似
其对应内核中的sys_poll，只不过poll向内核传递pollfd数组，然后对pollfd中的每个描述符进行poll，相比处理fdset来说，poll效率更高。poll返回后，需要对pollfd中的每个元素检查其revents值，来得指事件是否发生。
直到Linux2.6才出现了由内核直接支持的实现方法，那就是epoll，被公认为Linux2.6下性能最好的多路I/O就绪通知方法。
epoll可以同时支持水平触发和边缘触发（Edge Triggered，只告诉进程哪些文件描述符刚刚变为就绪状态，它只说一遍，如果我们没有采取行动，那么它将不会再次告知，这种方式称为边缘触发），理论上边缘触发的性能要更高一些，但是代码实现相当复杂。epoll同样只告知那些就绪的文件描述符，而且当我们调用epoll_wait()获得就绪文件描述符时，返回的不是实际的描述符，而是一个代表就绪描述符数量的值，你只需要去epoll指定的一个数组中依次取得相应数量的文件描述符即可，这里也使用了内存映射（mmap）技术，这样便彻底省掉了这些文件描述符在系统调用时复制的开销。另一个本质的改进在于epoll采用基于事件的就绪通知方式。在select/poll中，进程只有在调用一定的方法后，内核才对所有监视的文件描述符进行扫描，而epoll事先通过epoll_ctl()来注册一个文件描述符，一旦基于某个文件描述符就绪时，内核会采用类似callback的回调机制，迅速激活这个文件描述符，当进程调用epoll_wait()时便得到通知。
4、epoll （1）概念epoll是为了处理大量的句柄而改进的poll
epoll既然是对select和poll的改进，就应该能避免上述的三个缺点。
那epoll都是怎么解决的呢？
在此之前，我们先看一下epoll 和select和poll的调用接口上的不同，select和poll都只提供了一个函数——select或者poll函数。而epoll提供了三个函 数:
epoll_create是创建一个epoll句柄；epoll_ctl是注 册要监听的事件类型；epoll_wait则是等待事件的产生。 （2）epoll的优点(和 select 的缺点对应)
对于第一个缺点:
epoll的解决方案在epoll_ctl函数中。每次注册新的事件到epoll句柄中时（在epoll_ctl中指定 EPOLL_CTL_ADD），会把所有的fd拷贝进内核，而不是在epoll_wait的时候重复拷贝。epoll保证了每个fd在整个过程中只会拷贝 一次。
对于第二个缺点:
epoll的解决方案不像select或poll一样每次都把current轮流加入fd对应的设备等待队列中，而只在 epoll_ctl时把current挂一遍（这一遍必不可少）并为每个fd指定一个回调函数，当设备就绪，唤醒等待队列上的等待者时，就会调用这个回调 函数，而这个回调函数会把就绪的fd加入一个就绪链表）。epoll_wait的工作实际上就是在这个就绪链表中查看有没有就绪的fd（利用 schedule_timeout()实现睡一会，判断一会的效果，和select实现中的第7步是类似的）。
对于第三个缺点:
epoll没有这个限制，它所支持的FD上限是最大可以打开文件的数目，这个数字一般远大于2048,举个例子, 在1GB内存的机器上大约是10万左右，具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看,一般来说这个数目和系统内存关系很大。
（3）epoll的使用场景epoll的高性能, 是有一定的特定场景的、如果场景选择的不适宜, epoll的性能可能适得其反。对于多连接, 且多连接中只有一部分连接比较活跃时, 比较适合使用epoll。
例如, 典型的一个需要处理上万个客户端的服务器, 例如各种互联网APP的入口服务器, 这样的服务器就很适合epoll.如果只是系统内部, 服务器和服务器之间进行通信, 只有少数的几个连接, 这种情况下用epoll就并不合适、具体要根据需求和场景特点来决定使用哪种IO模型。
5、总结（1）select，poll实现需要自己不断轮询所有fd集合，直到设备就绪，期间可能要睡眠和唤醒多次交替。而epoll其实也需要调用 epoll_wait不断轮询就绪链表，期间也可能多次睡眠和唤醒交替，但是它是设备就绪时，调用回调函数，把就绪fd放入就绪链表中，并唤醒在 epoll_wait中进入睡眠的进程。虽然都要睡眠和交替，但是select和poll在“醒着”的时候要遍历整个fd集合，而epoll在“醒着”的 时候只要判断一下就绪链表是否为空就行了，这节省了大量的CPU时间，这就是回调机制带来的性能提升。（2）select，poll每次调用都要把fd集合从用户态往内核态拷贝一次，并且要把current往设备等待队列中挂一次，而epoll只要 一次拷贝，而且把current往等待队列上挂也只挂一次（在epoll_wait的开始，注意这里的等待队列并不是设备等待队列，只是一个epoll内 部定义的等待队列），这也能节省不少的开销。
这三种IO多路复用模型在不同的平台有着不同的支持，而epoll在windows下就不支持，好在我们有selectors模块，帮我们默认选择当前平台下最合适的
6、示例服务端：
# 服务端from socket import *import selectorssel = selectors.DefaultSelector()def accept(server_fileobj, mask): conn, addr = server_fileobj.accept() sel.register(conn, selectors.EVENT_READ, read)def read(conn, mask): try: data = conn.recv(1024) if not data: print('closing', conn) sel.unregister(conn) conn.close() return conn.send(data.upper() + b'_SB') except Exception: print('closing', conn) sel.unregister(conn) conn.close()server_fileobj = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)server_fileobj.setsockopt(SOL_SOCKET, SO_REUSEADDR, 1)server_fileobj.bind(('127.0.0.1', 8088))server_fileobj.listen(5)server_fileobj.setblocking(False) # 设置socket的接口为非阻塞sel.register(server_fileobj, selectors.EVENT_READ, accept) # 相当于网select的读列表里append了一个文件句柄server_fileobj,并且绑定了一个回调函数acceptwhile True: events = sel.select() # 检测所有的fileobj，是否有完成wait data的 for sel_obj, mask in events: callback = sel_obj.data # callback=accpet callback(sel_obj.fileobj, mask) # accpet(server_fileobj,1)
客户端：
# 客户端from socket import *c = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)c.connect(('127.0.0.1', 8088))while True: msg = input('>>: ') if not msg: continue c.send(msg.encode('utf-8')) data = c.recv(1024) print(data.decode('utf-8'))
运行结果：
我们在客户端输入数据：
>>: helloHELLO_SB>>: