前言

大家好，我是程序员田螺。今天我们一起来学习IO模型。在本文开始前呢，先问问大家几个问题哈~

什么是IO呢?什么是阻塞非阻塞IO?什么是同步异步IO?什么是IO多路复用?select/epoll跟IO模型有什么关系?有几种经典IO模型呢?BIO、NIO、AIO到底有什么区别的?

如果这些问题，你都能很好答上的话，那恭喜你，你对IO的掌握已经很棒啦!那你跟田螺哥一起看完这篇文章，再复习一下，加深印象吧~如果你对这些问题模棱两可的话，那也没关系，看完这篇文章，就理解啦!

什么是IO呢?

IO，英文全称是Input/Output，翻译过来就是输入/输出。平时我们听得挺多，就是什么磁盘IO，网络IO。那IO到底是什么呢?是不是有种懵懵懂懂的感觉呀，好像大概知道它是什么，又好像说不清楚。

IO，即输入/输出，到底谁是输入?谁是输出呢?IO如果脱离了主体，就会让人疑惑。

计算机角度的IO

我们常说的输入输出，比较直观的意思就是计算机的输入输出，计算机就是主体。大家是否还记得，大学学计算机组成原理的时候，有个冯.诺依曼结构，它将计算机分成分为5个部分：运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备。

输入设备是向计算机输入数据和信息的设备，键盘，鼠标都属于输入设备;输出设备是计算机硬件系统的终端设备，用于接收计算机数据的输出显示，一般显示器、打印机属于输出设备。

例如你在鼠标键盘敲几下，它就会把你的指令数据，传给主机，主机通过运算后，把返回的数据信息，输出到显示器。

鼠标、显示器这只是直观表面的输入输出，回到计算机架构来说，涉及计算机核心与其他设备间数据迁移的过程，就是IO。如磁盘IO，就是从磁盘读取数据到内存，这算一次输入，对应的，将内存中的数据写入磁盘，就算输出。这就是IO的本质。

操作系统的IO

我们要将内存中的数据写入到磁盘的话，主体会是什么呢?主体可能是一个应用程序，比如一个Java进程(假设网络传来二进制流，一个Java进程可以把它写入到磁盘)。

操作系统负责计算机的资源管理和进程的调度。我们电脑上跑着的应用程序，其实是需要经过操作系统，才能做一些特殊操作，如磁盘文件读写、内存的读写等等。因为这些都是比较危险的操作，不可以由应用程序乱来，只能交给底层操作系统来。也就是说，你的应用程序要把数据写入磁盘，只能通过调用操作系统开放出来的API来操作。

什么是用户空间?什么是内核空间?

以32位操作系统为例，它为每一个进程都分配了4G(2的32次方)的内存空间。这4G可访问的内存空间分为二部分，一部分是用户空间，一部分是内核空间。内核空间是操作系统内核访问的区域，是受保护的内存空间，而用户空间是用户应用程序访问的内存区域。

我们应用程序是跑在用户空间的，它不存在实质的IO过程，真正的IO是在操作系统执行的。即应用程序的IO操作分为两种动作：IO调用和IO执行。IO调用是由进程(应用程序的运行态)发起，而IO执行是操作系统内核的工作。此时所说的IO是应用程序对操作系统IO功能的一次触发，即IO调用。

操作系统的一次IO过程

应用程序发起的一次IO操作包含两个阶段：

操作系统内核完成IO操作还包括两个过程：

其实IO就是把进程的内部数据转移到外部设备，或者把外部设备的数据迁移到进程内部。外部设备一般指硬盘、socket通讯的网卡。一个完整的IO过程包括以下几个步骤：

应用程序进程向操作系统发起IO调用请求

操作系统准备数据，把IO外部设备的数据，加载到内核缓冲区

操作系统拷贝数据，即将内核缓冲区的数据，拷贝到用户进程缓冲区

阻塞IO模型

我们已经知道IO是什么啦，那什么是阻塞IO呢?

假设应用程序的进程发起IO调用，但是如果内核的数据还没准备好的话，那应用程序进程就一直在阻塞等待，一直等到内核数据准备好了，从内核拷贝到用户空间，才返回成功提示，此次IO操作，称之为阻塞IO。

阻塞IO比较经典的应用就是阻塞socket、Java BIO。

阻塞IO的缺点就是：如果内核数据一直没准备好，那用户进程将一直阻塞，浪费性能，可以使用非阻塞IO优化。

非阻塞IO模型

如果内核数据还没准备好，可以先返回错误信息给用户进程，让它不需要等待，而是通过轮询的方式再来请求。这就是非阻塞IO，流程图如下：

非阻塞IO的流程如下：

非阻塞IO模型，简称NIO，Non-BlockingIO。它相对于阻塞IO，虽然大幅提升了性能，但是它依然存在性能问题，即频繁的轮询，导致频繁的系统调用，同样会消耗大量的CPU资源。可以考虑IO复用模型，去解决这个问题。

IO多路复用模型

既然NIO无效的轮询会导致CPU资源消耗，我们等到内核数据准备好了，主动通知应用进程再去进行系统调用，那不就好了嘛?

在这之前，我们先来复习下，什么是文件描述符fd(FileDescriptor),它是计算机科学中的一个术语，形式上是一个非负整数。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。

IO复用模型核心思路：系统给我们提供一类函数(如我们耳濡目染的select、poll、epoll函数)，它们可以同时监控多个fd的操作，任何一个返回内核数据就绪，应用进程再发起recvfrom系统调用。

IO多路复用之select

应用进程通过调用select函数，可以同时监控多个fd，在select函数监控的fd中，只要有任何一个数据状态准备就绪了，select函数就会返回可读状态，这时应用进程再发起recvfrom请求去读取数据。

非阻塞IO模型(NIO)中，需要N(N>=1)次轮询系统调用，然而借助select的IO多路复用模型，只需要发起一次询问就够了,大大优化了性能。

但是呢，select有几个缺点：

因为存在连接数限制，所来又提出了poll。与select相比，poll解决了连接数限制问题。但是呢，select和poll一样，还是需要通过遍历文件描述符来获取已经就绪的socket。如果同时连接的大量客户端，在一时刻可能只有极少处于就绪状态，伴随着监视的描述符数量的增长，效率也会线性下降。

因此经典的多路复用模型epoll诞生。

IO多路复用之epoll

为了解决select/poll存在的问题，多路复用模型epoll诞生，它采用事件驱动来实现，流程图如下：

epoll先通过epoll_ctl()来注册一个fd(文件描述符)，一旦基于某个fd就绪时，内核会采用回调机制，迅速激活这个fd，当进程调用epoll_wait()时便得到通知。这里去掉了遍历文件描述符的坑爹操作，而是采用监听事件回调的机制。这就是epoll的亮点。

我们一起来总结一下select、poll、epoll的区别

底层数据结构	数组	链表	红黑树和双链表
获取就绪的fd	遍历	遍历	事件回调
事件复杂度
最大连接数	无限制	无限制
fd数据拷贝	每次调用select，需要将fd数据从用户空间拷贝到内核空间	每次调用poll，需要将fd数据从用户空间拷贝到内核空间	使用内存映射(mmap)，不需要从用户空间频繁拷贝fd数据到内核空间

epoll明显优化了IO的执行效率，但在进程调用epoll_wait()时，仍然可能被阻塞。能不能酱紫：不用我老是去问你数据是否准备就绪，等我发出请求后，你数据准备好了通知我就行了，这就诞生了信号驱动IO模型。

IO模型之信号驱动模型

信号驱动IO不再用主动询问的方式去确认数据是否就绪，而是向内核发送一个信号(调用sigaction的时候建立一个SIGIO的信号)，然后应用用户进程可以去做别的事，不用阻塞。当内核数据准备好后，再通过SIGIO信号通知应用进程，数据准备好后的可读状态。应用用户进程收到信号之后，立即调用recvfrom，去读取数据。

信号驱动IO模型，在应用进程发出信号后，是立即返回的，不会阻塞进程。它已经有异步操作的感觉了。但是你细看上面的流程图，发现数据复制到应用缓冲的时候，应用进程还是阻塞的。回过头来看下，不管是BIO，还是NIO，还是信号驱动，在数据从内核复制到应用缓冲的时候，都是阻塞的。还有没有优化方案呢?AIO(真正的异步IO)!

IO 模型之异步IO(AIO)

前面讲的BIO，NIO和信号驱动，在数据从内核复制到应用缓冲的时候，都是阻塞的，因此都不算是真正的异步。AIO实现了IO全流程的非阻塞，就是应用进程发出系统调用后，是立即返回的，但是立即返回的不是处理结果，而是表示提交成功类似的意思。等内核数据准备好，将数据拷贝到用户进程缓冲区，发送信号通知用户进程IO操作执行完毕。

流程如下：

异步IO的优化思路很简单，只需要向内核发送一次请求，就可以完成数据状态询问和数据拷贝的所有操作，并且不用阻塞等待结果。日常开发中，有类似思想的业务场景：

比如发起一笔批量转账，但是批量转账处理比较耗时，这时候后端可以先告知前端转账提交成功，等到结果处理完，再通知前端结果即可。

阻塞、非阻塞、同步、异步IO划分

IO模型
阻塞I/O模型	同步阻塞
非阻塞I/O模型	同步非阻塞
I/O多路复用模型	同步阻塞
信号驱动I/O模型	同步非阻塞
异步IO（AIO）模型	异步非阻塞

一个通俗例子读懂BIO、NIO、AIO

一个经典生活的例子：