整天背诵五种I/O模型/epoll区别，换个马甲确不认识了！

方法

一、这个技术出现的背景、初衷和要达到什么样的目标或是要解决什么样的问题

二、这个技术的优势和劣势分别是什么

三、这个技术适用的场景。任何技术都有其适用的场景，离开了这个场景

四、技术的组成部分和关键点。

五、技术的底层原理和关键实现

六、已有的实现和它之间的对比

故事

• 过去1年，看了种IO模型，一年后忘记了
• 过去1年，看了种epoll区别，一年后忘记了
• 然后重复重复。没有提升。
• 翻来覆去就这东西 没错必败（不知道哪里有问题）
• 翻来覆去就这东西 没错必败（很奇怪）

Java 中的 BIO、NIO和 AIO 理解为是 Java 语言对操作系统的各种 IO 模型的封装。

程序员在使用这些 API 的时候，不需要关心操作系统层面的知识，也不需要根据不同操作系统编写不同的代码。只需要使用Java的API就可以了。厉害呀

问题1：什么是AI0

• 一片空白 我 同步，异步 阻赛和非阻赛 5个模型，没听说过呢！
• 我的回答：reactor模型。

问题2：什么是kqueue与epoll区别

我的思考，没有什么区别，就是别的系统上

我的回答：监控大量连接。各种不同事件类型

‘’

什么是AI0

5个

细节是魔鬼：

1. 第一幅是5个类型，到了第二幅，第三图变成4个，遗漏信号io。
2. 到了第二幅，第三图 对epoll的同步和异步定义模糊。

异步定义：An asynchronous IO operation does not cause the requesting process to be blocked.

aio 纯异步，io多路复用也是异步。wait for data 和copy data from kernel to user

同步定义：A synchronous IO operation causes the requesting process to be blocked until that IO operation completes.

类型定义

1 BIO（Blocking IO） BIO是同步阻塞模型，一个客户端连接对应一个处理线程。在BIO中，accept和read方法都是阻塞操作，如果没有连接请求，accept方法阻塞；如果无数据可读取，read方法阻塞。

2 NIO（Non Blocking IO） NIO是同步非阻塞模型，服务端的一个线程可以处理多个请求，客户端发送的连接请求注册在多路复用器Selector上，服务端线程通过轮询多路复用器查看是否有IO请求，有则进行处理。

• 相对于之前的 IO 模型来说 IO Multiplexing 实际做的事情没变化甚至更低效，因为需要两次 System Call 才完成一个读操作。但它的好处就是在可能耗时最长最不可控的等待数据到达的时间上， 可以一口气等待多个 Socket，不用轮询消耗 CPU

3 AIO（NIO 2.0） AIO是异步非阻塞模型，一般用于连接数较多且连接时间较长的应用，在读写事件完成后由回调服务去通知程序启动线程进行处理。

• Asynchronous I/O

AIO 看上去和 Signal Driven IO 很相似，但区别在于 Signal Driver IO 是在数据可读后就通过 SIGIO 信号通知应用程序数据可读了，之后由应用程序来实际读取数据，拷贝数据到 User Space。而 AIO 是注册一个读任务后，直到读任务真的完全完成后才会通知应用层。

应用上区别

第二关 区别：

可以看出 Proactor 和 Reactor 的区别：

1）Reactor 是在事件发生时就通知事先注册的事件（读写在应用程序线程中处理完成）；

2）Proactor 是在事件发生时基于异步 I/O 完成读写操作（由内核完成），待 I/O 操作完成后才回调应用程序的处理器来进行业务处理。

Reactor 可以理解为「来了事件操作系统通知应用进程，让应用进程来处理」， 而 Proactor 可以理解为「来了事件操作系统来处理，处理完再通知应用进程」

1. Proactor 正是采用了异步 I/O 技术，所以被称为异步网络模型。

现在我们再来理解 Reactor 和 Proactor 的区别，就比较清晰了。

Reactor 是非阻塞同步网络模式，感知的是就绪可读写事件。在每次感知到有事件发生（比如可读就绪事件）后，就需要应用进程主动调用 read 方法来完成数据的读取，

也就是要应用进程主动将 socket 接收缓存中的数据读到应用进程内存中， 这个过程是同步的，读取完数据后应用进程才能处理数据。

Proactor 是异步网络模式， 感知的是已完成的读写事件。

在发起异步读写请求时，需要传入数据缓冲区的地址（用来存放结果数据）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， 这里的读写工作全程由操作系统来做，

并不需要像 Reactor 那样还需要应用进程主动发起 read/write 来读写数据， 操作系统完成读写工作后，就会通知应用进程直接处理数据。

第一关：基本概念

• 单 Reactor 单进程

单 Reactor 单进程的方案不适用计算机密集型的场景，只适用于业务处理非常快速的场景

而且只在主线程中运行，在面对瞬间高并发的场景时，容易成为性能的瓶颈的地方。

• 单 Reactor 多线程

单 Reator 多线程的方案优势在于能够充分利用多核 CPU 的能，那既然引入多线程，那么自然就带来了多线程竞争资源的问题。

• 多 Reactor 多进程 / 线程

Acceptor 对象中的 accept 获取连接，将新的连接分配给某个子线程；

• aio

无论是 Reactor，还是 Proactor，都是一种基于「事件分发」的网络编程模式，区别在于 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。

接下来，一起看看 Proactor 模式的示意图：

可惜的是，在 Linux 下的异步 I/O 是不完善的

Proactor is a software design pattern for event handling in which long running activities are running in an asynchronous part

细节是蘑菇：

• 在 Linux 下的异步 I/O 是不完善的，其他系统呢？这里是重要切入点 ?
• 在 Linux 下的异步 I/O 是不完善的，其他系统呢？这里是重要切入点 ?

什么是kqueue

定义：

kqueue 是一种可扩展的事件通知接口。

Kqueue is a scalable event notification interface introduced in FreeBSD 4.1 on July 2000

2000 年 7 月发布的 FreeBSD 4.1 中首次引入了 kqueue[1]，

随后也被 NetBSD、OpenBSD、macOS 等操作系统支持。

Kqueue makes it possible for software like nginx to solve the c10k problem

• epoll 在文件描述符可进行 I/O 操作时进行通知，
• 而 kqueue 和 IOCP 都在请求的操作完成时进行通知。

塔山

• https://github.com/littledan/linux-aio 【正在看】
• java aio 编程 【没看懂】 ❌ https://colobu.com/2014/11/13/java-aio-introduction/ http://hg.openjdk.java.net/nio/nio/jdk/file/a11b4063024f/src/share/classes/sun/nio/ch

Java NIO2增加了对第五种模型的支持，也就是AIO。http://hg.openjdk.java.net/nio/nio/jdk/file/a11b4063024f/src/share/classes/sun/nio/ch

• Why is AIO better than select and multi-threaded IO processing? [closed]

https://www.boost.org/doc/libs/1_48_0/doc/html/boost_asio.html https://www.boost.org/doc/libs/1_48_0/doc/html/boost_asio/overview/core/basics.html 【完成】

https://colobu.com/2014/11/13/java-aio-introduction/ 【】

• Async IO on Linux: select, poll, and epol 阅读30分钟 ✅

1. https://jvns.ca/blog/2017/06/03/async-io-on-linux--select--poll--and-epoll/
2. Chapter 63: Alternative I/O models
3. 从源码剖析Go语言基于信号抢占式调度 【没看懂】

• How do you use AIO and epoll together in a single event loop? 动手 10分钟 ❌ https://stackoverflow.com/questions/1825621/how-do-you-use-aio-and-epoll-together-in-a-single-event-loop
• Linux高性能IO网络模型对比分析：Reactor vs Proactor
• 理解 Java 三种IO模型 BIO/ NIO/ AIO，面试必考问题！
• FreeBSD Kqueue的实现原理 https://www.freebsd.org/cgi/man.cgi?query=kqueue&apropos=0&sektion=0&format=html
• 原来 8 张图，就能学 Reactor 和 Proactor 阅读5分钟 ✅
• Java】Java AIO使用
• Async IO on Linux: select, poll, and epol https://jvns.ca/blog/2017/06/03/async-io-on-linux--select--poll--and-epoll/
• How do you use AIO and epoll together in a single event loop?
• libevent – an event notification library

libevent supports /dev/poll, kqueue(2), event ports, POSIX select(2), Windows select(), poll(2), and epoll(4).

• AIO support 阅读5分钟 完成 ✅

https://libevent-users.monkey.narkive.com/MXzHLDTN/aio-support https://sourceforge.net/p/levent/patches/13/

On FreeBSD notification via kqueue is supported, on other platforms default implementation with signal notification supposed to be used. https://oxnz.github.io/2016/10/13/linux-aio/

• 深入学习理解 IO 多路复用 阅读5分钟 ✅ blocking I/O

nonblocking I/O

I/O multiplexing (select and poll)

signal driven I/O (SIGIO)

asynchronous I/O (the POSIX aio_functions)

https://www.dre.vanderbilt.edu/~schmidt/PDF/proactor.pdf

https://en.wikipedia.org/wiki/Proactor_pattern

【翻译】两种高性能I/O设计模式(Reactor/Proactor)的比较

https://blog.csdn.net/liu251/article/details/8351197

Comparing Two High-Performance I/O Design Patterns

Read-Completed /Ready-to-Read

Standard/classic Reactor:

• Step 1) wait for event (Reactor job)
• Step 2) dispatch "Ready-to-Read" event to user handler ( Reactor job)
• Step 3) read data (user handler job)
• Step 4) process data ( user handler job)

Proposed emulated Proactor:

• Step 1) wait for event (Proactor job)
• Step 2) read data (now Proactor job)
• Step 3) dispatch "Read-Completed" event to user handler (Proactor job)
• Step 4) process data (user handler job)

The Proactor Design Pattern: Concurrency Without Threads

优缺点：

— Decoupling threading from concurrency.

ー线程与并发性的分离。

Long-duration operations are performed asynchronously by the implementation on behalf of the application. Consequently applications do not need to spawn many threads in order to increase concurrency. 长时间的操作由代表应用程序的实现异步执行。因此，应用程序不需要产生许多线程来提高并发性。

— Performance and scalability.

high-performance concurrent applications

https://www.cnblogs.com/l

uminocean/p/5631336.html