IO的阻塞与同步 IO即输入/输出(Input/Output)。每个应用系统都少不了交互,或多或少都会产生数据,而它们的核心:IO,其性能的发展明显落后于 CPU 。对于高性能、高并发的应用系统来说,回避IO瓶颈进而提升性能是至关重要的。 阻塞与非阻塞 一般来说,IO模型可以分为阻塞/非阻塞及同步/异步。先从简单的阻塞/非阻塞模型说起。 阻塞IO:用户进程发起IO操作后,必须等待IO操作完成才能继续运行。通信协议中的 Socket 编程,为了简单起见,也使用的这种方式。但这种方式会造成CPU大量闲置,系
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。
Linux/Unix五种I/O模型 内容来源,侵删。 游双-《Linux高性能服务器编程》 牛客网-Linux高并发服务器开发 ---- 阻塞-blocking 调用者调用了某个函数,然后等待这个函数返回,在这期间什么都不做,不停的去检查这个函数有没有返回,应用程序必须等这个函数返回才能进行下一步的动作。 即,针对阻塞I/O执行的系统调用可能因为无法立即完成而被操作系统挂起,直到等待的时间发生为止,才可以继续执行下一步的操作。 可能被阻塞的系统调用包括accept、send、rec
同步阻塞模式。在JDK1.4以前,使用Java建立网络连接时,只能采用BIO方式,在服务器端启动一个ServerSocket,然后使用accept等待客户端请求,对于每一个请求,使用一个线程来进行处理用户请求。线程的大部分时间都在等待请求的到来和IO操作,利用率很低。而且线程的开销比较大,数量有限,因此服务器同时能处理的连接数也很低。
很多的小伙伴,被java IO 模型,搞得有点儿晕,一会儿是4种模型,一会儿又变成了5种模型。
socket在创建的时候默认是阻塞的。我们可以通过socket系统调用的第二个参数传递SOCK_NONBLOCK标志,或者通过fcntl系统调用的F_SETFL命令,将其设置为非阻塞的。阻塞和非阻塞的概念能应用与所有文件描述符,不仅仅是socket,我们称阻塞的文件描述符为阻塞I/O,非阻塞的文件描述符为非阻塞I/O.
linux 中最常用的 IO 模型是同步 IO,在这个模型中,请求发出后应用程序会阻塞直到满足条件(阻塞 IO),或在不满足条件的情况下立即返回出错(非阻塞 IO),这样做的好处是程序在等待 IO 请求完成时不会占用 CPU。 POSIX 定义了异步 IO 应用程序接口(AIO API),linux 2.6 以上版本的内核也实现了内核级别的异步 IO 调用。 异步 IO 的基本思想是允许进程发起很多 IO 操作,而不用阻塞任何一个,也不用等待任何操作的完成,直到 IO 操作完成时,进程可以检索 IO 操作的结果。
下图是根据同步、异步、阻塞、非阻塞四个指标总结的Linux下四个象限的I/O通信模式。
从基础讲起,IO的原理和模型是隐藏在编程知识底下的,是开发人员必须掌握的基础原理,是基础的基础,更是通关大厂面试的必备知识。
POSIX AIO 是在用户控件模拟异步 IO 的功能,不需要内核支持,而 linux AIO 则是 linux 内核原声支持的异步 IO 调用,行为更加低级。
Java里面的IO模型种类较多,主要包括BIO,NIO和AIO,每个IO模型都有不一样的地方,那么这些IO模型是如何演变呢,底层的原理又是怎样的呢? 本文我们就来聊聊。
网络I/O,可以理解为网络上的数据流。通常我们会基于socket与远端建立一条TCP或者UDP通道,然后进行读写。单个socket时,使用一个线程即可高效处理;然而如果是10K个socket连接,或者更多,我们如何做到高性能处理?
缓冲I/O是指通过标准库缓存来加速文件的访问,而标准库内部再通过系统调度访问文件。带缓存I/O也叫标准I/O,它符合ANSI C的标准I/O处理,是不依赖系统内核的,所以移植性是比较强的,在使用标准I/O操作的时候为了减少对read()、write()系统调用次数,带缓存I/O就是在用户层再建立一个缓存区,这个缓存区的分配和优化长度等细节都是标准I/O库处理好的,用户不用去关心。
从JDK 7版本开始,Java新加入的文件和网络io特性称为nio2(new io 2, 因为jdk1.4中已经有过一个nio了),包含了众多性能和功能上的改进,其中最重要的部分,就是对异步io的支持,称为Java AIO(asynchronous IO)。 因为AIO的实施需充分调用OS参与,IO需要操作系统支持、并发也同样需要操作系统的支持,所以性能方面不同操作系统差异会比较明显。所以本文也附带介绍了Linux 2.6及以后版本新增的AIO特性(因为这跟Java AIO是对应关系)。 Java AIO
Java 在 JDK 1.4 引入了 ByteBuffer 等 NIO 相关的类,使得 Java 程序员可以抛弃基于 Stream ,从而使用基于 Block 的方式读写文件,另外,JDK 还引入了 IO 性能优化之王—— 零拷贝 sendFile 和 mmap。但他们的性能究竟怎么样? 和 RandomAccessFile 比起来,快多少? 什么情况下快?到底是 FileChannel 快还是 MappedByteBuffer 快……
架构师是一个很神圣的职业,充满玄学之道,并不是每一个人都能够成为架构师,架构师需要具备很强的技术思维和业务思维以及产品思维,当然也很考验计算机功底,操作系统也是计算机功底的一部分。
这是05年的老文章,网上应该有人早就翻译过了,我翻译它仅仅为了学习Reactor/Proactor两种TCP服务器设计模式,顺便作翻译练习。
PS:NIO就是用最少的线程干最多的事情,BIO是找更多的人来干。都是要进行堵塞的,尤其是selector.select()方法上,跟bio的accept()一样,其实都在阻塞。比较单线程和多线程的处理方式,一般情况下无论哪种,nio模式都要比bio更优。
关于Java网络编程中的同步IO和异步IO的区别及原理的文章非常的多,具体来说主要还是在讨论Java BIO和Java NIO这两者,而关于Java AIO的文章就少之又少了(即使用也只是介绍了一下概念和代码示例)。
Linux内核将所有的外部设备当做一个文件来操作,对文件的读写操作会调用内核的系统命令,返回一个文件描述符(file descriptor,fd)。而对socket的读写也有相应的描述符,称为socketfd。描述符就是一个数字,指向内存中的一个结构体(文件路径或者数据区等)
编辑手记:本文主要讲解Linux IO调度层的三种模式:cfp、deadline和noop,并给出各自的优化和适用场景建议。 作者简介: 邹立巍 Linux系统技术专家。目前在腾讯SNG社交网络运营部
io_uring是Linux内核在v5.1引入的一套异步IO接口,随着其迅速发展,现在的io_uring已经远远超过了纯IO的范畴。从Linux v5.3版本开始,io_uring陆续添加了网络编程相关的API,对用户提供sendmsg、recvmsg、accept、connect等接口的异步支持,将io_uring的生态范围扩大到了网络领域。
上面文章中,我们提到不同的操作系统实现的io策略可能不一样,即使是同一个操作系统也可能存在多重io策略,常见如linux上的select,poll,epoll,面对这么多不同类型的io接口,这里需要一层抽象api来完成,所以就演变出来两种高性能的io的设计模式,分别是Reactor(同步IO)和Proactor(异步IO)。
不是吹牛,理论上完全可以达到。 (以下参考值皆是Linux平台上) 1,Linux单个进程可以维持的连接数(fd)理论值是通过ulimit -a设置,或在server内使用setrlimit()设置,具体最大是多少?我看我的64机上是64bits的一个数值,所以,权且认为理论上是2^64-1。 anyway,几百万不是问题。 2,TCP连接数。因为是Server端,不用向系统申请临时端口,只占fd资源。所以tcp连接数不受限制。 3,维持连接当然需要内存消耗,假如每个连接(fd),我们为其分配5k
关于Java BIO、NIO、AIO的区别和原理,这样的文章非常的多的,但主要还是在BIO和NIO这两者之间讨论,而关于AIO这样的文章就少之又少了,很多只是介绍了一下概念和代码示例。
linux系统也是一种应用,它是基于计算机硬件的一种操作系统软件。当我们接收一次网络传输,计算机硬件的网卡会从网络中将读到的字节流写到linux的buffer缓冲区内存中,然后用户空间会调用linux对外暴露的接口,将linux中的buffer内存中的数据再读取到用户空间。这一次读操作就是一次IO。同样写也是这样的。
fd:file descriptor,文件描述符。linux内核将所有外部设备都看作一个文件来操作,对文件的读写会调用内核提供的命令,返回一个文件描述符。对一个socket的读写也会有相应的socket fd。描述符就是一个指向内核中结构体的数字。
我们看到,通过 DMA 芯片进行的硬盘读写过程需要进行四次特权级切换和四次拷贝操作。
在日常工程或者开发中避免不了引入 web 服务器(或者是 tcp 服务器),常用服务器有tomcat,jetty,undertow,netty 等等,对于这些服务器,IO 一直是避免不了的话题。对于 IO 知识以及模型的掌握影响着我们对于这些服务器的理解,使用,调优等等。本文是一个系列文章,以学习为目的,以最经典的 tomcat 服务器为例,介绍tomcat 服务器 IO 相关的模型和知识,使用的 tomcat 版本为 v9.0.21。
http://blog.csdn.net/zs634134578/article/details/19806429
服务器端编程,经常需要构造高性能的网络应用,需要选用高性能的IO模型,这也是通关大公司面试必备的知识。
介绍:FIO是测试IOPS的非常好的工具,用来对硬件进行压力测试和验证,支持多种不同的I/O引擎,包括:sync,mmap, libaio, posixaio, SG v3, splice, null, network, syslet, guasi, solarisaio 等等
是否使用 direct io,测试过程不使用OS 自带的buffer,使测试磁盘的结果更真实。Linux读写的时候,内核维护了缓存,数据先写到缓存,后面在后台写到SSD。读的时候也优先读缓存里的数据。这样速度可以加快,但是一旦掉电,缓存里的数据就没有了。所以有一种模式叫做direct io,跳过缓存,直接读写SSD。
同步、异步、阻塞、非阻塞都是和I/O(输入输出)有关的概念,最简单的文件读取就是I/O操作。而在文件读取这件事儿上,可以有多种方式。
高性能的服务器,不一定是多线程实现的,也就是说多线程不一定比单线程效率高,这得分具体的情况。以redis为例,核心处理请求的线程只有一个,所以我们常常理解其仅仅只有一个线程,但准确来说其实并不是单线程的,比如日志的备份需要单独的fork一个进程或者线程去做备份等,那么redis何来单线程还能达到如此10万+的qps呢?其实这取决于具体的实现,redis采用了基于高性能Reactor的IO多路复用的模式+内存数据结构+单线程处理网络请求这几块,决定了其性能高的原因。
随着互联网的发展,面对海量用户高并发业务,传统的阻塞式的服务端架构模式已经无能为力。本文旨在为大家提供有用的高性能网络编程的I/O模型概览以及网络服务进程模型的比较,以揭开设计和实现高性能网络架构的神秘面纱。 2、关于作者 陈彩华(caison):主要从事服务端开发、需求分析、系统设计、优化重构工作,主要开发语言是 Java。 3、线程模型 上篇《高性能网络编程(五):一文读懂高性能网络编程中的I/O模型》介绍完服务器如何基于 I/O 模型管理连接,获取输入数据,下面将介绍基于进程/线程模型,服务器如何处理请求。 值得说明的是,具体选择线程还是进程,更多是与平台及编程语言相关。 例如 C 语言使用线程和进程都可以(例如 Nginx 使用进程,Memcached 使用线程),Java 语言一般使用线程(例如 Netty),为了描述方便,下面都使用线程来进行描述。 4、线程模型1:传统阻塞 I/O 服务模型
在分享这次面试经典题目汇总之前,预告一下,下期分享面试题目汇总,会把之前网友在群里分享的一份面试题目答案完善出来:
从操作系统层面怎么理解网络I/O呢?计算机的世界有一套自己定义的概念。如果不明白这些概念,就无法真正明白技术的设计思路和本质。所以在我看来,这些概念是了解技术和计算机世界的基础。
本文将介绍基于进程/线程模型,服务器如何处理请求。值得说明的是,具体选择线程还是进程,更多是与平台及编程语言相关。
linux操作系统包含了五种IO模型,各种上层编程语言或者网络编程框架的上层实现都是基于操作系统的这些IO实现来实现的。
从本篇开始回顾总结Netty通信框架,尝试为读者揭开它的神秘面纱。Flink内部节点之间的通信是用Akka,比如JobManager和TaskManager之间的通信。而operator之间的数据传输是利用Netty。
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,也有访问底层硬件设备的所有权限。为了保证用户进程不能直接操作内核(kernel),保证内核的安全,操心系统将虚拟空间划分为两部分,一部分为内核空间,一部分为用户空间。
在Linux操作系统中,I/O(输入/输出)模型是一套定义如何处理数据读写的机制,它对系统性能有着重要影响。为了适应不同的应用场景和性能需求,Linux抽象出了多种I/O模型。每种模型都有其独特的特点、底层原理、优劣势以及适用场景。🤓
Proactor是常见的网络AIO模型。和Reactor的区别在于同步/异步。问题在于windows没有好的NIO,而Linux又没动力实现AIO,所以Reactor占多数。
前面系列已经讲完了硬件选型、部署、调优,在上线之前呢需要进行性能存储测试,本章主要讲述下测试Ceph的几种常用工具,以及测试方法。
https://lonesysadmin.net/2013/12/22/better-linux-disk-caching-performance-vm-dirty_ratio/
概述 什么是性能? 性能最通俗的衡量指标就是“时间”,CPU的使用率指的是CPU用于计算的时间占比,磁盘使用率指的是磁盘操作的时间占比,当CPU使用率100%时,意味着有部分请求来不及计算,响应时间
导言:运维工作中除了要维持平台的稳定运行以外,还得对服务器的性能进行优化,让服务器发挥出良好的工作性能是稳定运行的基础。腾讯互娱DBA团队的汪伟(simon)在这一领域里整理出了一套性能优化的资料为大家在性能优化提供充足的方向。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云