本文从操作系统的角度来解释BIO,NIO,AIO的概念,含义和背后的那些事。
很多人说BIO不好,会“block”,但到底什么是IO的Block呢?考虑下面两种情况:
如果你的直觉告诉你,这两种都算“Block”,那么很遗憾,你的理解与Linux不同。Linux认为:
是的,对于磁盘文件IO,Linux总是不视作Block。
你可能会说,这不科学啊,磁盘读写偶尔也会因为硬件而卡壳啊,怎么能不算Block呢?但实际就是不算。
一个解释是,所谓“Block”是指操作系统可以预见这个Block会发生才会主动Block。例如当读取TCP连接的数据时,如果发现Socket buffer里没有数据就可以确定定对方还没有发过来,于是Block;而对于普通磁盘文件的读写,也许磁盘运作期间会抖动,会短暂暂停,但是操作系统无法预见这种情况,只能视作不会Block,照样执行。
基于这个基本的设定,在讨论IO时,一定要严格区分网络IO和磁盘文件IO。NIO和后文讲到的IO多路复用只对网络IO有意义。
严格的说,O_NONBLOCK和IO多路复用,对标准输入输出描述符、管道和FIFO也都是有效的。但本文侧重于讨论高性能网络服务器下各种IO的含义和关系,所以本文做了简化,只提及网络IO和磁盘文件IO两种情况。
本文先着重讲一下网络IO。
有了Block的定义,就可以讨论BIO和NIO了。BIO是Blocking IO的意思。在类似于网络中进行read, write, connect一类的系统调用时会被卡住。
举个例子,当用read去读取网络的数据时,是无法预知对方是否已经发送数据的。因此在收到数据之前,能做的只有等待,直到对方把数据发过来,或者等到网络超时。
对于单线程的网络服务,这样做就会有卡死的问题。因为当等待时,整个线程会被挂起,无法执行,也无法做其他的工作。
顺便说一句,这种Block是不会影响同时运行的其他程序(进程)的,因为现代操作系统都是多任务的,任务之间的切换是抢占式的。这里Block只是指Block当前的进程。
于是,网络服务为了同时响应多个并发的网络请求,必须实现为多线程的。每个线程处理一个网络请求。线程数随着并发连接数线性增长。这的确能奏效。实际上2000年之前很多网络服务器就是这么实现的。但这带来两个问题:
也许现在看来1GB内存不算什么,现在服务器上百G内存的配置现在司空见惯了。但是倒退20年,1G内存是很金贵的。并且,尽管现在通过使用大内存,可以轻易实现并发1万甚至10万的连接。但是水涨船高,如果是要单机撑1千万的连接呢?
问题的关键在于,当调用read接受网络请求时,有数据到了就用,没数据到时,实际上是可以干别的。使用大量线程,仅仅是因为Block发生,没有其他办法。
当然你可能会说,是不是可以弄个线程池呢?这样既能并发的处理请求,又不会产生大量线程。但这样会限制最大并发的连接数。比如你弄4个线程,那么最大4个线程都Block了就没法响应更多请求了。
要是操作IO接口时,操作系统能够总是直接告诉有没有数据,而不是Block去等就好了。于是,NIO登场。
NIO是指将IO模式设为“Non-Blocking”模式。在Linux下,一般是这样:
再强调一下,以上操作只对socket对应的文件描述符有意义;对磁盘文件的文件描述符做此设置总会成功,但是会直接被忽略。
这时,BIO和NIO的区别是什么呢?
在BIO模式下,调用read,如果发现没数据已经到达,就会Block住。
在NIO模式下,调用read,如果发现没数据已经到达,就会立刻返回-1, 并且errno被设为EAGAIN。
在有些文档中写的是会返回EWOULDBLOCK。实际上,在Linux下EAGAIN和EWOULDBLOCK是一样的,即#define EWOULDBLOCK EAGAIN
于是,一段NIO的代码,大概就可以写成这个样子。
这段代码很容易理解,就是轮询,不断的尝试有没有数据到达,有了就处理,没有(得到EWOULDBLOCK或者EAGAIN)就等一小会再试。这比之前BIO好多了,起码程序不会被卡死了。
但这样会带来两个新问题:
要是操作系统能一口气告诉程序,哪些数据到了就好了。
于是IO多路复用被搞出来解决这个问题。
IO多路复用(IO Multiplexing) 是这么一种机制:程序注册一组socket文件描述符给操作系统,表示“我要监视这些fd是否有IO事件发生,有了就告诉程序处理”。
IO多路复用是要和NIO一起使用的。尽管在操作系统级别,NIO和IO多路复用是两个相对独立的事情。NIO仅仅是指IO API总是能立刻返回,不会被Blocking;而IO多路复用仅仅是操作系统提供的一种便利的通知机制。操作系统并不会强制这俩必须得一起用——你可以用NIO,但不用IO多路复用,就像上一节中的代码;也可以只用IO多路复用 + BIO,这时效果还是当前线程被卡住。但是,IO多路复用和NIO是要配合一起使用才有实际意义。因此,在使用IO多路复用之前,请总是先把fd设为O_NONBLOCK。
对IO多路复用,还存在一些常见的误解,比如:
操作系统级别提供了一些接口来支持IO多路复用,最老掉牙的是select和poll。
select长这样:
int select(int nfds, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds, struct timeval *timeout);
它接受3个文件描述符的数组,分别监听读取(readfds),写入(writefds)和异常(expectfds)事件。那么一个 IO多路复用的代码大概是这样:
首先,为了select需要构造一个fd数组(这里为了简化,没有构造要监听写入和异常事件的fd数组)。之后,用select监听了read_fds中的多个socket的读取时间。调用select后,程序会Block住,直到一个事件发生了,或者等到最大1秒钟(tv定义了这个时间长度)就返回。之后,需要遍历所有注册的fd,挨个检查哪个fd有事件到达(FD_ISSET返回true)。如果是,就说明数据已经到达了,可以读取fd了。读取后就可以进行数据的处理。
select有一些发指的缺点:
poll与select类似于。它大概长这样:
poll的代码例子和select差不多,因此也就不赘述了。有意思的是poll这个单词的意思是“轮询”,所以很多中文资料都会提到对IO进行“轮询”。
上面说的select和下文说的epoll本质上都是轮询。
poll优化了select的一些问题。比如不再有3个数组,而是1个polldfd结构的数组了,并且也不需要每次重设了。数组的个数也没有了1024的限制。但其他的问题依旧:
目前来看,高性能的web服务器都不会使用select和poll。他们俩存在的意义仅仅是“兼容性”,因为很多操作系统都实现了这两个系统调用。
如果是追求性能的话,在BSD/macOS上提供了kqueue api;在Salorias中提供了/dev/poll(可惜该操作系统已经凉凉);而在Linux上提供了epoll api。它们的出现彻底解决了select和poll的问题。Java NIO,nginx等在对应的平台的上都是使用这些api实现。
因为大部分情况下我会用Linux做服务器,所以下文以Linux epoll为例子来解释多路复用是怎么工作的。
epoll是Linux下的IO多路复用的实现。这里单开一章是因为它非常有代表性,并且Linux也是目前最广泛被作为服务器的操作系统。细致的了解epoll对整个IO多路复用的工作原理非常有帮助。
与select和poll不同,要使用epoll是需要先创建一下的。
epoll_create在内核层创建了一个数据表,接口会返回一个“epoll的文件描述符”指向这个表。注意,接口参数是一个表达要监听事件列表的长度的数值。但不用太在意,因为epoll内部随后会根据事件注册和事件注销动态调整epoll中表格的大小。
epoll创建
为什么epoll要创建一个用文件描述符来指向的表呢?这里有两个好处:
epoll创建后,第二步是使用epoll_ctl接口来注册要监听的事件。
其中第一个参数就是上面创建的epfd。第二个参数op表示如何对文件名进行操作,共有3种。
第三个参数是要操作的fd,这里必须是支持NIO的fd(比如socket)。
第四个参数是一个epoll_event的类型的数据,表达了注册的事件的具体信息。
比方说,想关注一个fd1的读取事件事件,并采用边缘触发(下文会解释什么是边缘触发),大概要这么写:
通过epoll_ctl就可以灵活的注册/取消注册/修改注册某个fd的某些事件。
管理fd事件注册
第三步,使用epoll_wait来等待事件的发生。
特别留意,这一步是"block"的。只有当注册的事件至少有一个发生,或者timeout达到时,该调用才会返回。这与select和poll几乎一致。但不一样的地方是evlist,它是epoll_wait的返回数组,里面只包含那些被触发的事件对应的fd,而不是像select和poll那样返回所有注册的fd。
监听fd事件
综合起来,一段比较完整的epoll代码大概是这样的。
此外,epoll的手册中也有一个简单的例子。
所有的基于IO多路复用的代码都会遵循这样的写法:注册——监听事件——处理——再注册,无限循环下去。
为什么epoll的性能比select和poll要强呢? select和poll每次都需要把完成的fd列表传入到内核,迫使内核每次必须从头扫描到尾。而epoll完全是反过来的。epoll在内核的数据被建立好了之后,每次某个被监听的fd一旦有事件发生,内核就直接标记之。epoll_wait调用时,会尝试直接读取到当时已经标记好的fd列表,如果没有就会进入等待状态。
同时,epoll_wait直接只返回了被触发的fd列表,这样上层应用写起来也轻松愉快,再也不用从大量注册的fd中筛选出有事件的fd了。
简单说就是select和poll的代价是"O(所有注册事件fd的数量)",而epoll的代价是"O(发生事件fd的数量)"。于是,高性能网络服务器的场景特别适合用epoll来实现——因为大多数网络服务器都有这样的模式:同时要监听大量(几千,几万,几十万甚至更多)的网络连接,但是短时间内发生的事件非常少。
但是,假设发生事件的fd的数量接近所有注册事件fd的数量,那么epoll的优势就没有了,其性能表现会和poll和select差不多。
epoll除了性能优势,还有一个优点——同时支持水平触发(Level Trigger)和边沿触发(Edge Trigger)。
默认情况下,epoll使用水平触发,这与select和poll的行为完全一致。在水平触发下,epoll顶多算是一个“跑得更快的poll”。
而一旦在注册事件时使用了EPOLLET标记(如上文中的例子),那么将其视为边沿触发(或者有地方叫边缘触发,一个意思)。那么到底什么水平触发和边沿触发呢?
考虑下图中的例子。有两个socket的fd——fd1和fd2。我们设定监听f1的“水平触发读事件“,监听fd2的”边沿触发读事件“。我们使用在时刻t1,使用epoll_wait监听他们的事件。在时刻t2时,两个fd都到了100bytes数据,于是在时刻t3, epoll_wait返回了两个fd进行处理。在t4,我们故意不读取所有的数据出来,只各自读50bytes。然后在t5重新注册两个事件并监听。在t6时,只有fd1会返回,因为fd1里的数据没有读完,仍然处于“被触发”状态;而fd2不会被返回,因为没有新数据到达。
水平触发和边沿触发
这个例子很明确的显示了水平触发和边沿触发的区别。
那么为什么需要边沿触发呢?
边沿触发把如何处理数据的控制权完全交给了开发者,提供了巨大的灵活性。比如,读取一个http的请求,开发者可以决定只读取http中的headers数据就停下来,然后根据业务逻辑判断是否要继续读(比如需要调用另外一个服务来决定是否继续读)。而不是次次被socket尚有数据的状态烦扰;写入数据时也是如此。比如希望将一个资源A写入到socket。当socket的buffer充足时,epoll_wait会返回这个fd是准备好的。但是资源A此时不一定准备好。如果使用水平触发,每次经过epoll_wait也总会被打扰。在边沿触发下,开发者有机会更精细的定制这里的控制逻辑。
但不好的一面时,边沿触发也大大的提高了编程的难度。一不留神,可能就会miss掉处理部分socket数据的机会。如果没有很好的根据EAGAIN来“重置”一个fd,就会造成此fd永远没有新事件产生,进而导致饿死相关的处理代码。
上面的所有介绍都在围绕如何让网络IO不会被Block。但是网络IO处理仅仅是整个数据处理中的一部分。如果你留意到上文例子中的“处理事件”代码,就会发现这里可能是有问题的。
这时你会发现,这里的Block和本文之初讲的O_NONBLOCK是不同的事情。在一个网络服务中,如果处理程序的延迟远远小于网络IO,那么这完全不成问题。但是如果处理程序的延迟已经大到无法忽略了,就会对整个程序产生很大的影响。这时IO多路复用已经不是问题的关键。
试分析和比较下面两个场景:
它们有什么不同?它们的瓶颈可能出在哪里?
小结一下本文:
但是IO多路复用仅仅是解决了一部分问题,另外一部分问题如何解决呢?且听下回分解。