Linux非阻塞IO模型简介(linux非阻塞io模型)

在网络编程领域中，I/O（Input/Output）操作是常见的操作之一。由于网络操作涉及到数据传输，必然存在传输过程中的阻塞问题。如果一个操作在传输数据时遇到阻塞，那么程序就会停下来等待传输完成，这样就会导致程序在等待的过程中处于空闲状态，从而影响整个程序的运行效率，为了解决这个问题，Linux 采用了非阻塞 IO 模型。下面我们就简要介绍一下这个模型。

1. 阻塞 IO 模型

在传统的阻塞 IO 模型中，当一个 I/O 操作被阻塞时，程序会停止执行，直到相应的操作完成后程序才会继续执行。以一个简单的网络编程流程为例，客户端向服务器发送数据，服务器将数据读取出来，并将处理结果返回给客户端，客户端接收到处理结果后再做出后续操作，这样的流程中，如果客户端发送数据的过程中发生阻塞，那么整个程序就会处于等待状态，直到数据发送成功才会继续执行后续的操作。

2. 非阻塞 IO 模型

为了解决传统阻塞 IO 模型中存在的问题，Linux 提出了一种新的模型——非阻塞 IO 模型。非阻塞 IO 模型的核心思想是将数据传输过程中的阻塞改为非阻塞，当一个操作遇到阻塞时，不再将程序挂起等待，而是立即返回一个 EAGN 或 EWOULDBLOCK 错误，告诉用户进程现在没有数据可读或可写，用户进程就可以继续执行其他操作而不必等待。

3. select/poll/epoll 三种 IO 复用技术

为了实现非阻塞 IO 模型，Linux 提供了三种 IO 复用技术，分别是 select、poll 和 epoll。这三种技术的本质都是在 I/O 操作上设置一个观察者，从而实现对多个文件描述符（socket）的异步控制。这样我们就可以同时监听多个文件描述符上的事件，只有当有一个或多个文件描述符有事件发生时，才会触发相应的回调函数来处理这些事件，这就是所谓的“异步回调”，在这个回调函数中可以读取或写入数据，实现相应的数据传输。

三种技术的区别在于它们的实现方式不同。select 是最传统的一种基于轮询的 IO 复用技术，它可以同时控制的文件描述符数量有限，而且每次调用 select 都会扫描整个文件描述符，导致效率较低。poll 和 select 类似，它也是基于轮询的，但是它可以控制的文件描述符数量没有限制，而且 poll 支持动态增加或删除文件描述符。epoll 是最新的 IO 复用技术，它采用回调机制，只在有 I/O 事件到来时出发处理函数，因此效率比 select 和 poll 要高很多，它也支持动态添加或删除文件描述符。

4.

本文简要介绍了 Linux 中非阻塞 IO 模型的实现原理和相应的技术，其中 select、poll 和 epoll 三种 IO 复用技术，是实现非阻塞 IO 模型的核心补充手段。对于网络编程人员来说，理解非阻塞 IO 模型的原理、特点和应用，能够帮助他们更好地编写高效的网络编程代码，提高程序的运行效率和稳定性。

相关问题拓展阅读：

• linux 调试串口 是阻塞还是非阻塞模式
• Linux 磁盘IO

linux 调试串口 是阻塞还是非阻塞模式

我感觉应当取决于你使用的控件吧

两种方式都提供的，取决于你调用读写函数的参数timeout。

当你有能力去优化时，你已经不用来问这个问题了。具体到某个例子，比如说开发庆游界面，在PC上我们用VC；

在嵌入式Linux里也许我此差枯们用QT也许用Android，这个时候你应该去学学QT、Android的编程。但是基础还是C或JAVA，在此基森洞础上去熟悉它们的接口。

你学过VC的话，也是要花时间去了解那些类、控件的。

Linux 磁盘IO

磁盘结构与数据存储方式, 数据是如何存储的，又通过怎样的方式被访问？

机械硬盘主要由磁盘盘片、磁头、主轴与传动轴等组成；数据就存放在磁盘盘片中

现代硬盘寻道都是采用CHS( Cylinder Head Sector )的方式，硬盘读取数据时，读写磁头沿径向移动，移到要读取的扇区所在磁道的上方，这段时间称为

寻道时间(seek time)

。

因读写磁头的起始位置与目标位置之间的距离不同，寻道时间也不同

。磁头到达指定磁道后，然后通过盘片的旋转，使得要读取的扇区转到读写磁头的下方，这段时间称为

旋转延迟时间(rotational latencytime)

。然后再读写数据，读手租写数据也需要时间，这段时间称为

传输时间(transfer time)

。

固态硬盘主要由主控芯片、闪存颗粒与缓存组成；数据就存放在闪存芯片中

通过主控芯片进行寻址， 因为毕好兆是电信号方式， 没有任何物理结构， 所以寻址速度非常快且与数据存储位置无关

如何查看系统IO状态

查看磁盘空间

调用 open , fwrite 时到底发生了什么?

在一个IO过程中，以下5个API/系统调用是必不可少的

Create 函数用来打开一个文件，如果该文件不存在，那么需要在磁盘上创建该文件

Open 函数用于打开一个指定的文件。如果在 Open 函数中指定 O_CREATE 标记，那么 Open 函数同样可以实现 Create 函数的功能

Clos e函数用于释放文件句柄

Write 和 Read 函数用于实现文件的读写过程

O_SYNC (先写缓存, 但是需要实际落袜粗盘之后才返回, 如果接下来有读请求, 可以从内存读 ), write-through

O_DSYNC (D=data, 类似O_SYNC, 但是只同步数据, 不同步元数据)

O_DIRECT (直接写盘, 不经过缓存)

O_ASYNC (异步IO, 使用信号机制实现, 不推荐, 直接用aio_xxx)

O_NOATIME (读取的时候不更新文件 atime(access time))

sync() 全局缓存写回磁盘

fsync() 特定fd的sync()

fdatasync() 只刷数据, 不同步元数据

mount noatime(全局不记录atime), re方式(只读), sync(同步方式)

一个IO的传奇一生 这里有一篇非常好的资料，讲述了整个IO过程；

下面简单记录下自己的理解的一次常见的Linux IO过程， 想了解更详细及相关源码，非常推荐阅读上面的原文

Linux IO体系结构

Superblock

超级描述了整个文件系统的信息。为了保证可靠性，可以在每个块组中对superblock进行备份。为了避免superblock冗余过多，可以采用稀疏存储的方式，即在若干个块组中对superblock进行保存，而不需要在所有的块组中都进行备份

GDT 组描述符表

组描述符表对整个组内的数据布局进行了描述。例如，数据块位图的起始地址是多少？inode位图的起始地址是多少？inode表的起始地址是多少？块组中还有多少空闲块资源等。组描述符表在superblock的后面

数据块位图

数据块位图描述了块组内数据块的使用情况。如果该数据块已经被某个文件使用，那么位图中的对应位会被置1，否则该位为0

Inode位图

Inode位图描述了块组内inode资源使用情况。如果一个inode资源已经使用，那么对应位会被置1

Inode表

（即inode资源）和数据块。这两块占据了块组内的绝大部分空间，特别是数据块资源

一个文件是由inode进行描述的。一个文件占用的数据块block是通过inode管理起来的

。在inode结构中保存了直接块指针、一级间接块指针、二级间接块指针和三级间接块指针。对于一个小文件，直接可以采用直接块指针实现对文件块的访问；对于一个大文件，需要采用间接块指针实现对文件块的访问

最简单的调度器。它本质上就是一个链表实现的

fifo

队列，并对请求进行简单的

合并

处理。

调度器本身并没有提供任何可以配置的参数

读写请求被分成了两个队列， 一个用访问地址作为索引，一个用进入时间作为索引，并且采用两种方式将这些request管理起来；

在请求处理的过程中，deadline算法会优先处理那些访问地址临近的请求，这样可以更大程度的减少磁盘抖动的可能性。

只有在有些request即将被饿死的时候，或者没有办法进行磁盘顺序化操作的时候，deadline才会放弃地址优先策略，转而处理那些即将被饿死的request

deadline算法可调整参数

read_expire

: 读请求的超时时间设置(ms)。当一个读请求入队deadline的时候，其过期时间将被设置为当前时间＋read_expire，并放倒fifo_list中进行排序

write_expire

:写请求的超时时间设置(ms)

fifo_batch

:在顺序（sort_list）请求进行处理的时候，deadline将以batch为单位进行处理。每一个batch处理的请求个数为这个参数所限制的个数。在一个batch处理的过程中，不会产生是否超时的检查，也就不会产生额外的磁盘寻道时间。这个参数可以用来平衡顺序处理和饥饿时间的矛盾，当饥饿时间需要尽可能的符合预期的时候，我们可以调小这个值，以便尽可能多的检查是否有饥饿产生并及时处理。增大这个值当然也会增大吞吐量，但是会导致处理饥饿请求的延时变长

writes_starved

:这个值是在上述deadline出队处理之一步时做检查用的。用来判断当读队列不为空时，写队列的饥饿程度是否足够高，以时deadline放弃读请求的处理而处理写请求。当检查存在有写请求的时候，deadline并不会立即对写请求进行处理，而是给相关数据结构中的starved进行累计，如果这是之一次检查到有写请求进行处理，那么这个计数就为1。如果此时writes_starved值为2，则我们认为此时饥饿程度还不足够高，所以继续处理读请求。只有当starved >= writes_starved的时候，deadline才回去处理写请求。可以认为这个值是用来平衡deadline对读写请求处理优先级状态的，这个值越大，则写请求越被滞后处理，越小，写请求就越可以获得趋近于读请求的优先级

front_merges

:当一个新请求进入队列的时候，如果其请求的扇区距离当前扇区很近，那么它就是可以被合并处理的。而这个合并可能有两种情况，一个是向当前位置后合并，另一种是向前合并。在某些场景下，向前合并是不必要的，那么我们就可以通过这个参数关闭向前合并。默认deadline支持向前合并，设置为0关闭

在调度一个request时，首先需要选择一个一个合适的cfq_group。Cfq调度器会为每个cfq_group分配一个时间片，当这个时间片耗尽之后，会选择下一个cfq_group。每个cfq_group都会分配一个vdisktime，并且通过该值采用红黑树对cfq_group进行排序。在调度的过程中，每次都会选择一个vdisktime最小的cfq_group进行处理。

一个cfq_group管理了7棵service tree，每棵service tree管理了需要调度处理的对象cfq_queue。因此，一旦cfq_group被选定之后，需要选择一棵service tree进行处理。这7棵service tree被分成了三大类，分别为RT、BE和IDLE。这三大类service tree的调度是按照优先级展开的

通过优先级可以很容易的选定一类Service tree。当一类service tree被选定之后，采用service time的方式选定一个合适的cfq_queue。每个Service tree是一棵红黑树，这些红黑树是按照service time进行检索的，每个cfq_queue都会维护自己的service time。分析到这里，我们知道，cfq算法通过每个cfq_group的vdisktime值来选定一个cfq_group进行服务，在处理cfq_group的过程通过优先级选择一个最需要服务的service tree。通过该Service tree得到最需要服务的cfq_queue。该过程在 cfq_select_queue 函数中实现

一个cfq_queue被选定之后，后面的过程和deadline算法有点类似。在选择request的时候需要考虑每个request的延迟等待时间，选择那种等待时间最长的request进行处理。但是，考虑到磁盘抖动的问题，cfq在处理的时候也会进行顺序批量处理，即将那些在磁盘上连续的request批量处理掉

cfq调度算法的参数

back_seek_max

:磁头可以向后寻址的更大范围，默认值为16M

back_seek_penalty

:向后寻址的惩罚系数。这个值是跟向前寻址进行比较的

fifo_expire_async

:设置异步请求的超时时间。同步请求和异步请求是区分不同队列处理的，cfq在调度的时候一般情况都会优先处理同步请求，之后再处理异步请求，除非异步请求符合上述合并处理的条件限制范围内。当本进程的队列被调度时，cfq会优先检查是否有异步请求超时，就是超过fifo_expire_async参数的限制。如果有，则优先发送一个超时的请求，其余请求仍然按照优先级以及扇区编号大小来处理

fifo_expire_sync

:这个参数跟上面的类似，区别是用来设置同步请求的超时时间

slice_idle

:参数设置了一个等待时间。这让cfq在切换cfq_queue或service tree的时候等待一段时间，目的是提高机械硬盘的吞吐量。一般情况下，来自同一个cfq_queue或者service tree的IO请求的寻址局部性更好，所以这样可以减少磁盘的寻址次数。这个值在机械硬盘上默认为非零。当然在固态硬盘或者硬RAID设备上设置这个值为非零会降低存储的效率，因为固态硬盘没有磁头寻址这个概念，所以在这样的设备上应该设置为0，关闭此功能

group_idle

:这个参数也跟上一个参数类似，区别是当cfq要切换cfq_group的时候会等待一段时间。在cgroup的场景下，如果我们沿用slice_idle的方式，那么空转等待可能会在cgroup组内每个进程的cfq_queue切换时发生。这样会如果这个进程一直有请求要处理的话，那么直到这个cgroup的配额被耗尽，同组中的其它进程也可能无法被调度到。这样会导致同组中的其它进程饿死而产生IO性能瓶颈。在这种情况下，我们可以将slice_idle ＝ 0而group_idle ＝ 8。这样空转等待就是以cgroup为单位进行的，而不是以cfq_queue的进程为单位进行，以防止上述问题产生

low_latency

:这个是用来开启或关闭cfq的低延时（low latency）模式的开关。当这个开关打开时，cfq将会根据target_latency的参数设置来对每一个进程的分片时间（slice time）进行重新计算。这将有利于对吞吐量的公平（默认是对时间片分配的公平）。关闭这个参数（设置为0）将忽略target_latency的值。这将使系统中的进程完全按照时间片方式进行IO资源分配。这个开关默认是打开的

target_latency

:当low_latency的值为开启状态时，cfq将根据这个值重新计算每个进程分配的IO时间片长度

quantum

:这个参数用来设置每次从cfq_queue中处理多少个IO请求。在一个队列处理事件周期中，超过这个数字的IO请求将不会被处理。这个参数只对同步的请求有效

slice_sync

:当一个cfq_queue队列被调度处理时，它可以被分配的处理总时间是通过这个值来作为一个计算参数指定的。公式为： time_slice = slice_sync + (slice_sync/5 * (4 – prio)) 这个参数对同步请求有效

slice_async

:这个值跟上一个类似，区别是对异步请求有效

slice_async_rq

:这个参数用来限制在一个slice的时间范围内，一个队列最多可以处理的异步请求个数。请求被处理的更大个数还跟相关进程被设置的io优先级有关

通常在Linux上使用的IO接口是同步方式的，进程调用 write / read 之后会阻塞陷入到内核态，直到本次IO过程完成之后，才能继续执行，下面介绍的异步IO则没有这种限制，但是当前Linux异步IO尚未成熟

目前Linux aio还处于较不成熟的阶段，只能在 O_DIRECT 方式下才能使用(glibc_aio)，也就是无法使用默认的Page Cache机制

正常情况下，使用aio族接口的简要方式如下：

io_uring 是 2023 年 5 月发布的 Linux 5.1 加入的一个重大特性 —— Linux 下的全新的异步 I/O 支持，希望能彻底解决长期以来 Linux AIO 的各种不足

io_uring 实现异步 I/O 的方式其实是一个生产者-消费者模型:

逻辑卷管理

RAID0

RAID1

RAID5（纠错）

条带化

Linux系统性能调整：IO过程

Linux的IO调度

一个IO的传奇一生

理解inode

Linux 文件系统是怎么工作的？

Linux中Buffer cache性能问题一探究竟

Asynchronous I/O and event notification on linux

AIO 的新归宿：io_uring

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