io模型---非阻塞模型

Linux下，可以通过设置socket使其变为non-blocking。当对一个non-blocking socket执行读操作时，流程是这个样子：

　　

　　从图中可以看出，当用户进程发出read操作时，如果kernel中的数据还没有准备好，那么它并不会block用户进程，而是立刻返回一个error。从用户进程角度讲 ，它发起一个read操作后，并不需要等待，而是马上就得到了一个结果。用户进程判断结果是一个error时，它就知道数据还没有准备好，于是用户就可以在本次到下次再发起read询问的时间间隔内做其他事情，或者直接再次发送read操作。一旦kernel中的数据准备好了，并且又再次收到了用户进程的system call，那么它马上就将数据拷贝到了用户内存（这一阶段仍然是阻塞的），然后返回。

也就是说非阻塞的recvform系统调用调用之后，进程并没有被阻塞，内核马上返回给进程，如果数据还没准备好，此时会返回一个error。进程在返回之后，可以干点别的事情，然后再发起recvform系统调用。重复上面的过程，循环往复的进行recvform系统调用。这个过程通常被称之为轮询。轮询检查内核数据，直到数据准备好，再拷贝数据到进程，进行数据处理。需要注意，拷贝数据整个过程，进程仍然是属于阻塞的状态。

    所以，在非阻塞式IO中，用户进程其实是需要不断的主动询问kernel数据准备好了没有。

 非阻塞IO实例

但是非阻塞IO模型绝不被推荐。

我们不能否则其优点：能够在等待任务完成的时间里干其他活了（包括提交其他任务，也就是 “后台” 可以有多个任务在“”同时“”执行）。

但是也难掩其缺点：

#1. 循环调用recv()将大幅度推高CPU占用率；这也是我们在代码中留一句time.sleep(2)的原因,否则在低配主机下极容易出现卡机情况
#2. 任务完成的响应延迟增大了，因为每过一段时间才去轮询一次read操作，而任务可能在两次轮询之间的任意时间完成。这会导致整体数据吞吐量的降低。

    此外，在这个方案中recv()更多的是起到检测“操作是否完成”的作用，实际操作系统提供了更为高效的检测“操作是否完成“作用的接口，例如select()多路复用模式，可以一次检测多个连接是否活跃。

#服务端
from socket import *
import time
s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
s.bind(('127.0.0.1',8080))
s.listen(5)
s.setblocking(False) #设置socket的接口为非阻塞
conn_l=[]
del_l=[]
while True:
try:
conn,addr=s.accept()
conn_l.append(conn)
except BlockingIOError:
print(conn_l)
for conn in conn_l:
try:
data=conn.recv(1024)
if not data:
del_l.append(conn)
continue
conn.send(data.upper())
except BlockingIOError:
pass
except ConnectionResetError:
del_l.append(conn)

for conn in del_l:
conn_l.remove(conn)
conn.close()
del_l=[]

#客户端
from socket import *
c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
c.connect(('127.0.0.1',8080))

while True:
msg=input('>>: ')
if not msg:continue
c.send(msg.encode('utf-8'))
data=c.recv(1024)
print(data.decode('utf-8'))

非阻塞IO实例