Python网络编程-IO阻塞与非阻塞及多路复用

前言

问题：普通套接字实现的服务端的缺陷

一次只能服务一个客户端！

accept阻塞！

在没有新的套接字来之前，不能处理已经建立连接的套接字的请求

recv 阻塞！

在没有接受到客户端请求数据之前，不能与其他客户端建立连接

可以用非阻塞接口来尝试解决这个问题

IO阻塞与非阻塞

阻塞IO模型

阻塞IO（blocking IO）的特点：就是在IO执行的两个阶段（等待数据和拷贝数据两个阶段）都被block了。

什么是阻塞呢？想象这种情形，比如你等快递，但快递一直没来，你会怎么做？有两种方式：

快递没来，我可以先去睡觉，然后快递来了给我打电话叫我去取就行了。
快递没来，我就不停的给快递打电话说：擦，怎么还没来，给老子快点，直到快递来。

很显然，你无法忍受第二种方式，不仅耽搁自己的时间，也会让快递很想打你。
而在计算机世界，这两种情形就对应阻塞和非阻塞忙轮询。

非阻塞忙轮询：数据没来，进程就不停的去检测数据，直到数据来。
阻塞：数据没来，啥都不做，直到数据来了，才进行下一步的处理。

非阻塞IO模型

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

非阻塞如何利用

吃满 CPU ！
宁可用 while True ，也不要阻塞发呆！
只要资源没到，就先做别的事！

服务器端

import socket

CONN_ADDR = ('127.0.0.1', 9999)

conn_list = []  # 连接列表

sock = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)  # 开启socket

sock.setblocking(False)  # 设置为非阻塞

sock.bind(CONN_ADDR)  # 绑定IP和端口到套接字

sock.listen(5)          # 监听，5表示客户端最大连接数

print('start listen')

while True:

    try:

        conn, addr = sock.accept()  # 被动接受TCP客户的连接，等待连接的到来，收不到时会报异常

        print('connect by ', addr)

        conn_list.append(conn)

        conn.setblocking(False)  # 设置非阻塞

    except BlockingIOError as e:

        pass

    tmp_list = [conn for conn in conn_list]

    for conn in tmp_list:

        try:

            data = conn.recv(1024) # 接收数据1024字节

            if data:

                print('收到的数据是{}'.format(data.decode()))

                conn.send(data)

            else:

                print('close conn',conn)

                conn.close()

                conn_list.remove(conn)

                print('还有客户端=>',len(conn_list))

        except IOError:

            pass

客户端

import socket

client = socket.socket()

client.connect(('127.0.0.1', 9999))

while True:

    msg = input(">>>")

    if msg != 'q':

        client.send(msg.encode())

        data = client.recv(1024)

        print('收到的数据{}'.format(data.decode()))

    else:

        client.close()

        print('close client socket')

        break

输出结果

非阻塞IO模型优点：实现了同时服务多个客户端，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）。

但是非阻塞IO模型绝不被推荐

非阻塞IO模型缺点：不停地轮询recv，占用较多的CPU资源。

对应BlockingIOError的异常处理也是无效的CPU花费！

如何解决：多路复用IO

多路复用IO

把socket交给操作系统去监控，相当于找个代理人(select), 去收快递。快递到了,就通知用户，用户自己去取。

阻塞I/O只能阻塞一个I/O操作，而I/O复用模型能够阻塞多个I/O操作，所以才叫做多路复用

使用select函数进行IO请求和同步阻塞模型没有太大的区别，甚至还多了添加监视socket，以及调用select函数的额外操作，感觉效率更差。

但是，使用select以后最大的优势是用户可以在一个线程内同时处理多个socket的IO请求。用户可以注册多个socket，然后不断地调用select读取被激活的socket，

即可达到在同一个线程内同时处理多个IO请求的目的。而在同步阻塞模型中，必须通过多线程的方式才能达到这个目的。

epoll是目前Linux上效率最高的IO多路复用技术。

epoll是惰性的事件回调，惰性事件回调是由用户进程自己调用的，操作系统只起到通知的作用。

epoll实现并发服务器，处理多个客户端

import socket

import selectors

# 注册一个epllo事件

# 1. socket

# 2.事件可读

# 3.回调函数 把一个函数当成变量传到函数里

def recv_data(conn):

    data = conn.recv(1024)

    if data:

        print('接收的数据是：%s' % data.decode())

        conn.send(data)

    else:

        e_poll.unregister(conn)

        conn.close()

def acc_conn(p_server):

    conn, addr = p_server.accept()

    print('Connected by', addr)

    # 也有注册一个epoll

    e_poll.register(conn,selectors.EVENT_READ,recv_data)

CONN_ADDR = ('127.0.0.1', 9999)

server = socket.socket()

server.bind(CONN_ADDR)

server.listen(6) # 表示一个客户端最大的连接数

# 生成一个epllo选择器实例 I/O多路复用，监控多个socket连接

e_poll = selectors.EpollSelector() # window没有epoll使用selectors.DefaultSelector()实现多路复用

e_poll.register(server, selectors.EVENT_READ, acc_conn)

# 事件循环

while True:

    # 事件循环不断地调用select获取被激活的socket

    events = e_poll.select()

    #print(events)

    """[(SelectorKey(fileobj= < socket.socket

     laddr = ('127.0.0.1',9999) >,……data = < function acc_conn at 0xb71b96ec >), 1)]

    """

    for key, mask in events:

        call_back = key.data

        #print(key.data)

        call_back(key.fileobj)

输出结果

多路复用模型，使用select() 的事件驱动模型只用单线程（进程）执行，占用资源少，不消耗太多 CPU，