非阻塞套接字与IO多路复用

我们了解了socket之后已经知道，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！

并且，为了使一个客户端能够不断收发消息，我们还要使用while循环来轮询，这极大地降低了我们的效率

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！

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：你要去车站接朋友，到了车站之后发现车还没到站，你现在有两种选择：

1. 继续在等着，直到朋友的车到站。
2. 先去干点别的，然后时不时地联系你的朋友询问车是否到站，朋友说到了，你再去车站

很明显，大多数人都会选择第二种方案。

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

非阻塞套接字和阻塞套接字的区别：

把套接字设置为非阻塞之后，如果没有得到想要的数据，就会抛出一个BlockingIOError的异常。我们可以通过捕获处理这个异常，让程序正常完成

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！

编程范式：

服务端

import socket

CONN_ADDR = ('127.0.0.1', 9999)
conn_list = []  # 连接列表
server = socket.socket()  # 开启socket
server.setblocking(False)  # 设置为非阻塞
server.bind(CONN_ADDR)  # 绑定IP和端口到套接字
server.listen(5)          # 监听，5表示最大挂起数
print('start listen')
while True:
    try:
        conn,addr = server.accept() #等待客户端连接，没有就抛出BlockingIOError
        conn.setblocking(False)
        print('{}已连接'.format(addr))
        conn_list.append(conn)
    except BlockingIOError:
        pass
    conn_list = [x for x in conn_list]
    for conn_socket in conn_list:#对已连接的套接字进行轮询
        try:
            data = conn_socket.recv(1024) #如有客户端发送消息，则打印并返回
        except BlockingIOError:
            pass
        else: #else在不报错的时候才执行
            if data: #判断客户端发过来的是不是空
                print(data.decode())
                conn_socket.send(data)
            else: #若为空，表示客户端已断开
                conn_socket.close()
                conn_list.remove(conn_socket)
                print('客户端数目:{}'.format(len(conn_list)))

客户端

import socket
client = socket.socket()
client.connect(('127.0.0.1',9999))
while True:
    data = input('>>>>>')
    if data == 'q': #按q退出
        break
    client.send(data.encode())

    response = client.recv(1024)

    print(response.decode())

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，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

什么是IO多路复用技术呢，简单来说，就是我们把套接字交给操作系统去监控。

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事件参数
# 1. 需要操作系统监控的套接字
# 2.事件（可读还是可写）
# 3.回调函数

def recv_data(conn):
    data = conn.recv(1024)

    if data:
        print('接收的数据是：%s' % data.decode())
        conn.send(data)
    else:
        print('断开连接',conn)
        e_poll.unregister(conn)
        conn.close()

def accept_conn(p_server):
    conn, addr = p_server.accept()
    print('Connected by', addr)
    # 也要注册一个事件
    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)

# 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.DefaultSelector() # Linux是epoll,Windows是select
e_poll.register(server, selectors.EVENT_READ, accept_conn)

# 事件循环
while True:
    # 事件循环不断地调用select获取发生变化的socket
    events = e_poll.select()
    for key, mask in events:
        call_back = key.data #key.data就是回调函数
        call_back(key.fileobj) #key.fileobj是套接字