操作系统层面聊聊BIO，NIO和AIO (epoll)

BIO

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：

• 线程越多，Context Switch就越多，而Context Switch是一个比较重的操作，会无谓浪费大量的CPU。
• 每个线程会占用一定的内存作为线程的栈。比如有1000个线程同时运行，每个占用1MB内存，就占用了1个G的内存。

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

NIO是指将IO模式设为“Non-Blocking”模式。在Linux下，一般是这样：

void setnonblocking(int fd) {
    int flags = fcntl(fd, F_GETFL, 0);
    fcntl(fd, F_SETFL, flags | O_NONBLOCK);
}

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。

struct timespec sleep_interval{.tv_sec = 0, .tv_nsec = 1000};
ssize_t nbytes;
while (1) {
    /* 尝试读取 */
    if ((nbytes = read(fd, buf, sizeof(buf))) < 0) {
        if (errno == EAGAIN) { // 没数据到
            perror("nothing can be read");
        } else {
            perror("fatal error");
            exit(EXIT_FAILURE);
        }
    } else { // 有数据
        process_data(buf, nbytes);
    }
    // 处理其他事情，做完了就等一会，再尝试
    nanosleep(sleep_interval, NULL);
}

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：

• 如果有大量文件描述符都要等，那么就得一个一个的read。这会带来大量的Context Switch（read是系统调用，每调用一次就得在用户态和核心态切换一次）
• 休息一会的时间不好把握。这里是要猜多久之后数据才能到。等待时间设的太长，程序响应延迟就过大；设的太短，就会造成过于频繁的重试，干耗CPU而已。

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：

• ❌IO多路复用是指多个数据流共享同一个Socket。其实IO多路复用说的是多个Socket，只不过操作系统是一起监听他们的事件而已。

  多个数据流共享同一个TCP连接的场景的确是有，比如Http2 Multiplexing就是指Http2通讯中中多个逻辑的数据流共享同一个TCP连接。但这与IO多路复用是完全不同的问题。

• ❌IO多路复用是NIO，所以总是不Block的。其实IO多路复用的关键API调用(select，poll，epoll_wait）总是Block的，正如下文的例子所讲。

• ❌IO多路复用和NIO一起减少了IO。实际上，IO本身（网络数据的收发）无论用不用IO多路复用和NIO，都没有变化。请求的数据该是多少还是多少；网络上该传输多少数据还是多少数据。IO多路复用和NIO一起仅仅是解决了调度的问题，避免CPU在这个过程中的浪费，使系统的瓶颈更容易触达到网络带宽，而非CPU或者内存。要提高IO吞吐，还是提高硬件的容量（例如，用支持更大带宽的网线、网卡和交换机）和依靠并发传输（例如HDFS的数据多副本并发传输）。

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

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：

struct timeval tv = {.tv_sec = 1, .tv_usec = 0};

ssize_t nbytes;
while(1) {
    FD_ZERO(&read_fds);
    setnonblocking(fd1);
    setnonblocking(fd2);
    FD_SET(fd1, &read_fds);
    FD_SET(fd2, &read_fds);
    // 把要监听的fd拼到一个数组里，而且每次循环都得重来一次...
    if (select(FD_SETSIZE, &read_fds, NULL, NULL, &tv) < 0) { // block住，直到有事件到达
        perror("select出错了");
        exit(EXIT_FAILURE);
    }
    for (int i = 0; i < FD_SETSIZE; i++) {
        if (FD_ISSET(i, &read_fds)) {
            /* 检测到第[i]个读取fd已经收到了，这里假设buf总是大于到达的数据，所以可以一次read完 */
            if ((nbytes = read(i, buf, sizeof(buf))) >= 0) {
                process_data(nbytes, buf);
            } else {
                perror("读取出错了");
                exit(EXIT_FAILURE);
            }
        }
    }
}

首先，为了select需要构造一个fd数组（socket文件描述符，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”。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：

• select能够支持的最大的fd数组的长度是1024。这对要处理高并发的web服务器是不可接受的。
• fd数组按照监听的事件分为了3个数组，为了这3个数组要分配3段内存去构造，而且每次调用select前都要重设它们（因为select会改这3个数组)；调用select后，这3数组要从用户态复制一份到内核态；事件到达后，要遍历这3数组。很不爽。
• select返回后要挨个遍历fd，找到被“SET”的那些进行处理。这样比较低效。
• select是无状态的，即每次调用select，内核都要重新检查所有被注册的fd的状态。select返回后，这些状态就被返回了，内核不会记住它们；到了下一次调用，内核依然要重新检查一遍。于是查询的效率很低。

poll

poll与select类似于。它大概长这样：

int poll(struct pollfd *fds, nfds_t nfds, int timeout);

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：

• 依然是无状态的，性能的问题与select差不多一样；
• 应用程序仍然无法很方便的拿到那些“有事件发生的fd“，还是需要遍历所有注册的fd。

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。

用epoll实现的IO多路复用

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。

int epfd = epoll_create(10);

epoll_create在内核层创建了一个数据表，记录要注册的fd。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。

 

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是有状态的，不像select和poll那样每次都要重新传入所有要监听的fd，这避免了很多无谓的数据复制。epoll的数据是用接口epoll_ctl来管理的（增、删、改）。
• epoll文件描述符在进程被fork时，子进程是可以继承的。这可以给对多进程共享一份epoll数据，实现并行监听网络请求带来便利。但这超过了本文的讨论范围，就此打住。

epoll创建后，第二步是使用epoll_ctl接口来注册要监听的事件。

int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);

其中第一个参数就是上面创建的表epfd。第二个参数op表示如何对文件名进行操作，共有3种。

• EPOLL_CTL_ADD - 注册一个事件
• EPOLL_CTL_DEL - 取消一个事件的注册
• EPOLL_CTL_MOD - 修改一个事件的注册

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。

typedef union epoll_data {
    void    *ptr;
    int      fd;
    uint32_t u32;
    uint64_t u64;
} epoll_data_t;

struct epoll_event {
    uint32_t     events;    /* Epoll events */
    epoll_data_t data;      /* User data variable */
};

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：

struct epoll_data ev;
ev.events = EPOLLIN | EPOLLET; // EPOLLIN表示读事件；EPOLLET表示边缘触发
ev.data.fd = fd1;

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。

 

第三步，使用epoll_wait来等待事件的发生。

int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *evlist, int maxevents, int timeout);

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。

 

综合起来，一段比较完整的epoll代码大概是这样的。

#define MAX_EVENTS 10
struct epoll_event ev, events[MAX_EVENTS];
int nfds, epfd, fd1, fd2;

// 假设这里有两个socket，fd1和fd2，被初始化好。
// 设置为non blocking
setnonblocking(fd1);
setnonblocking(fd2);

// 创建epoll
epfd = epoll_create(MAX_EVENTS);
if (epollfd == -1) {
    perror("epoll_create1");
    exit(EXIT_FAILURE);
}

//注册事件
ev.events = EPOLLIN | EPOLLET;
ev.data.fd = fd1;
if (epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_ADD, fd1, &ev) == -1) {
    perror("epoll_ctl: error register fd1");
    exit(EXIT_FAILURE);
}
if (epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_ADD, fd2, &ev) == -1) {
    perror("epoll_ctl: error register fd2");
    exit(EXIT_FAILURE);
}

// 监听事件
for (;;) {
    nfds = epoll_wait(epdf, events, MAX_EVENTS, -1);
    if (nfds == -1) {
        perror("epoll_wait");
        exit(EXIT_FAILURE);
    }

    for (n = 0; n < nfds; ++n) { // 处理所有发生IO事件的fd
        process_event(events[n].data.fd);
        // 如果有必要，可以利用epoll_ctl继续对本fd注册下一次监听，然后重新epoll_wait
    }
}

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。

epoll的优势

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)。

AIO

AIO希望的是，你select，poll，epoll都需要用一个函数去监控一大堆fd，那么我AIO不需要了，你把fd告诉内核，你应用程序无需等待，内核会通过信号等软中断告诉应用程序，数据来了，你直接读了，所以，用了AIO可以废弃select，poll，epoll。

但linux的AIO的实现方式是内核和应用共享一片内存区域，应用通过检测这个内存区域（避免调用nonblocking的read、write函数来测试是否来数据，因为即便调用nonblocking的read和write由于进程要切换用户态和内核态，仍旧效率不高）来得知fd是否有数据，可是检测内存区域毕竟不是实时的，你需要在线程里构造一个监控内存的循环，设置sleep，总的效率不如epoll这样的实时通知。所以，AIO是渣，适合低并发的IO操作。所以java7引入的NIO.2引入的AIO对高并发的网络IO设计程序来说，也是渣，只有Netty的epoll+edge-triggered notification最牛，能在linux让应用和OS取得最高效率的沟通。

水平触发和边沿触发

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。

 

这个例子很明确的显示了水平触发和边沿触发的区别。

• 水平触发只关心文件描述符中是否还有没完成处理的数据，如果有，不管怎样epoll_wait，总是会被返回。简单说——水平触发代表了一种“状态”。

• 边沿触发只关心文件描述符是否有新的事件产生，如果有，则返回；如果返回过一次，不管程序是否处理了，只要没有新的事件产生，epoll_wait不会再认为这个fd被“触发”了。简单说——边沿触发代表了一个“事件”。

  那么边沿触发怎么才能迫使新事件产生呢？一般需要反复调用read/write这样的IO接口，直到得到了EAGAIN错误码，再去尝试epoll_wait才有可能得到下次事件。

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。

再来思考一下什么是“Block”

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。

• 处理代码有可能需要读写文件，可能会很慢，从而干扰整个程序的效率；
• 处理代码有可能是一段复杂的数据计算，计算量很大的话，就会卡住整个执行流程；
• 处理代码有bug，可能直接进入了一段死循环……

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：

• web proxy。程序通过IO多路复用接收到了请求之后，直接转发给另外一个网络服务。
• web server。程序通过IO多路复用接收到了请求之后，需要读取一个文件，并返回其内容。

它们有什么不同？它们的瓶颈可能出在哪里？

总结

小结一下本文：

• 对于socket的文件描述符才有所谓BIO和NIO。
• 多线程+BIO模式会带来大量的资源浪费，而NIO+IO多路复用可以解决这个问题。
• 在Linux下，基于epoll的IO多路复用是解决这个问题的最佳方案；epoll相比select和poll有很大的性能优势和功能优势，适合实现高性能网络服务。