并发编程(三) IO模型

【并发编程(三) IO模型】的更多相关文章

并发编程(三) IO模型

五 IO模型常用的IO模型有4种: 阻塞IO 非阻塞IO IO多路复用异步IO 不常用的有: 驱动信号 5.1 阻塞IO.非阻塞IO 阻塞IO:进程不能做其他的事情非阻塞IO:等待数据无阻塞阻塞IO 阻塞IO就是全程阻塞,其中,全程指的是等待数据和数据从内核态拷贝到用户态. 全程阻塞就是以上两个步骤都阻塞.如图: 系统调用两个阶段: wait for data:阻塞 copy data:阻塞非阻塞IO 非阻塞IO是部分阻塞, 等待数据时不会阻塞,而是在固定时间内循环发起系统调用,请求…

【并发编程】IO模型

一.要点回顾为了更好地了解IO模型,我们需要先回顾下几个概念:同步.异步.阻塞.非阻塞同步: 一个进程在执行某个任务时,另外一个进程必须等待其执行完毕,才能继续执行.就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不会返回.按照这个定义,其实绝大多数函数都是同步调用.但是一般而言,我们在说同步.异步的时候,特指那些需要其他部件协作或者需要一定时间完成的任务. 异步: 一个进程在执行某个任务时,其他进程不必等待其执行完毕就能开始执行.当一个异步功能调用发出后,调用者不能立刻得到结果.当该…

Python之网络编程之并发编程的IO模型，

了解新知识之前需要知道的一些知识同步(synchronous):一个进程在执行某个任务时,另外一个进程必须等待其执行完毕,才能继续执行 #所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不会返回.按照这个定义,其实绝大多数函数都是同步调用.但是一般而言,我们在说同步.异步的时候,特指那些需要其他部件协作或者需要一定时间完成的任务. #举例: #1. multiprocessing.Pool下的apply #发起同步调用后,就在原地等着任务结束,根本不考虑任务是在计算还是在io阻…

python 并发编程多路复用IO模型

多路复用IO(IO multiplexing) 这种IO方式为事件驱动IO(event driven IO). 我们都知道,select/epoll的好处就在于单个进程process就可以同时处理多个网络连接的IO.它的基本原理就是select/epoll这个function会不断的轮询所负责的所有socket,当某个socket有数据到达了,就通知用户进程.它的流程如图: select是多路复用的一种当用户进程调用了select,那么整个进程会被block,而同时,kernel会“监视”所有…

python 并发编程阻塞IO模型

阻塞IO(blocking IO) 在linux中,默认情况下所有的socket都是blocking,一个典型的读操作流程大概是这样: 当用户进程调用了recvfrom这个系统调用,kernel内核就开始了IO的第一个阶段:准备数据.对于network io( 网络io )来说,很多时候数据在一开始还没有到达(比如,还没有收到一个完整的UDP包),这个时候kernel( 内核 )就要等待足够的数据到来. 等着对方把数据放到自己操作系统内存而在用户进程这边,整个进程会被阻塞.当kernel一直等…

python 并发编程异步IO模型

异步IO(Asynchronous I/O) Linux下的asynchronous IO其实用得不多,从内核2.6版本才开始引入.先看一下它的流程: 用户进程发起read操作之后,立刻就可以开始去做其它的事.而另一方面,从kernel的角度,当它受到一个asynchronous read之后,首先它会立刻返回,所以不会对用户进程产生任何block.然后,kernel会等待数据准备完成,然后将数据拷贝到用户内存,当这一切都完成之后,kernel会给用户进程发送一个signal,告诉它read操作…

x86-TSO : 适用于x86体系架构并发编程的内存模型

Abstract : 如今大数据,云计算,分布式系统等对算力要求高的方向如火如荼.提升计算机算力的一个低成本方法是增加CPU核心,而不是提高单个硬件工作效率. 这就要求软件开发者们能准确,熟悉地运用高级语言编写出能够充分利用多核心CPU的软件,同时程序在高并发环境下要准确无误地工作,尤其是在商用环境下. 但是做为软件工程师,实际上不太可能花大量的时间精力去研究CPU硬件上的同步工作机制. 退而求其次的方法是总结出一套比较通用的内存模型,并且运用到并发编程中去. 本文结合对CPU的黑盒测试,介绍一…