在这篇博客中，我们将探讨Linux底层的几种IO（输入/输出）方式，为鸿蒙开发者提供一个清晰的理解。本文将详细介绍阻塞IO、非阻塞IO、I/O多路复用、信号驱动IO及异步IO等概念，旨在帮助开发者优化鸿蒙应用性能。关键词：鸿蒙OS、Linux、IO模型、阻塞非阻塞、IO多路复用、性能优化。
服务器端编程，经常需要构造高性能的网络应用，需要选用高性能的IO模型，这也是通关大公司面试必备的知识。
上一篇文章讲解了I/O模型的一些基本概念，包括同步与异步，阻塞与非阻塞，同步IO与异步IO，阻塞IO与非阻塞IO。这次一起来了解一下现有的几种IO模型，以及高效IO的两种设计模式，也都是属于IO模型的基础知识。
（2）同步非阻塞IO（Non-blocking IO）：默认创建的socket都是阻塞的，非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK。注意这里所说的NIO并非Java的NIO（New IO）库。
从基础讲起，IO的原理和模型是隐藏在编程知识底下的，是开发人员必须掌握的基础原理，是基础的基础，更是通关大厂面试的必备知识。
服务器端编程经常需要构造高性能的IO模型，常见的IO模型有四种： （1）同步阻塞IO（Blocking IO）：即传统的IO模型。 （2）同步非阻塞IO（Non-blocking IO）：默认创建的socket都是阻塞的，非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK。注意这里所说的NIO并非Java的NIO（New IO）库。 （3）IO多路复用（IO Multiplexing）：即经典的Reactor设计模式，有时也称为异步阻塞IO，Java中的Selector和Linux中的epoll都是这种模型
首先,我们要了解IO模型先要知道在底层操作系统是通过哪些设备来实现数据的传输,其次要了解IO模型中哪些是发生阻塞调用操作,然后有了上述的基本认知之后,开始来了解IO模型是如何演进,最后通过IO模型的演进我们要辨别IO模型中的关键术语联系与区分,上述的思维导图囊括以下要分享的知识点!
上一篇文章 主要分析了 Linux 原生 AIO 的原理和使用，而这篇要介绍的是 Linux 原生 AIO 的实现过程。
很多的小伙伴，被java IO 模型，搞得有点儿晕，一会儿是4种模型，一会儿又变成了5种模型。
从上图可知，同步 IO 必须等待内核把 IO 操作处理完成后才返回。而异步 IO 不必等待 IO 操作完成，而是向内核发起一个 IO 操作就立刻返回，当内核完成 IO 操作后，会通过信号的方式通知应用程序。
linux操作系统包含了五种IO模型，各种上层编程语言或者网络编程框架的上层实现都是基于操作系统的这些IO实现来实现的。
看了一些文章，发现有很多不同的理解，可能是因为大家入切的角度、环境不一样。所以，我们先说明基本的IO操作及环境。
Java里面的IO模型种类较多，主要包括BIO，NIO和AIO，每个IO模型都有不一样的地方，那么这些IO模型是如何演变呢，底层的原理又是怎样的呢？ 本文我们就来聊聊。
本文试图理清楚几种IO模型的根本性区别，同时分析了为什么在Linux网络编程中最好要用非阻塞式IO？
传统IO的工作方式是，数据读取和写入是从用户空间和内核空间来回复制，内核空间的数据时通过操作系统层面的IO接口从磁盘读取或写入。
2015年，在腾讯暑期实习期间，leader给我布置的一个任务是整理分析网络模型。虽然也有正常工作要做，但这个任务贯穿了整个实习期。后来实习结束的总结PPT上，这部分内容占到了一半篇幅，我从C10K问题引入，讲了很多：从fork-exec的多进程到进程池；从多线程再到IO多路复用；从accept的惊群到pthread_cond_wait的惊群。
Libuv是一个高性能的，事件驱动的异步I/O库，它本身是由C语言编写的，具有很高的可移植性。libuv封装了不同平台底层对于异步IO模型的实现，所以它还本身具备着Windows, Linux都可使用的跨平台能力。
NVMe SSD具有高性能、低时延等优点，是目前存储行业的研究热点之一，但在光鲜的性能下也同样存在一些没有广为人知的问题，而这些问题其实对于一个生产系统而言至关重要，例如：
Linux内核将所有的外部设备当做一个文件来操作，对文件的读写操作会调用内核的系统命令，返回一个文件描述符（file descriptor，fd）。而对socket的读写也有相应的描述符，称为socketfd。描述符就是一个数字，指向内存中的一个结构体（文件路径或者数据区等）
很多对技术有追求的读者朋友，做到一定阶段后都希望技术有所精进。有些读者朋友可能会研究一些中间件的技术架构和实现原理。比如，Nginx为什么能同时支撑数万乃至数十万的连接？为什么单工作线程的Redis性能比多线程的Memcached还要强？Dubbo的底层实现是怎样的，为什么他的通信效率非常高？
清·俞樾《湖楼笔谈》六：“盖诗人用意之妙，在乎深入显出。入之不深，则有浅易之病；出之不显，则有艰涩之患。”
linux系统也是一种应用，它是基于计算机硬件的一种操作系统软件。当我们接收一次网络传输，计算机硬件的网卡会从网络中将读到的字节流写到linux的buffer缓冲区内存中，然后用户空间会调用linux对外暴露的接口，将linux中的buffer内存中的数据再读取到用户空间。这一次读操作就是一次IO。同样写也是这样的。
io_submit、io_setup和io_getevents是LINUX上的AIO系统调用。这有一个非常特别注意的地方——传递给io_setup的aio_context参数必须初始化为0，在它的man手册里其实有说明，但容易被忽视，我就犯了这个错误，man说明如下：
程序员：假如我们执行A,B两个IO操作的时候，如果必须等待A完成后才能执行B那么这个就是
fd：file descriptor，文件描述符。linux内核将所有外部设备都看作一个文件来操作，对文件的读写会调用内核提供的命令，返回一个文件描述符。对一个socket的读写也会有相应的socket fd。描述符就是一个指向内核中结构体的数字。
User space（用户空间）和 Kernel space（内核空间）。Linux里面这么设计的目的主要是为了安全，即使用户空间崩溃了，内核也不受影响。所以在Linux世界，进程不能直接访问硬件设备，当进程需要访问硬件设备(比如读取磁盘文件，接收网络数据等等)时，必须由用户态模式切换至内核态模式，通过系统调用访问硬件设备。
setsockopt可以设置各类套接字的一些配置属性。 如： SO_REUSEADDR ——防止服务器重启受阻 SO_REUSEPORT – 开启端口重用，允许多个套接字bind/listen同一个端口 SO_KEEPALIVE – 心跳机制 TCP_NODELAY – 取消Nagle（取消小包合并） CLOEXEC：fork之后写时复制，因此在未写时与父进程共享文件（指向相同）。但如果子进程此时采用exec替换进程，需要在替换之前关闭无用的fd。如果相应的fd非常多，这会很难做到。因此指
上篇文章，我们介绍了Java IO框架的演变，其实编程语言的IO实现是依赖于底层的操作系统，如果OS内核不支持，那么语言层面也无能为力。任何一个跨平台的编程语言，一定是能够在不同操作系统之间选择使用最优的IO模型，那么不同平台的io策略都有哪些实现呢？本篇文章我们就来了解一下。
IO的阻塞与同步 IO即输入/输出（Input/Output）。每个应用系统都少不了交互，或多或少都会产生数据，而它们的核心：IO，其性能的发展明显落后于 CPU 。对于高性能、高并发的应用系统来说，回避IO瓶颈进而提升性能是至关重要的。 阻塞与非阻塞 一般来说，IO模型可以分为阻塞/非阻塞及同步/异步。先从简单的阻塞/非阻塞模型说起。 阻塞IO：用户进程发起IO操作后，必须等待IO操作完成才能继续运行。通信协议中的 Socket 编程，为了简单起见，也使用的这种方式。但这种方式会造成CPU大量闲置，系
我们都知道unix世界里、一切皆文件、而文件是什么呢？文件就是一串二进制流而已、不管socket、还是FIFO、管道、终端、对我们来说、一切都是文件、一切都是流、在信息交换的过程中、我们都是对这些流进行数据的收发操作、简称为I/O操作(input and output)、往流中读出数据、系统调用read、写入数据、系统调用write、不过话说回来了、计算机里有这么多的流、我怎么知道要操作哪个流呢？做到这个的就是文件描述符、即通常所说的fd(file descriptor)、一个fd就是一个整数、所以对这个整数的操作、就是对这个文件（流）的操作、我们创建一个socket、通过系统调用会返回一个文件描述符、那么剩下对socket的操作就会转化为对这个描述符的操作、不能不说这又是一种分层和抽象的思想、
POSIX AIO 是在用户控件模拟异步 IO 的功能，不需要内核支持，而 linux AIO 则是 linux 内核原声支持的异步 IO 调用，行为更加低级。
说起IO操作我们最先想到的就是读写文件。其实python中对有三种IO操作，打开文件，使用socket进行网络连接和系统的标准输入输出sys.stdin和sys.stdout。我们先来看一段socket服务端的代码：
说到IO模型，都会牵扯到同步、异步、阻塞、非阻塞这几个词。从词的表面上看，很多人都觉得很容易理解。但是细细一想，却总会发现有点摸不着头脑。自己也曾被这几个词弄的迷迷糊糊的，每次看相关资料弄明白了，然后很快又给搞混了。
前言 unix提供的IO模型有几种，分别有哪些？ 各种IO模型的特点是什么？他们有什么区别？ 阻塞，非阻塞，同步，异步的区别？ epoll为什么高效？ 概述 普通输入操作包含的步骤 等待数据准备好 从内核向进程复制数据 网络数据输入包含的步骤 等待数据从网络送达，到达后被复制到内核缓冲区 把数据从内核缓冲区复制到应用程序缓冲区 IO模型介绍 阻塞式IO 使用系统调用，并一直阻塞直到内核将数据准备好，之后再由内核缓冲区复制到用户态，在等待内核准备的这段时间什么也干不了 下图函数调用期间，一直被阻塞，直到数据准
《操作系统与存储：解析Linux内核全新异步IO引擎——io_uring设计与实现》（一）
导语 | 本文介绍了部分高性能网络方案，包括RDMA、HARP、io_uring等。从技术原理、落地可行性等方面，简要地做出分析，希望能对此方面感兴趣的开发者提供一些经验和帮助。 一、背景 业务中经常会有这样的场景： 随着网卡速率的提升（10G/25G/100G），以及部分业务对低延迟的极致追求（1ms/50us），目前的内核协议栈由于协议复杂、流程复杂、设计陈旧等因素，已经逐渐成为业务瓶颈。 业界已经有部分RDMA、DPDK的实践，但是对于大多数开发者而言，依然比较陌生。 那么这些方案各自的场景究竟怎样？
其中hostip是必须修改的,其他配置可以酌情修改. 注意: 如果你的Docker环境是通过Docker Toolbox,且是安装在windows环境,建议将isToolBox=1. 因为windows下数据目录共享可能会出现磁盘异步io的异常,此时通过设置--skip-innodb-use-native-aio关闭异步io之后就会正常.关闭异步io会导致性能下降,此参数仅建议用于测试。磁盘异步IO介绍请参考:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-linux-native-aio.html
.NetFramework1.0时代的Thread，API功能繁多，对线程的数量是没有管控的，在.NetFramework2.0时代推出了ThreadPool，如果某个对象创建和销毁代价比较高，同时这个对象还可以反复使这些线程，就需要使用线程池，线程池可以保存多个线程对象，需要使用线程时直接从线程池里面拿，使用完之后不做释放，又放回池子（享元模式），需要用的时候再去拿。这样可以减少创建线程的开销，提升性能，此外，还可以管控线程的总数量，防止资源滥用。
几年前的一个下午，公司里码农们正在安静地敲着代码，突然很多人的手机同时“哔哔”地响了起来。本来以为发工资了，都挺高兴！打开一看，原来是告警短信
同步IO、异步IO、阻塞IO、非阻塞IO，这几个词常见于各种各样的与网络相关的文章之中，往往不同上下文中它们的意思是不一样的，以致于我在很长一段时间对此感到困惑，所以想写一篇文章整理一下。
——爱默生
nginx 使用的 epoll 是非阻塞的，但不是异步IO。 glibc 的 aio 有 bug , kernel 的 aio 只能以 O_DIRECT 方式做直接 IO , libeio 也是 beta 阶段。epoll 是成熟的，但是 epoll 本身是同步的。Linux 上目前没有像 IOCP 这样的成熟异步 IO 实现。
明显能感觉得到小黑哥最近好像比较累，之前眼里bulingbuling闪的光是看不到了。
参考： Netty权威指南第一版 Java 网络IO编程总结（BIO、NIO、AIO均含完整实例代码）
接触网络编程，我们时常会与各种与IO相关的概念打交道：同步(Synchronous)、异步(ASynchronous)、阻塞(blocking)和非阻塞(non-blocking)。关于概念的区别在知乎上看到一位朋友(链接)打了一个比较形象的比喻：
I/O输入/输出(Input/Output)，在POSIX兼容的系统上，例如Linux系统，I/O操作可以有多种方式，比如DIO(Direct I/O)，AIO(Asynchronous，I/O 异步I/O)，Memory-Mapped I/O(内存映设I/O)等，不同的I/O方式有不同的实现方式和性能，在不同的应用中可以按情况选择不同的I/O方式。
一提到 Node.js ，我想大家都会想到它的一个特点，单线程。但是 Node.js 在运行的时候依赖 V8 这个宿主环境，难道在宿主环境中也是单线程吗？请看正文解释你这个疑惑。
本文会涉及到阻塞、非阻塞、多路复用、同步、异步、BIO、NIO、AIO等几个知识点，知识点虽然不难但经常容易搞混，这次带领大家再回顾一遍。
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