Reactor 与 Proactor 模型是近几年技术领域频频提到的两个设计模式，那么，究竟什么是 Reator，什么又是 Proactor，他们之间有什么异同呢？ 本文就来详细介绍一下。
你会发现IO知识一般不会单独出现，常会与socket，linux底层相关知识结合出现，所以在学习IO时，总会有很多的背景知识，不然会很吃力。或者不明就里。
Java 中的 BIO、NIO和 AIO 理解为是 Java 语言对操作系统的各种 IO 模型的封装。
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随着互联网的发展，面对海量用户高并发业务，传统的阻塞式的服务端架构模式已经无能为力。本文旨在为大家提供有用的高性能网络编程的I/O模型概览以及网络服务进程模型的比较，以揭开设计和实现高性能网络架构的神秘面纱。 2、关于作者 陈彩华（caison）：主要从事服务端开发、需求分析、系统设计、优化重构工作，主要开发语言是 Java。 3、线程模型 上篇《高性能网络编程(五)：一文读懂高性能网络编程中的I/O模型》介绍完服务器如何基于 I/O 模型管理连接，获取输入数据，下面将介绍基于进程/线程模型，服务器如何处理请求。 值得说明的是，具体选择线程还是进程，更多是与平台及编程语言相关。 例如 C 语言使用线程和进程都可以(例如 Nginx 使用进程，Memcached 使用线程)，Java 语言一般使用线程(例如 Netty)，为了描述方便，下面都使用线程来进行描述。 4、线程模型1：传统阻塞 I/O 服务模型
Proactor是常见的网络AIO模型。和Reactor的区别在于同步/异步。问题在于windows没有好的NIO,而Linux又没动力实现AIO，所以Reactor占多数。
本文将介绍基于进程/线程模型，服务器如何处理请求。值得说明的是，具体选择线程还是进程，更多是与平台及编程语言相关。
我的理解中PHP-FPM使用的是这个 , 单Reactor 多进程 , 主进程Reactor接收连接请求 , 子进程处理每个连接
上面文章中，我们提到不同的操作系统实现的io策略可能不一样，即使是同一个操作系统也可能存在多重io策略，常见如linux上的select，poll，epoll，面对这么多不同类型的io接口，这里需要一层抽象api来完成，所以就演变出来两种高性能的io的设计模式，分别是Reactor（同步IO）和Proactor（异步IO）。
这是05年的老文章，网上应该有人早就翻译过了，我翻译它仅仅为了学习Reactor/Proactor两种TCP服务器设计模式，顺便作翻译练习。
Java IO的各种流是阻塞的。这意味着，当一个线程调用read() 或 write()时，该线程被阻塞，直到有一些数据被读取，或数据完全写入。该线程在此期间不能再干任何事情了。Java NIO的非阻塞模式，使一个线程从某通道发送请求读取数据，但是它仅能得到目前可用的数据，如果目前没有数据可用时，就什么都不会获取。而不是保持线程阻塞，所以直至数据变的可以读取之前，该线程可以继续做其他的事情。非阻塞写也是如此。一个线程请求写入一些数据到某通道，但不需要等待它完全写入，这个线程同时可以去做别的事情。线程通常将非阻塞IO的空闲时间用于在其它通道上执行IO操作，所以一个单独的线程现在可以管理多个输入和输出通道（channel）
在学习Reactor模式之前，我们需要对“I/O的四种模型”以及“什么是I/O多路复用”进行简单的介绍，因为Reactor是一个使用了同步非阻塞的I/O多路复用机制的模式。
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。
一提到高并发，就没有办法绕开I/O复用，再具体到特定的平台linux, 就没办法绕开epoll. epoll为啥高效的原理就不讲了，感兴趣的同学可以自行搜索研究一下。
在高性能的I/O设计中，有两个著名的模型：Reactor模型和Proactor模型，其中Reactor模型用于同步I/O，而Proactor模型运用于异步I/O操作。
本文介绍了多线程和并发的基本概念，以及常见的多线程服务器方案，如基于循环的迭代服务器、基于协程的并发服务器、基于事件驱动的非阻塞服务器和异步I/O服务器。作者还列举了一些常见的服务器应用场景，并给出了muduo库和Boost.Asio库的示例代码。
muduo是陈硕大神个人开发的C++的TCP网络编程库。muduo基于Reactor模式实现。Reactor模式也是目前大多数Linux端高性能网络编程框架和网络应用所选择的主要架构，例如内存数据库Redis和Java的Netty库等。
本文是Netty文集中“Netty 那些事儿”系列的文章。主要结合在开发实战中，我们遇到的一些“奇奇怪怪”的问题，以及如何正确且更好的使用Netty框架，并会对Netty中涉及的重要设计理念进行介绍。 在学习Reactor模式之前，我们需要对“I/O的四种模型”以及“什么是I/O多路复用”进行简单的介绍，因为Reactor是一个使用了同步非阻塞的I/O多路复用机制的模式。 I/O的四种模型 I/0 操作 主要分成两部分 ① 数据准备，将数据加载到内核缓存 ② 将内核缓存中的数据加载到用户缓存 S
同步阻塞模式。在JDK1.4以前，使用Java建立网络连接时，只能采用BIO方式，在服务器端启动一个ServerSocket，然后使用accept等待客户端请求，对于每一个请求，使用一个线程来进行处理用户请求。线程的大部分时间都在等待请求的到来和IO操作，利用率很低。而且线程的开销比较大，数量有限，因此服务器同时能处理的连接数也很低。
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。
1）获取请求数据，客户端与服务器建立连接发出请求，服务器接受请求（1-3）； 2）构建响应，当服务器接收完请求，并在用户空间处理客户端的请求，直到构建响应完成（4）； 3）返回数据，服务器将已构建好的响应再通过内核空间的网络 I/O 发还给客户端（5-7）。
[root@centos python]# python twisted_check_tcp_port.py 127.0.0.1:80
IO模型是编程语言和软件开发中重要的知识。本篇从IO模型这个切入点横向梳理了从操作系统到应用层IO模型相关知识。考虑到技术本身具有横向迁移的特点，也可以帮助大家在宏观与微观，具体与细节，底层与应用多角度串联技术，本篇是第一篇从IO模型说起。
大家好，我叫圆满，大家都叫我小满。中间件的世界很精彩，我接受召唤，去探寻在中间件世界中的大放异彩的王者秘境-Netty，netty的线程模型采用了Reactor模式，今天我们就开篇谈一谈网络IO编程的一些小事，还有Reactor模式的解读。
前面我们已经学习了NIO的简单知识，三大组件：ByteBuffer、Channel、Selector。知道ByteBufffer是数据，而Channel是数据的载体通道，selector为多路复用。如果说线程池为线程提供了重复利用的途径，而Selector则为起到了调度线程的目的，也即高效率的使用线程。下面我们开始Netty的学习。
操作系统的核心是内核，独立于普通的应用程序，可以访问受保护的内存空间，也有访问底层硬件设备的所有权限。为了保证用户进程不能直接操作内核（kernel），保证内核的安全，操心系统将虚拟空间划分为两部分，一部分为内核空间，一部分为用户空间。
（1）libevent源码深度剖析一 序 （2）libevent源码深度剖析二 Reactor模式 （3）libevent源码深度剖析三 libevent基本使用场景和事件流程 （4）libevent源码深度剖析四 libevent源代码文件组织 （5）libevent源码深度剖析五 libevent的核心：事件event （6）libevent源码深度剖析六 初见事件处理框架 （7）libevent源码深度剖析七 事件主循环 （8）libevent源码深度剖析八 集成信号处理 （9）libevent源码深度剖析九 集成定时器事件 （10）libevent源码深度剖析十 支持I/O多路复用技术 （11）libevent源码深度剖析十一 时间管理 （12）libevent源码深度剖析十二 让libevent支持多线程 （13）libevent源码深度剖析十三 libevent信号处理注意点
这篇文章主要描述了Rust中异步的原理，Rust异步也是在最近的版本中(1.39)中才稳定下来。希望可以通过这边文章在提高自己认知的情况下，也可以给读者带来一些解惑。(来自于本人被Rust异步毒打的一些经验之谈).
SSD正在迅速扩展它在数据中心中的份额，同旋转介质（HHD）相比，当前的闪存在性能、功耗和机架密度上具有明显优势，随着下一代媒介进入市场，这些优势将持续扩大。
最近看到篇好文章《IO多路复用》，记得早期学习时，也去探索过select、poll、epoll的区别，但后来也是没有及时记录总结，也忘记了，学习似乎就是在记忆与忘记中徘徊，最后在心中留下的火种，是熄灭还是燎原就看记忆与忘记间的博弈
我们传统的应用开发中，部署一个应用服务器基本上是必须的，而通过serverless应用部署我们自己的应用则无需搭建服务器，也不需要部署相应环境，只需要简简单单几行代码就可以在线部署我们的应用。话不多说，先给大家看一下效果图。
在上篇文章《聊聊Netty那些事儿之从内核角度看IO模型》中我们花了大量的篇幅来从内核角度详细讲述了五种IO模型的演进过程以及ReactorIO线程模型的底层基石IO多路复用技术在内核中的实现原理。
作者：jaydenwen，腾讯 pcg 后台开发工程师 在互联网中提起网络，我们都会避免不了讨论高并发、百万连接。而此处的百万连接的实现，脱离不了网络 IO 的选择，因此本文作为一篇个人学习的笔记，特此进行记录一下整个网络 IO 的发展演变过程。以及目前广泛使用的网络模型。 1.网络 IO 的发展 在本节内容中，我们将一步一步介绍网络 IO 的演变发展过程。介绍完发展过程后，再对网络 IO 中几组容易混淆的概念进行对比、分析。 1.1 网络 IO 的各个发展阶段 通常，我们在此讨论的网络 IO 一
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。
大家好，我是易安！今天我们谈一谈架构设计中的高性能架构涉及到的底层思想。本文分为缓存架构，单服务器高性能模型，集群下的高性能模型三个部分，内容很干，希望你仔细阅读。
reactor是关心就绪事件，比如可读了，就通知你，就像epoll_wait 。proactor关心的是完成比如读完了，就通知你。
最近阅读了一本架构方面的入门图书叫《从零开始学架构：照着做，你也能成为架构师》，部分内容比较不错，先做书摘总结，以便加深印象与未来回顾学习。
以ae.c/aeProcessEvents（其中包含文件事件分派器）为主的源码让我受益匪浅。该函数作用是完成事件处理的一次循环。 ae_epoll.c/aeApiPoll函数讲述了redis如何用epoll实现事件监听
项目源码目录 （博客中的代码截图稍有一点不完整，如果要拿到完整的代码需要去访问gitee，本文不会讲繁杂的各个模块代码上细节的处理，代码实现上你所较容易产生的为什么问题，我都在代码截图上注释清楚了，如果你觉得自己光看代码无法理解的非常透彻，建议你把代码实现一遍，在实现过程中你一定会不断的思考，产生问题，解决问题，这会帮助你更好的掌握该项目的思想，此时如果你回头再看本篇博客中我所说的看起来没啥用较为鸡肋的思想时，你我之间可能会产生共鸣。） 1. 本项目旨在实现一个能够在某一时刻接收大量的高并发连接的服务器组件，注意我们实现的是一个组件，也就是说通过该组件，使用者就可以快速简单的搭建出一个高性能服务器，在此服务器基础上，使用者可以任意添加各种应用层协议，以此来实现出多种功能的服务器，例如HTTP服务器，FTP服务器，SSH服务器等等…… 本博客则实现较为常见的HTTP服务器，即使用这个服务器组件搭建出基本的底层服务器框架后，只需要在应用层添加HTTP协议式数据的解析和发送即可，这样就完成了一个服务器的搭建，本博客的核心知识点80%都集中在实现该高并发服务器组件上，通过实现该组件，你可以学到Reactor事件驱动处理模式的设计思想，理解linux下一切皆文件的哲学理念，也可以学到one thread one loop的多线程编码时各种需要注意的坑。 20%的应用层协议支持相对较为简单，但从中你也可以学到如何在源源不断到来的字节流数据中，把握好数据的解析处理节奏，从而拿出一个完整的HTTP请求进行解析和响应，此外也可以加深你对HTTP这种协议下数据格式的印象。
反应器(Reactor)是一种为处理服务请求并发提交到一个或者多个服务处理程序的事件设计模式，当接收请求后，服务处理程序使用解多路分配策略，然后同步地派发这些请求至相关的请求处理程序。 处理特点： 1.事件驱动（event handling）
导语 | 在需要高性能、节省资源的场景下，比如海量的连接、很高的并发，我们发现Go开始变得吃力，不但内存开销大，而且还会有频繁的goroutine调度。GC时间也变得越来越长，甚至还会把系统搞挂。这时，我们就可以考虑用Go构建经典的Reactor网络模型，来应对这种场景。 一、常见的服务端网络编程模型 在具体讲Reactor网络库的实现前，我们先快速回顾下常见的服务端网络编程模型。 服务端网络编程主要解决两个问题，一个是服务端如何管理连接，特别是海量连接、高并发连接（经典的c10k/c100k问题），二是服
关于RDPY RDPY是一款功能强大的RDP远程桌面协议实现工具，该工具基于纯Python开发，并提供了完整的客户端和服务器端应用程序。 RDPY基于事件驱动的网络引擎Twisted构建，RDPY支持标准RDP安全层、RDP over SSL和NLA认证（通过ntlmv2认证协议）。 RDPY提供了下列RDP和VNC代码： 1、RDP中间人代理（用于记录会话）； 2、RDP蜜罐； 3、RDP截图工具； 4、RDP客户端； 5、VNC客户端； 6、VNC截图工具； 7、RSS Pl
别小看这两个东西，特别是 Reactor 模式，市面上常见的开源软件很多都采用了这个方案，比如 Redis、Nginx、Netty 等等，所以学好这个模式设计的思想，不仅有助于我们理解很多开源软件，而且也能在面试时吹逼。
在内核中，为每个socket维护两个队列，一个是已建立连接的队列，也就是完成了三次握手，处于established状态，一个是还没有完全建立连接的队列，处于sync_rcvd状态。
redis 的高性能 纯内存访问，所有数据都在内存中，所有的运算都是内存级别的运算，内存响应时间的时间为纳秒级别。因此 redis 进程的 cpu 基本不存在磁盘 I/O 等待时间、内存读写性能问题，CPU 不是 redis 的瓶颈（内存大小和网络I/O 才是 redis 的瓶颈，也就是客户端和服务端之间的网络传输延迟） 采用单线程模型，单线程实现简单。避免了多线程频繁上下文切换，以及同步机制加锁带来的开销 简单高效的基础数据结构：动态字符串（SDS），链表，字典，跳跃链表，整数集合和压缩列表。然后 red
Boost ASIO proactor 浅析 前情提要： Boost asio 的socket的异步非阻塞模式才有的是proactor模式，当IO操作介绍后回调相应的处理函数。ASIO在Linux平台下的实现基于epoll，但是epoll只支持reactor模式，ASIO通过封装在epoll上实现了proactor。提到ASIO proactor，ASIO中的所有异步操作都是基于io_service实现的，io_service是ASIO中的任务队列，并且他负责调用epoll_wait等待IO事件到来，对io
网络I/O，可以理解为网络上的数据流。通常我们会基于socket与远端建立一条TCP或者UDP通道，然后进行读写。单个socket时，使用一个线程即可高效处理；然而如果是10K个socket连接，或者更多，我们如何做到高性能处理？
这篇文章主要描述了Rust中异步的原理与相关的实现，Rust异步也是在最近的版本(1.39)中才稳定下来。希望可以通过这边文章在提高自己认知的情况下，也可以给读者带来一些解惑。(来自于本人被Rust异步毒打的一些经验之谈).
首先,在讲述高性能IO编程设计的时候,我们先思考一下何为“高性能”呢,如果自己来设计一个web体系服务,选择BIO还是NIO的编程方式呢?其次,我们可以了解下构建一个web体系服务中,为了能够支撑
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