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。
Reactor模式的核心思想是：当有IO事件发生时，通过一个统一的事件循环来分发和处理这些事件。这个事件循环通常是一个无限循环，在每一次循环中，它会阻塞等待IO事件发生，当事件发生时，它会调用相应的处理函数来处理这个事件。
在web体系中,相比线程连接架构设计而言,事件驱动设计更满足我们实现一个高性能IO的web服务,这点在高性能IO编程一文已经有讲述.对此,我们接下来将要展开如何去设计一个基于IO事件驱动架构的web服务,目前有Reactor同步多路复用模式以及Proactor异步多路复用模式两种方案,通过后面文章的分析,我们可以了解到这两种方案的设计思路,具体实现原理以及这两种模式各自的优势以及不足.
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。
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。
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。
（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。
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。
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）。
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
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。
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。
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
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
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。
在高性能的I/O设计中，有两个比较著名的模式Reactor和Proactor模式，其中Reactor模式用于同步I/O，而Proactor运用于异步I/O操作。
文章比较长，需要一些耐心才能看完 并发模型简介 并发：一个人同一时间应对多件事的能力 并行：一个人同一时间处理多件事的能力（显然一个人同一事件不能处理多件事，单核CPU不具备并行能力） 可以理解为并行是并发的一种特殊情况 并发模型的核心是为了提高提高CPU利用率，提高服务器应对大量请求，海量数据处理的能力，单核CPU性能已经难以发展，各大厂商都在通过增加CPU个数来达到硬件处理能力的提高（摩尔定律），随之而来在编程语言方面衍生出各个模型（其实就是处理问题的思路）用来压榨硬件的性能，以使自己的系统并发能力得到
Reactor是基于同步I/O的, 他要求主线程(I/O处理单元)只负责监听文件描述符上是否有事件发生, 有的话就立刻将该事件通知给工作线程(逻辑单元). 初次之外, 主线程不做任何其他实质性的工作. 读写数据, 接受新的连接, 以及处理客户请求均在工作线程中完成.
Windows 10 系统下，IPython 解释器内执行某些程序，会导致出现类似如下报错：
两种高效事件处理模式&并发模式 来源如下，侵删。 游双-《Linux高性能服务器编程》 本来想做个笔记的，但是发现这块内容书中很多都感觉是有用的，所以很大篇幅的搬了过来，其中加入了我的理解，并有重点标注。 服务器编程框架 服务器程序种类繁多，但是基本框架都一样，不同之处在于逻辑处理。 下图所示，服务器基本框架。该图既能用来描述一台服务器，也能用来描述一个服务器机群。 📷 各模块概念 模块 单个服务器框架 服务器机群 I/O逻辑单元 处理客户连接，读写网络数据 作为接入服务器，实现负载聚
NIO（Non-blocking I/O，在Java领域，也称为New I/O），是一种同步非阻塞的I/O模型，也是I/O多路复用的基础，已经被越来越多地应用到大型应用服务器，成为解决高并发与大量连接、I/O处理问题的有效方式。 那么NIO的本质是什么样的呢？它是怎样与事件模型结合来解放线程、提高系统吞吐的呢？ 本文会从传统的阻塞I/O和线程池模型面临的问题讲起，然后对比几种常见I/O模型，一步步分析NIO怎么利用事件模型处理I/O，解决线程池瓶颈处理海量连接，包括利用面向事件的方式编写服务端/客户端程序。
作者：美团点评技术团队 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23488863 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
ACE是一个很成熟的中间件产品，为自适应通讯环境，但它过于宏大，一堆的设计模式，架构是一层又一层，对初学者来说，有点困难。
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。
架构师是一个很神圣的职业，充满玄学之道，并不是每一个人都能够成为架构师，架构师需要具备很强的技术思维和业务思维以及产品思维，当然也很考验计算机功底，操作系统也是计算机功底的一部分。
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。
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。
服务器并发场景是在程序IO密集型有优势。因为IO操作速度远没有CPU的计算速度快。程序阻塞IO将浪费大量CPU时间。程序计算密集型的，并发编程反而没有优势。
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？
本来想对netty的源码进行学习和探究，但是在写netty之前许多底层的知识和原理性的东西理解清楚，那么对学习网络通讯框架的效果则会事半功倍。
随着互联网技术的飞速发展，各类线上业务蓬勃发展，软件系统如雨后春笋般呈现在我们面前。
http://blog.csdn.net/zs634134578/article/details/19806429
先上结论： 凉 凉凉 透心凉 webots2021b刚发布时间不长，其ROS2接口包也不全。 2021b（win10）安装包小，很多库需要启动时联网下载。 📷 很多节点不支持windows哦！如下： [WARNING] [webots_robotic_arm_node.EXE-2]: 'SIGINT' sent to process[webots_robotic_arm_node.EXE-2] not supported on Windows, escalating to 'SIGTERM' 还调试个毛线
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）。
BIO模型在JDK 1.4之前是网络编程的标准。它的特点是每个客户端连接都会生成一个线程来处理，这种模式在客户端数量较少时工作良好，但是随着客户端数量的增加，线程数量激增，导致资源浪费和性能下降。
IO 的操作方式通常分为几种：同步阻塞 BIO、同步非阻塞 NIO、异步非阻塞 AIO。
之前分享的文章是对yasio特性和用法的描述：https://blog.csdn.net/xseekerj/article/details/51891362 本文将阐述核心设计思路和原则。 当一个框架或库的诞生，必然有其原由，一个库带来的好处越大于使用代价，越容易被人接受，以下是本人对框架库设计的重要原则总结：
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
继上一篇的 IO 多路复用之后，我们已经从操作系统的层面上，解决了 IO 不必要等待的问题
JDK 7 引入了 Asynchronous I/O， 即AIO。在进行 I/O 编程中， 常用到两种模式： Reactor 和 Proactor。 Java的NIO就是Reactor， 当有事件触发时， 服务器端得到通知， 进行相应的处理。 AIO即NIO2.0，叫做异步不阻塞的IO。 AIO引入异步通道的概念， 采用了 Proactor 模式， 简化了程序编写，有效的请求才启动线程， 它的特点是先由操作系统完成后才通知服务端程序启动线程去处理， 一般适用于连接。
- IO 模型的基本概念 - 同步阻塞IO（Blocking IO）：即传统的IO模型。 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。 多路复用IO（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（Redis单线程为什么速度还那么快，
如果需要并发 http 请求怎么办呢？requests库是同步阻塞的，必须等到结果才会发第二个请求，这里需使用http请求异步库 aiohttp。
虽然市面上已经有很多成熟的网络库，但是编写一个自己的网络库依然让我获益匪浅，这篇文章主要包含：
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。
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。
很多人学习编程技术一般都通过一本编程语言的入门书籍，然后尝试做一些例子和小项目。但是这些都不能让我们深入的学习很多的编程技巧和高深技术，当然这个时候很多有经验的学习人员就会告诉大家，找一个好的开源软件理解它的设计与实现原理，阅读开源项目的源代码，都知道源码之前了无秘密。我也承认读源码能够快速提高我们的编程能力和编程思维，我也经常研究很多项目的源代码，有些是工作需要，有些是兴趣。但是我今天想说的都不是这些，我想说的是更高一层的学习方案，就是通过自己的实践实现一个开源软件，也许这个开源软件没有任何人使用，但
Boost asio中有两点用的不爽: 1. asio中的所有对象都引用io_service 2. async_write还要自己保证内存在completed之前有效 有空要把这两点搞的更傻瓜一点，实际上在全异步模式下NET IO分配两个线程足矣，async搞一个队列，completed时候删掉，还可以通过writev优化写, 现在在做的一个redrabbit lib 就是在boost asio上封装的更傻瓜一点。 http://code.google.com/p/redrabbit/source/brow
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
ASIO是一个久经迭代的库, 所以版本比较多, 不同版本的差异也比较大, 在开始具体的讲述前, 我们先来看一下ASIO的版本情况, 也方便大家知道我们所选用的ASIO版本, 以及它与最新的版本的差异所在.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
