概述

对于开发者来说，I/O是绕不过去的一个基本问题。从文件I/O到 络I/O，存在着各式各样的概念和I/O模型，所以这里首先把涉及I/O的各种概念和原理理清。

缓冲I/O和直接I/O

应用程序内存

是通过写代码用malloc/free、new/delete等分配出来的内存。

用户缓冲区

C语言的FILE结构体里面的buffer。

内核缓冲区

Linux操作系统的Page Cache。为了加快磁盘的I/O，Linux系统会把磁盘上的数据以Page为单位缓存在操作系统的内存里，这里的Page是Linux系统定义的一个逻辑概念，一个Page一般为4K。
对于缓冲I/O，一个读操作会有3次数据拷贝，一个写操作，有反向的3次数据拷贝；
读：磁盘->内核缓冲->用户缓冲区->应用程序内存；
写：应用程序内存->用户缓冲区->内核缓冲区->磁盘。
对于直接I/O，一个读操作，会有2次数据拷贝，一个写操作，有反向的2次数据拷贝；
读：磁盘->内核缓冲->应用程序内存；
写：应用程序内存->内核缓冲->磁盘。
所以，所谓的直接I/O，其中直接是指没有用户级的缓冲，但操作系统本身的缓冲还是有的，两者的原理对比如下图：

在java中，用MappedByteBuffer类可以实现同样的目的。

零拷贝

零拷贝（Zero Copy）是提升I/O效率的又一利器，熟悉Kafka实现原理的工程师应该知道，在消费消息的时候利用了零拷贝技术。当用户需要把文件中的数据发送到 络的时候，如果不用零拷贝，来看怎么实现。

实现方法1：利用直接I/O，伪代码如下：

如下图所示，整个过程有4次数据拷贝，读进来两次，写回去两次。
磁盘->内核缓冲区->应用程序内存->Socket缓冲区-> 络

在这里需要分清“映射”和“拷贝”的区别。拷贝是把数据从一块内存中复制到另一块内存里；映射相当于只是持有了数据的一个的引用（或者叫地址），数据本身只有一份。

Reactor模式与Passivity模式

除了上文所说的四种I/O模型，大家还会经常听到Reactor模式和Passivity模式。它是 络框架的两种模式，无论操作系统的 络I/O模型的设计，还是上层 络框架的 络I/O模型的设计，用于都是这两种设计模式之一。

1. Reactor模式：主动模式。所谓主动，是指应用程序不断的轮询，询问操作系统或者 络框架，I/O是否就绪。Linux系统下的select，poll，epoll就属于主动模式，需要应用程序中有一个循环一直轮询；Java中的NIO也是属于这种模式。在这种模式下，实际的I/O操作还是应用程序执行的。
2. Passivity模式：被动模式。应用程序把read和write函数操作全部交给操作系统或者 络框架，实际的I/O操作有操作系统或者 络框架完成，之后在回调应用程序。asio库就是典型的Passivity模式。
   所以，上文提到的应用层面的语境所说的“异步I/O”是Passivity模式。

select、epoll与LT与ET

因为epoll是Linux服务器开放的主流 络I/O模型，Java NIO在linux平台也是基于epoll实现的，下面对epoll连同select、poll进行介绍。

select

关于此函数，有几点说明：

• 因为fd是一个int值，所以fd_set 其实是一个bit数组，每1位表示一个fd是否有读事件或者写事件发生。
• 第一个参数是readfds或者writefds的下标的最大值+1。因为fd从0开始，+1才表示个数。
• 返回结果还在readfds或者writefds里面，操作系统会重置所有的bit位，告知应用程序到底那个fd上面有事件，应用程序需要自己从0到maxfds-1遍历所有的fd，然后执行相应的read/write操作。
• 每次当select调用返回后，在下一次调用之前，要重新维护readfds和writefds。

poll

通过上面的函数会发现，select、poll每次调用都需要应用程序把fd的数组传进去，这个fd的数组每次都要在用户态和内核态直接传递，影响效率。为此，epoll设计了“逻辑上的epfd”。epfd是一个数字，把fd数组关联到上面，然后每次向内核传递的是epfd这个数字。

epoll

整个epoll过程分成三个步骤：

1. 事件注册。通过函数epoll_ctl实现。对于服务器而言，是accept、read、write三种事件；对于客户端而言，是connect、read、write三种事件。
2. 轮询这三个事件是否就绪。通过函数epoll_wait实现。有事件发生，该函数返回。
3. 事件就绪，执行实际的I/O操作。通过函数accept、read、write实现。
   这里要特别解释一下什么是“事件就绪”：

• read事件就绪：这个很好理解，就是远程有新数据来了，socket读取缓冲区里有数据，需要调用read函数处理。
• write事件就绪：是指本地的socket写缓冲区是否可写。如果写缓冲区没有满，则一直是可写的，write事件一直是就绪的，可以调用write函数。只有当遇到发送大文件的场景，socket写缓冲区被占满时，write事件才不是就绪状态。
• accept事件就绪：有新的连接进入，需要调用accept函数处理。

epoll的LT和ET模式

epoll里面有两种模式，LT（水平触发）和ET（边缘触发）。水平触发又称条件触发，边缘触发又称状态触发。
水平触发：读缓冲区只要不为空，就会一直触发读事件；写缓冲区只要不满，就好一直触发写事件。
边缘触发：读缓冲区的状态，从空转为非空的时候触发一次；写缓冲区的状态，从满转为非满的时候触发一次。比如用户发送一个大文件，把写缓冲区塞满了，之后缓存区可以写了，就好发生一次从满到不满的切换。
关于LT和ET，有两个要注意的问题：

• 对应LT模式，要避免“写的死循环”问题：写缓冲区为满的概率很小，即“写的条件”会一直满足，所以当用户注册了写事件却没有数据要写时，它会一直触发，因此在LT模式下写完数据一定要取消写事件。
• 对于ET模式，要避免“short read”的问题：例如用户收到100个字节，它触发1次，但用户只读50个字节，剩下的50个字节不读，它也不会触发。因此在ET模式下，一定要把“读缓冲区”的数据一次性读完。
  在实际开发中，大家一般都倾向于用LT，这也是模式的模式，Java NIO用的也是epoll的LT模式。因为ET容易漏事件，一次触发如果没有处理好，就没有第二次机会了。虽然LT重复触发可能有少许的性能消耗，但代码写起来更安全。

服务器编程的1+N+M模型

在服务器的编程中，epoll编程的三个步骤是由不同的线程负责的，即服务器编程的1+N+M模型。
如下图，整个服务器有1+N+M个线程，一个监听线程，N个I/O线程，M个Worker线程。N的个数通常等于CPU核数，M的个数根据上层决定，通常有几百个。

用Java的人通常写的是“单进程多线程”的程序；而用C++的人，可能写的是“单进程多线程”、“单进程单线程”、“多进程多线程”的程序（这里主要指Linux系统上的服务器程序）。之所以会有这样的差异，是因为Java程序并不直接运行在Linux系统上，而是运行在JVM之上。而一个JVM实例是一个Linux进程，每个JVM都是一个独立的“沙盒”，JVM之间相互独立，互不通信。所以Java程序只能在这一个进程里面，开多个线程实现并发。而C++直接运行在Linux系统上，可以直接利用Linux系统提供的强大的进程间通信机制（IPC），很容易创建多个进程，并实现进程间的通信。
“多进程多线程”是“单进程多线程”和“多进程单线程”的组合体，其原理并没有差异，所以接下来只讨论“单进程多线程”和“多进程单线程”两种编程模型，对比“多进程”和“多线程”的关键差异。

为什么要多线程

对于客户端程序，有UI交互界面，多线程不可避免，这类程序不在讨论之列。本节注意讨论的是服务器端的程序。
这里所说的“多”线程，是指运行几百个业务线程的服务器程序。如果是4核CPU，运行4个线程，本质上仍是单线程。之所以要开多线程，是因为服务器端的程序往往是I/O密集型的应用。举个极端点的例子，假设程序没有任何I/O（磁盘I/O或 络I/O），纯粹的CPU计算，如同一个最简单的、空的死循环，只需要一个线程就可以把一个CPU的核占满。
所以，多线程主要是应对I/O密集型的应用。多线程能带来两方面的好处：

• 提高CPU利用率。通俗地讲，不能让CPU空闲着。当一个线程发送I/O时，会把该线程从CPU上调度下来，并把其他的线程调度上去，继续计算。
• 提高I/O吞吐。典型的场景是，应用程序连接的Redis或者MySQL，他们提供的都是同步接口，一次只能处理一个请求。要想并发，办法是通过连接池和多线程，实现每个线程使用一个连接。好比在客户端和服务器之间开了多条通道，并行传输数据。

除了多线程，线程间的同步机制也非常复杂，在此只列举线程间的常用同步机制：

• 锁（悲观锁、乐观锁、互斥锁、读写锁、自旋锁、公平锁、非公平锁）。
• Wait与Signal。
• Condition。
  无论C++开发者在Linux系统中使用是pthread，还是Java开发者使用JUC库，都有这些基本机制。基于这些基本机制，又可以封装出各式各样的、便于应用层使用的同步机制，比如信 量、Future、线程池，还可以封装出各式各样的线程安全的数据结构，比如阻塞队列、并发HashMap等。

多进程

既然多线程可以实现并发，那为什么还要设计多进程呢为线程存在的两个问题，一是线程间内存共享，要加线程锁；而加锁后会导致并发效率下降，同时复杂的加锁机制也将增加编码的难道；二是过多的线程造成线程间的上下文切换，导致效率低下。
在并发编程领域，一直有一个很重要的设计原则：“不要通过共享内存来实现通信，而应通过通信实现共享内存。”这句话不太好理解，换成通俗的说法就是：“尽可能通过消息通信，而不是共享内存来实现进程或者线程之间的同步。”
进程是资源分配的基本单位，进程间不共享资源，通过管道或者Socket方式通信（当然也可以共享内存），这种通信方式天生符合上面的并发设计原则。而对于大多线程，大家习惯于共享内存，然后通过各种加锁来实现同步。虽然在多线程领域也有这种思想的实现，比如Akka框架，但流行程度仍然不够。
除锁的问题之外，多进程还带来另外两个好处：一是减少了多线程在不同CPU核切换的开销；另外多进程相互独立，意味着其中一个崩溃后，其他进程可以继续运行，这对程序的可靠性很有帮助。
多进程模型的典型例子是Nginx。Nginx有一个Master进程，N个Worker进程，每个Worker进程对应一个CPU核，每个进程都是单线程的。Master进程不接收请求，负责管理功能；各个Worker进程间相互独立，并行地接收客户端的请求，也不需要向多线程那样在不同的CPU核间切换。
有了多进程后，在每个进程内部，可能是单线程，也可能是多线程，这往往取决与I/O。
比如Redis就是单进程单线程的模型（这里说的单线程模型，不是指整个Redis服务器只有一个线程，而是指接收并处理客户端请求的线程只有一个）。之所以单线程可以支持，是因为在请求接收的地方用的是epoll的I/O多路复用，在请求处理的地方又完全是内存操作，没有磁盘或者 络I/O，所以只需单线程就足够了。要利用多核也很简单，开多个Redis实例就可以了。
但对于I/O密集型的应用，要提高I/O效率，则需要下面几种办法：

• 异步I/O。如果客户端、服务端都是自己写的，比如RPC调用，则可以把所有的I/O都异步化（利用epoll或者真正的异步I/O）。异步化之后，请求可以Pipeline处理，就不需要多线程了。但像MySQL的JDBC提供的都是同步接口，不支持I/O异步。
• 多线程。I/O不支持异步，就只能开多个线程，每个线程都是同步地调用I/O，实际上是用多线程模拟了异步I/O。典型例子是Web应用服务器调用Redis或MySQL。
• 多协程。

多协程

多协程除锁的问题之外，还要一个问题是线程太多，切换的开销很大。虽然线程切换的开销比进程切换的开销小很多，但还是不够。以常用的Tomcat服务器为例，在通常配置的机器上最多也只能开几百个线程。如果再多，则线程切换的开销太大，并发效率反而会下降，这意味着Tomcat最多只能并发地处理几百个请求。但如果是协程的话，可以开几万个！协程相比线程，有两个关键特点：

• 更好的利用CPU：线程的调用时操作系统完成的，应用程序干预不了，协程可以由应用程序自己调度。
• 更好的利用内存：协程的堆栈大小不是固定的，用多少申请多少，内存利用率更高。
  现代的编程语言像GO、Rust，原生就有协程的支持，但偏传统的Java、C++等语言没有原生支持。因此，产生一些第三方的方案，比如Java的Quasar Fiber、微信团队为C++研发的libco等，但普及程度还比较低，开发者还是习惯多线程的开发模型。
  最后，总结了多线程、多进程和多协程编程模型的对比。
  

无锁（内存屏障与CAS）

虽然多线程的编程模型功能强大，应用也很普及，但始终绕不开锁的问题。为了提升锁的效率，前辈大师们想了诸多办法，在多线程中设计了无锁数据结构。下面就来探讨一下无锁数据结构及其背后的原理。

内存屏障

内存屏障的两个核心点：

• 读可以是多线程，写必须是单线程，也称Single-Writer Principle。如果是多线程写，则做不到无锁。
• 从用法来讲，内存屏障是在两行代码之间插入一个栅栏，也就是栅栏之间的代码不能被指令重排，执行后数据必须被刷入主存，数据被其他线程可见。
  基于内存屏障，有了Java的volatile关键字，再加上单线程写的原则，就有了Java无锁开发框架-Disruptor，其核心就是“一写多读，完全无锁”。

CAS

如果是多线程写，则内存屏障也不够用了，这时要用到CAS。CAS是在CPU层面提供的一个硬件原子指令，实现对一个值的Compare和Set两个操作的原子化。
下面展示了JDK6中，CAS函数的源代码，unsafe类的compareAndSwapInt是一个本地方法。

参考

《软件架构设计：大型 站技术架构与业务架构融合之道》