一、IO模型基础概念

Linux的IO操作本质是用户态与内核态的数据交互过程，涉及”等待数据就绪”和”数据拷贝”两个阶段。五种IO模型的核心差异在于如何处理这两个阶段的同步与异步、阻塞与非阻塞特性。理解这些模型需掌握两个关键概念：

1. 同步与异步：同步模型要求用户主动等待操作完成，异步模型由内核通知操作完成
2. 阻塞与非阻塞：阻塞调用会暂停进程，非阻塞调用立即返回错误码

二、阻塞IO（Blocking IO）

1. 原理机制

阻塞IO是最简单的模型，当调用recv()等系统调用时，若内核缓冲区无数据，进程会进入睡眠状态，直到数据就绪并完成拷贝后才返回。其流程为：

int fd = socket(...);
char buf[1024];
int n = recv(fd, buf, sizeof(buf), 0); // 阻塞直到数据到达

2. 性能特征

• 优点：实现简单，CPU资源利用率高（等待时让出CPU）
• 缺点：并发连接数受限（每个连接需独立线程/进程）
• 典型场景：传统C/S架构、低并发服务

3. 改进方案

可通过多线程/多进程模型提升并发，但线程创建开销（约1MB栈空间）和上下文切换成本（约1-3μs）会成为瓶颈。

三、非阻塞IO（Non-blocking IO）

1. 实现方式

通过fcntl()设置文件描述符为非阻塞模式：

int flags = fcntl(fd, F_GETFL, 0);
fcntl(fd, F_SETFL, flags | O_NONBLOCK);

调用recv()时若无数据立即返回-1并设置errno=EAGAIN。

2. 工作流程

采用”轮询+重试”机制，典型循环如下：

while(1) {
    n = recv(fd, buf, sizeof(buf), 0);
    if(n > 0) break; // 数据到达
    else if(errno != EAGAIN) { /* 处理错误 */ }
    usleep(1000); // 避免CPU占用100%
}

3. 适用场景

• 实时性要求高的交互系统
• 配合select/poll实现多路复用
• 缺点：频繁轮询导致CPU空转

四、IO多路复用（IO Multiplexing）

1. 核心机制

通过单个线程监控多个文件描述符的状态变化，包含三种实现：

• select()：支持FD_SETSIZE（默认1024）个描述符
• poll()：使用链表结构突破数量限制
• epoll()：Linux特有，采用红黑树+就绪列表

2. epoll详解

int epfd = epoll_create1(0);
struct epoll_event ev = {.events = EPOLLIN, .data.fd = fd};
epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_ADD, fd, &ev);
while(1) {
    struct epoll_event events[10];
    int n = epoll_wait(epfd, events, 10, -1); // 阻塞直到有事件
    for(int i=0; i<n; i++) {
        if(events[i].events & EPOLLIN) {
            read(events[i].data.fd, buf, sizeof(buf));
        }
    }
}

3. 性能优势

• 水平扩展性：支持10万+并发连接
• 边缘触发（ET）模式：仅在状态变化时通知，减少事件量
• 内存效率：无需为每个FD分配缓冲区

4. 典型应用

Nginx、Redis等高并发服务器的核心机制，配合线程池处理实际IO。

五、信号驱动IO（Signal-driven IO）

1. 实现原理

通过fcntl()设置O_ASYNC标志，当数据就绪时内核发送SIGIO信号：

signal(SIGIO, sigio_handler);
fcntl(fd, F_SETOWN, getpid());
flags = fcntl(fd, F_GETFL);
fcntl(fd, F_SETFL, flags | O_ASYNC);

2. 优缺点分析

• 优点：进程无需轮询，适合低频IO场景
• 缺点：信号处理函数需保证可重入性，复杂业务逻辑难以实现
• 典型场景：Unix域套接字监控

六、异步IO（Asynchronous IO）

1. POSIX AIO规范

Linux通过libaio库实现，核心函数：

struct iocb cb = {0};
io_prep_pread(&cb, fd, buf, sizeof(buf), 0);
io_submit(aio_ctx, 1, &cb);
// 继续执行其他任务
struct io_event ev;
io_getevents(aio_ctx, 1, 1, &ev, NULL); // 阻塞获取结果

2. 内核实现

采用工作队列+线程池机制，绕过同步IO必须等待数据拷贝的限制。

3. 性能对比

模型	用户态等待	数据拷贝等待	并发能力
阻塞IO	是	是	低
非阻塞IO	否	是	中
IO多路复用	是	是	高
信号驱动IO	否	是	中
异步IO	否	否	最高

4. 选型建议

• 超高并发（10万+）：epoll+线程池
• 磁盘IO密集型：异步IO（如数据库）
• 简单场景：阻塞IO+多进程
• 实时系统：信号驱动IO

七、实践中的优化策略

1. 连接数优化：epoll的EPOLLET边缘触发模式可减少事件通知次数
2. 内存管理：使用sendfile()零拷贝技术减少上下文切换
3. 线程模型：结合协程（如Go的goroutine）降低上下文切换开销
4. 监控指标：重点关注netstat -s中的重传包数、/proc/net/softnet_stat中的丢包计数

八、未来演进方向

1. io_uring：Linux 5.1引入的统一接口，支持真正的异步提交/完成分离
2. XDP：eBPF加持的网络数据包处理框架，绕过内核协议栈
3. RDMA：远程直接内存访问技术，将延迟降至微秒级

理解这五种IO模型及其演进，能帮助开发者在系统设计时做出更合理的架构选择。实际开发中，往往需要组合使用多种模型（如epoll+线程池+异步磁盘IO）来达到最佳性能。