python 并发编程 非阻塞IO模型原理解析

非阻塞IO（non-blocking IO）

Linux下，可以通过设置socket使其变为non-blocking。当对一个non-blocking socket执行读操作时，流程是这个样子：

从图中可以看出，当用户进程发出read操作时，如果kernel中的数据还没有准备好，那么它并不会block用户进程，而是立刻返回一个error。从用户进程角度讲 ，它发起一个read操作后，并不需要等待，而是马上就得到了一个结果。用户进程判断结果是一个error时，它就知道数据还没有准备好，于是用户就可以在本次到下次再发起read询问的时间间隔内做其他事情，或者直接再次发送read操作。一旦kernel中的数据准备好了，并且又再次收到了用户进程的system call，那么它马上就将数据拷贝到了用户内存（这一阶段仍然是阻塞的，这段是本地拷贝，copy data ），然后返回。

也就是说非阻塞的recvform系统调用调用之后，进程并没有被阻塞，内核马上返回给进程，如果数据还没准备好，
此时会返回一个error。进程在返回之后，可以干点别的事情，然后再发起recvform系统调用。重复上面的过程，
循环往复的进行recvform系统调用。这个过程通常被称之为轮询。轮询检查内核数据，直到数据准备好，再拷贝数据到进程，
进行数据处理。需要注意，拷贝数据整个过程，进程仍然是属于阻塞的状态。
所以，在非阻塞式IO中，用户进程其实是需要不断的主动询问kernel操作系统内存 数据准备好了没有。

非阻塞IO示例

• 设置socket接口为 非阻塞IO接口
• 默认是True 为阻塞
• server.setblocking(False)
• 处理一下这个异常

BlockingIOError: [WinError 10035] 无法立即完成一个非阻止性套接字操作。

from socket import *
server = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server.bind(('127.0.0.1',8000))
server.listen(5)
# 设置socket接口为 非阻塞IO接口
# 默认是True 为阻塞
server.setblocking(False)
print("starting...")
while True:
try:
conn,addr = server.accept()
print(addr)

except BlockingIOError:
print("干其他的工作")
server.close()

执行结果，如上面的图，一直返回error消息

starting...
干其他的工作
干其他的工作
干其他的工作
干其他的工作

服务端 可以与 多个客户端建立连接，实现服务端可以不停的建立连接

from socket import *
server = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server.bind(('127.0.0.1',8000))
server.listen(5)
# 设置socket接口为 非阻塞IO接口
# 默认是True 为阻塞
server.setblocking(False)
r_list = []
print("starting...")
while True:
try:
conn,addr = server.accept()
r_list.append(conn)
print(r_list)
except BlockingIOError:
pass
server.close()

起三个客户端与服务端建立连接

r_list 存着所有建立的连接

有连接来，就建立连接，没有连接来，就抛出异常

实现IO非阻塞 并发 多个连接

from socket import *
server = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server.bind(('127.0.0.1',8000))
server.listen(5)
# 设置socket接口为 非阻塞IO接口
# 默认是True 为阻塞
server.setblocking(False)
r_list = []
print("starting...")
while True:
try:
conn,addr = server.accept()
r_list.append(conn)
print(r_list)
except BlockingIOError:
# 定义删除连接列表
del_rlist = []
for conn in r_list:
try:
data = conn.recv(1024)
# 收空数据时候
if not data:
del_rlist.append(conn)
continue
conn.send(data.upper())
# 没有连接，抛出异常，就结束这次循环，继续
except BlockingIOError:
continue
# 套接字出现异常，客户端单方面连接断开
except Exception:
conn.close()
del_rlist.append(conn)
break
# 结束上面循环之后，循环del_list 连接元素 删除连接
for conn in del_rlist:
del_rlist.remove(conn)
server.close()

BUG：send也是IO阻塞接口

当send在数据量过大时候，也会阻塞。

send操作是，把应用程序把数据发送到操作系统缓存区里，而操作系统缓存区空间也是有限的。缓存区也会满了，后面还有数据需要发送，那只能等缓存区清掉数据，有空间了，才能发送数据。所以在这里缓存区满了，就阻塞。

修改后服务端的代码 可以自己检测IO，遇到IO切换单个线程的其他任务，去运行，实现单线程并发

from socket import *
server = socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server.bind(('127.0.0.1',8000))
server.listen(5)
# 设置socket接口为 非阻塞IO接口
# 默认是True 为阻塞
server.setblocking(False)
r_list = []
w_list = []
print("starting...")
while True:
try:
conn,addr = server.accept()
r_list.append(conn)
print(r_list)
except BlockingIOError:
# 收消息
# 定义删除连接列表
del_rlist = []
for conn in r_list:
try:
data = conn.recv(1024)
# 收空数据时候
if not data:
del_rlist.append(conn)
continue
'''加入元祖 元祖有两个元素
1.存放套接字连接
2.准备要发送的的数据
'''
w_list.append((conn, data.upper()))
# 没有连接，抛出异常，就结束这次循环，继续
except BlockingIOError:
continue
# 套接字出现异常，客户端单方面连接断开
except Exception:
conn.close()
del_rlist.append(conn)
break
# 发消息
# 用于 发成功数据后，删除套接字连接的列表
del_wlist = []
for item in w_list:
try:
conn = item[0]
data = item[1]
conn.send(data)
# 发成功后，从列表删除连接
del_wlist.append(item)
# send 有可能出现异常 没发完情况
except BlockingIOError:
pass
# 结束上面循环之后，循环del_wlist 连接元素 删除连接
for item in del_wlist:
del_wlist.remove(item)
# 结束上面循环之后，循环del_rlist 连接元素 删除连接
for conn in del_rlist:
del_rlist.remove(conn)
server.close()

这就是非阻塞IO

但是非阻塞IO模型绝不被推荐。
我们不能否则其优点：能够在等待任务完成的时间里干其他活了（包括提交其他任务，也就是 “后台” 可以有多个任务在“”同时“”执行）。

干其他活时候，有可能来新的连接，新的连接来了，不能及时响应与该新的连接，建立连接。所以会导致问题：数据不会及时响应

但是也难掩其缺点：

1. 循环调用recv()将大幅度推高CPU占用率；这也是我们在代码中留一句time.sleep(2)的原因,否则在低配主机下极容易出现卡机情况

2. 任务完成的响应延迟增大了，因为每过一段时间才去轮询一次read操作，而任务可能在两次轮询之间的任意时间完成。
这会导致整体数据吞吐量的降低。

3.死循环While True会导致CPU的无用的耗用、占用

此外，在这个方案中recv()更多的是起到检测“操作是否完成”的作用，实际操作系统提供了更为高效的检测“操作是否完成“作用的接口，例如select()多路复用模式，可以一次检测多个连接是否活跃

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助

您可能感兴趣的文章:

• python并发编程之多进程、多线程、异步和协程详解
• 使用Python中的greenlet包实现并发编程的入门教程
• Python中的并发编程实例
• Python中使用select模块实现非阻塞的IO
• Python多线程中阻塞(join)与锁(Lock)使用误区解析
• Python的Tornado框架实现异步非阻塞访问数据库的示例
• python 并发编程 阻塞IO模型原理解析