IO模型分类
IO模型分类
简单了解
阻塞I/O
当用户程序执行read，线程被阻塞，等待两个过程，内核数据准备好和数据从内核态拷贝到用户态。read才返回
非阻塞I/O
非阻塞的read请求在还没准备好数据就返回，期间程序不断轮询内核直到数据准备完成，内核拷贝数据至应用程序缓冲区中，read调用才可以获得结果。
非阻塞的I/O多路复用
避免轮询期间没法做其他事。当内核数据准备好时，以事件通知应用程序进行操作。前半过程不需要程序持续主动去关注处理
上述三个为同步调用，过程都是需要等待
异步I/O
让内核数据准备好和数据从内核拷贝到用户态两个过程都不用等待。
发起aio_read后，立即返回，内核自动将数据从内核空间拷贝到应用程序空间，拷贝过程为异步，不需要主动发起拷贝动作。
完整细分
如阻塞 IO、非阻塞 IO、多路复用 IO、信号驱动 IO、异步 IO
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阻塞 IO（Blocking I/O）
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官方定义：在阻塞 IO 模型中，当进程（或线程）调用一个 IO 操作（如
read或write）时，该进程（或线程）会被阻塞，直到 IO 操作完成。这意味着在整个 IO 操作过程中，进程（或线程）会一直等待，不能执行其他任何操作。 -
主要特点：
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简单直接：编程模型简单，易于理解和实现。开发人员不需要考虑复杂的 IO 状态检查和事件处理。
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效率较低：在 IO 操作期间，进程（或线程）处于阻塞状态，不能同时处理其他任务。在高并发场景下，大量的线程可能会因为等待 IO 操作而被阻塞，导致资源浪费和性能下降。
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主要原理和流程：
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当进程（或线程）发起一个 IO 请求（如从文件或网络读取数据）时，操作系统会将这个请求放入内核的 IO 队列中。然后，进程（或线程）会进入阻塞状态，等待内核完成 IO 操作。一旦内核完成数据的读取或写入，它会将数据返回给进程（或线程），同时唤醒被阻塞的进程（或线程），使其继续执行后续的操作。
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主要应用场景和用途：
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简单的单线程应用：在一些简单的命令行工具或单线程的客户端 - 服务器通信中，当并发请求较少时可以使用。例如，一个简单的本地文件读取程序，只需要读取一个文件的内容，不涉及复杂的并发操作，使用阻塞 IO 就足够了。
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传统的同步编程模型：在一些传统的、对性能要求不是特别高的同步编程场景中，如早期的简单网络应用，阻塞 IO 可以满足基本的需求。
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非阻塞 IO（Non - blocking I/O）
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官方定义：非阻塞 IO 是指当进程（或线程）调用一个 IO 操作时，如果 IO 操作不能立即完成（如没有数据可读或缓冲区已满无法写入），操作系统不会让进程（或线程）阻塞等待，而是返回一个错误码（表示 IO 操作暂时无法完成），进程（或线程）可以继续执行其他操作，然后在合适的时候再次发起 IO 请求。
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主要特点：
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需要轮询：由于 IO 操作不会阻塞进程（或线程），为了获取 IO 操作的结果，需要进程（或线程）不断地轮询（检查）IO 操作的状态，这增加了编程的复杂性。
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部分提高并发性能：相比于阻塞 IO，非阻塞 IO 可以在等待 IO 操作完成的同时，利用等待时间执行其他任务，一定程度上提高了系统的并发性能，但轮询机制可能会导致 CPU 资源的浪费。
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主要原理和流程：
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当进程（或线程）发起 IO 请求时，操作系统会立即返回，如果 IO 操作可以立即完成（如缓冲区中有数据可读或有空间可写入），则返回数据或完成写入；如果 IO 操作不能立即完成，则返回一个表示操作暂时无法完成的错误码。进程（或线程）收到这个错误码后，可以先去执行其他任务，然后在后续的某个时间再次发起 IO 请求，直到 IO 操作完成。
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主要应用场景和用途：
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简单的高并发服务器雏形：在一些简单的高并发服务器设计的早期阶段，可以使用非阻塞 IO 来处理多个客户端的请求。例如，一个简单的网络服务器，通过不断地轮询多个客户端套接字，尝试读取数据，当有数据可读时进行处理，这样可以在一定程度上同时处理多个客户端的请求，但轮询机制可能会消耗大量的 CPU 资源。
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结合其他机制提高性能：非阻塞 IO 可以和其他高效的 IO 机制（如多路复用 IO）结合使用，在多路复用的基础上，对于那些偶尔需要快速检查 IO 状态的情况，非阻塞 IO 可以提供更灵活的操作方式。
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多路复用 IO（I/O Multiplexing）
比较重要更详细可看：
Select，poll，epoll和IO多路复用和NIO-CSDN博客
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官方定义：多路复用 IO 是一种通过一个线程（或进程）来同时处理多个 IO 通道（如文件描述符、套接字等）的 IO 模型。它使用系统调用（如
select、poll、epoll）来监听多个 IO 通道的状态，当其中任何一个通道有 IO 事件发生（如可读、可写）时，系统调用会返回，然后程序可以对相应的通道进行 IO 操作。 -
主要特点：
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高效利用资源：通过一个线程（或进程）管理多个 IO 通道，减少了线程（或进程）的创建和销毁成本，同时避免了大量线程（或进程）阻塞等待的情况，能够高效地利用系统资源，提高系统的并发处理能力。
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事件驱动编程：基于事件驱动，程序只需要关注有事件发生的 IO 通道，不需要像非阻塞 IO 那样不断地轮询每个通道，降低了 CPU 的占用率。
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主要原理和流程：
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首先，程序将需要监听的多个 IO 通道（通过文件描述符等表示）添加到多路复用器（如
select、poll或epoll）中。然后，多路复用器会阻塞等待，当其中任何一个通道有 IO 事件发生（如网络套接字上有数据可读、可写或出现异常情况）时，多路复用器会返回，通知程序哪些通道有事件发生。程序收到通知后，就可以对相应的通道进行 IO 操作。
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主要应用场景和用途：
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高性能网络服务器：在大多数高性能的网络服务器（如 Nginx、Redis 等）中广泛应用。例如，Nginx 使用多路复用 IO 来同时处理大量的客户端连接请求，通过监听多个套接字的可读、可写事件，高效地处理 HTTP 请求和响应，实现高吞吐量和低延迟的网络服务。
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需要同时处理多个 IO 源的系统：在任何需要同时处理多个文件、网络连接等 IO 源的场景下，如分布式系统中的节点间通信、数据库服务器处理多个客户端连接等，多路复用 IO 都可以提供高效的 IO 处理方式。
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信号驱动 IO（Signal - driven I/O）
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官方定义：信号驱动 IO 是一种 IO 模型，当一个描述符（如文件描述符或套接字）上的 IO 操作可以进行时（如数据到达可读或缓冲区可写），操作系统会向进程发送一个信号，进程收到信号后，再调用相应的 IO 操作函数来处理 IO 事件。
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主要特点：
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异步通知机制：与阻塞 IO 和非阻塞 IO 不同，信号驱动 IO 不需要进程（或线程）主动去检查 IO 操作的状态，而是由操作系统在 IO 事件发生时主动通知进程（或线程），这种异步通知机制可以提高程序的执行效率。
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信号处理复杂性：信号驱动 IO 需要处理信号相关的复杂问题，如信号的捕获、信号处理函数的编写等。信号处理函数的执行上下文和程序的主流程是分开的，可能会涉及到一些并发安全和资源共享的问题。
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主要原理和流程：
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首先，进程需要使用系统调用（如
fcntl）设置描述符的信号驱动属性，告诉操作系统当这个描述符上有 IO 事件发生时发送一个信号。当 IO 事件发生（如数据到达套接字）时，操作系统会向进程发送一个预先定义好的信号（如SIGIO）。进程在收到信号后，会在信号处理函数中调用相应的 IO 操作函数（如read或write）来处理 IO 事件。
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主要应用场景和用途：
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实时性要求较高的系统：在一些对实时性要求较高的系统中，如实时数据采集系统、实时通信系统等，信号驱动 IO 可以在数据到达或可发送时及时通知程序进行处理，减少延迟。
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需要及时响应 IO 事件的场景：当希望在 IO 事件发生的第一时间就进行处理，而不是通过轮询或其他方式延迟处理的场景下，信号驱动 IO 是一种选择。不过，由于信号处理的复杂性，它在实际应用中不如多路复用 IO 和异步 IO 广泛。
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异步 IO（Asynchronous I/O）
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官方定义：异步 IO 是一种 IO 模型，在这种模型中，当进程（或线程）发起一个 IO 操作时，操作会在后台自动进行，进程（或线程）不需要等待 IO 操作完成就可以继续执行其他任务。当 IO 操作完成后，操作系统会通过回调函数、事件通知或其他机制来告知进程（或线程）IO 操作已经完成。
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主要特点：
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真正的异步执行：与非阻塞 IO 和信号驱动 IO 相比，异步 IO 是真正的异步，进程（或线程）在发起 IO 操作后可以完全不用关心 IO 操作的进度，直到收到操作完成的通知，能够最大限度地提高系统的并发性能和资源利用率。
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编程模型较复杂：异步 IO 的编程模型相对复杂，需要使用回调函数、事件循环等机制来处理 IO 完成后的操作，对开发人员的要求较高。
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主要原理和流程：
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进程（或线程）通过系统调用发起一个异步 IO 操作，操作系统会记录这个操作并在后台执行。在 IO 操作执行期间，进程（或线程）可以继续执行其他任务。当 IO 操作完成后，操作系统会根据程序设置的通知方式（如调用回调函数、发送事件通知等）告知进程（或线程），然后进程（或线程）可以在相应的回调函数或事件处理程序中处理 IO 操作的结果。
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主要应用场景和用途：
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高性能高并发系统的后端服务：在现代高性能高并发的后端服务（如 Node.js 服务器、一些高性能的分布式存储系统）中广泛应用。例如，Node.js 基于事件驱动和异步 IO 模型，可以高效地处理大量的并发网络请求，在处理数据库查询、文件读写等 IO 操作时，通过异步 IO 方式，使程序能够在等待 IO 操作完成的同时处理其他请求，提高系统的整体性能和响应速度。
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需要处理大量并发 IO 操作的复杂应用：在一些需要处理大量并发的文件读写、网络通信等 IO 操作的复杂应用场景下，如大型的云计算平台、大数据处理系统等，异步 IO 可以提供高效的 IO 处理解决方案，充分利用系统资源，提高系统的吞吐量和并发处理能力。
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