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【分布式理论8】分布式调用之：四种IO模型

news 来源：原创 2025/5/21 1:13:46

文章目录

  • 一. 四种IO模型
    • 1. 同步阻塞 IO（Blocking IO）
    • 2. 同步非阻塞 IO（Non-blocking IO）
    • 3. IO 多路复用（IO Multiplexing）
    • 4. 异步 IO（Asynchronous IO）在 RPC 中的作用
    • 5. 总结
  • 选择多路复用或异步IO

在【分布式理论7】分布式调用之：服务间的（RPC）远程调用 我们知道了RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）过程中数据会进行多次的复制和传递，所以IO 模型的选择对系统的性能、吞吐量和响应时间有重要影响。不同的 IO 模型适用于不同的 RPC 场景，接下来我们具体分析下这四种IO模型。

一. 四种IO模型

1. 同步阻塞 IO（Blocking IO）

在同步阻塞 IO 模型下，RPC 客户端或服务器在进行网络通信时，会一直阻塞等待数据返回，这种方式的优点是实现简单，代码逻辑清晰，但缺点是效率较低，特别是在高并发情况下，阻塞会导致线程资源浪费，影响吞吐量。

工作原理

  1. 应用程序在用户空间向服务器发送请求。
  2. 内核接收请求，并等待数据从网络到达。
  3. 数据到达后，先存入内核缓冲区。
  4. 内核将数据复制到应用缓冲区。
  5. 复制完成后，应用程序才能继续执行数据处理。

在整个过程中，应用程序在数据未到达前一直处于等待状态，无法执行其他任务。

在这里插入图片描述

 

比喻：饭店点餐

同步阻塞 IO 就像在饭店点餐后，客人一直坐在座位上等菜上桌，期间什么也不做，直到菜全部端上来后才开始吃饭。

 

2. 同步非阻塞 IO（Non-blocking IO）

在同步非阻塞 IO 模型下，RPC 服务器在处理请求时，不会一直等待数据返回，而是会定期轮询内核数据是否可用，这种方式可以让在同步非阻塞 IO 模型下，RPC 服务器在处理请求时，不会一直等待数据返回，而是会定期轮询内核数据是否可用，这种方式可以让 RPC 服务器在等待数据的同时，执行其他任务，提高资源利用率。在等待数据的同时，执行其他任务，提高资源利用率。

工作原理

  1. 应用程序向服务器发起请求。
  2. 内核检查数据是否准备好。
    • 如果数据还未准备好，内核立刻返回一个错误信息。
    • 如果数据准备好，数据存入内核缓冲区。
  3. 应用程序周期性地轮询内核，检查数据是否可用。
  4. 数据准备好后，应用程序读取数据，并将其从内核缓冲区复制到应用缓冲区。
  5. 复制完成后，应用程序执行数据处理。

在数据未准备好时，应用程序不会阻塞，而是可以执行其他任务。

在这里插入图片描述

比喻：饭店点餐

同步非阻塞 IO 就像客人点餐后，可以玩手机、聊天，每隔一段时间问服务员“菜好了没有？”，如果还没好就继续做自己的事，直到菜准备好再吃饭。

缺点： 1. 轮询会造成 CPU 资源浪费，影响系统整体性能、2. 如果轮询间隔设置不合理，可能会导致 RPC 响应延迟。

 

3. IO 多路复用（IO Multiplexing）

IO 多路复用（如 select、poll、epoll）是 RPC 服务器常用的 IO 处理方式。通过一个复用器（如 epoll），服务器可以管理多个 RPC 连接（即监听多个IO请求），并且只在数据到达时才进行读取和处理（how），而不需要不断轮询，提高了系统吞吐量。

工作原理

  1. 复用器（Selector） 进程负责监听多个网络请求的 IO 状态。
  2. 用户进程调用复用器，并进入阻塞状态。
  3. 复用器监听多个 IO 连接，一旦有某个连接的数据准备好，它就会通知对应的用户进程。
  4. 用户进程读取数据，并将其从内核缓冲区复制到应用缓冲区。
  5. 复制完成后，应用程序执行数据处理。

在这里插入图片描述

比喻：饭店点餐

IO 多路复用就像一群人一起吃饭，他们的订单由同一个传菜员负责。传菜员会统一管理所有人的订单，一旦某道菜做好，就立刻送给对应的客人，而不是每个客人自己反复去问“我的菜好了没？”

优缺点：

类别描述
优点高并发适用：适合同时处理大量连接，如 RPC 服务器、微服务网关等。
线程数减少：可以使用少量线程管理大量连接，降低 CPU 和内存消耗。
成熟稳定：epoll 在 Linux 下表现优秀，广泛应用于 Netty、Nginx、Redis 等高性能网络程序。
缺点仍然需要数据拷贝：数据到达内核缓冲区后，需要用户态进程主动读取，仍有一定的 CPU 消耗。
适用于 I/O 密集型：当业务计算量较大时，可能会成为瓶颈。

 
适用场景

  • 高并发 RPC 服务器（如 Netty + gRPC）。
  • HTTP 服务器（如 Nginx、Tomcat）。
  • 数据库代理（如 MySQL Proxy）。
  • 消息队列（如 Kafka、RabbitMQ）。

 

4. 异步 IO（Asynchronous IO）在 RPC 中的作用

异步 IO（AIO）模式下，RPC 调用不会阻塞或轮询，而是直接注册回调函数，当数据准备好时，由内核通知应用程序进行处理。这种模式能最大化提高 IO 效率，但实现较复杂，需要支持异步编程模型（如 Java 的 NIO 和 CompletableFuture）。

适用场景

  • 高吞吐 RPC 框架（如 Dubbo、gRPC 的异步模式）。
  • 高并发流式数据处理（如 Kafka、Flink）。
  • 事件驱动架构（EDA）（如 Node.js）。
  • 微服务异步通信（如 Kafka + Spring WebFlux）。

异步 IO（Asynchronous IO）的优缺点

类别描述
优点真正的异步处理：不需要应用进程主动轮询或读取数据，由内核完成数据拷贝后直接通知用户态，减少 CPU 开销。
适用于 CPU 密集型：在计算任务较多的场景下，异步 IO 可让计算与 IO 并行，提高系统吞吐量。
缺点实现复杂度高：需要采用异步编程模型，如 Future、Promise、Callback，可能导致代码可读性变差（如回调地狱）。
操作系统支持有限：虽然 Linux 提供了 io_uring，但异步 IO 生态尚未完全成熟，部分应用仍倾向使用 IO 多路复用。

 

5. 总结

IO 模型是否阻塞是否轮询适用场景
同步阻塞 IO阻塞无简单的单线程应用
同步非阻塞 IO非阻塞需要轮询资源利用率较高，但增加 CPU 开销
IO 多路复用阻塞（等待事件）复用器代替轮询适用于高并发场景，如 RPC、服务器编程
异步 IO非阻塞否（注册回调函数）适合超高并发、低延迟 RPC 需求，实现复杂，但性能最佳。

 

选择多路复用或异步IO

对比项IO 多路复用异步 IO（AIO）
并发能力高（支持大量连接）更高（IO 与计算可并行）
CPU 开销适中（事件驱动但仍需读取数据）低（数据直接拷贝到用户缓冲区）
代码复杂度低（事件模型较成熟）高（回调、异步编程）
适用场景高并发网络服务器、RPC、数据库代理高吞吐 RPC、流式处理、大量 I/O 任务
操作系统支持epoll（Linux）、kqueue（BSD）io_uring（Linux），支持度较低
  1. 高并发场景：优先 IO 多路复用（epoll），如 gRPC、Netty。
  2. 低延迟、极高吞吐：优先 异步 IO，如 Dubbo 异步 RPC。
  3. 复杂业务逻辑：建议 IO 多路复用，避免回调地狱。
  4. 计算与 IO 并行：异步 IO 更优，如 AI 推理、流式计算任务。

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