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如何深刻理解Reactor和Proactor

news 来源：原创 2025/8/25 9:09:29

前言：
网络框架的设计离不开 I/O 线程模型，线程模型的优劣直接决定了系统的吞吐量、可扩展性、安全性等。目前主流的网络框架，在网络 IO 处理层面几乎都采用了I/O 多路复用方案(又以epoll为主)，这是服务端应对高并发的性能利器。

进一步看，当上升到整个网络模块时，另一个常常听说的模式出现了 ---- 「Reactor 模式」，也叫反应器模式，本质是一个事件转发器，是网络模块核心中枢，负责将读写事件分发给对应的读写事件处理者,将连接事件交给连接处理者以及业务事件交给业务线程。

1. 前置知识

1.1 io

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可以看到，网络请求先后经历服务器网卡、内核、连接建立、数据读取、业务处理、数据写回等一系列过程。

其中，连接建立(accept)、数据读取(read)、数据写回(write)等操作都需要操作系统内核提供的系统调用，最终由内核与网卡进行数据交互，这些 IO 调用消耗一般是比较高的，比如 IO 等待、数据传输等。

最初的处理方式是，每个连接都用独立的一个线程来处理这一系列的操作，即建立连接、数据读写、业务逻辑处理；这样一来最大的弊端在于，N 个连接就需要 N 个线程资源，消耗巨大。

所以，在网络模型演化过程中，不断的对这几个阶段进行拆分，比如，将建立连接、数据读写、业务逻辑处理等关键阶段分开处理。这样一来，每个阶段都可以考虑使用单线程或者线程池来处理，极大的节约线程资源，又能获得超高性能。

1.1.1 阻塞IO

阻塞IO：通常是用户态线程通过系统调用阻塞读取网卡传递的数据，我们知道，在 TCP 三次握手建立连接之后，真正等待数据的到来需要一定时间；

这个时候，在该模式下用户线程会一直阻塞等待网卡数据准备就绪，直到完成数据读写完成；可以看到，用户线程大部分都在等待 IO 事件就绪，造成资源的急剧浪费

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1.1.2 非阻塞IO

与阻塞 IO 相反，如果数据未就绪会直接返回，应用层轮询读取/查询，直到成功读取数据。
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这里最后一次 read 调用，获取数据的过程，是一个同步的过程，是需要等待的过程。这里的同步指的是内核态的数据拷贝到用户程序的缓存区这个过程。

epoll: 是非阻塞IO的一种特例，也是目前最经典、最常用的高性能IO模型。其具体处理方式是：先查询 IO 事件是否准备就绪，当 IO 事件准备就绪了，则会真正的通过系统调用实现数据读写；

，无论 read 和 send 是阻塞 I/O，还是非阻塞 I/O 都是同步调用。因为在 read 调用时，内核将数据从内核空间拷贝到用户空间的过程都是需要等待的，也就是说这个过程是同步的，如果内核实现的拷贝效率不高，read 调用就会在这个同步过程中等待比较长的时间

1.1.3 异步IO

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阻塞 I/O 好比，你去饭堂吃饭，但是饭堂的菜还没做好，然后你就一直在那里等啊等，等了好长一段时间终于等到饭堂阿姨把菜端了出来（数据准备的过程），但是你还得继续等阿姨把菜（内核空间）打到你的饭盒里（用户空间），经历完这两个过程，你才可以离开。
非阻塞 I/O 好比，你去了饭堂，问阿姨菜做好了没有，阿姨告诉你没，你就离开了，过几十分钟，你又来饭堂问阿姨，阿姨说做好了，于是阿姨帮你把菜打到你的饭盒里，这个过程你是得等待的。
异步 I/O 好比，你让饭堂阿姨将菜做好并把菜打到饭盒里后，把饭盒送到你面前，整个过程你都不需要任何等待。

1.2 事件驱动

前面我们提到：将一个正常的请求分成多段来看待，每一段都可以分别进行优化（看场景需要）
经典的一种切分方法是将「连接」和「业务线程」分开处理，当「连接层」有事件触发时提交给「业务线程」，避免了业务线程因「网络数据处于准备中」导致的长时间等待问题，节省线程资源，这就是大名鼎鼎的事件驱动模型。
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事件驱动的核心是，以事件为连接点，当有IO事件准备就绪时，以事件的形式通知相关线程进行数据读写，进而业务线程可以直接处理这些数据，这一过程的后续操作方，都是被动接收通知，看起来有点像回调操作；
这种模式下，IO 读写线程、业务线程工作时，必有数据可操作执行，不会在 IO 等待上浪费资源，这便是事件驱动的核心思想。

2 Reactor 模型(同步非阻塞io)

Reactor 翻译过来的意思是「反应堆」，可能大家会联想到物理学里的核反应堆，实际上并不是的这个意思。这里的反应指的是「对事件反应」，也就是来了一个事件，Reactor 就有相对应的反应/响应。

事实上，Reactor 模式也叫 Dispatcher 模式，我觉得这个名字更贴合该模式的含义，即 I/O 多路复用监听事件，收到事件后，根据事件类型分配（Dispatch）给某个进程 / 线程。
Reactor 模式主要由 Reactor 和处理资源池这两个核心部分组成，它俩负责的事情如下：

Reactor 负责监听和分发事件（主进程或者线程）
事件类型包含连接事件、读写事件；处理资源池负责处理事件，如 read -> 业务逻辑 -> send；（工作者进程或线程）

Reactor 模式是灵活多变的，可以应对不同的业务场景，灵活在于：

Reactor 的数量可以只有一个，也可以有多个；
处理资源池可以是单个进程 / 线程，也可以是多个进程 /线程；

根据以上情况就有以下分类 :(多Reactor 单进程 / 线程)无明显优势；

reactor模型主要分类

单 Reactor 单进程 / 线程；(Redis)
单 Reactor 多线程 / 进程； Muduo
多 Reactor 多进程 / 线程；( Nginx)

2.1 单 Reactor 单进程 / 线程

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可以看到进程(应用程序)里有 Reactor、Acceptor、Handler 这三个对象：

Reactor 对象的作用是监听和分发事件；(主)
Acceptor 对象的作用是获取连接；
Handler 对象的作用是处理业务；

接下来，介绍下「单 Reactor 单进程」这个方案：

Reactor 对象通过 epoll （IO 多路复用接口）监听事件，收到事件后通过 dispatch 进行分发，
具体分发给 Acceptor 对象还是 Handler 对象，还要看收到的事件类型；如果是连接建立的事件，则交由 Acceptor 对象进行处理，Acceptor 对象会通过 accept 方法获取连接，并创建一个 Handler 对象来处理后续的响应事件；
如果不是连接建立事件，则交由当前连接对应的 Handler 对象来进行响应；Handler 对象通过 read -> 业务处理 -> send 的流程来完成完整的。(回调事件)

优点
单 Reactor 单进程的方案因为全部工作都在同一个进程内完成，所以实现起来比较简单，不需要考虑进程间通信，也不用担心多进程竞争。
缺点

第一个缺点，因为只有一个进程，无法充分利用多核 CPU 的性能；
第二个缺点，Handler 对象在业务处理时，整个进程是无法处理其他连接的事件的，如果业务处理耗时比较长，那么就造成响应的延迟；

单 Reactor 单进程的方案不适用计算机密集型的场景，只适用于业务处理非常快速的场景（这解释为什么redis有百万并发的瓶颈）

2.2 单 Reactor 多线程 / 多进程

Reactor 对象通过 epoll（IO 多路复用接口）监听事件，收到事件后通过 dispatch 进行分发，具体分发给 Acceptor 对象还是 Handler 对象，还要看收到的事件类型；
如果是连接建立的事件，则交由 Acceptor 对象进行处理，Acceptor 对象会通过 accept 方法获取连接，并创建一个 Handler 对象来处理后续的响应事件；
如果不是连接建立事件，则交由当前连接对应的 Handler 对象来进行响应；

上面的三个步骤和单 Reactor 单线程方案是一样的，接下来的步骤就开始不一样了：

Handler 对象不再负责业务处理，只负责数据的接收和发送，Handler 对象通过 read 读取到数据后，会将数据发给子线程里的 Processor 对象进行业务处理；
子线程里的 Processor 对象就进行业务处理，处理完后，将结果发给主线程中的 Handler 对象，接着由 Handler 通过 send 方法将响应结果发送给 client**；

优点

能够充分利用多核 CPU 的性能
缺点
那既然引入多线程，那么自然就带来了多线程竞争资源的问题。
因为一个 Reactor 对象承担所有事件的监听和响应，而且只在主线程中运行，在面对瞬间高并发的场景时，容易成为性能的瓶颈的地方

2.3 多 Reactor 多进程 / 线程

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主线程中的 MainReactor 对象通过 epoll监控连接建立事件，收到事件后通过 Acceptor 对象中的 accept 获取连接，将新的连接分配给某个子线程；
子线程中的 SubReactor 对象将 MainReactor 对象分配的连接加入 select 继续进行监听，并创建一个 Handler 用于处理连接的响应事件。
如果有新的事件发生时，SubReactor 对象会调用当前连接对应的 Handler 对象来进行响应。
Handler 对象通过 read -> 业务处理 -> send 的流程来完成完整的业务流程。

多 Reactor 多线程的方案虽然看起来复杂的，但是实际实现时比单 Reactor 多线程的方案要简单的多，原因如下：

主线程和子线程分工明确，主线程只负责接收新连接，
子线程负责完成后续的业务处理。主线程和子线程的交互很简单，主线程只需要把新连接传给子线程，子线程无须返回数据，直接就可以在子线程将处理结果发送给客户端。

nginx(多进程)
不是采用标准的，具体差异表现在主进程中仅仅用来初始化 socket，并没有创建 mainReactor 来 accept 连接，而是由子进程的 Reactor 来 accept 连接，通过锁来控制一次只有一个子进程进行 accept（防止出现惊群现象），子进程 accept 新连接后就放到自己的 Reactor 进行处理，不会再分配给其他子进程

Proactor(异步非阻塞io)

Proactor 是异步网络模式，感知的是已完成的读写事件。在发起异步读写请求时，需要传入数据缓冲区的地址（用来存放结果数据）等信息，这样系统内核才可以自动帮我们把数据的读写工作完成，这里的读写工作全程由操作系统来做，并不需要像 Reactor 那样还需要应用进程主动发起 read/write 来读写数据，操作系统完成读写工作后，就会通知应用进程直接处理数据.

因此，**Reactor 可以理解为「来了事件操作系统通知应用进程，让应用进程来处理」，而 Proactor 可以理解为「来了事件操作系统来处理，处理完再通知应用进程」。**这里的「事件」就是有新连接、有数据可读、有数据可写的这些 I/O 事件这里的「处理」包含从驱动读取到内核以及从内核读取到用户空间。

举个实际生活中的例子，Reactor 模式就是快递员在楼下，给你打电话告诉你快递到你家小区了，你需要自己下楼来拿快递。而在 Proactor 模式下，快递员直接将快递送到你家门口，然后通知你。

无论是 Reactor，还是 Proactor，都是一种基于「事件分发」的网络编程模式，区别在于 Reactor 模式是基于「待完成」的 I/O 事件，而 Proactor 模式则是基于「已完成」的 I/O 事件。

接下来，一起看看 Proactor 模式的示意图:
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介绍一下 Proactor 模式的工作流程：

Proactor Initiator 负责创建 Proactor 和 Handler 对象，并将 Proactor 和 Handler 都通过 Asynchronous Operation Processor 注册到内核；
Asynchronous Operation Processor 负责处理注册请求，并处理 I/O 操作；Asynchronous Operation Processor 完成 I/O 操作后通知 Proactor；
Proactor 根据不同的事件类型回调不同的 Handler 进行业务处理；Handler 完成业务处理；
可惜的是，在 Linux 下的异步 I/O 是不完善的， aio 系列函数是由 POSIX 定义的异步操作接口，不是真正的操作系统级别支持的，而是在用户空间模拟出来的异步，并且仅仅支持基于本地文件的 aio 异步操作，网络编程中的 socket 是不支持的，这也使得基于 Linux 的高性能网络程序都是使用 Reactor 方案。

而 Windows 里实现了一套完整的支持 socket 的异步编程接口，这套接口就是 IOCP，是由操作系统级别实现的异步 I/O，真正意义上异步 I/O，因此在 Windows 里实现高性能网络程序可以使用效率更高的 Proactor 方案。

1. 前置知识

1.1 io

1.1.1 阻塞IO

1.1.2 非阻塞IO

1.1.3 异步IO

1.2 事件驱动

2 Reactor 模型(同步非阻塞io)

2.1 单 Reactor 单进程 / 线程

2.2 单 Reactor 多线程 / 多进程

2.3 多 Reactor 多进程 / 线程

Proactor(异步非阻塞io)

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