互联网服务端处理网络请求的原理
一个典型互联网服务端处理网络请求的典型过程：
由上图可以看到，主要处理步骤包括：
1）获取请求数据，客户端与服务器建立连接发出请求，服务器接受请求（1-3）；
2）构建响应，当服务器接收完请求，并在用户空间处理客户端的请求，直到构建响应完成（4）；
3）返回数据，服务器将已构建好的响应再通过内核空间的网络 I/O 发还给客户端（5-7）。
设计服务端并发模型时，主要有如下两个关键点：
1）服务器如何管理连接，获取输入数据；
2）服务器如何处理请求。
以上两个关键点最终都与操作系统的 I/O 模型以及线程(进程)模型相关，这也是本文和下篇《高性能网络编程(六)：一文读懂高性能网络编程中的线程模型》将要介绍的内容。下面先详细介绍这I/O模型。
“I/O 模型”的基本认识
介绍操作系统的 I/O 模型之前，先了解一下几个概念：
1）阻塞调用与非阻塞调用；
2）阻塞调用是指调用结果返回之前，当前线程会被挂起，调用线程只有在得到结果之后才会返回；
3）非阻塞调用指在不能立刻得到结果之前，该调用不会阻塞当前线程。
两者的最大区别在于被调用方在收到请求到返回结果之前的这段时间内，调用方是否一直在等待。
阻塞是指调用方一直在等待而且别的事情什么都不做；非阻塞是指调用方先去忙别的事情。
**同步处理与异步处理：**同步处理是指被调用方得到最终结果之后才返回给调用方；异步处理是指被调用方先返回应答，然后再计算调用结果，计算完最终结果后再通知并返回给调用方。
阻塞、非阻塞和同步、异步的区别（阻塞、非阻塞和同步、异步其实针对的对象是不一样的）：
1）阻塞、非阻塞的讨论对象是调用者；
2）同步、异步的讨论对象是被调用者。
recvfrom 函数：
recvfrom 函数(经 Socket 接收数据)，这里把它视为系统调用。
一个输入操作通常包括两个不同的阶段：
1）等待数据准备好；
2）从内核向进程复制数据。
对于一个套接字上的输入操作，第一步通常涉及等待数据从网络中到达。当所等待分组到达时，它被复制到内核中的某个缓冲区。第二步就是把数据从内核缓冲区复制到应用进程缓冲区。
实际应用程序在系统调用完成上面的 2 步操作时，调用方式的阻塞、非阻塞，操作系统在处理应用程序请求时，处理方式的同步、异步处理的不同，可以分为 5 种 I/O 模型
网络IO模型
网络IO的本质是socket的读取，socket在linux系统被抽象为流，IO可以理解为对流的操作
IO其实我们并不陌生，站在操作系统的角度上说，io一般指访问磁盘数据，可以分为两步，以read操作举例的话：
- 第一阶段：等待数据准备 (Waiting for the data to be ready)。
- 第二阶段：将数据从内核拷贝到进程中 (Copying the data from the kernel to the process)。
而网络IO也是如此，只不过它是读取的不是磁盘，而是socket：
- 第一步：通常涉及等待网络上的数据分组到达，然后被复制到内核的某个缓冲区。
- 第二步：把数据从内核缓冲区复制到应用进程缓冲区。
在理解网络IO模型之前，我们得先准备些IO模型的基础知识
IO模型
Unix 有五种 I/O 模型：
- 阻塞IO（bloking IO）
- 非阻塞IO（non-blocking IO）
- 多路复用IO（multiplexing IO）
- 信号驱动式IO（signal-driven IO）
- 异步IO（asynchronous IO）
每个 IO 模型都有自己的使用模式，它们对于特定的应用程序都有自己的优点。下面提供一个简单的图片以供了解。
阻塞式 IO
应用进程被阻塞，直到数据复制到应用进程缓冲区中才返回。
应该注意到，在阻塞的过程中，其它程序还可以执行，因此阻塞不意味着整个操作系统都被阻塞。因为其他程序还可以执行，因此不消耗 CPU 时间，这种模型的 CPU 利用率效率会比较高。
下图中，recvfrom 用于接收 Socket 传来的数据，并复制到应用进程的缓冲区 buf 中。这里把 recvfrom() 当成系统调用。
非阻塞式 IO
应用进程执行系统调用之后，内核返回一个错误码。应用进程可以继续执行，但是需要不断的执行系统调用来获知 I/O 是否完成，这种方式称为轮询（polling）。
由于 CPU 要处理更多的系统调用，因此这种模型的 CPU 利用率是比较低的。
多路复用IO
由于阻塞式IO通过轮询得到的只是一个IO任务是否完成，而可能有多个任务在同时进行，因此就想到了能否轮询多个IO任务的状态，只要有任何一个任务完成，就去处理它。这就是所谓的IO多路复用。LINUX下具体的实现方式就是select、poll、epoll。
这种机制可以让单个进程具有处理多个 IO 事件的能力。又被称为 Event Driven IO，即事件驱动 IO。
最实际的应用场景就是web服务器响应连接的方式，IO 复用可支持更多的连接，同时不需要进程线程创建和切换的开销，系统开销更小。
多路复用的特点是通过一种机制一个进程能同时等待多个IO文件描述符，内核监视这些文件描述符（套接字描述符），其中的任意一个进入读就绪状态，select， poll，epoll函数就可以返回。对于监视的方式，又可以分为 select， poll， epoll三种方式。
在IO多路复用中，实际中，对于每一个socket，一般都设置成为non-blocking，但是，如上图所示，整个用户的进程其实是一直被block的。只不过进程是被select这个函数block，而不是被socket IO给block。所以IO多路复用是阻塞在select，epoll这样的系统调用之上，而没有阻塞在真正的I/O系统调用如recvfrom之上。
信号驱动 IO
应用进程使用 sigaction 系统调用，内核立即返回，应用进程可以继续执行，也就是说等待数据阶段应用进程是非阻塞的。内核在数据到达时向应用进程发送 SIGIO 信号，应用进程收到之后在信号处理程序中调用 recvfrom 将数据从内核复制到应用进程中。
相比于非阻塞式 I/O 的轮询方式，信号驱动 I/O 的 CPU 利用率更高。
异步 IO
应用进程执行 aio_read 系统调用会立即返回，应用进程可以继续执行，不会被阻塞，内核会在所有操作完成之后向应用进程发送信号。
异步 IO 与信号驱动 IO 的区别在于，异步 IO 的信号是通知应用进程 IO 完成，而信号驱动 IO 的信号是通知应用进程可以开始 IO。
五大 IO 模型比较
前四种 I/O 模型的主要区别在于第一个阶段，而第二个阶段是一样的：将数据从内核复制到应用进程过程中，应用进程会被阻塞。
从上图中我们可以看出，越往后，阻塞越少，理论上效率也是最优。
这五种 I/O 模型中，前四种属于同步 I/O，因为其中真正的 I/O 操作(recvfrom)将阻塞进程/线程，只有异步 I/O 模型才与 POSIX 定义的异步 I/O 相匹配。
blocking和non-blocking区别
调用blocking IO会一直block住对应的进程直到操作完成，而non-blocking IO在kernel还准备数据的情况下会立刻返回。
synchronous IO和asynchronous IO区别
在说明synchronous IO和asynchronous IO的区别之前，需要先给出两者的定义。POSIX的定义是这样子的：
A synchronous I/O operation causes the requesting process to be blocked until that I/O operation completes;
An asynchronous I/O operation does not cause the requesting process to be blocked;
- 同步 I/O：应用进程在调用 recvfrom 操作时会阻塞。
- 异步 I/O：不会阻塞。
阻塞式 I/O、非阻塞式 I/O、I/O 复用和信号驱动 I/O 都是同步 I/O，虽然非阻塞式 I/O 和信号驱动 I/O 在等待数据阶段不会阻塞，但是在之后的将数据从内核复制到应用进程这个操作会阻塞。
select，poll，epoll比较
select，poll，epoll都是IO多路复用的机制。I/O多路复用就通过一种机制，可以监视多个描述符，一旦某个描述符就绪（一般是读就绪或者写就绪），能够通知程序进行相应的读写操作。
select
select的调用过程如下所示：
（1）使用copy_from_user从用户空间拷贝fd_set到内核空间
（2）注册回调函数__pollwait
（3）遍历所有fd，调用其对应的poll方法（对于socket，这个poll方法是sock_poll，sock_poll根据情况会调用到tcp_poll,udp_poll或者datagram_poll）
（4）以tcp_poll为例，其核心实现就是__pollwait，也就是上面注册的回调函数。
（5）__pollwait的主要工作就是把current（当前进程）挂到设备的等待队列中，不同的设备有不同的等待队列，对于tcp_poll来说，其等待队列是sk->sk_sleep（注意把进程挂到等待队列中并不代表进程已经睡眠了）。在设备收到一条消息（网络设备）或填写完文件数据（磁盘设备）后，会唤醒设备等待队列上睡眠的进程，这时current便被唤醒了。
（6）poll方法返回时会返回一个描述读写操作是否就绪的mask掩码，根据这个mask掩码给fd_set赋值。
（7）如果遍历完所有的fd，还没有返回一个可读写的mask掩码，则会调用schedule_timeout是调用select的进程（也就是current）进入睡眠。当设备驱动发生自身资源可读写后，会唤醒其等待队列上睡眠的进程。如果超过一定的超时时间（schedule_timeout指定），还是没人唤醒，则调用select的进程会重新被唤醒获得CPU，进而重新遍历fd，判断有没有就绪的fd。
（8）把fd_set从内核空间拷贝到用户空间。
总结：
select的几大缺点：
（1）每次调用select，都需要把fd集合从用户态拷贝到内核态，这个开销在fd很多时会很大
（2）同时每次调用select都需要在内核遍历传递进来的所有fd，这个开销在fd很多时也很大
（3）select支持的文件描述符数量太小了，默认是1024
poll
poll的实现和select非常相似，只是描述fd集合的方式不同，poll使用pollfd结构而不是select的fd_set结构，其他的都差不多。
epoll
epoll既然是对select和poll的改进，就应该能避免上述的三个缺点。那epoll都是怎么解决的呢？在此之前，我们先看一下epoll和select和poll的调用接口上的不同，select和poll都只提供了一个函数——select或者poll函数。而epoll提供了三个函数，epoll_create,epoll_ctl和epoll_wait，epoll_create是创建一个epoll句柄；epoll_ctl是注册要监听的事件类型；epoll_wait则是等待事件的产生。
对于第一个缺点，epoll的解决方案在epoll_ctl函数中。每次注册新的事件到epoll句柄中时（在epoll_ctl中指定EPOLL_CTL_ADD），会把所有的fd拷贝进内核，而不是在epoll_wait的时候重复拷贝。epoll保证了每个fd在整个过程中只会拷贝一次。
对于第二个缺点，epoll的解决方案不像select或poll一样每次都把current轮流加入fd对应的设备等待队列中，而只在epoll_ctl时把current挂一遍（这一遍必不可少）并为每个fd指定一个回调函数，当设备就绪，唤醒等待队列上的等待者时，就会调用这个回调函数，而这个回调函数会把就绪的fd加入一个就绪链表）。epoll_wait的工作实际上就是在这个就绪链表中查看有没有就绪的fd（利用schedule_timeout()实现睡一会，判断一会的效果，和select实现中的第7步是类似的）。
对于第三个缺点，epoll没有这个限制，它所支持的FD上限是最大可以打开文件的数目，这个数字一般远大于2048,举个例子,在1GB内存的机器上大约是10万左右，具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看,一般来说这个数目和系统内存关系很大。
总结
（1）select，poll实现需要自己不断轮询所有fd集合，直到设备就绪，期间可能要睡眠和唤醒多次交替。而epoll其实也需要调用epoll_wait不断轮询就绪链表，期间也可能多次睡眠和唤醒交替，但是它是设备就绪时，调用回调函数，把就绪fd放入就绪链表中，并唤醒在epoll_wait中进入睡眠的进程。虽然都要睡眠和交替，但是select和poll在“醒着”的时候要遍历整个fd集合，而epoll在“醒着”的时候只要判断一下就绪链表是否为空就行了，这节省了大量的CPU时间。这就是回调机制带来的性能提升。
（2）select，poll每次调用都要把fd集合从用户态往内核态拷贝一次，并且要把current往设备等待队列中挂一次，而epoll只要一次拷贝，而且把current往等待队列上挂也只挂一次（在epoll_wait的开始，注意这里的等待队列并不是设备等待队列，只是一个epoll内部定义的等待队列）。这也能节省不少的开销。
应用场景
很容易产生一种错觉认为只要用 epoll 就可以了，select 和 poll 都已经过时了，其实它们都有各自的使用场景。
1. select 应用场景
select 的 timeout 参数精度为 1ns，而 poll 和 epoll 为 1ms，因此 select 更加适用于实时要求更高的场景，比如核反应堆的控制。
select 可移植性更好，几乎被所有主流平台所支持。
2. poll 应用场景
poll 没有最大描述符数量的限制，如果平台支持并且对实时性要求不高，应该使用 poll 而不是 select。
需要同时监控小于 1000 个描述符，就没有必要使用 epoll，因为这个应用场景下并不能体现 epoll 的优势。
需要监控的描述符状态变化多，而且都是非常短暂的，也没有必要使用 epoll。因为 epoll 中的所有描述符都存储在内核中，造成每次需要对描述符的状态改变都需要通过 epoll_ctl() 进行系统调用，频繁系统调用降低效率。并且epoll 的描述符存储在内核，不容易调试。
3. epoll 应用场景
只需要运行在 Linux 平台上，并且有非常大量的描述符需要同时轮询，而且这些连接最好是长连接。
web服务器设计模型
并发&并行
并发是指宏观上在一段时间内能同时运行多个程序，而并行则指同一时刻能运行多个指令。 并行需要硬件支持，如多流水线或者多处理器。 操作系统通过引入进程和线程，使得程序能够并发运行。
对于web服务而言，并发是指同时进行的任务数（如同时服务的 HTTP 请求），而并行是可以同时工作的物理资源数量（如 CPU 核数）。
而针对并发IO而言，Reactor模型是一种常见的处理方式
Reactor模型
Reactor的中心思想是将所有要处理的I/O事件注册到一个中心I/O多路复用器上，同时主线程/进程阻塞在多路复用器上；一旦有I/O事件到来或是准备就绪(文件描述符或socket可读、写)，多路复用器返回并将事先注册的相应I/O事件分发到对应的处理器中。
Reactor是一种事件驱动机制，用“好莱坞原则”来形容Reactor再合适不过了：不要打电话给我们，我们会打电话通知你。 Reactor模式与Observer模式在某些方面极为相似：当一个主体发生改变时，所有依属体都得到通知。不过，观察者模式与单个事件源关联，而反应器模式则与多个事件源关联 。
在Reactor模式中，有5个关键的参与者：
- 描述符（handle）：由操作系统提供的资源，用于识别每一个事件，如Socket描述符、文件描述符、信号的值等。在Linux中，它用一个整数来表示。事件可以来自外部，如来自客户端的连接请求、数据等。事件也可以来自内部，如信号、定时器事件。
- 同步事件多路分离器（event demultiplexer）：事件的到来是随机的、异步的，无法预知程序何时收到一个客户连接请求或收到一个信号。所以程序要循环等待并处理事件，这就是事件循环。在事件循环中，等待事件一般使用I/O复用技术实现。在linux系统上一般是select、poll、epol_waitl等系统调用，用来等待一个或多个事件的发生。I/O框架库一般将各种I/O复用系统调用封装成统一的接口，称为事件多路分离器。调用者会被阻塞，直到分离器分离的描述符集上有事件发生。
- 事件处理器（event handler）：I/O框架库提供的事件处理器通常是由一个或多个模板函数组成的接口。这些模板函数描述了和应用程序相关的对某个事件的操作，用户需要继承它来实现自己的事件处理器，即具体事件处理器。因此，事件处理器中的回调函数一般声明为虚函数，以支持用户拓展。
- 具体的事件处理器（concrete event handler）：是事件处理器接口的实现。它实现了应用程序提供的某个服务。每个具体的事件处理器总和一个描述符相关。它使用描述符来识别事件、识别应用程序提供的服务。
- Reactor 管理器（reactor）：定义了一些接口，用于应用程序控制事件调度，以及应用程序注册、删除事件处理器和相关的描述符。它是事件处理器的调度核心。 Reactor管理器使用同步事件分离器来等待事件的发生。一旦事件发生，Reactor管理器先是分离每个事件，然后调度事件处理器，最后调用相关的模 板函数来处理这个事件。
可以看出，是Reactor管理器并不是应用程序负责等待事件、分离事件和调度事件。Reactor并没有被具体的事件处理器调度，而是管理器调度具体的事件处理器，由事件处理器对发生的事件作出处理，这就是Hollywood原则。应用程序要做的仅仅是实现一个具体的事件处理器，然后把它注册到Reactor管理器中。接下来的工作由管理器来完成：如果有相应的事件发生，Reactor会主动调用具体的事件处理器，由事件处理器对发生的事件作出处理。
为什么使用Reactor
有了I/O复用，有了epoll已经可以使服务器并发几十万连接的同时，维持高TPS了，难道这还不够吗？
答案是，技术层面足够了，但在软件工程层面却是不够的。
程序使用IO复用的难点在哪里呢？
1个请求可能由多次IO处理完成，但相比传统的单线程完整处理请求生命期的方法，IO复用在人的大脑思维中并不自然，因为，程序员编程中，处理请求A的时候，假定A请求必须经过多个IO操作A1-An（两次IO间可能间隔很长时间），每经过一次IO操作，再调用IO复用时，IO复用的调用返回里，非常可能不再有A，而是返回了请求B。即请求A会经常被请求B打断，处理请求B时，又被C打断。这种思维下，编程容易出错。
在程序中： 某一瞬间，服务器共有10万个并发连接，此时，一次IO复用接口的调用返回了100个活跃的连接等待处理。先根据这100个连接找出其对应的对象，这并不难，epoll的返回连接数据结构里就有这样的指针可以用。接着，循环的处理每一个连接，找出这个对象此刻的上下文状态，再使用read、write这样的网络IO获取此次的操作内容，结合上下文状态查询此时应当选择哪个业务方法处理，调用相应方法完成操作后，若请求结束，则删除对象及其上下文。
这样，我们就陷入了面向过程编程方法之中了，在面向应用、快速响应为王的移动互联网时代，这样做早晚得把自己玩死。我们的主程序需要关注各种不同类型的请求，在不同状态下，对于不同的请求命令选择不同的业务处理方法。这会导致随着请求类型的增加，请求状态的增加，请求命令的增加，主程序复杂度快速膨胀，导致维护越来越困难，苦逼的程序员再也不敢轻易接新需求、重构。
反应堆是解决上述软件工程问题的一种途径，它也许并不优雅，开发效率上也不是最高的，但其执行效率与面向过程的使用IO复用却几乎是等价的，所以，无论是nginx、memcached、redis等等这些高性能组件的代名词，都义无反顾的一头扎进了反应堆的怀抱中。
反应堆模式可以在软件工程层面，将事件驱动框架分离出具体业务，将不同类型请求之间用OO的思想分离。通常，反应堆不仅使用IO复用处理网络事件驱动，还会实现定时器来处理时间事件的驱动（请求的超时处理或者定时任务的处理）
Reactor的几种模式
1 单线程模式
这是最简单的单Reactor单线程模型。Reactor线程是个多面手，负责多路分离套接字，Accept新连接，并分派请求到处理器链中。该模型适用于处理器链中业务处理组件能快速完成的场景。不过这种单线程模型不能充分利用多核资源，所以实际使用的不多。
2 多线程模式（单Reactor）
该模型在事件处理器（Handler）链部分采用了多线程（线程池），也是后端程序常用的模型。
3 多线程模式（多个Reactor）
比起第二种模型，它是将Reactor分成两部分，mainReactor负责监听并accept新连接，然后将建立的socket通过多路复用器（Acceptor）分派给subReactor。subReactor负责多路分离已连接的socket，读写网络数据；业务处理功能，其交给worker线程池完成。通常，subReactor个数上可与CPU个数等同。
Proacotr模型
Proactor是和异步I/O相关的。
比较
以读操作为例： 在Reactor（同步）中实现读：
- 注册读就绪事件和相应的事件处理器
- 事件分离器等待事件
- 事件到来，激活分离器，分离器调用事件对应的处理器。
- 事件处理器完成实际的读操作，处理读到的数据，注册新的事件，然后返还控制权。
Proactor（异步）中的读：
- 处理器发起异步读操作（注意：操作系统必须支持异步IO）。在这种情况下，处理器无视IO就绪事件，它关注的是完成事件。
- 事件分离器等待操作完成事件
- 在分离器等待过程中，操作系统利用并行的内核线程执行实际的读操作，并将结果数据存入用户自定义缓冲区，最后通知事件分离器读操作完成。
- 事件分离器呼唤处理器。
- 事件处理器处理用户自定义缓冲区中的数据，然后启动一个新的异步操作，并将控制权返回事件分离器。
参考资料
一文读懂高性能网络编程中的I/O模型 - 知乎 (zhihu.com)