【IO】IO设计模式：TPR模式，Reactor模式、Proactor模式

拼搏现实的明天。 2022-12-31 01:30 217阅读 0赞

## 1.TPR模式 ##

传统的 Server/Client 模式会基于**TPR（Thread per Request）**,服务器会为每个客户端请求建立一个线程，由该线程单独负责处理一个客户请求。

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这种模式虽然处理起来简单方便，但是由于服务器为每个 client 的连接都采用一个线程去处理，使得资源占用非常大。当客户端多时，会创建大量的处理线程。且每个线程都要占用栈空间和一些CPU 时间；另外，阻塞可能带来频繁的上下文切换，且大部分上下文切换可能是无意义的。所以服务器会增加很多没必要的开销。

因此，为了解决这种一个线程对应一个客户端模式带来的问题，提出了采用线程池的方式，也就说创建一个固定大小的线程池，来一个客户端，就从线程池取一个空闲线程来处理，当客户端处理完读写操作之后，就交出对线程的占用。因此这样就避免为每一个客户端都要创建线程带来的资源浪费，使得线程可以重用。  
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但是线程池也有它的弊端，如果连接大多是长连接，因此可能会导致在一段时间内，线程池中的线程都被占用，那么当再有用户请求连接时，由于没有可用的空闲线程来处理，就会导致客户端连接失败，从而影响用户体验。假如线程池中有200个线程，而有200个用户都在进行大文件下载，会导致第201个用户的请求无法及时处理，即便第201个用户只想请求一个几KB大小的页面。。。因此，线程池比较适合大量的短连接应用。

因此便出现了下面的两种高性能 IO 设计模式：Reactor 和 Proactor。

## 2.Reactor模式 ##

Reactor模式是处理并发I/O比较常见的一种模式，用于同步I/O，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，和普通函数调用的不同之处在于：应用程序不是主动的调用某个API完成处理，而是恰恰相反，Reactor逆置了事件处理流程，应用程序需要提供相应的接口并注册到Reactor上，如果相应的事件发生，Reactor将主动调用应用程序注册的接口，这些接口又称为“回调函数”。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。

在 Reactor 模式中，会先对每个 client 注册感兴趣的事件，然后有一个线程专门去轮询每个 client 是否有事件发生，当有事件发生时(比如可读数据到达，新的套接字连接等等），便顺序处理每个事件，当所有事件处理完之后，便再转去继续轮询，如下图所示：

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就好像在长途客车上，每一站都有人上车有人下车，但是车上的乘客总是希望能够在客车上得到休息（睡觉）。

*  传统做法：每隔一段时间（或每一个站），司机或售票员对每一个乘客询问是否下车。
 *  Reactor做法：汽车是乘客访问的主体（Reactor），乘客上车后，到售票员（acceptor）处登记，之后乘客便可以休息睡觉去了，当到达乘客所要到达的目的地时（指定的事件发生，乘客到了下车地点），售票员将其唤醒即可。

### 2.1 Reactor 的作用 ###

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。

Reactor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。

Reactor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，Reactor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）。

*  处理应用时基于OO思想，不同的类型的请求处理间是分离的。例如，A类型请求是用户注册请求，B类型请求是查询用户头像，那么当我们把用户头像新增多种分辨率图片时，更改B类型请求的代码处理逻辑时，完全不涉及A类型请求代码的修改。
 *  应用处理请求的逻辑，与事件分发框架完全分离。什么意思呢？即写应用处理时，不用去管何时调用IO复用，不用去管什么调用epoll\_wait，去处理它返回的多个socket连接。应用代码中，只关心如何读取、发送socket上的数据，如何处理业务逻辑。事件分发框架有一个抽象的事件接口，所有的应用必须实现抽象的事件接口，通过这种抽象才把应用与框架进行分离。
 *  Reactor上提供注册、移除事件方法，供应用代码使用，而分发事件方法，通常是循环的调用而已，是否提供给应用代码调用，还是由框架简单粗暴的直接循环使用，这是框架的自由。
 *  IO多路复用也是一个抽象，它可以是具体的select，也可以是epoll，它们只必须提供采集到某一瞬间所有待监控连接中活跃的连接。
 *  定时器也是由Reactor对象使用，它必须至少提供4个方法，包括添加、删除定时器事件，这该由应用代码调用。最近超时时间是需要的，这会被反应堆对象使用，用于确认select或者epoll\_wait执行时的阻塞超时时间，防止IO的等待影响了定时事件的处理。遍历也是由反应堆框架使用，用于处理定时事件。

### 2.2 核心组件 ###

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、epoll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。这点可以参考前面的 I/O多路复用模型。
 *  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。

所以，我们再来看一下Reactor的一般流程

1）应用程序在事件分离器注册读写就绪事件和读写就绪事件处理器  
2）事件分离器等待读写就绪事件发生  
3）读写就绪事件发生，激活事件分离器，分离器调用读写就绪事件处理器  
4）事件处理器先从内核把数据读取到用户空间，然后再处理数据

![在这里插入图片描述][8f100ce0a3e2df66e44dcbae4ce89834.png_pic_center]

> 特别强调：该图片及下面的四张图片出自[这篇博客][Link 1]！！

### 2.3 三种模式 ###

**1.单线程模式**

这是最简单的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。

1.  作为服务端，接收客户端的 TCP 连接
2.  作为客户端，向服务端发起 TCP 连接
3.  读取通信对端的请求或者应答消息
4.  向通信对端发送消息请求或者应答消息

![在这里插入图片描述][60f2895f33e8088df7f55cf033225648.png_pic_center]  
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，或者对于一些小容量应用场景，可以使用单线程模型。但是对于高负载、大并发的应用却不合适，主要原因如下：

1.  一个线程同时处理成百上千的链路，性能上无法支撑，即便线程的CPU负荷达到 100%，也无法满足海量消息的编码、解码、读取和发送；
2.  当单线程负载过重之后，处理速度将变慢，这会导致大量客户端连接超时，超时之后往往会进行重发，这更加重了该线程的负载，最终会导致大量消息积压和处理超时，该线程会成为系统的性能瓶颈；
3.  可靠性问题：一旦单线程意外跑飞，或者进入死循环，会导致整个系统通信模块不可用，不能接收和处理外部消息，造成节点故障。

另外，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**

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。

![在这里插入图片描述][437df76e0da1b5f42258c69a74aa02fb.png_pic_center]  
在绝大多数场景下，Reactor 多线程模型都可以满足性能需求；但是，在极特殊应用场景中，一个 线程负责监听和处理所有的客户端连接可能会存在性能问题。例如百万客户端并发连接，或者服务端需要对客户端的握手消息进行安全认证，认证本身非常损耗性能。在这类场景下，单独一个 Acceptor 线程可能会存在性能不足问题，为了解决性能问题，产生了第三种Reactor 线程模型-主从 Reactor 多线程模型。

**3.主从模式**

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。

![在这里插入图片描述][f6a60a8bcd1f3751b695b960702694e1.png_pic_center]

## 3.Proactor模式 ##

Proactor是和**异步I/O**相关的。

在Reactor模式中，事件分离者等待某个事件或者可应用多个操作的状态发生（比如文件描述符可读写，或者是socket可读写），事件分离器就把这个事件传给事先注册的处理器（事件处理函数或者回调函数），由后者来做实际的读写操作。

在Proactor模式中，事件处理者(或者代由事件分离者发起)直接发起一个异步读写操作(相当于请求)，而实际的工作是由操作系统来完成的。发起时，需要提供的参数包括用于存放读到数据的缓存区，读的数据大小，或者用于存放外发数据的缓存区，以及这个请求完后的回调函数等信息。事件分离者得知了这个请求，它默默等待这个请求的完成，然后转发完成事件给相应的事件处理者或者回调。

举个例子，将有助于理解Reactor与Proactor二者的差异，以读操作为例（写操作类似）。

Reactor（同步）中实现读：

1.  注册读就绪事件和相应的事件处理器
2.  事件分离器等待事件
3.  事件到来，激活分离器，分离器调用事件对应的处理器
4.  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）中实现读：

1.  应用程序在事件分离器注册读完成事件和读完成事件处理器，并向系统发出异步读请求（注意：操作系统必须支持异步IO）。
    
    > PS：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。
2.  事件分离器等待操作完成事件
3.  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
4.  事件分离器监听到读完成事件，激活读完成事件的处理器
5.  读完成事件处理器直接处理用户进程缓冲区中的数据，并将控制权返回事件分离器

![在这里插入图片描述][e8486665156481b0adab8e1461875891.png_pic_center]

可以看出，两个模式的相同点，都是对某个I/O事件的事件通知（即告诉某个模块，这个I/O操作可以进行或已经完成)。在结构上，两者也有相同点：事件分发器负责提交IO操作（异步)、查询设备是否可操作（同步)，然后当条件满足时，就回调handler；不同点在于，异步情况下（Proactor)，当回调handler时，表示I/O操作已经完成；同步情况下（Reactor)，回调handler时，表示I/O设备可以进行某个操作（can read 或 can write)。

> 总结一下 Proactor和Reactor的区别：
> 
>  *  Proactor是基于异步I/O的概念，而Reactor一般则是基于多路复用I/O的概念
>  *  Proactor不需要把数据从内核复制到用户空间，这步由系统完成

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