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概述
在神作《UNIX 网络编程》里，总结归纳了 5 种 I/O 模型，包括同步和异步 I/O：
- 阻塞 I/O (Blocking I/O)
- 非阻塞 I/O (Nonblocking I/O)
- I/O 多路复用 (I/O multiplexing)
- 信号驱动 I/O (Signal driven I/O)
- 异步 I/O (Asynchronous I/O)
阻塞IO (Blocking I/O)
阻塞型IO指的是进程的IO的系统调用(recv())，会导致这个系统阻塞在这个系统调用上，直到有数据到来且系统准备好了数据之后，系统才能继续处理数据，阻塞型IO一个线程只能处理一个请求。阻塞型IO为了能同时处理多个请求，一般通过多线程技术来实现。但是线程的成本其实很高，所以阻塞模型并不是很适用高并发的场景。
非阻塞IO（non-blocking IO）
Linux下，可以通过设置socket使其变为non-blocking。非阻塞就很简单了，就是服务器不断去忙轮询系统调用(反复调用recv()，因为non-blocking的IO如果数据没有准备好，会立即返回)。 可以看到服务器线程可以通过循环调用recv()接口，可以在单个线程内实现对所有连接的数据接收工作。但是上述模型绝不被推荐。因为，循环调用recv()将大幅度推高CPU 占用率；此外，在这个方案中recv()更多的是起到检测“操作是否完成”的作用，实际操作系统提供了更为高效的检测“操作是否完成“作用的接口，例如select()多路复用模式，可以一次检测多个连接是否活跃。
多路复用IO（IO multiplexing）(事件驱动 IO)
这种IO方式为事件驱动IO(event driven IO)。select或者epoll类型的IO，当你调用select()函数时，进程会被阻塞直到有数据准备完成。数据准备完成后，需要再调用recv()函数来从系统中接受数据到用户进程（注意这是两次系统调用，一次是阻塞，一次及时返回）。IO多路复用，虽然有一个阻塞的地方，但是多路复用IO依然支持海量并发请求，这是因为，select这个系统调用会让系统内核监视select负责的所有的socket，一旦有数据准备好，就停止这个阻塞，并返回ok，然后用户进程可以再次发起请求，拿取数据。IO多路复用是一种极其高效的IO模型，使用IO多路复用，在高并发的情况下，一个进程能够将CPU的使用发挥到极致（如果在用户进程中有阻塞的地方下面会说）。但是IO多路复用不能充分发挥多核cpu的优点，因为它只使用了一个cpu（不同于多线程+阻塞IO），所以，通常的做法是多进程+多路复用IO，例如nginx和tornado。
如果在用户进程中存在阻塞的地方，那么多路复用IO的效果将大打折扣，所以nginx的主要作用就是做转发。而tornado为自己作为client去请求其他服务器时，可以开启协程模式（异步请求框架!）。熟悉go的开发者应该知道，如果有多个IO读取，多个网络请求，那么，最好是开启多个协程，通过管道来实现数据回流，这能最大化避免阻塞带来的时间消耗。
在多路复用模型中，对于每一个socket，一般都设置成为non-blocking，整个用户的process其实是一直被block的。只不过process是被select这个函数block，而不是被socket IO给block。因此select()与非阻塞IO类似。
使用select搭建的服务流程，如果select()发现某句柄捕捉到了“可读事件”，服务器程序应及时做recv()操作，并根据接收到的数据准备好待发送数据，并将对应的句柄值加入writefds，准备下一次的“可写事件”的select()探测。同样，如果select()发现某句柄捕捉到“可写事件”，则程序应及时做send()操作，并准备好下一次的“可读事件”探测准备。
多路复用IO的缺点
缺点1：该模型将事件探测和事件响应夹杂在一起，一旦事件响应的执行体庞大，则对整个模型是灾难性的。真实案例，线上的tornado服务，和文件上传，下载的服务放在了一起，大量的用时极长的上传下载操作阻塞了所有的进程，最终导致整个服务死掉。
缺点2：select()接口并不是实现“事件驱动”的最好选择。因为当需要探测的句柄值较大时，select()接口本身需要消耗大量时间去轮询各个句柄。很多操作系统提供了更为高效的接口，如linux提供了epoll，BSD提供了kqueue，Solaris提供了/dev/poll。epoll和select相比好的地方在于，epoll会向每一个socket注册回调，一旦socket数据准备完成，就会通知epoll()函数，epoll函数再返回，好处就是轮训少了一点，但是阻塞还是在的。
信号驱动 I/O (Signal driven I/O)
信号驱动IO（signal-driven IO），使用信号机制，让内核在描述符就绪时发送SIGIO信号通知用户进程。整个过程是先通过sigaction系统调用安装一个信号处理函数。该系统调用将立即返回，用户进程继续工作，也就是说它没有被阻塞。当数据报准备好读取时，内核就为该进程产生一个SIGIO信号，我们随后可以在信号处理函数中调用recvfrom读取内核空间准备好的数据。特点：第一阶段(等待数据报到达期间)进程不被阻塞。
从上图中可以看出，信号驱动IO第一步非阻塞，通过sigaction系统调用达到目标。
异步 I/O (Asynchronous I/O)
用户进程发起read操作之后，立刻就可以开始去做其它的事。而另一方面，从kernel的角度，当它受到一个asynchronous read之后，首先它会立刻返回，所以不会对用户进程产生任何block。然后，kernel会等待数据准备完成，然后将数据拷贝到用户内存，当这一切都完成之后，kernel会给用户进程发送一个signal，告诉它read操作完成了。
IO总结
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还在准备数据的情况下会立刻返回。
1 | A synchronous I/O operation causes the requesting process to be blocked until that I/O operation completes; |
tornado
tornado 作为服务端，其编程模式是多进程+IO多路复用，这种编程模型的好处是能支持10k及以上的并发请求，缺点是一旦一个请求占用时间过长，那么整个系统的可能因为其他请求直接死掉，因为没有其他的线程(worker)来工作了。tornado作为请求的client（tornado也是一个http请求库），他可以实现异步请求。
关于tornado（python的一个web框架），很多文章都在说它是一个异步框架啦，巴拉巴拉，这句话其实不对（只对了一半的话能叫对吗？）官方的说法其实很明显了，tornado是一个非阻塞的web框架（作为服务端，non-blocking不等于异步哦），同时是一个异步请求库（作为客户端的库）。
1 | Tornado is a Python web framework and asynchronous networking library, originally developed at FriendFeed. By using non-blocking network I/O, Tornado can scale to tens of thousands of open connections, making it ideal for long polling, WebSockets, and other applications that require a long-lived connection to each user. |
tornado 实际上和nginx是一个编程模型，优先使用IO多路复用的IO模型(select, epoll)，但是请注意，IO多路复用不是异步IO！IO多路复用的显著特点是这种IO模型可以让系统调用同时管理数以万计的请求，实现单进程也可以支持大量并发请求的特性！IO多路复用的模型很应该和Nonblocking IO做对比，实际上IO多路复用是另一种形式的Nonblocking IO。