【Linux】五种IO模型与非阻塞IO

【Linux】五种IO模型与非阻塞IO 完整详解

Linux 中，进程与外部设备（网络、磁盘、终端等）交互时，IO 操作的实现方式有五种经典模型。这五种模型是理解 Linux IO 性能、阻塞/非阻塞、同步/异步的核心基础，也是高频面试题。

一、先明确两个关键概念

• 阻塞（blocking） vs 非阻塞（non-blocking）
  → 关注的是进程在发起 IO 请求时，是否会立即返回
• 阻塞：调用 read/write 等函数时，如果数据没准备好，进程会被挂起（进入睡眠态），直到数据就绪
• 非阻塞：调用时如果数据没准备好，立即返回一个错误（通常是 EAGAIN/EWOULDBLOCK），进程不会睡眠
• 同步（synchronous） vs 异步（asynchronous）
  → 关注的是谁来完成数据从内核到用户空间的拷贝
• 同步：用户进程自己负责把数据从内核缓冲区拷贝到用户缓冲区
• 异步：内核完成拷贝后通知用户进程（信号、回调等）

二、Linux 五种经典 IO 模型

模型序号	模型名称	是否阻塞调用	是否阻塞拷贝	是否同步/异步	实际使用场景占比（现代系统）	典型系统调用组合
1	阻塞式 IO（Blocking IO）	是	是	同步	★★★★☆（最传统）	read / write
2	非阻塞式 IO（Non-blocking IO）	否	是	同步	★★☆☆☆（轮询开销大）	read + O_NONBLOCK + 轮询
3	IO 多路复用（IO Multiplexing）	否（select/poll/epoll 阻塞）	是	同步	★★★★★（主流）	select / poll / epoll
4	信号驱动式 IO（Signal-driven IO）	否	是	同步	★☆☆☆☆（几乎不用）	sigaction + SIGIO
5	异步 IO（Asynchronous IO）	否	否	异步	★★★★☆（高性能场景）	aio_read / aio_write / io_uring

三、每种模型详细原理与代码示例

1. 阻塞式 IO（最传统、最简单）

int fd = socket(...);
int n = read(fd, buf, sizeof(buf));   // 阻塞，直到有数据或错误

• 进程调用 read 时，如果内核缓冲区没有数据 → 进程进入睡眠（D 状态）
• 数据到达内核 → 内核拷贝到用户缓冲区 → 唤醒进程
• 优点：简单，代码最少
• 缺点：一个线程只能处理一个连接，高并发时需要大量线程

2. 非阻塞式 IO + 轮询（最容易理解的“非阻塞”）

int flags = fcntl(fd, F_GETFL, 0);
fcntl(fd, F_SETFL, flags | O_NONBLOCK);

while (1) {
    int n = read(fd, buf, sizeof(buf));
    if (n > 0) {
        // 读到数据
        break;
    } else if (n < 0 && errno == EAGAIN) {
        // 没数据，继续轮询
        usleep(10000);  // 避免 CPU 100%
    } else {
        // 错误
        break;
    }
}

• 特点：read 立即返回，不会让进程睡眠
• 致命缺点：轮询导致 CPU 占用极高（忙等待）
• 结论：纯非阻塞 IO 几乎不用，真正高并发都搭配 IO 多路复用

3. IO 多路复用（目前最主流的模型）

三种实现方式：select → poll → epoll（Linux 主流用 epoll）

// epoll 经典用法（边缘触发 ET 模式）
int epfd = epoll_create1(0);
struct epoll_event ev, events[1024];

ev.events = EPOLLIN | EPOLLET;  // 边缘触发
ev.data.fd = listenfd;
epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_ADD, listenfd, &ev);

while (1) {
    int nfds = epoll_wait(epfd, events, 1024, -1);
    for (int i = 0; i < nfds; i++) {
        if (events[i].data.fd == listenfd) {
            // 接受新连接
            int connfd = accept(...);
            ev.events = EPOLLIN | EPOLLET;
            ev.data.fd = connfd;
            epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_ADD, connfd, &ev);
        } else if (events[i].events & EPOLLIN) {
            // 读数据
            int n = read(events[i].data.fd, buf, sizeof(buf));
            // 处理
        }
    }
}

三种多路复用对比

模型	数据结构	最大描述符数	每次调用复杂度	事件触发方式	是否支持边缘触发	现代推荐度
select	fd_set	1024（硬编码）	O(n)	水平触发	否	★★☆☆☆
poll	pollfd 数组	无限制	O(n)	水平触发	否	★★★☆☆
epoll	红黑树 + 就绪链表	无限制	O(1) + O(就绪数)	水平/边缘触发	是	★★★★★

epoll 两大工作模式（面试必问）：

• LT（水平触发）：只要缓冲区有数据就一直通知（默认）
• ET（边缘触发）：状态变化时只通知一次（性能更高，但必须一次性读完）

4. 信号驱动式 IO（几乎不用）

signal(SIGIO, handler);
fcntl(fd, F_SETOWN, getpid());
fcntl(fd, F_SETFL, O_ASYNC | O_NONBLOCK);

• 数据就绪时内核发送 SIGIO 信号
• 缺点：信号队列有限、高并发信号风暴、编程复杂
• 现代基本被 epoll 取代

5. 异步 IO（AIO / io_uring）—— 真正的异步

POSIX AIO（aio_read / aio_write）

struct aiocb cb;
cb.aio_fildes = fd;
cb.aio_buf = buf;
cb.aio_nbytes = sizeof(buf);

aio_read(&cb);

// 稍后检查
aio_error(&cb);   // 检查是否完成
aio_return(&cb);  // 获取结果

io_uring（Linux 5.1+，目前最强异步 IO）

• 提交队列 + 完成队列
• 零拷贝、批量提交
• Nginx、Redis 等现代软件已大量采用

六、总结对比表（面试必背）

模型	进程是否阻塞在发起调用	数据拷贝是否阻塞进程	是否需要轮询	是否真正异步	性能排序（高并发场景）
阻塞 IO	是	是	否	否	★★☆☆☆
非阻塞 IO	否	是	是	否	★☆☆☆☆
IO 多路复用	否（select/epoll 阻塞）	是	否	否	★★★★★
信号驱动 IO	否	是	否	否	★★☆☆☆
异步 IO (AIO/io_uring)	否	否	否	是	★★★★★★

七、一句话总结

• 阻塞 IO：最简单，但高并发时线程爆炸
• 非阻塞 + 轮询：CPU 爆炸，几乎不用
• IO 多路复用（epoll）：目前主流，单线程高并发王者
• 异步 IO（io_uring）：未来趋势，内核帮你完成所有拷贝

如果你想深入某个模型的代码实现（比如 epoll ET/LT 对比、io_uring 入门、select vs epoll 性能测试等），可以告诉我，我可以继续给出详细示例代码和分析。