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01 | 如何学习Linux性能优化?
02 | 基础篇:到底应该怎么理解“平均负载”?
03 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(上)
04 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(下)
05 | 基础篇:某个应用的CPU使用率居然达到100%,我该怎么办?
06 | 案例篇:系统的 CPU 使用率很高,但为啥却找不到高 CPU 的应用?
07 | 案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?(上)
08 | 案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?(下)
09 | 基础篇:怎么理解Linux软中断?
10 | 案例篇:系统的软中断CPU使用率升高,我该怎么办?
11 | 套路篇:如何迅速分析出系统CPU的瓶颈在哪里?
12 | 套路篇:CPU 性能优化的几个思路
13 | 答疑(一):无法模拟出 RES 中断的问题,怎么办?
14 | 答疑(二):如何用perf工具分析Java程序?
15 | 基础篇:Linux内存是怎么工作的?
16 | 基础篇:怎么理解内存中的Buffer和Cache?
17 | 案例篇:如何利用系统缓存优化程序的运行效率?
18 | 案例篇:内存泄漏了,我该如何定位和处理?
19 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了(上)
20 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了?(下)
21 | 套路篇:如何“快准狠”找到系统内存的问题?
22 | 答疑(三):文件系统与磁盘的区别是什么?
23 | 基础篇:Linux 文件系统是怎么工作的?
24 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(上)
25 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(下)
26 | 案例篇:如何找出狂打日志的“内鬼”?
27 | 案例篇:为什么我的磁盘I/O延迟很高?
28 | 案例篇:一个SQL查询要15秒,这是怎么回事?
29 | 案例篇:Redis响应严重延迟,如何解决?
30 | 套路篇:如何迅速分析出系统I/O的瓶颈在哪里?
31 | 套路篇:磁盘 I/O 性能优化的几个思路
32 | 答疑(四):阻塞、非阻塞 I/O 与同步、异步 I/O 的区别和联系
33 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(上)
34 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(下)
35 | 基础篇:C10K 和 C1000K 回顾
36 | 套路篇:怎么评估系统的网络性能?
37 | 案例篇:DNS 解析时快时慢,我该怎么办?
38 | 案例篇:怎么使用 tcpdump 和 Wireshark 分析网络流量?
39 | 案例篇:怎么缓解 DDoS 攻击带来的性能下降问题?
40 | 案例篇:网络请求延迟变大了,我该怎么办?
41 | 案例篇:如何优化 NAT 性能?(上)
42 | 案例篇:如何优化 NAT 性能?(下)
43 | 套路篇:网络性能优化的几个思路(上)
44 | 套路篇:网络性能优化的几个思路(下)
45 | 答疑(五):网络收发过程中,缓冲区位置在哪里?
46 | 案例篇:为什么应用容器化后,启动慢了很多?
47 | 案例篇:服务器总是时不时丢包,我该怎么办?(上)
48 | 案例篇:服务器总是时不时丢包,我该怎么办?(下)
49 | 案例篇:内核线程 CPU 利用率太高,我该怎么办?
50 | 案例篇:动态追踪怎么用?(上)
51 | 案例篇:动态追踪怎么用?(下)
52 | 案例篇:服务吞吐量下降很厉害,怎么分析?
53 | 套路篇:系统监控的综合思路
54 | 套路篇:应用监控的一般思路
55 | 套路篇:分析性能问题的一般步骤
56 | 套路篇:优化性能问题的一般方法
57 | 套路篇:Linux 性能工具速查
58 | 答疑(六):容器冷启动如何性能分析?
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Linux性能优化实战
小册名称:Linux性能优化实战
### 32 | 答疑(四):阻塞、非阻塞 I/O 与同步、异步 I/O 的区别和联系 在Linux系统编程中,深入理解I/O(输入/输出)模型对于提升程序性能和响应能力至关重要。阻塞(Blocking)、非阻塞(Non-blocking)、同步(Synchronous)和异步(Asynchronous)I/O 是几种常见的I/O操作模式,它们各自在行为、应用场景及性能表现上有所不同。本章节将详细探讨这四种I/O模式的区别、联系以及在实际开发中的选择策略。 #### 一、基本概念解析 **1. 阻塞I/O(Blocking I/O)** 阻塞I/O是最基本的I/O模型。在这种模式下,当进程发起一个I/O操作(如读文件、网络请求等)时,如果数据尚未准备好,进程将被挂起(即进入等待状态),直到数据到达或发生错误为止。在等待期间,进程无法执行其他任务,这会导致CPU资源的浪费。阻塞I/O模型简单直观,但在高并发场景下容易成为性能瓶颈。 **2. 非阻塞I/O(Non-blocking I/O)** 与阻塞I/O相反,非阻塞I/O允许进程在不等待I/O操作完成的情况下继续执行。当进程发起一个非阻塞I/O请求时,如果数据尚未准备好,I/O操作会立即返回一个错误(如EAGAIN或EWOULDBLOCK),而不是挂起进程。这样,进程可以通过轮询或使用其他机制来检查I/O操作是否完成,从而提高CPU的利用率。然而,频繁的检查也会带来一定的性能开销。 **3. 同步I/O(Synchronous I/O)** 同步I/O强调的是操作的顺序性和一致性。无论是阻塞还是非阻塞I/O,都可以是同步的。在同步I/O中,进程必须等待I/O操作完成(无论是通过挂起还是轮询)后,才能继续执行后续操作。即,数据的读写操作是顺序发生的,一个操作完成后再进行下一个操作。 **4. 异步I/O(Asynchronous I/O)** 异步I/O是最高效的I/O模型之一。在异步I/O中,进程发起I/O请求后,可以立即继续执行其他任务,而无需等待I/O操作完成。当I/O操作完成后,系统会通过某种机制(如回调函数、事件通知等)通知进程。这种“发起请求-继续执行-收到通知”的模式,使得CPU资源得到了最大化利用,特别适合处理大量并发I/O请求的场景。 #### 二、区别与联系 **1. 区别** - **等待机制**:阻塞I/O需要进程等待I/O操作完成;非阻塞I/O则通过立即返回错误让进程主动检查I/O状态;同步I/O(无论阻塞还是非阻塞)都遵循“操作-等待-继续”的模式;异步I/O则完全不需要进程等待I/O操作完成。 - **CPU利用率**:阻塞I/O在I/O等待期间CPU闲置;非阻塞I/O通过轮询提高了CPU利用率,但也可能因过度轮询而浪费资源;异步I/O通过避免等待实现了CPU的高效利用。 - **复杂度**:异步I/O的编程复杂度相对较高,需要处理回调或事件通知等异步机制;阻塞和非阻塞I/O则相对简单直接。 - **适用场景**:阻塞I/O适用于I/O操作不频繁或并发要求不高的场景;非阻塞I/O适用于需要快速响应且I/O操作不密集的场景;同步I/O是大多数I/O操作的默认模式;异步I/O则最适合高并发、低延迟的应用场景。 **2. 联系** - **同步与异步是操作模式**,它们关注的是操作的发起和完成之间的时间关系。同步I/O要求操作顺序执行,而异步I/O允许操作并发执行。 - **阻塞与非阻塞是等待机制**,它们描述的是进程在I/O操作未就绪时的行为。阻塞I/O会使进程等待,而非阻塞I/O则让进程继续执行其他任务。 - **组合关系**:阻塞I/O和非阻塞I/O都可以是同步的(因为都需要等待或检查操作完成),但异步I/O则天然是非阻塞的。因此,可以说异步I/O是非阻塞I/O的一种高级形式,它进一步解放了CPU资源。 #### 三、实际应用中的选择 在实际开发中,选择哪种I/O模型取决于应用的具体需求。 - **对于简单的、I/O操作不频繁的应用**,可以使用阻塞I/O模型,因为它简单且易于实现。 - **对于需要快速响应且I/O操作不密集的应用**,可以考虑使用非阻塞I/O模型,通过轮询来检查I/O状态,提高CPU利用率。 - **对于高并发、低延迟的应用**,强烈推荐使用异步I/O模型。它不仅能够显著提高系统的吞吐量和响应速度,还能有效减少CPU资源的浪费。 此外,Linux系统还提供了多种机制来支持异步I/O操作,如`io_submit`、`io_getevents`等系统调用,以及更高级别的库如`libaio`(Linux AIO),它们为开发者提供了更加灵活和强大的异步I/O编程接口。 #### 四、总结 阻塞、非阻塞、同步和异步I/O是Linux系统编程中四种重要的I/O操作模式。它们各自在行为、性能和应用场景上有所不同,但又有紧密的联系。深入理解这些概念及其区别与联系,对于编写高效、可靠的Linux应用至关重要。在实际开发中,应根据应用的具体需求灵活选择合适的I/O模型,以实现最佳的性能和用户体验。
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