了解应用程序的输出 / 输入（I/O）模型，意味着其在打算解决负载与残暴的理论应用场景之间的差别。若应用程序比拟小，也没有服务于很高的负载，兴许它影响甚微。但随着应用程序的负载逐步上涨，采纳谬误的 I / O 模型有可能会让你到处踩坑，伤痕累累。
正如大部分存在多种解决路径的场景一样，重点不在于哪一种路径更好，而是在于了解如何进行衡量。让咱们来参观下 I / O 的景观，看下能够从中窃取点什么。
在这篇文章，咱们将会联合 Apache 别离比拟 Node，Java，Go，和 PHP，探讨这些不同的语言如何对他们的 I / O 进行建模，各个模型的长处和毛病，并得出一些初步基准的论断。如果关怀你下一个 Web 利用的 I / O 性能，那你就找对文章了。
I/ O 基础知识：疾速回顾
为了了解与 I / O 密切相关的因素，必须先来回顾在操作系统底层的概念。尽管不会间接解决这些概念的大部分，但通过应用程序的运行时环境你始终在间接地解决他们。而关键在于细节。举荐：详解 Java 中 4 种 I/O 模型。
零碎调用
首先，咱们有零碎调用，它能够形容成这样：
- 你的程序（在“用户区域”，正如他们所说的）必须让操作系统内核在它本身执行 I / O 操作。
- “零碎调用”（syscall）意味着你的程序要求内核做某事。不同的操作系统，实现零碎调用的细节有所不同，但根本的概念是一样的。这将会有一些特定的指令，把控制权从你的程序转交到内核（相似函数调用但有一些专门用于解决这种场景的非凡 sauce）。通常来说，零碎调用是阻塞的，意味着你的程序须要期待内核返回到你的代码。
- 内核在咱们所说的物理设施（硬盘、网卡等）上执行底层的 I / O 操作，并回复给零碎调用。在事实世界中，内核可能须要做很多事件能力实现你的申请，包含期待设施准备就绪，更新它的外部状态等，但作为一名应用程序开发人员，你能够不必关怀这些。以下是内核的工作状况。
阻塞调用与非阻塞调用
好了，我刚刚在下面说零碎调用是阻塞的，通常来说这是对的。然而，有些调用被分类为“非阻塞”，意味着内核接管了你的申请后，把它放进了队列或者缓冲的某个中央，而后立刻返回而并没有期待理论的 I / O 调用。所以它只是“阻塞”了一段十分短的工夫，短到只是把你的申请入列而已。
这里有一些有助于解释分明的（Linux 零碎调用）例子：-read() 是阻塞调用——你传给它一个文件句柄和一个寄存所读到数据的缓冲，而后此调用会在当数据好后返回。留神这种形式有着优雅和简略的长处。
-epoll\_create()，epoll\_ctl()，和 epoll_wait() 这些调用别离是，让你创立一组用于侦听的句柄，从该组增加 / 删除句柄，和而后直到有流动时才阻塞。这使得你能够通过一个线程无效地管制一系列 I / O 操作。如果须要这些性能，这十分棒，但也正如你所看到的，应用起来当然也相当简单。
了解这里分时差别的数量级是很重要的。如果一个 CPU 内核运行在 3GHz，在没有优化的状况下，它每秒执行 30 亿次循环（或者每纳秒 3 次循环）。非阻塞零碎调用可能须要 10 纳秒这样数量级的周期能力实现——或者“绝对较少的纳秒”。
对于正在通过网络接管信息的阻塞调用可能须要更多的工夫——例如 200 毫秒（0.2 秒）。例如，假如非阻塞调用耗费了 20 纳秒，那么阻塞调用耗费了 200,000,000 纳秒。对于阻塞调用，你的程序多期待了 1000 万倍的工夫。
内核提供了阻塞 I /O（“从网络连接中读取并把数据给我”）和非阻塞 I /O（“当这些网络连接有新数据时就通知我”）这两种办法。而应用何种机制，对应调用过程的阻塞工夫显著长度不同。
调度
接下来第三件要害的事件是，当有大量线程或过程开始阻塞时怎么办。
出于咱们的目标，线程和过程之间没有太大的区别。实际上，最不言而喻的执行相干的区别是，线程共享雷同的内存，而每个过程则领有他们单独的内存空间，使得拆散的过程往往占据了大量的内存。
但当咱们探讨调度时，它最终可归结为一个事件清单（线程和过程相似），其中每个事件须要在无效的 CPU 内核上取得一片执行工夫。如果你有 300 个线程正在运行并且运行在 8 核上，那么你得通过每个内核运行一段很短的工夫而后切换到下一个线程的形式，把这些工夫划分开来以便每个线程都能取得它的分时。这是通过“上下文切换”来实现的，使得 CPU 能够从正在运行的某个线程 / 过程切换到下一个。
这些上下文切换有肯定的老本——它们耗费了一些工夫。在快的时候，可能少于 100 纳秒，然而依据实现的细节，处理器速度 / 架构，CPU 缓存等，耗费 1000 纳秒甚至更长的工夫也并不常见。
线程（或者过程）越多，上下文切换就越多。当咱们议论成千上万的线程，并且每一次切换须要数百纳秒时，速度将会变得十分慢。
然而，非阻塞调用实质上是通知内核“当你有一些新的数据或者这些连贯中的任意一个有事件时才调用我”。这些非阻塞调用设计于高效地解决大量的 I / O 负载，以及缩小上下文切换。
到目前为止你还在看这篇文章吗？因为当初来到了乏味的局部：让咱们来看下一些流畅的语言如何应用这些工具，并就在易用性和性能之间的衡量作出一些论断……以及其余乏味的点评。
请留神，尽管在这篇文章中展现的示例是琐碎的（并且是不残缺的，只是显示了相干局部的代码），但数据库拜访，内部缓存零碎（memcache 等全副）和须要 I / O 的任何货色，都以执行某些背地的 I / O 操作而完结，这些和展现的示例一样有着同样的影响。
同样地，对于 I / O 被形容为“阻塞”（PHP，Java）这样的情节，HTTP 申请与响应的读取与写入自身是阻塞的调用：再一次，更多暗藏在零碎中的 I / O 及其随同的性能问题须要思考。
为项目选择编程语言要思考的因素有很多。当你只思考性能时，要思考的因素甚至有更多。然而，如果你关注的是程序次要受限于 I /O，如果 I / O 性能对于你的我的项目至关重要，那这些都是你须要理解的。
“放弃简略”的办法：PHP
回到 90 年代的时候，很多人衣着匡威鞋，用 Perl 写着 CGI 脚本。随后呈现了 PHP，很多人喜爱应用它，它使得制作动静网页更为容易。PHP 应用的模型相当简略。尽管有一些变动，但基本上 PHP 服务器看起来像：
HTTP 申请来自用户的浏览器，并且拜访了你的 Apache 网站服务器。Apache 为每个申请创立一个独自的过程，通过一些优化来重用它们，以便最大水平地缩小其须要执行的次数（创立过程相对来说较慢）。Apache 调用 PHP 并通知它在磁盘上运行相应的.php 文件。PHP 代码执行并做一些阻塞的 I / O 调用。若在 PHP 中调用了 file\_get\_contents()，那在背地它会触发 read() 零碎调用并期待后果返回。
当然，理论的代码只是简略地嵌在你的页面中，并且操作是阻塞的：
<?php
// 阻塞的文件 I /O
$file\_data = file\_get_contents('/path/to/file.dat');
// 阻塞的网络 I /O
$curl = curl_init('http://example.com/example-microservice');
$result = curl_exec($curl);
// 更多阻塞的网络 I /O
$result = $db->query('SELECT id, data FROM examples ORDER BY id DESC limit 100');
?>对于它如何与系统集成，就像这样：
相当简略：一个申请，一个过程。I/ O 是阻塞的。长处是什么呢？简略，可行。那毛病是什么呢？同时与 20,000 个客户端连贯，你的服务器就挂了。因为内核提供的用于解决大容量 I /O（epoll 等）的工具没有被应用，所以这种办法不能很好地扩大。更蹩脚的是，为每个申请运行一个独自的过程往往会应用大量的系统资源，尤其是内存，这通常是在这样的场景中遇到的第一件事件。
留神：Ruby 应用的办法与 PHP 十分类似，在宽泛而广泛的形式下，咱们能够将其视为是雷同的。
多线程的形式：Java
所以就在你买了你的第一个域名的时候，Java 来了，并且在一个句子之后轻易说一句“dot com”是很酷的。而 Java 具备语言内置的多线程（特地是在创立时），这一点十分棒。举荐：详解 Java 中 4 种 I/O 模型。
大多数 Java 网站服务器通过为每个进来的申请启动一个新的执行线程，而后在该线程中最终调用作为应用程序开发人员的你所编写的函数。
在 Java 的 Servlet 中执行 I / O 操作，往往看起来像是这样：
public void doGet(HttpServletRequest request,
HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException
{
// 阻塞的文件 I /O
InputStream fileIs = new FileInputStream("/path/to/file");
// 阻塞的网络 I /O
URLConnection urlConnection = (new URL("http://example.com/example-microservice")).openConnection();
InputStream netIs = urlConnection.getInputStream();
// 更多阻塞的网络 I /O
out.println("...");
}因为咱们下面的 doGet 办法对应于一个申请并且在本人的线程中运行，而不是每次申请都对应须要有本人专属内存的独自过程，所以咱们会有一个独自的线程。这样会有一些不错的长处，例如能够在线程之间共享状态、共享缓存的数据等，因为它们能够互相拜访各自的内存，然而它如何与调度进行交互的影响，依然与后面 PHP 例子中所做的内容简直截然不同。每个申请都会产生一个新的线程，而在这个线程中的各种 I / O 操作会始终阻塞，直到这个申请被齐全解决为止。为了最小化创立和销毁它们的老本，线程会被会集在一起，然而仍然，有成千上万个连贯就意味着成千上万个线程，这对于调度器是不利的。
一个重要的里程碑是，在 Java 1.4 版本（和再次显著降级的 1.7 版本）中，取得了执行非阻塞 I / O 调用的能力。大多数应用程序，网站和其余程序，并没有应用它，但至多它是可取得的。一些 Java 网站服务器尝试以各种形式利用这一点; 然而，绝大多数曾经部署的 Java 应用程序依然如上所述那样工作。
Java 让咱们更进了一步，当然对于 I / O 也有一些很好的“开箱即用”的性能，但它依然没有真正解决问题：当你有一个重大 I / O 绑定的应用程序正在被数千个阻塞线程狂拽着快要坠落至高空时怎么办。
作为一等公民的非阻塞 I /O：Node
当谈到更好的 I / O 时，Node.js 无疑是新宠。任何已经对 Node 有过最简略理解的人都被告知它是“非阻塞”的，并且它能无效地解决 I /O。在个别意义上，这是正确的。但魔鬼藏在细节中，当谈及性能时这个巫术的实现形式至关重要。
实质上，Node 实现的范式不是基本上说“在这里编写代码来解决申请”，而是转变成“在这里写代码开始解决申请”。每次你都须要做一些波及 I / O 的事件，发出请求或者提供一个当实现时 Node 会调用的回调函数。
在求中进行 I / O 操作的典型 Node 代码，如下所示：
http.createServer(function(request, response) {fs.readFile('/path/to/file', 'utf8', function(err, data) {response.end(data);
});
});能够看到，这里有两个回调函数。第一个会在申请开始时被调用，而第二个会在文件数据可用时被调用。
这样做的基本上给了 Node 一个在这些回调函数之间无效地解决 I / O 的机会。一个更加相干的场景是在 Node 中进行数据库调用，但我不想再列出这个烦人的例子，因为它是齐全一样的准则：启动数据库调用，并提供一个回调函数给 Node，它应用非阻塞调用独自执行 I / O 操作，而后在你所要求的数据可用时调用回调函数。这种 I / O 调用队列，让 Node 来解决，而后获取回调函数的机制称为“事件循环”。它工作得十分好。
然而，这个模型中有一道关卡。在幕后，究其原因，更多是如何实现 JavaScript V8 引擎（Chrome 的 JS 引擎，用于 Node）1，而不是其余任何事件。你所编写的 JS 代码全副都运行在一个线程中。
思考一下。这意味着当应用无效的非阻塞技术执行 I / O 时，正在进行 CPU 绑定操作的 JS 能够在运行在单线程中，每个代码块阻塞下一个。一个常见的例子是循环数据库记录，在输入到客户端前以某种形式解决它们。以下是一个例子，演示了它如何工作：
var handler = function(request, response) {connection.query('SELECT ...', function (err, rows) {if (err) {throw err};
for (var i = 0; i < rows.length; i++) {// 对每一行纪录进行解决}
response.end(...); // 输入后果
})
};尽管 Node 的确能够无效地解决 I /O，但下面的例子中的 for 循环应用的是在你主线程中的 CPU 周期。这意味着，如果你有 10,000 个连贯，该循环有可能会让你整个应用程序慢如蜗牛，具体取决于每次循环须要多长时间。每个申请必须分享在主线程中的一段时间，一次一个。
这个整体概念的前提是 I / O 操作是最慢的局部，因而最重要是无效地解决这些操作，即便意味着串行进行其余解决。这在某些状况下是正确的，但不是全都正确。
另一点是，尽管这只是一个意见，然而写一堆嵌套的回调可能会令人相当厌恶，有些人认为它使得代码显著无章可循。在 Node 代码的深处，看到嵌套四层、嵌套五层、甚至更多层级的嵌套并不常见。
咱们再次回到了衡量。如果你次要的性能问题在于 I /O，那么 Node 模型能很好地工作。然而，它的阿喀琉斯之踵（译者注：来自希腊神话，示意致命的弱点）是如果不小心的话，你可能会在某个函数里解决 HTTP 申请并搁置 CPU 密集型代码，最初使得每个连贯慢得如蜗牛。
真正的非阻塞：Go
在进入 Go 这一章节之前，我应该披露我是一名 Go 粉丝。我曾经在许多我的项目中应用 Go，是其生产力劣势的公开支持者，并且在应用时我在工作中看到了他们。
也就是说，咱们来看看它是如何解决 I / O 的。Go 语言的一个要害个性是它蕴含本人的调度器。并不是每个线程的执行对应于一个繁多的 OS 线程，Go 采纳的是“goroutines”这一概念。Go 运行时能够将一个 goroutine 调配给一个 OS 线程并使其执行，或者把它挂起而不与 OS 线程关联，这取决于 goroutine 做的是什么。来自 Go 的 HTTP 服务器的每个申请都在独自的 Goroutine 中解决。
此调度器工作的示意图，如下所示：
这是通过在 Go 运行时的各个点来实现的，通过将申请写入 / 读取 / 连贯 / 等实现 I / O 调用，让以后的 goroutine 进入睡眠状态，当可采取进一步口头时用信息把 goroutine 从新唤醒。
实际上，除了回调机制内置到 I / O 调用的实现中并主动与调度器交互外，Go 运行时做的事件与 Node 做的事件并没有太多不同。它也不受必须把所有的解决程序代码都运行在同一个线程中这一限度，Go 将会依据其调度器的逻辑主动将 Goroutine 映射到其认为适合的 OS 线程上。最初代码相似这样：
func ServeHTTP(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
// 这里底层的网络调用是非阻塞的
rows, err := db.Query("SELECT ...")
for _, row := range rows {
// 解决 rows
// 每个申请在它本人的 goroutine 中
}
w.Write(...) // 输入响应后果，也是非阻塞的
}正如你在下面见到的，咱们的根本代码构造像是更简略的形式，并且在背地实现了非阻塞 I /O。
在大多数状况下，这最终是“两个世界中最好的”。非阻塞 I / O 用于全副重要的事件，然而你的代码看起来像是阻塞，因而往往更容易了解和保护。Go 调度器和 OS 调度器之间的交互解决了剩下的局部。
这不是残缺的魔法，如果你建设的是一个大型的零碎，那么花更多的工夫去了解它工作原理的更多细节是值得的; 但与此同时，“开箱即用”的环境能够很好地工作和很好地进行扩大。
Go 可能有它的毛病，但一般来说，它解决 I / O 的形式不在其中。
谎话，咒骂的谎话和基准
对这些各种模式的上下文切换进行精确的定时是很艰难的。也能够说这对你来没有太大作用。所以取而代之，我会给出一些比拟这些服务器环境的 HTTP 服务器性能的基准。请记住，整个端对端的 HTTP 申请 / 响应门路的性能与很多因素无关，而这里我放在一起所提供的数据只是一些样本，以便能够进行根本的比拟。
对于这些环境中的每一个，我编写了适当的代码以随机字节读取一个 64k 大小的文件，运行一个 SHA-256 哈希 N 次（N 在 URL 的查问字符串中指定，例如 …/test.php?n=100），并以十六进制模式打印生成的散列。我抉择了这个示例，是因为应用一些统一的 I / O 和一个受控的形式减少 CPU 使用率来运行雷同的基准测试是一个非常简单的形式。
对于环境应用，更多细节请参考这些基准要点。首先，来看一些低并发的例子。运行 2000 次迭代，并发 300 个申请，并且每次申请只做一次散列（N = 1），能够失去：
工夫是在全副并发申请中实现申请的均匀毫秒数。越低越好。
很难从一个图表就得出结论，但对于我来说，仿佛与连贯和计算量这些方面无关，咱们看到工夫更多地与语言自身的个别执行无关，因而更多在于 I /O。请留神，被认为是“脚本语言”（输出随便，动静解释）的语言执行速度最慢。
然而如果将 N 减少到 1000，依然并发 300 个申请，会产生什么呢 —— 雷同的负载，然而 hash 迭代是之前的 100 倍（显着减少了 CPU 负载）：
工夫是在全副并发申请中实现申请的均匀毫秒数。越低越好。
突然之间，Node 的性能显着降落了，因为每个申请中的 CPU 密集型操作都互相阻塞了。乏味的是，在这个测试中，PHP 的性能要好得多（绝对于其余的语言），并且战胜了 Java。（值得注意的是，在 PHP 中，SHA-256 实现是用 C 编写的，执行门路在这个循环中破费更多的工夫，因为这次咱们进行了 1000 次哈希迭代）。
当初让咱们尝试 5000 个并发连贯（并且 N = 1）—— 或者靠近于此。可怜的是，对于这些环境的大多数，失败率并不显著。对于这个图表，咱们会关注每秒的申请总数。越高越好：
每秒的申请总数。越高越好。
这张照片看起来截然不同。这是一个猜想，然而看起来像是对于高连贯量，每次连贯的开销与产生新过程无关，而与 PHP + Apache 相关联的额定内存仿佛成为次要的因素并制约了 PHP 的性能。显然，Go 是这里的冠军，其次是 Java 和 Node，最初是 PHP。
论断
综上所述，很显然，随着语言的演进，解决大量 I / O 的大型应用程序的解决方案也随之一直演进。
为了偏心起见，暂且抛开本文的形容，PHP 和 Java 的确有可用于 Web 应用程序的非阻塞 I / O 的实现。然而这些办法并不像上述办法那么常见，并且须要思考应用这种办法来保护服务器的随同的操作开销。更不用说你的代码必须以与这些环境相适应的形式进行结构化;“失常”的 PHP 或 Java Web 应用程序通常不会在这样的环境中进行重大改变。
作为比拟，如果只思考影响性能和易用性的几个重要因素，能够失去：
线程通常要比过程有更高的内存效率，因为它们共享雷同的内存空间，而过程则没有。联合与非阻塞 I / O 相干的因素，当咱们向下挪动列表到个别的启动时，因为它与改善 I / O 无关，能够看到至多与下面思考的因素一样。如果我不得不在下面的较量中选出一个冠军，那必定会是 Go。
即使这样，在实践中，抉择构建应用程序的环境与你的团队对于所述环境的相熟水平以及能够实现的总体生产力密切相关。因而，每个团队只是一味地扎进去并开始用 Node 或 Go 开发 Web 应用程序和服务可能没有意义。事实上，寻找开发人员或外部团队的相熟度通常被认为是不应用不同的语言和 / 或不同的环境的次要起因。也就是说，过来的十五年来，时代曾经产生了微小的变动。
心愿以上内容能够帮忙你更分明地理解幕后所产生的事件，并就如何解决应用程序事实世界中的可扩展性为你提供的一些想法。高兴输出，高兴输入！
原文：https://www.toptal.com/back-e…
译文：http://www.itran.cc/2017/05/1…
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