IO，英文全称是Input/Output，翻译过来就是输入/输出。平时我们听得挺多，就是什么磁盘IO，网络IO。那IO到底是什么呢？
从计算机结构定义I/O
冯诺依曼结构将计算机分为5个部分：运算器，控制器，存储器，输入设备，输出设备
从计算机架构中看I/O就是：涉及计算机核心与其他设备间数据迁移的过程，就是IO。就是从磁盘读取数据到内存，这算一次输入，对应的，将内存中的数据写入磁盘，就算输出。这就是IO的本质。
从操作系统定义I/O
分清用户空间和内核空间
内核空间是操作系统内核访问的区域，是受保护的空间，而用户空间是应用程序访问的内存区域
真正执行IO的是在内核空间
我们应用程序是跑在用户空间的，它不存在实质的IO过程，真正的IO是在操作系统执行的。即应用程序的IO操作分为两种动作：IO调用和IO执行。IO调用是由进程（应用程序的运行态）发起，而IO执行是操作系统内核的工作。此时所说的IO是应用程序对操作系统IO功能的一次触发，即IO调用。
操作系统的一次IO过程
IO调用：应用程序进程向操作系统内核发起调用。
IO执行：操作系统完成IO操作
操作系统完成IO操作还包括两个步骤
准备数据阶段：内核等待I/O设备准备好数据
拷贝数据阶段：将数据从内核缓冲区拷贝到用户进程缓冲区
其实IO就是把进程的内部数据转移到外部设备，或者把外部设备的数据迁移到进程内部。外部设备一般指硬盘、socket通讯的网卡。一个完整的IO过程包括以下几个步骤：
- 应用程序进程向操作系统发起IO调用请求
- 操作系统准备数据，把IO外部设备的数据，加载到内核缓冲区
- 操作系统拷贝数据，即将内核缓冲区的数据，拷贝到用户进程缓冲区
阻塞I/O
应用程序的进程发起IO调用，但是如果内核的数据还没准备好的话，那应用程序进程就一直在阻塞等待，一直等到内核数据准备好了，从内核拷贝到用户空间，才返回成功提示，此次IO操作，称之为阻塞IO。
- 阻塞I/O典型：阻塞socket，java BIO
- 缺点：如果内核数据一直没准备好，那用户进程将一直阻塞，浪费性能，可以使用非阻塞IO优化。
非阻塞I/O 模型
I/O多路复用是一种同步I/O模型，实现一个线程可以监视多个FD（文件句柄）；一旦某个文件句柄就绪，就能够通知应用程序进行相应的读写操作。没有文件句柄就绪时会阻塞应用程序，交出CPU。多路指的是网络链接，复用指的是同一个线程（进程）
应用进程向操作系统内核，发起recvfrom读取数据。
操作系统内核数据没有准备好，立即返回EWOULDBLOCK错误码。
应用进程轮训调用，继续向操作系统内核发起recvfrom读取数据。
操作系统内核数据准备好了，从内核缓冲区拷贝到用户空间。
完成调用，返回成功。
缺点：非阻塞IO模型，简称NIO，
Non-Blocking IO。它相对于阻塞IO，虽然大幅提升了性能，但是它依然存在性能问题，即频繁的轮询，导致频繁的系统调用，同样会消耗大量的CPU资源。可以考虑IO复用模型，去解决这个问题。
I/O多路复用
NIO利用无效的轮训会导致CPU资源消耗，解决这种无效轮训最好的方式就是通知机制，内核准备好数据后通知用户进程即可。
IO多路复用的核心：操作系统提供了一类函数：select, poll, epll 等同时监控多个fd操作，任何一个返回内核数据就绪，应用进程再发起recvfrom调用。
文件描述符fd（file descriptor）解释：它是计算机科学中的一个术语，形式上是一个非负整数。当程序打开一个现有文件或者创建一个新文件时，内核向进程返回一个文件描述符。
I/O复用select模式
应用进程通过调用select函数，可以同时监控多个fd，在select函数监控的fd中，只要有任何一个数据状态准备就绪了，select函数都会返回可读状态，这时应用再发起recvfrom调用。
select缺点
- 监听IO最大连接数有限，在Linux系统上一般为1024
- select函数返回后，是通过遍历fdset，找到就绪的fd。（仅仅知道有I/O发生，却不知道哪几个流，所以遍历所有流）
因为存在连接数限制，所以后来又提出了poll。与select相比，poll解决了连接数的问题，但是select和poll一样，还是需要通过文件描述符来获取已经就绪的socket。如果同时连接的大量客户端，在一时刻只有极少数就绪状态，伴随着监视的描述符数量的增长，效率也会线性下降。
I/O多路复用之epoll
- epoll先通过epoll_ctl()来注册一个fd（文件描述符）
- 当fd就绪时，内核会采用回调机制，迅速激活这个fd，当进程调用epoll_wait()时便得到通知。
select poll epoll区别
| select | poll | Epoll | |
|---|---|---|---|
| 底层数据结构 | 数组 | 链表 | 红黑树和双链表 |
| 获取就绪的fd | 遍历 | 遍历 | 事件回调 |
| 事件复杂度 | O(n) | O(n) | O(1) |
| 最大连接数 | 1024 | 无限制 | 无限制 |
| fd数据拷贝 | 每次调用select，需要将fd数据从用户空间拷贝到内核空间 | 每次调用poll，需要将fd数据从用户空间拷贝到内核空间 | 使用内存映射(mmap)，不需要从用户空间频繁拷贝fd数据到内核空间 |
epoll明显优化了IO的执行效率，但在进程调用epoll_wait()时，仍然可能被阻塞。又提出了：等发出请求后，数据准备好通知，这就诞生了信号驱动IO模型。
信号IO驱动模型
信号驱动IO不再用主动询问的方式去确认数据是否就绪，而是向内核发送一个信号（调用signaction的时候建立一个sigio信号），然后应用用户进程可以去做别的事，不用阻塞。当内核数据准备好后，再通过SIGIO信号通知应用进程，数据准备好后的可读状态。应用用户进程收到信号后，立即调用recvfrom，去读取数据。
还不是完全的异步IO：数据复制到应用缓冲的时候，应用进程还是阻塞的。
真正的异步IO(AIO)
BIO，NIO和信号驱动，在数据从内核复制到缓冲区的时候都是阻塞的，都不算真正的异步IO。AIO实现了全流程的非阻塞，就是应用进程发出系统调用后，是立即返回的，但是返回的不是处理结果，而是表示提交成功的意思。等到内核数据准备好，将数据拷贝到用户进程缓冲区，发送信号通知用户进程IO操作
阻塞、非阻塞、同步、异步IO划分
| IO模型 | |
|---|---|
| 阻塞I/O模型 | 同步阻塞 |
| 非阻塞I/O模型 | 同步非阻塞 |
| I/O多路复用模型 | 同步阻塞 |
| 信号驱动I/O模型 | 同步非阻塞 |
| 异步IO（AIO）模型 | 异步非阻塞 |