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boost.asio框架系列之调度器io_service

作者:天方

这篇文章介绍了boost.asio框架系列之调度器io_service,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

IO模型

io_service对象是asio框架中的调度器,所有异步io事件都是通过它来分发处理的(io对象的构造函数中都需要传入一个io_service对象)。

asio::io_service io_service;
asio::ip::tcp::socket socket(io_service);

在asio框架中,同步的io主要流程如下:

而异步IO的处理流程则有些不同:

io_service对象

io_service对象主要有两个方法——post和run:

可见,io_service提供的是一个生产者消费者模型。在异步io操作中需要我们手动控制消费者,调用run函数,它的基本工作模式如下:

从中可以看出,io_service是一个工作队列的模型。在使用过程中一般有如下几个需要注意的地方:

1. run函数在io事件完成后会退出,导致后续基于该对象的异步io任务无法执行

由于io_service并不会主动常见调度线程,需要我们手动分配,常见的方式是给其分配一个线程,然后执行run函数。但run函数在io事件完成后会退出,线程会终止,后续基于该对象的异步io任务无法得到调度。

解决这个问题的方法是通过一个asio::io_service::work对象来守护io_service。这样,即使所有io任务都执行完成,也不会退出,继续等待新的io任务。

boost::asio::io_service io;
boost::asio::io_service::work work(io);
io.run();

2. 回调在run函数的线程中同步执行,当回调处理时间较长时阻塞后续io响应

解决这个问题的方法有两种:1. 启动多线程执行run函数(run函数是线程安全的),2. 新启动一个线程(或通过线程池)来执行回调函数。一般来讲,如果回调处理事件不是特别短,应该使用在线程池中处理回调的方式。

3. 回调在run函数的线程中同步执行,io事件较多的时候得不到及时响应

这个其实是性能问题了,在多核cpu上可以通过在多个线程中执行run函数来解决这一问题。这种方式也只能充分利用cpu性能,本身性能问题就不是光靠软件就能解决的。

.net中的异步io调度方式

和io_service这种手动控制的方式比起来,.net则是纯粹的自动档了。IO调度由CLR托管了,无需手动控制。回调也是在线程池中执行,无需担心影响后续IO响应。

正是由于CLR的托管,在.net 的异步IO框架中,就没有类似io_service的调度对象存在,这也符合.net的一贯简洁做法。

到此这篇关于boost.asio框架系列之调度器io_service的文章就介绍到这了。希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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