一、背景
前面介紹了I/O多路復用模型，那有了I/O復用，有了epoll已經可以使服務器並發幾十萬連接的同時，還能維持比較高的TPS，難道還不夠嗎？比如現在在使用epoll的時候一般都是起個任務，不斷的去巡檢事件，然后通知處理，而比較理想的方式是最好能以一種回調的機制，提供一個編程框架，讓程序更有結構些，另一方面，如果希望每個事件通知之后，做的事情能有機會被代理到某個線程里面去單獨運行，而線程完成的狀態又能通知回主任務，那么"異步"的進制就必須被引入。所以這個章節主要介紹下"編程框架"。
二、Reactor模型
Reactor模式是處理並發I/O比較常見的一種模式，用於同步I/O，中心思想是將所有要處理的I/O事件注冊到一個中心I/O多路復用器上，同時主線程/進程阻塞在多路復用器上；一旦有I/O事件到來或是准備就緒(文件描述符或socket可讀、寫)，多路復用器返回並將事先注冊的相應I/O事件分發到對應的處理器中。
Reactor是一種事件驅動機制，和普通函數調用的不同之處在於：應用程序不是主動的調用某個API完成處理，而是恰恰相反，Reactor逆置了事件處理流程，應用程序需要提供相應的接口並注冊到Reactor上，如果相應的事件發生，Reactor將主動調用應用程序注冊的接口，這些接口又稱為“回調函數”。用“好萊塢原則”來形容Reactor再合適不過了：不要打電話給我們，我們會打電話通知你。
Reactor模式與Observer模式在某些方面極為相似：當一個主體發生改變時，所有依屬體都得到通知。不過，觀察者模式與單個事件源關聯，而反應器模式則與多個事件源關聯 。
在Reactor模式中，有5個關鍵的參與者：
- 描述符（handle）：由操作系統提供的資源，用於識別每一個事件，如Socket描述符、文件描述符、信號的值等。在Linux中，它用一個整數來表示。事件可以來自外部，如來自客戶端的連接請求、數據等。事件也可以來自內部，如信號、定時器事件。
- 同步事件多路分離器（event demultiplexer）：事件的到來是隨機的、異步的，無法預知程序何時收到一個客戶連接請求或收到一個信號。所以程序要循環等待並處理事件，這就是事件循環。在事件循環中，等待事件一般使用I/O復用技術實現。在linux系統上一般是select、poll、epoll等系統調用，用來等待一個或多個事件的發生。I/O框架庫一般將各種I/O復用系統調用封裝成統一的接口，稱為事件多路分離器。調用者會被阻塞，直到分離器分離的描述符集上有事件發生。這點可以參考前面的 I/O多路復用模型。
- 事件處理器（event handler）：I/O框架庫提供的事件處理器通常是由一個或多個模板函數組成的接口。這些模板函數描述了和應用程序相關的對某個事件的操作，用戶需要繼承它來實現自己的事件處理器，即具體事件處理器。因此，事件處理器中的回調函數一般聲明為虛函數，以支持用戶拓展。
- 具體的事件處理器（concrete event handler）：是事件處理器接口的實現。它實現了應用程序提供的某個服務。每個具體的事件處理器總和一個描述符相關。它使用描述符來識別事件、識別應用程序提供的服務。
- Reactor 管理器（reactor）：定義了一些接口，用於應用程序控制事件調度，以及應用程序注冊、刪除事件處理器和相關的描述符。它是事件處理器的調度核心。 Reactor管理器使用同步事件分離器來等待事件的發生。一旦事件發生，Reactor管理器先是分離每個事件，然后調度事件處理器，最后調用相關的模 板函數來處理這個事件。
2.1 應用場景
- 場景：長途客車在路途上，有人上車有人下車，但是乘客總是希望能夠在客車上得到休息。
- 傳統做法：每隔一段時間（或每一個站），司機或售票員對每一個乘客詢問是否下車。
- Reactor做法：汽車是乘客訪問的主體（Reactor），乘客上車后，到售票員（acceptor）處登記，之后乘客便可以休息睡覺去了，當到達乘客所要到達的目的地時（指定的事件發生，乘客到了下車地點），售票員將其喚醒即可。
2.2 更加形象例子
這部分內容主要來自：https://blog.csdn.net/russell_tao/article/details/17452997
https://blog.csdn.net/u013074465/article/details/46276967
傳統編程方法
就好像是到了銀行營業廳里，每個窗口前排了長隊，業務員們在窗口后一個個的解決客戶們的請求。一個業務員可以盡情思考着客戶A依次提出的問題，例如：
“我要買2萬XX理財產品。“
“看清楚了，5萬起售。”
“等等，查下我活期余額。”
“余額5萬。”
“那就買 5萬吧。”
業務員開始錄入信息。
”對了，XX理財產品年利率8%？”
“是預期8%，最低無利息保本。“
”早不說，拜拜，我去買余額寶。“
業務員無表情的刪着已經錄入的信息進行事務回滾。
“下一個！”
IO復用方法
用了IO復用則是大師業務員開始挑戰極限，在超大營業廳里給客戶們人手一個牌子，黑壓壓的客戶們都在大廳中，有問題時舉牌申請提問，大師目光敏銳點名指定某人提問，該客戶迅速得到大師的答復后，要經過一段時間思考，查查自己的銀袋子，咨詢下LD，才能再次進行下一個提問，直到得到完整的滿意答復退出大廳。例如：大師剛指導A填寫轉帳單的某一項，B又來申請兌換泰銖，給了B兌換單后，C又來辦理定轉活，然后D與F在爭搶有限的圓珠筆時出現了不和諧現象，被大師叫停業務，暫時等待。
這就是基於事件驅動的IO復用編程比起傳統1線程1請求的方式來，有難度的設計點了，客戶們都是上帝，既不能出錯，還不能厚此薄彼。
當沒有Reactor時，我們可能的設計方法是這樣的：大師把每個客戶的提問都記錄下來，當客戶A提問時，首先查閱A之前問過什么做過什么，這叫聯系上下文，然后再根據上下文和當前提問查閱有關的銀行規章制度，有針對性的回答A，並把回答也記錄下來。當圓滿回答了A的所有問題后，刪除A的所有記錄。
2.3 在程序中
某一瞬間，服務器共有10萬個並發連接，此時，一次IO復用接口的調用返回了100個活躍的連接等待處理。先根據這100個連接找出其對應的對象，這並不難，epoll的返回連接數據結構里就有這樣的指針可以用。接着，循環的處理每一個連接，找出這個對象此刻的上下文狀態，再使用read、write這樣的網絡IO獲取此次的操作內容，結合上下文狀態查詢此時應當選擇哪個業務方法處理，調用相應方法完成操作后，若請求結束，則刪除對象及其上下文。
這樣，我們就陷入了面向過程編程方法之中了，在面向應用、快速響應為王的移動互聯網時代，這樣做早晚得把自己玩死。我們的主程序需要關注各種不同類型的請求，在不同狀態下，對於不同的請求命令選擇不同的業務處理方法。這會導致隨着請求類型的增加，請求狀態的增加，請求命令的增加，主程序復雜度快速膨脹，導致維護越來越困難，苦逼的程序員再也不敢輕易接新需求、重構。
Reactor是解決上述軟件工程問題的一種途徑，它也許並不優雅，開發效率上也不是最高的，但其執行效率與面向過程的使用IO復用卻幾乎是等價的，所以，無論是nginx、memcached、redis等等這些高性能組件的代名詞，都義無反顧的一頭扎進了反應堆的懷抱中。
Reactor模式可以在軟件工程層面，將事件驅動框架分離出具體業務，將不同類型請求之間用OO的思想分離。通常，Reactor不僅使用IO復用處理網絡事件驅動，還會實現定時器來處理時間事件的驅動（請求的超時處理或者定時任務的處理），就像下面的示意圖：
這幅圖有5點意思：
- 處理應用時基於OO思想，不同的類型的請求處理間是分離的。例如，A類型請求是用戶注冊請求，B類型請求是查詢用戶頭像，那么當我們把用戶頭像新增多種分辨率圖片時，更改B類型請求的代碼處理邏輯時，完全不涉及A類型請求代碼的修改。
- 應用處理請求的邏輯，與事件分發框架完全分離。什么意思呢？即寫應用處理時，不用去管何時調用IO復用，不用去管什么調用epoll_wait，去處理它返回的多個socket連接。應用代碼中，只關心如何讀取、發送socket上的數據，如何處理業務邏輯。事件分發框架有一個抽象的事件接口，所有的應用必須實現抽象的事件接口，通過這種抽象才把應用與框架進行分離。
- Reactor上提供注冊、移除事件方法，供應用代碼使用，而分發事件方法，通常是循環的調用而已，是否提供給應用代碼調用，還是由框架簡單粗暴的直接循環使用，這是框架的自由。
- IO多路復用也是一個抽象，它可以是具體的select，也可以是epoll，它們只必須提供采集到某一瞬間所有待監控連接中活躍的連接。
- 定時器也是由Reactor對象使用，它必須至少提供4個方法，包括添加、刪除定時器事件，這該由應用代碼調用。最近超時時間是需要的，這會被反應堆對象使用，用於確認select或者epoll_wait執行時的阻塞超時時間，防止IO的等待影響了定時事件的處理。遍歷也是由反應堆框架使用，用於處理定時事件。
2.4 Reactor的幾種模式
參考資料：http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
在web服務中，很多都涉及基本的操作：read request、decode request、process service、encod reply、send reply等。
1 單線程模式
這是最簡單的Reactor單線程模型。Reactor線程是個多面手，負責多路分離套接字，Accept新連接，並分派請求到處理器鏈中。該模型適用於處理器鏈中業務處理組件能快速完成的場景。不過這種單線程模型不能充分利用多核資源，所以實際使用的不多。
2 多線程模式（單Reactor）
該模型在事件處理器（Handler）鏈部分采用了多線程（線程池），也是后端程序常用的模型。
3 多線程模式（多個Reactor）
比起第二種模型，它是將Reactor分成兩部分，mainReactor負責監聽並accept新連接，然后將建立的socket通過多路復用器（Acceptor）分派給subReactor。subReactor負責多路分離已連接的socket，讀寫網絡數據；業務處理功能，其交給worker線程池完成。通常，subReactor個數上可與CPU個數等同。
三、Proacotr模型
Proactor是和異步I/O相關的。
在Reactor模式中，事件分離者等待某個事件或者可應用多個操作的狀態發生（比如文件描述符可讀寫，或者是socket可讀寫），事件分離器就把這個事件傳給事先注冊的處理器（事件處理函數或者回調函數），由后者來做實際的讀寫操作。
在Proactor模式中，事件處理者(或者代由事件分離者發起)直接發起一個異步讀寫操作(相當於請求)，而實際的工作是由操作系統來完成的。發起時，需要提供的參數包括用於存放讀到數據的緩存區，讀的數據大小，或者用於存放外發數據的緩存區，以及這個請求完后的回調函數等信息。事件分離者得知了這個請求，它默默等待這個請求的完成，然后轉發完成事件給相應的事件處理者或者回調。
可以看出兩者的區別：Reactor是在事件發生時就通知事先注冊的事件（讀寫由處理函數完成）；Proactor是在事件發生時進行異步I/O（讀寫由OS完成），待IO完成事件分離器才調度處理器來處理。
舉個例子，將有助於理解Reactor與Proactor二者的差異，以讀操作為例（類操作類似）。
在Reactor（同步）中實現讀：
- 注冊讀就緒事件和相應的事件處理器
- 事件分離器等待事件
- 事件到來，激活分離器，分離器調用事件對應的處理器。
- 事件處理器完成實際的讀操作，處理讀到的數據，注冊新的事件，然后返還控制權。
Proactor（異步）中的讀：
- 處理器發起異步讀操作（注意：操作系統必須支持異步IO）。在這種情況下，處理器無視IO就緒事件，它關注的是完成事件。
- 事件分離器等待操作完成事件
- 在分離器等待過程中，操作系統利用並行的內核線程執行實際的讀操作，並將結果數據存入用戶自定義緩沖區，最后通知事件分離器讀操作完成。
- 事件分離器呼喚處理器。
- 事件處理器處理用戶自定義緩沖區中的數據，然后啟動一個新的異步操作，並將控制權返回事件分離器。
四、常見的I/O編程框架
對比幾個常見的I/O編程框架：libevent，libev，libuv，aio，boost.Asio。
4.1 libevent
libevent是一個C語言寫的網絡庫，官方主要支持的是類linux操作系統，最新的版本添加了對windows的IOCP的支持。在跨平台方面主要通過select模型來進行支持。
設計模式 ：libevent為Reactor模式；
層次架構：livevent在不同的操作系統下，做了多路復用模型的抽象，可以選擇使用不同的模型，通過事件函數提供服務；
可移植性 ：libevent主要支持linux平台，freebsd平台，其他平台下通過select模型進行支持，效率不是太高；
事件分派處理 ：libevent基於注冊的事件回調函數來實現事件分發；
涉及范圍 ：libevent只提供了簡單的網絡API的封裝，線程池，內存池，遞歸鎖等均需要自己實現；
線程調度 ：libevent的線程調度需要自己來注冊不同的事件句柄；
發布方式 ：libevent為開源免費的，一般編譯為靜態庫進行使用；
開發難度 ：基於libevent開發應用，相對容易，具體可以參考memcached這個開源的應用，里面使用了 libevent這個庫。
4.2 libev
libevent/libev是兩個名字相當相近的I/O Library。既然是庫，第一反應就是對api的包裝。epoll在linux上已經存在了很久，但是linux是SysV的后代，BSD及其衍生的MAC就沒有，只有kqueue。
libev v.s libevent。既然已經有了libevent，為什么還要發明一個輪子叫做libev？
http://www.cnblogs.com/Lifehacker/p/whats_the_difference_between_libevent_and_libev_chinese.html
http://stackoverflow.com/questions/9433864/whats-the-difference-between-libev-and-libevent
上面是libev的作者對於這個問題的回答，下面是網摘的中文翻譯：
就設計哲學來說，libev的誕生，是為了修復libevent設計上的一些錯誤決策。例如，全局變量的使用，讓libevent很難在多線程環境中使用。watcher結構體很大，因為它們包含了I/O，定時器和信號處理器。額外的組件如HTTP和DNS服務器，因為拙劣的實現品質和安全問題而備受折磨。定時器不精確，而且無法很好地處理時間跳變。
總而言之，libev試圖做好一件事而已（目標是成為POSIX的事件庫），這是最高效的方法。libevent則嘗試給你全套解決方案（事件庫，非阻塞IO庫，http庫，DNS客戶端）libev 完全是單線程的，沒有DNS解析。
libev解決了epoll, kqueuq等API不同的問題。保證使用livev的程序可以在大多數 *nix 平台上運行(對windows不太友好)。但是 libev 的缺點也是顯而易見，由於基本只是封裝了 Event Library，用起來有諸多不便。比如 accept(3) 連接以后需要手動 setnonblocking 。從 socket 讀寫時需要檢測 EAGAIN 、EWOULDBLOCK 和 EINTER 。這也是大多數人認為異步程序難寫的根本原因。
4.3 libuv
libuv是Joyent給Node做的I/O Library。libuv 需要多線程庫支持，其在內部維護了一個線程池來 處理諸如getaddrinfo(3) 這樣的無法異步的調用。同時，對windows用戶友好，Windows下用IOCP實現，官網http://docs.libuv.org/en/v1.x/
4.4 boost.Asio
Boost.Asio類庫，其就是以Proactor這種設計模式來實現。
參見：Proactor（The Boost.Asio library is based on the Proactor pattern. This design note outlines the advantages and disadvantages of this approach.），
其設計文檔鏈接：http://asio.sourceforge.net/boost_asio_0_3_7/libs/asio/doc/design/index.html
http://stackoverflow.com/questions/11423426/how-does-libuv-compare-to-boost-asio
4.5 linux aio
linux有兩種aio(異步機制)，一是glibc提供的(bug很多，幾乎不可用)，一是內核提供的(BSD/mac也提供)。當然，機制不等於編程框架。
最后，本文介紹的同步Reactor模型比較多，后面的章節會以boost.Asio庫為基礎講解為什么需要異步編程