IO模型

io_service對象是asio框架中的調度器，所有異步io事件都是通過它來分發處理的（io對象的構造函數中都需要傳入一個io_service對象）。

????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：

????

應用程序調用IO對象成員函數執行IO操作

IO對象向io_service 提出請求.

io_service 調用操作系統的功能執行連接操作.

操作系統向io_service 返回執行結果.

io_service將錯誤的操作結果翻譯為boost::system::error_code類型，再傳遞給IO對象.

如果操作失敗,IO對象拋出boost::system::system_error類型的異常.

而異步IO的處理流程則有些不同：

????

應用程序調用IO對象成員函數執行IO操作

IO對象請求io_service的服務

io_service 通知操作系統其需要開始一個異步連接.

操作系統指示連接操作完成, io_service從隊列中獲取操作結果

應用程序必須調用io_service::run()以便于接收結果

調用io_service::run()后,io_service返回一個操作結果,并將其翻譯為error_code,傳遞到事件回調函數中

io_service對象

io_service對象主要有兩個方法——post和run：

post用于發布io事件，如timer，socket讀寫等，一般由asio框架相應對象調用，無需我們顯式調用。

run用于監聽io事件響應，并執行響應回調，對于異步io操作需要在代碼中顯式調用，對于同步io操作則由io對象隱式調用（并不是run函數，不過也是等待io事件）。

可見，io_service提供的是一個生產者消費者模型。在異步io操作中需要我們手動控制消費者，調用run函數，它的基本工作模式如下：

等待io事件響應，如果所有io事件響應完成則退出

等待到io事件響應后，執行其對應的回調

繼續等待下一個io事件，重復1-2

從中可以看出，io_service是一個工作隊列的模型。在使用過程中一般有如下幾個需要注意的地方：

1. run函數在io事件完成后會退出，導致后續基于該對象的異步io任務無法執行

由于io_service并不會主動常見調度線程，需要我們手動分配，常見的方式是給其分配一個線程，然后執行run函數。但run函數在io事件完成后會退出，線程會終止，后續基于該對象的異步io任務無法得到調度。

解決這個問題的方法是通過一個asio::io_service::work對象來守護io_service。這樣，即使所有io任務都執行完成，也不會退出，繼續等待新的io任務。

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

2. 回調在run函數的線程中同步執行，當回調處理時間較長時阻塞后續io響應

解決這個問題的方法有兩種：1. 啟動多線程執行run函數（run函數是線程安全的），2. 新啟動一個線程（或通過線程池）來執行回調函數。一般來講，如果回調處理事件不是特別短，應該使用在線程池中處理回調的方式。

3. 回調在run函數的線程中同步執行，io事件較多的時候得不到及時響應

這個其實是性能問題了，在多核cpu上可以通過在多個線程中執行run函數來解決這一問題。這種方式也只能充分利用cpu性能，本身性能問題就不是光靠軟件就能解決的。

.net中的異步io調度方式

和io_service這種手動控制的方式比起來，.net則是純粹的自動檔了。IO調度由CLR托管了，無需手動控制。回調也是在線程池中執行，無需擔心影響后續IO響應。

正是由于CLR的托管，在.net 的異步IO框架中，就沒有類似io_service的調度對象存在，這也符合.net的一貫簡潔做法。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的boost.asio系列——io_service的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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