1. 高性能服务器的几种模型概念

1.1. Actor模型

实体之通过消息通讯,各自处理自己的数据,能够实现这并行
说白了,有点像rpc
skynet, Erlang 是Actor模型

1.2. Reactor模型(反应器模式-同步I/O-IO操作之前-IO查询-状态-读写数据)

1. 向事件分发器注册事件回调
2. 事件发生
3. 事件分发器调用之前注册的函数
4. 在回调函数中读取数据,对数据进行后续处理

libevent,Redis、ACE是Reactor模型
Reactor将handle放到select(),等待可写就绪,然后调用write()写入数据,写完处理后续逻辑
Reactor实现了一个被动的事件分离和分发模型,服务等待请求事件的到来,再通过不受间断的同步处理事件,从而做出反应
Reactor实现相对简单,对于耗时短的处理场景处理高效
操作系统可以在多个事件源上等待,并且避免了多线程编程相关的性能开销和编程复杂性
事件的串行化-对应用是透明的,可以顺序的同步执行而不需要加锁
事务分离-将与应用无关的多路分解和分配机制和与应用相关的回调函数分离开来

Reactor处理耗时长的操作会造成事件分发的阻塞,影响到后续事件的处理
Reactor同时接收多个服务请求,并且依次同步的处理它们的事件驱动程序

1.3. Proactor模型(异步I/O-IO操作之后-IO回调-完成事件-缓冲区读写)

1. 向事件分发器注册事件回调
2. 事件发生
3. 操作系统读取数据,并放入应用缓冲区,然后通知事件分发器
4. 事件分发器调用之前注册的函数
5. 在回调函数中对数据进行后续处理

ASIO, IOCP是Proactor模型.

Proactor调用aoi_write后立刻返回,由内核负责写操作,写完后调用相应的回调函数处理后续逻辑
Proactor实现了一个主动的事件分离和分发模型,这种设计允许多个任务并发的执行,从而提高吞吐量,并可执行耗时长的任务（各个任务间互不影响）
Proactor性能更高,能够处理耗时长的并发场景
Proactor实现逻辑复杂,依赖操作系统对异步的支持,目前实现了纯异步操作的操作系统少,实现优秀的如windows IOCP,但由于其windows系统用于服务器的局限性,目前应用范围较小,而Unix/Linux系统对纯异步的支持有限,应用事件驱动的主流还是通过select/epoll来实现
Proactor异步接收和同时处理多个服务请求的事件驱动程序

1.4. 总结

Reactor和Proactor的主要区别是,前者应用在回调函数中读取数据,然后进行后续的数据处理,而后者数据读取有操作系统完成,回调函数制作数据处理.