客户服务器模型的概念

1、基本概念

n客户/服务器模型是所有网络应用的基础。客户/服务器分别指参与一次通信的两个应用实体，客户方主动地发起通信请求，服务器方被动地等待通信的建立。

2、客户软件

任何一个应用程序当需要进行远程访问时成为客户，这个应用程序也要完成一些本地的计算；

一般运行于用户的个人计算机上；

向服务器主动发起通信请求；

可以访问多个服务器，但一次只能访问一个；

不需要特殊的硬件和复杂的操作系统。

3、服务器软件

是专用的提供某种服务的特权程序，可以同时处理多个远程客户；

一般在系统启动时被执行，并连续运行以处理多次会话；

被动的等待远程客户发起通信；

需要特殊的硬件和复杂的操作系统。

数据在客户和服务器之间是双向流动的，一般是客户发出请求，服务器给出响应。

4、服务器软件的并发性

由于服务器软件要支持多个客户的同时访问，它必须具备并发性。服务器软件为每个新到的客户创建一个进程或线程来处理和这个客户的通信。服务器方传送层实体使用客户的源端口号和服务的端口号来确定正确的服务器软件进程（线程）。

5、服务器软件的组成

服务器软件一般分为两部分：一部分用于接受请求并创建新的进程或线程，另一部分用于处理实际的通信过程。

6、客户/服务器之间使用的传送层协议

可以是基于连接的TCP协议，要求建立和释放连接，适用于可靠的交互过程；

也可以是无连接的UDP协议，适用于可靠性要求不高的或实时的交互过程；

同时使用TCP和UDP的服务，有两种服务器软件的实现或服务器软件同时和TCP、UDP协议交互，不对客户做限制。

7、客户和服务器的交互

1）支持协议：在INTERNET中，客户和服务器的交互通过使用TCP/IP协议栈来完成。因此，客户和服务器所在的机器要求支持完全的协议栈。客户/服务器通过套接字访问传送层服务。

2）多种服务：一台计算机上可以运行多个服务器软件，但是要求计算机有强大的硬件资源（服务器级别的计算机）和多任务操作系统（UNIX和WIN95/98/2000/NT）。

3）服务的标识：客户是通过服务的标识来访问某种服务的，比如在INTERNET中，服务是用端口号来标识，UNIX在/etc/services文件中定义。服务器软件启动时将其标识通知传送层实体。

1.同步阻塞IO（Blocking IO）

首先，解释一下这里的阻塞与非阻塞：阻塞IO，指的是需要内核IO操作彻底完成后，才返回到用户空间执行用户的操作。阻塞指的是用户空间程序的执行状态。传统的IO模型都是同步阻塞IO。在Java中，默认创建的socket都是阻塞的。其次，解释一下同步与异步：同步IO，是一种用户空间与内核空间的IO发起方式。同步IO是指用户空间的线程是主动发起IO请求的一方，内核空间是被动接受方。异步IO则反过来，是指系统内核是主动发起IO请求的一方，用户空间的线程是被动接受方.

 example:

   在Java应用程序进程中，默认情况下，所有的socket连接的IO操作都是同步阻塞IO（Blocking IO）。在阻塞式IO模型中Java应用程序从IO系统调用开始，直到系统调用返回，在这段时间内，Java进程是阻塞的。返回成功后，应用进程开始处理用户空间的缓存区数据。同步阻塞IO的具体流程，如图2-2所示。

举个例子，在Java中发起一个socket的read读操作的系统调用，

流程大致如下：

（1）从Java启动IO读的read系统调用开始，

用户线程就进入阻塞状态。

（2）当系统内核收到read系统调用，就开始准备数据。一开始，数据可能还没有到达内核缓冲区（例如，还没有收到一个完整的socket数据包），这个时候内核就要等待。

（3）内核一直等到完整的数据到达，就会将数据从内核缓冲区复制到用户缓冲区（用户空间的内存），然后内核返回结果（例如返回复制到用户缓冲区中的字节数）。

（4）直到内核返回后，用户线程才会解除阻塞的状态，重新运行起来。总之，阻塞IO的特点是：在内核进行IO执行的两个阶段，用户线程都被阻塞了。

阻塞IO的优点是：应用的程序开发非常简单；在阻塞等待数据期间，用户线程挂起。在阻塞期间，用户线程基本不会占用CPU资源。阻塞IO的缺点是：一般情况下，会为每个连接配备一个独立的线程；反过来说，就是一个线程维护一个连接的IO操作。在并发量小的情况下，这样做没有什么问题。但是，当在高并发的应用场景下，需要大量的线程来维护大量的网络连接，内存、线程切换开销会非常巨大。因此，基本上阻塞IO模型在高并发应用场景下是不可用的

2.同步非阻塞IO（Non-blocking IO）

非阻塞IO，指的是用户空间的程序不需要等待内核IO操作彻底完成，可以立即返回用户空间执行用户的操作，即处于非阻塞的状态，与此同时内核会立即返回给用户一个状态值。简单来说：阻塞是指用户空间（调用线程）一直在等待，而不能干别的事情；非阻塞是指用户空间（调用线程）拿到内核返回的状态值就返回自己的空间，IO操作可以干就干，不可以干，就去干别的事情。非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK。强调一下，这里所说的NIO（同步非阻塞IO）模型，并非Java的NIO（New IO）库。

example:

socket连接默认是阻塞模式，在Linux系统下，可以通过设置将socket变成为非阻塞的模式（Non-Blocking）。使用非阻塞模式的IO读写，叫作同步非阻塞IO（None BlockingIO），简称为NIO模式。在NIO模型中，应用程序一旦开始IO系统调用，会出现以下两种情况：

（1）在内核缓冲区中没有数据的情况下，系统调用会立即返回，返回一个调用失败的信息。

（2）在内核缓冲区中有数据的情况下，是阻塞的，直到数据从内核缓冲复制到用户进程缓冲。复制完成后，系统调用返回成功，应用进程开始处理用户空间的缓存数据。

同步非阻塞IO的流程，如图2-3所示。

举个例子。发起一个非阻塞socket的read读操作的系统调用，流程如下：

（1）在内核数据没有准备好的阶段，用户线程发起IO请求时，立即返回。所以，为了读取到最终的数据，用户线程需要不断地发起IO系统调用。

（2）内核数据到达后，用户线程发起系统调用，用户线程阻塞。内核开始复制数据，它会将数据从内核缓冲区复制到用户缓冲区（用户空间的内存），然后内核返回结果（例如返回复制到的用户缓冲区的字节数）。

（3）用户线程读到数据后，才会解除阻塞状态，重新运行起来。也就是说，用户进程需要经过多次的尝试，才能保证最终真正读到数据，而后继续执行。同步非阻塞IO的特点：应用程序的线程需要不断地进行IO系统调用，轮询数据是否已经准备好，如果没有准备好，就继续轮询，直到完成IO系统调用为止。同步非阻塞IO的优点：每次发起的IO系统调用，在内核等待数据过程中可以立即返回。用户线程不会阻塞，实时性较好。同步非阻塞IO的缺点：不断地轮询内核，这将占用大量的CPU时间，效率低下。总体来说，在高并发应用场景下，同步非阻塞IO也是不可用的。一般Web服务器不使用这种IO模型。这种IO模型一般很少直接使用，而是在其他IO模型中使用非阻塞IO这一特性。在Java的实际开发中，也不会涉及这种IO模型。这里说明一下，同步非阻塞IO，可以简称为NIO，但是，它不是Java中的NIO，虽然它们的英文缩写一样，希望大家不要混淆。Java的NIO（NewIO），对应的不是四种基础IO模型中的NIO（NoneBlockingIO）模型，而是另外的一种模型，叫作IO多路复用模型（IOMultiplexing）。

3.IO多路复用（IO Multiplexing）

即经典的Reactor反应器设计模式，有时也称为异步阻塞IO，Java中的Selector选择器和Linux中的epoll都是这种模型。

如何避免同步非阻塞IO模型中轮询等待的问题呢？这就是IO多路复用模型。在IO多路复用模型中，引入了一种新的系统调用，查询IO的就绪状态。在Linux系统中，对应的系统调用为select/epoll系统调用。通过该系统调用，一个进程可以监视多个文件描述符，一旦某个描述符就绪（一般是内核缓冲区可读/可写），内核能够将就绪的状态返回给应用程序。随后，应用程序根据就绪的状态，进行相应的IO系统调用。目前支持IO多路复用的系统调用，有select、epoll等等。select系统调用，几乎在所有的操作系统上都有支持，具有良好的跨平台特性。epoll是在Linux2.6内核中提出的，是select系统调用的Linux增强版本。在IO多路复用模型中通过select/epoll系统调用，单个应用程序的线程，可以不断地轮询成百上千的socket连接，当某个或者某些socket网络连接有IO就绪的状态，就返回对应的可以执行的读写操作。举个例子来说明IO多路复用模型的流程。发起一个多路复用IO的read读操作的系统调用，流程如下：

（1）选择器注册。在这种模式中，首先，将需要read操作的目标socket网络连接，提前注册到select/epoll选择器中，Java中对应的选择器类是Selector类。然后，才可以开启整个IO多路复用模型的轮询流程。

（2）就绪状态的轮询。通过选择器的查询方法，查询注册过的所有socket连接的就绪状态。通过查询的系统调用，内核会返回一个就绪的socket列表。当任何一个注册过的socket中的数据准备好了，内核缓冲区有数据（就绪）了，内核就将该socket加入到就绪的列表中。当用户进程调用了select查询方法，那么整个线程会被阻塞掉。

（3）用户线程获得了就绪状态的列表后，根据其中的socket连接，发起read系统调用，用户线程阻塞。内核开始复制数据，将数据从内核缓冲区复制到用户缓冲区。

（4）复制完成后，内核返回结果，用户线程才会解除阻塞的状态，用户线程读取到了数据，继续执行。

IO多路复用模型的特点：IO多路复用模型的IO涉及两种系统调用（SystemCall），另一种是select/epoll（就绪查询），一种是IO操作。IO多路复用模型建立在操作系统的基础设施之上，即操作系统的内核必须能够提供多路分离的系统调用select/epoll。和NIO模型相似，多路复用IO也需要轮询。负责select/epoll状态查询调用的线程，需要不断地进行select/epoll轮询，查找出达到IO操作就绪的socket连接。IO多路复用模型与同步非阻塞IO模型是有密切关系的。对于注册在选择器上的每一个可以查询的socket连接，一般都设置成为同步非阻塞模型。仅是这一点，对于用户程序而言是无感知的。IO多路复用模型的优点：与一个线程维护一个连接的阻塞IO模式相比，使用select/epoll的最大优势在于，一个选择器查询线程可以同时处理成千上万个连接（Connection）。系统不必创建大量的线程，也不必维护这些线程，从而大大减小了系统的开销。Java语言的NIO（NewIO）技术，使用的就是IO多路复用模型。在Linux系统上，使用的是epoll系统调用。IO多路复用模型的缺点：本质上，select/epoll系统调用是阻塞式的，属于同步IO。都需要在读写事件就绪后，由系统调用本身负责进行读写，也就是说这个读写过程是阻塞的。如何彻底地解除线程的阻塞，就必须使用异步IO模型。

4.异步IO（Asynchronous IO）

异步IO，指的是用户空间与内核空间的调用方式反过来。用户空间的线程变成被动接受者，而内核空间成了主动调用者。这有点类似于Java中比较典型的回调模式，用户空间的线程向内核空间注册了各种IO事件的回调函数，由内核去主动调用.

异步IO模型（AsynchronousIO，简称为AIO）。AIO的基本流程是：用户线程通过系统调用，向内核注册某个IO操作。内核在整个IO操作（包括数据准备、数据复制）完成后，通知用户程序，用户执行后续的业务操作。在异步IO模型中，在整个内核的数据处理过程中，包括内核将数据从网络物理设备（网卡）读取到内核缓冲区、将内核缓冲区的数据复制到用户缓冲区，用户程序都不需要阻塞.

举个例子。发起一个异步IO的read读操作的系统调用，流程如下：

（1）当用户线程发起了read系统调用，立刻就可以开始去做其他的事，用户线程不阻塞。

（2）内核就开始了IO的第一个阶段：准备数据。等到数据准备好了，内核就会将数据从内核缓冲区复制到用户缓冲区（用户空间的内存）。

（3）内核会给用户线程发送一个信号（Signal），或者回调用户线程注册的回调接口，告诉用户线程read操作完成了。

（4）用户线程读取用户缓冲区的数据，完成后续的业务操作。异步IO模型的特点：在内核等待数据和复制数据的两个阶段，用户线程都不是阻塞的。用户线程需要接收内核的IO操作完成的事件，或者用户线程需要注册一个IO操作完成的回调函数。正因为如此，异步IO有的时候也被称为信号驱动IO。异步IO异步模型的缺点：应用程序仅需要进行事件的注册与接收，其余的工作都留给了操作系统，也就是说，需要底层内核提供支持。理论上来说，异步IO是真正的异步输入输出，它的吞吐量高于IO多路复用模型的吞吐量。就目前而言，Windows系统下通过IOCP实现了真正的异步IO。而在Linux系统下，异步IO模型在2.6版本才引入，目前并不完善，其底层实现仍使用epoll，与IO多路复用相同，因此在性能上没有明显的优势。大多数的高并发服务器端的程序，一般都是基于Linux系统的。因而，目前这类高并发网络应用程序的开发，大多采用IO多路复用模型。大名鼎鼎的Netty框架，使用的就是IO多路复用模型，而不是异步IO模型。

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相比于传统的网络编程方式，事件驱动能够极大的降低资源占用，增大服务接待能力，并提高网络传输效率。 关于本文提及的服务器模型，搜索网络可以查阅到很多的实现代码，所以，本文将不拘泥于源代码的陈列与分析，而侧重模型的介绍和比较。使用 libev 事件驱动库的服务器模型将给出实现代码。 本文涉及到线程 / 时间图例，只为表明线程在各个 IO 上确实存在阻塞时延，但并不保证时延比例的正确性和 IO 执行先后的正确性；另外，本文所提及到的接口也只是笔者熟悉的 Unix/Linux 接口，并未推荐 Windows 接口，读者可以自行查阅对应的 Windows 接口。阻塞型的网络编程接口几乎所有的程序员第一次接触到的网络编程都是从 listen()、send()、recv()等接口开始的。使用这些接口可以很方便的构建服务器 /客户机的模型。我们假设希望建立一个简单的服务器程序，实现向单个客户机提供类似于“一问一答”的内容服务。图1. 简单的一问一答的服务器 /客户机模型我们注意到，大部分的 socket接口都是阻塞型的。所谓阻塞型接口是指系统调用（一般是 IO接口）不返回调用结果并让当前线程一直阻塞，只有当该系统调用获得结果或者超时出错时才返回。实际上，除非特别指定，几乎所有的 IO接口 (包括 socket 接口 )都是阻塞型的。这给网络编程带来了一个很大的问题，如在调用 send()的同时，线程将被阻塞，在此期间，线程将无法执行任何运算或响应任何的网络请求。这给多客户机、多业务逻辑的网络编程带来了挑战。这时，很多程序员可能会选择多线程的方式来解决这个问题。多线程服务器程序 应对多客户机的网络应用，最简单的解决方式是在服务器端使用多线程（或多进程）。多线程（或多进程）的目的是让每个连接都拥有独立的线程（或进程），这样任何一个连接的阻塞都不会影响其他的连接。 具体使用多进程还是多线程，并没有一个特定的模式。传统意义上，进程的开销要远远大于线程，所以，如果需要同时为较多的客户机提供服务，则不推荐使用多进程；如果单个服务执行体需要消耗较多的 CPU 资源，譬如需要进行大规模或长时间的数据运算或文件访问，则进程较为安全。通常，使用 pthread_create () 创建新线程，fork() 创建新进程。 我们假设对上述的服务器 / 客户机模型，提出更高的要求，即让服务器同时为多个客户机提供一问一答的服务。于是有了如下的模型。图2. 多线程服务器模型 在上述的线程 / 时间图例中，主线程持续等待客户端的连接请求，如果有连接，则创建新线程，并在新线程中提供为前例同样的问答服务。 很多初学者可能不明白为何一个 socket 可以 accept 多次。实际上，socket 的设计者可能特意为多客户机的情况留下了伏笔，让 accept() 能够返回一个新的 socket。下面是 accept 接口的原型： int accept(int s, struct sockaddr *addr, socklen_t *addrlen)输入参数 s 是从 socket()，bind() 和 listen() 中沿用下来的 socket 句柄值。执行完 bind() 和 listen() 后，操作系统已经开始在指定的端口处监听所有的连接请求，如果有请求，则将该连接请求加入请求队列。调用 accept() 接口正是从 socket s 的请求队列抽取第一个连接信息，创建一个与 s 同类的新的 socket 返回句柄。新的 socket 句柄即是后续 read() 和 recv() 的输入参数。如果请求队列当前没有请求，则 accept() 将进入阻塞状态直到有请求进入队列。 上述多线程的服务器模型似乎完美的解决了为多个客户机提供问答服务的要求，但其实并不尽然。如果要同时响应成百上千路的连接请求，则无论多线程还是多进程都会严重占据系统资源，降低系统对外界响应效率，而线程与进程本身也更容易进入假死状态。 很多程序员可能会考虑使用“线程池”或“连接池”。“线程池”旨在减少创建和销毁线程的频率，其维持一定合理数量的线程，并让空闲的线程重新承担新的执行任务。“连接池”维持连接的缓存池，尽量重用已有的连接、减少创建和关闭连接的频率。这两种技术都可以很好的降低系统开销，都被广泛应用很多大型系统，如 websphere、tomcat 和各种数据库等。 但是，“线程池”和“连接池”技术也只是在一定程度上缓解了频繁调用 IO 接口带来的资源占用。而且，所谓“池”始终有其上限，当请求大大超过上限时，“池”构成的系统对外界的响应并不比没有池的时候效果好多少。所以使用“池”必须考虑其面临的响应规模，并根据响应规模调整“池”的大小。 对应上例中的所面临的可能同时出现的上千甚至上万次的客户端请求，“线程池”或“连接池”或许可以缓解部分压力，但是不能解决所有问题。 总之，多线程模型可以方便高效的解决小规模的服务请求，但面对大规模的服务请求，多线程模型并不是最佳方案。下一章我们将讨论用非阻塞接口来尝试解决这个问题。使用select()接口的基于事件驱动的服务器模型 大部分 Unix/Linux 都支持 select 函数，该函数用于探测多个文件句柄的状态变化。下面给出 select 接口的原型： FD_ZERO(int fd, fd_set* fds) FD_SET(int fd, fd_set* fds) FD_ISSET(int fd, fd_set* fds) FD_CLR(int fd, fd_set* fds) int select(int nfds, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds, struct timeval *timeout) 这里，fd_set 类型可以简单的理解为按 bit 位标记句柄的队列，例如要在某 fd_set 中标记一个值为 16 的句柄，则该 fd_set 的第 16 个 bit 位被标记为 1。具体的置位、验证可使用 FD_SET、FD_ISSET 等宏实现。在 select() 函数中，readfds、writefds 和 exceptfds 同时作为输入参数和输出参数。如果输入的 readfds 标记了 16 号句柄，则 select() 将检测 16 号句柄是否可读。在 select() 返回后，可以通过检查 readfds 有否标记 16 号句柄，来判断该“可读”事件是否发生。另外，用户可以设置 timeout 时间。 下面将重新模拟上例中从多个客户端接收数据的模型。图4.使用select()的接收数据模型 上述模型只是描述了使用 select() 接口同时从多个客户端接收数据的过程；由于 select() 接口可以同时对多个句柄进行读状态、写状态和错误状态的探测，所以可以很容易构建为多个客户端提供独立问答服务的服务器系统。图5.使用select()接口的基于事件驱动的服务器模型 这里需要指出的是，客户端的一个 connect() 操作，将在服务器端激发一个“可读事件”，所以 select() 也能探测来自客户端的 connect() 行为。 上述模型中，最关键的地方是如何动态维护 select() 的三个参数 readfds、writefds 和 exceptfds。作为输入参数，readfds 应该标记所有的需要探测的“可读事件”的句柄，其中永远包括那个探测 connect() 的那个“母”句柄；同时，writefds 和 exceptfds 应该标记所有需要探测的“可写事件”和“错误事件”的句柄 ( 使用 FD_SET() 标记 )。 作为输出参数，readfds、writefds 和 exceptfds 中的保存了 select() 捕捉到的所有事件的句柄值。程序员需要检查的所有的标记位 ( 使用 FD_ISSET() 检查 )，以确定到底哪些句柄发生了事件。 上述模型主要模拟的是“一问一答”的服务流程，所以，如果 select() 发现某句柄捕捉到了“可读事件”，服务器程序应及时做 recv() 操作，并根据接收到的数据准备好待发送数据，并将对应的句柄值加入 writefds，准备下一次的“可写事件”的 select() 探测。同样，如果 select() 发现某句柄捕捉到“可写事件”，则程序应及时做 send() 操作，并准备好下一次的“可读事件”探测准备。下图描述的是上述模型中的一个执行周期。图6. 一个执行周期 这种模型的特征在于每一个执行周期都会探测一次或一组事件，一个特定的事件会触发某个特定的响应。我们可以将这种模型归类为“事件驱动模型”。 相比其他模型，使用 select() 的事件驱动模型只用单线程（进程）执行，占用资源少，不消耗太多 CPU，同时能够为多客户端提供服务。如果试图建立一个简单的事件驱动的服务器程序，这个模型有一定的参考价值。 但这个模型依旧有着很多问题。 首先，select() 接口并不是实现“事件驱动”的最好选择。因为当需要探测的句柄值较大时，select() 接口本身需要消耗大量时间去轮询各个句柄。很多操作系统提供了更为高效的接口，如 linux 提供了 epoll，BSD 提供了 kqueue，Solaris 提供了 /dev/poll …。如果需要实现更高效的服务器程序，类似 epoll 这样的接口更被推荐。遗憾的是不同的操作系统特供的 epoll 接口有很大差异，所以使用类似于 epoll 的接口实现具有较好跨平台能力的服务器会比较困难。 其次，该模型将事件探测和事件响应夹杂在一起，一旦事件响应的执行体庞大，则对整个模型是灾难性的。如下例，庞大的执行体 1 的将直接导致响应事件 2 的执行体迟迟得不到执行，并在很大程度上降低了事件探测的及时性。图7. 庞大的执行体对使用select()的事件驱动模型的影响 幸运的是，有很多高效的事件驱动库可以屏蔽上述的困难，常见的事件驱动库有 libevent 库，还有作为 libevent 替代者的 libev 库。这些库会根据操作系统的特点选择最合适的事件探测接口，并且加入了信号 (signal) 等技术以支持异步响应，这使得这些库成为构建事件驱动模型的不二选择。下章将介绍如何使用 libev 库替换 select 或 epoll 接口，实现高效稳定的服务器模型。使用事件驱动库libev的服务器模型 Libev 是一种高性能事件循环 / 事件驱动库。作为 libevent 的替代作品，其第一个版本发布与 2007 年 11 月。Libev 的设计者声称 libev 拥有更快的速度，更小的体积，更多功能等优势，这些优势在很多测评中得到了证明。正因为其良好的性能，很多系统开始使用 libev 库。本章将介绍如何使用 Libev 实现提供问答服务的服务器。 （事实上，现存的事件循环 / 事件驱动库有很多，作者也无意推荐读者一定使用 libev 库，而只是为了说明事件驱动模型给网络服务器编程带来的便利和好处。大部分的事件驱动库都有着与 libev 库相类似的接口，只要明白大致的原理，即可灵活挑选合适的库。） 与前章的模型类似，libev 同样需要循环探测事件是否产生。Libev 的循环体用 ev_loop 结构来表达，并用 ev_loop( ) 来启动。 void ev_loop( ev_loop* loop, int flags ) Libev 支持八种事件类型，其中包括 IO 事件。一个 IO 事件用 ev_io 来表征，并用 ev_io_init() 函数来初始化： void ev_io_init(ev_io *io, callback, int fd, int events) 初始化内容包括回调函数 callback，被探测的句柄 fd 和需要探测的事件，EV_READ 表“可读事件”，EV_WRITE 表“可写事件”。 现在，用户需要做的仅仅是在合适的时候，将某些 ev_io 从 ev_loop 加入或剔除。一旦加入，下个循环即会检查 ev_io 所指定的事件有否发生；如果该事件被探测到，则 ev_loop 会自动执行 ev_io 的回调函数 callback()；如果 ev_io 被注销，则不再检测对应事件。 无论某 ev_loop 启动与否，都可以对其添加或删除一个或多个 ev_io，添加删除的接口是 ev_io_start() 和 ev_io_stop()。 void ev_io_start( ev_loop *loop, ev_io* io ) void ev_io_stop( EV_A_* ) 由此，我们可以容易得出如下的“一问一答”的服务器模型。由于没有考虑服务器端主动终止连接机制，所以各个连接可以维持任意时间，客户端可以自由选择退出时机。图8. 使用libev库的服务器模型 上述模型可以接受任意多个连接，且为各个连接提供完全独立的问答服务。借助 libev 提供的事件循环 / 事件驱动接口，上述模型有机会具备其他模型不能提供的高效率、低资源占用、稳定性好和编写简单等特点。 由于传统的 web 服务器，ftp 服务器及其他网络应用程序都具有“一问一答”的通讯逻辑，所以上述使用 libev 库的“一问一答”模型对构建类似的服务器程序具有参考价值；另外，对于需要实现远程监视或远程遥控的应用程序，上述模型同样提供了一个可行的实现方案。 总结 本文围绕如何构建一个提供“一问一答”的服务器程序，先后讨论了用阻塞型的 socket 接口实现的模型，使用多线程的模型，使用 select() 接口的基于事件驱动的服务器模型，直到使用 libev 事件驱动库的服务器模型。文章对各种模型的优缺点都做了比较，从比较中得出结论，即使用“事件驱动模型”可以的实现更为高效稳定的服务器程序。文中描述的多种模型可以为读者的网络编程提供参考价值。

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