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前言
在不考虑内核层的情况下，选用Linux底层支持的posix API和网络协议栈。对于应用层网络编程方案总结如下。其中主要针对两个角度：IO模型、编程模型。其中IO模型可参考Linux下IO模型，一般分为五种：阻塞IO、非阻塞IO、信号驱动IO、IO多路复用、异步IO。编程模型分为两种：同步编程、异步编程。其中对于IO模型不再赘述，对于编程模型而言，同步编程更好理解，开发效率更高。异步编程实现方式一般两种：线程池、回调函数。优点是为了提高效率，缺点也很明显开发时如果选用线程池则会带来开销，而回调函数在开发时难理解，且开发难度大，容易陷入“回调地狱”。针对上述两个角度介绍以下内容：
一、常用范式
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线程池 + 阻塞 I/O（BIO）
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Reactor + epoll（同步非阻塞IO + 回调）
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原生io_uring + 回调
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协程（封装底层同步非阻塞I/O或异步I/O）
二、介绍
1. 线程池 + 阻塞 I/O (BIO)
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I/O 模型：同步阻塞 I/O
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编程模型：同步（每个线程顺序执行阻塞操作）
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工作机制：
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主线程
accept连接，分发给 Worker 线程池。 -
每个 Worker 线程阻塞在
read/write上，处理单一连接。
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适用场景：低并发、CPU 密集型任务，或兼容性要求高的简单服务。
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性能瓶颈：线程数 ≈ 并发连接数，上下文切换开销大，无法应对高并发。
2. Reactor + epoll（同步非阻塞 I/O + 回调）
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I/O 模型：同步非阻塞 I/O
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编程模型：异步（事件驱动 + 回调函数或状态机）
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工作机制：
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单线程（或少量线程）运行事件循环，调用
epoll_wait监听 I/O 就绪事件。 -
事件就绪后，触发注册的回调函数处理数据（需主动调用非阻塞的
read/write）。
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优势：高并发支持（单线程处理万级连接）。
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缺点：回调地狱（Callback Hell），逻辑碎片化。
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代表：Netty (Java)、libevent (C)、Tornado (Python)
3. 原生 io_uring 的异步 I/O
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I/O 模型：异步 I/O (AIO)
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编程模型：异步（回调或 Future/Promise）
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工作机制：
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提交 I/O 请求（如
read/write）到内核队列（SQ），立即返回。 -
内核完成操作后，将结果放入完成队列（CQ），应用异步收割结果。
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无需应用再次发起数据拷贝调用（区别于
epoll）。
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优势：零拷贝、批处理、更低延迟（避免二次系统调用）。
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代表：Tokio（Rust, 可选后端）、liburing (C)
4. 协程（封装底层同步非阻塞I/O或异步I/O）
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I/O 模型：
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底层为
epoll→ 同步非阻塞 I/O -
底层为
io_uring→ 异步 I/O
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编程模型：同步风格写异步代码
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工作机制：
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协程在 I/O 等待时挂起（Yield），由调度器切换到其他就绪协程。
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底层仍依赖事件循环（
epoll或io_uring）。
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优势：开发体验极佳（无回调地狱）、天然支持多核调度。
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代表：
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epoll后端：Goroutine (Go)、asyncio (Python) -
io_uring后端：Tokio (Rust)、Glommio (Rust)
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