网络编程中Reactor与Proactor的概念及区别
1、定义
两种I/O多路复用模式：Reactor和Proactor
一般地,I/O多路复用机制都依赖于一个事件多路分离器(Event Demultiplexer)。分离器对象可将来自事件源的I/O事件分离出来，并分发到对应的read/write事件处理器(Event Handler)。开发人员预先注册需要处理的事件及其事件处理器（或回调函数）；事件分离器负责将请求事件传递给事件处理器。两个与事件分离器有关的模式是Reactor和Proactor。Reactor模式采用同步IO，而Proactor采用异步IO。
在Reactor中，事件分离器负责等待文件描述符或socket为读写操作准备就绪，然后将就绪事件传递给对应的处理器，最后由处理器负责完成实际的读写工作。
而在Proactor模式中，处理器--或者兼任处理器的事件分离器，只负责发起异步读写操作。IO操作本身由操作系统来完成。传递给操作系统的参数需要包括用户定义的数据缓冲区地址和数据大小，操作系统才能从中得到写出操作所需数据，或写入从socket读到的数据。事件分离器捕获IO操作完成事件，然后将事件传递给对应处理器。比如，在windows上，处理器发起一个异步IO操作，再由事件分离器等待IOCompletion事件。典型的异步模式实现，都建立在操作系统支持异步API的基础之上，我们将这种实现称为“系统级”异步或“真”异步，因为应用程序完全依赖操作系统执行真正的IO工作。
举个例子，将有助于理解Reactor与Proactor二者的差异，以读操作为例（类操作类似）。
在Reactor中实现读：
- 注册读就绪事件和相应的事件处理器
- 事件分离器等待事件
- 事件到来，激活分离器，分离器调用事件对应的处理器。
- 事件处理器完成实际的读操作，处理读到的数据，注册新的事件，然后返还控制权。
在Proactor中实现读：
- 处理器发起异步读操作（注意：操作系统必须支持异步IO）。在这种情况下，处理器无视IO就绪事件，它关注的是完成事件。
- 事件分离器等待操作完成事件
- 在分离器等待过程中，操作系统利用并行的内核线程执行实际的读操作，并将结果数据存入用户自定义缓冲区，最后通知事件分离器读操作完成。
- 事件分离器呼唤处理器。
- 事件处理器处理用户自定义缓冲区中的数据，然后启动一个新的异步操作，并将控制权返回事件分离器。
可以看出，两个模式的相同点，都是对某个IO事件的事件通知(即告诉某个模块，这个IO操作可以进行或已经完成)。在结构上，两者也有相同点：demultiplexor负责提交IO操作(异步)、查询设备是否可操作(同步)，然后当条件满足时，就回调handler；不同点在于，异步情况下(Proactor)，当回调handler时，表示IO操作已经完成；同步情况下(Reactor)，回调handler时，表示IO设备可以进行某个操作(can read or can write)。
2、通俗理解
使用Proactor框架和Reactor框架都可以极大的简化网络应用的开发，但它们的重点却不同。
Reactor框架中用户定义的操作是在实际操作之前调用的。比如你定义了操作是要向一个SOCKET写数据，那么当该SOCKET可以接收数据的时候，你的操作就会被调用；而Proactor框架中用户定义的操作是在实际操作之后调用的。比如你定义了一个操作要显示从SOCKET中读入的数据，那么当读操作完成以后，你的操作才会被调用。
Proactor和Reactor都是并发编程中的设计模式。在我看来，他们都是用于派发/分离IO操作事件的。这里所谓的IO事件也就是诸如read/write的IO操作。"派发/分离"就是将单独的IO事件通知到上层模块。两个模式不同的地方在于，Proactor用于异步IO，而Reactor用于同步IO。
3、备注
其实这两种模式在ACE(网络库)中都有体现；如果要了解这两种模式，可以参考ACE的源码，ACE是开源的网络框架，非常值得一学。。
关于Reactor和Proactor的区别
系统I/O 可分为阻塞型， 非阻塞同步型以及非阻塞异步型。
阻塞型I/O意味着控制权只到调用操作结束了才会回到调用者手里。
非阻塞同步是会立即返回控制权给调用者的。调用者不需要等等，它从调用的函数获取两种结果：要么此次调用成功进行了;要么系统返回错误标识告诉调用者当前资源不可用，你再等等或者再试度看吧。比如read()操作， 如果当前socket无数据可读，则立即返回EWOULBLOCK/EAGAIN，告诉调用read()者”数据还没准备好，你稍后再试”。
非阻塞异步调用中，稍有不同。调用函数在立即返回时，还告诉调用者，这次请求已经开始了。系统会使用另外的资源或者线程来完成这次调用操作，并在完成的时候知会调用者（比如通过回调函数）。POSIX的aio_read()来说，调用它之后，函数立即返回，操作系统在后台同时开始读操作。即是将工作交给了内核去完成这个操作。
在以上三种IO形式中，非阻塞异步是性能最高、伸缩性最好的。
两种IO多路复用方案:Reactor and Proactor
一般情况下，I/O 复用机制需要事件分享器(event demultiplexor)。 事件分享器的作用，即将那些读写事件源分发给各读写事件的处理者，就像送快递的在楼下喊: 谁的什么东西送了， 快来拿吧。开发人员在开始的时候需要在分享器那里注册感兴趣的事件，并提供相应的处理者(event handlers)，或者是回调函数; 事件分享器在适当的时候会将请求的事件分发给这些handler或者回调函数。
涉及到事件分享器的两种模式称为：Reactor and Proactor。 Reactor模式是基于同步I/O的，而Proactor模式是和异步I/O相关的。 在Reactor模式中，事件分离者等待某个事件或者可应用或个操作的状态发生（比如文件描述符可读写，或者是socket可读写），事件分离者就把这个事件传给事先注册的事件处理函数或者回调函数，由后者来做实际的读写操作。
而在Proactor模式中，事件处理者(或者代由事件分离者发起)直接发起一个异步读写操作(相当于请求)，而实际的工作是由操作系统来完成的。发起时，需要提供的参数包括用于存放读到数据的缓存区，读的数据大小，或者用于存放外发数据的缓存区，以及这个请求完后的回调函数等信息。事件分离者得知了这个请求，它默默等待这个请求的完成，然后转发完成事件给相应的事件处理者或者回调。这种异步模式的典型实现是基于操作系统底层异步API的，所以我们可称之为“系统级别”的或者“真正意义上”的异步，因为具体的读写是由操作系统代劳的。
举另外个例子来更好地理解Reactor与Proactor两种模式的区别。这里我们只关注read操作，因为write操作也是差不多的。下面是Reactor的做法：
某个事件处理者宣称它对某个socket上的读事件很感兴趣;
事件分离者等着这个事件的发生;
当事件发生了，事件分离器被唤醒，这负责通知先前那个事件处理者;
事件处理者收到消息，于是去那个socket上读数据了。 如果需要，它再次宣称对这个socket上的读事件感兴趣，一直重复上面的步骤;
下面再来看看真正意义的异步模式Proactor是如何做的：
事件处理者直接投递发一个写操作(当然，操作系统必须支持这个异步操作)。 这个时候，事件处理者根本不关心读事件，它只管发这么个请求，它魂牵梦萦的是这个写操作的完成事件。这个处理者很拽，发个命令就不管具体的事情了，只等着别人（系统）帮他搞定的时候给他回个话。
事件分离者等着这个读事件的完成(比较下与Reactor的不同);
当事件分离者默默等待完成事情到来的同时，操作系统已经在一边开始干活了，它从目标读取数据，放入用户提供的缓存区中，最后通知事件分离者，这个事情我搞完了;
事件分享者通知之前的事件处理者: 你吩咐的事情搞定了;
事件处理者这时会发现想要读的数据已经乖乖地放在他提供的缓存区中，想怎么处理都行了。如果有需要，事件处理者还像之前一样发起另外一个写操作，和上面的几个步骤一样。
标准的经典的 Reactor模式:
步骤 1) 等待事件 (Reactor 的工作)
步骤 2) 发”已经可读”事件发给事先注册的事件处理者或者回调 ( Reactor 要做的)
步骤 3) 读数据 (用户代码要做的)
步骤 4) 处理数据 (用户代码要做的)
模拟的Proactor模式:
步骤 1) 等待事件 (Proactor 的工作)
步骤 2) 读数据(看，这里变成成了让 Proactor 做这个事情)
步骤 3) 把数据已经准备好的消息给用户处理函数，即事件处理者(Proactor 要做的)
步骤 4) 处理数据 (用户代码要做的)
在没有底层异步I/O API支持的操作系统，这种方法可以帮我们隐藏掉socket接口的差异(无论是性能还是其它)， 提供一个完全可用的统一“异步接口”。这样我们就可以开发真正平台独立的通用接口了。
那么，综上所述，这两者的区别是什么呢？
简单直观的理解：
1、Reactor模式是等待关心的动作的发生后，将如何处理这个动作的后续交给了用户态的应用本身来处理，Reactor的事件分享器只关心事件的发生，其它的就完全交给应用程序来处理了；而Proactor模式则是只关心由操作系统(内核)完成异步非阻塞的操作后返回的结果；
2、Proactor场景中只能够使用异步非阻塞的syscall(系统调用)，而Reactor的场景中更多地是使用非阻塞同步的syscall(系统调用)；
IO - 同步，异步，阻塞，非阻塞概念的请先看下这个科普：
同步(synchronous) IO和异步(asynchronous) IO，阻塞(blocking) IO和非阻塞(non-blocking)IO分别是什么，到底有什么区别?这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同，比如wiki，就认为 asynchronous IO和non-blocking IO是一个东西。这其实是因为不同的人的知识背景不同，并且在讨论这个问题的时候上下文(context)也不相同。所以，为了更好的回答这个问题，我先限定一下本文的上下文。
本文讨论的背景是Linux环境下的network IO。
本文最重要的参考文献是Richard Stevens的“UNIX® Network Programming Volume 1, Third Edition: The Sockets Networking ”，6.2节“I/O Models ”，Stevens在这节中详细说明了各种IO的特点和区别，如果英文够好的话，推荐直接阅读。Stevens的文风是有名的深入浅出，所以不用担心看不懂。本文中的流程图也是截取自参考文献。
Stevens在文章中一共比较了五种IO Model：
blocking IO
nonblocking IO
IO multiplexing
signal driven IO
asynchronous IO
由于signal driven IO在实际中并不常用，所以我这只提及剩下的四种IO Model。
再说一下IO发生时涉及的对象和步骤。
对于一个network IO (这里我们以read举例)，它会涉及到两个系统对象，一个是调用这个IO的process (or thread)，另一个就是系统内核(kernel)。当一个read操作发生时，它会经历两个阶段：
1 等待数据准备 (Waiting for the data to be ready)
2 将数据从内核拷贝到进程中 (Copying the data from the kernel to the process)
记住这两点很重要，因为这些IO Model的区别就是在两个阶段上各有不同的情况。
blocking IO
在linux中，默认情况下所有的socket都是blocking，一个典型的读操作流程大概是这样：
当用户进程调用了recvfrom这个系统调用，kernel就开始了IO的第一个阶段：准备数据。对于network io来说，很多时候数据在一开始还没有到达(比如，还没有收到一个完整的UDP包)，这个时候kernel就要等待足够的数据到来。而在用户进程这边，整个进程会被阻塞。当kernel一直等到数据准备好了，它就会将数据从kernel中拷贝到用户内存，然后kernel返回结果，用户进程才解除 block的状态，重新运行起来。
所以，blocking IO的特点就是在IO执行的两个阶段都被block了。
non-blocking IO
linux下，可以通过设置socket使其变为non-blocking。当对一个non-blocking socket执行读操作时，流程是这个样子：
从图中可以看出，当用户进程发出read操作时，如果kernel中的数据还没有准备好，那么它并不会block用户进程，而是立刻返回一个 error。从用户进程角度讲 ，它发起一个read操作后，并不需要等待，而是马上就得到了一个结果。用户进程判断结果是一个error时，它就知道数据还没有准备好，于是它可以再次发送read操作。一旦kernel中的数据准备好了，并且又再次收到了用户进程的system call，那么它马上就将数据拷贝到了用户内存，然后返回。
所以，用户进程其实是需要不断的主动询问kernel数据好了没有。
IO multiplexing
IO multiplexing这个词可能有点陌生，但是如果我说select，epoll，大概就都能明白了。有些地方也称这种IO方式为event driven IO。我们都知道，select/epoll的好处就在于单个process就可以同时处理多个网络连接的IO。它的基本原理就是select /epoll这个function会不断的轮询所负责的所有socket，当某个socket有数据到达了，就通知用户进程。它的流程如图：
当用户进程调用了select，那么整个进程会被block，而同时，kernel会“监视”所有select负责的socket，当任何一个 socket中的数据准备好了，select就会返回。这个时候用户进程再调用read操作，将数据从kernel拷贝到用户进程。
这个图和blocking IO的图其实并没有太大的不同，事实上，还更差一些。因为这里需要使用两个system call (select 和 recvfrom)，而blocking IO只调用了一个system call (recvfrom)。但是，用select的优势在于它可以同时处理多个connection。(多说一句。所以，如果处理的连接数不是很高的话，使用 select/epoll的web server不一定比使用multi-threading + blocking IO的web server性能更好，可能延迟还更大。select/epoll的优势并不是对于单个连接能处理得更快，而是在于能处理更多的连接。)
在IO multiplexing Model中，实际中，对于每一个socket，一般都设置成为non-blocking，但是，如上图所示，整个用户的process其实是一直被 block的。只不过process是被select这个函数block，而不是被socket IO给block。
Asynchronous I/O
linux下的asynchronous IO其实用得很少。先看一下它的流程：
用户进程发起read操作之后，立刻就可以开始去做其它的事。而另一方面，从kernel的角度，当它受到一个asynchronous read之后，首先它会立刻返回，所以不会对用户进程产生任何block。然后，kernel会等待数据准备完成，然后将数据拷贝到用户内存，当这一切都完成之后，kernel会给用户进程发送一个signal，告诉它read操作完成了。
到目前为止，已经将四个IO Model都介绍完了。现在回过头来回答最初的那几个问题：blocking和non-blocking的区别在哪，synchronous IO和asynchronous IO的区别在哪。
先回答最简单的这个：blocking vs non-blocking。前面的介绍中其实已经很明确的说明了这两者的区别。调用blocking IO会一直block住对应的进程直到操作完成，而non-blocking IO在kernel还准备数据的情况下会立刻返回。
在说明synchronous IO和asynchronous IO的区别之前，需要先给出两者的定义。Stevens给出的定义(其实是POSIX的定义)是这样子的：
A synchronous I/O operation causes the requesting process to be blocked until that I/O operation completes;
An asynchronous I/O operation does not cause the requesting process to be blocked;
两者的区别就在于synchronous IO做”IO operation”的时候会将process阻塞。按照这个定义，之前所述的blocking IO，non-blocking IO，IO multiplexing都属于synchronous IO。有人可能会说，non-blocking IO并没有被block啊。这里有个非常“狡猾”的地方，定义中所指的”IO operation”是指真实的IO操作，就是例子中的recvfrom这个system call。non-blocking IO在执行recvfrom这个system call的时候，如果kernel的数据没有准备好，这时候不会block进程。但是，当kernel中数据准备好的时候，recvfrom会将数据从 kernel拷贝到用户内存中，这个时候进程是被block了，在这段时间内，进程是被block的。而asynchronous IO则不一样，当进程发起IO 操作之后，就直接返回再也不理睬了，直到kernel发送一个信号，告诉进程说IO完成。在这整个过程中，进程完全没有被block。
各个IO Model的比较如图所示：
经过上面的介绍，会发现non-blocking IO和asynchronous IO的区别还是很明显的。在non-blocking IO中，虽然进程大部分时间都不会被block，但是它仍然要求进程去主动的check，并且当数据准备完成以后，也需要进程主动的再次调用 recvfrom来将数据拷贝到用户内存。而asynchronous IO则完全不同。它就像是用户进程将整个IO操作交给了他人(kernel)完成，然后他人做完后发信号通知。在此期间，用户进程不需要去检查IO操作的状态，也不需要主动的去拷贝数据。
最后，再举几个不是很恰当的例子来说明这四个IO Model:
有A，B，C，D四个人在钓鱼：
A用的是最老式的鱼竿，所以呢，得一直守着，等到鱼上钩了再拉杆;
B的鱼竿有个功能，能够显示是否有鱼上钩，所以呢，B就和旁边的MM聊天，隔会再看看有没有鱼上钩，有的话就迅速拉杆;
C用的鱼竿和B差不多，但他想了一个好办法，就是同时放好几根鱼竿，然后守在旁边，一旦有显示说鱼上钩了，它就将对应的鱼竿拉起来;
D是个有钱人，干脆雇了一个人帮他钓鱼，一旦那个人把鱼钓上来了，就给D发个短信。
