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在这种模型中，当进程或线程调用一个I/O函数（如 阻塞式I/O模型的主要优点是实现简单，因为程序员不需要处理复杂的状态变化和异步事件。此外，对于简单的、低并发的应用程序来说，阻塞式I/O通常足够使用，因为每个请求通常很快就能得到处理。 然而，阻塞式I/O模型在处理高并发网络应用时存在明显的缺点： 系统开销大：由于每个I/O操作都需要阻塞一个进程或线程，当并发请求量很大时，需要大量的进程或线程来处理这些请求，这会导致系统资源（如内存和CPU）的过度消耗。 响应性能问题：在高并发场景下，由于大量的进程或线程在等待I/O操作，CPU可能会花费大量的时间在进程切换上，而不是在处理实际的数据，这降低了系统的整体性能。 可扩展性差：随着并发请求的增加，需要不断增加进程或线程的数量，这可能会导致系统资源耗尽，限制了系统的可扩展性。 为了解决这些问题，人们开发了多种I/O模型，如I/O多路复用（如
阻塞I/O(BIO)
recvfrom）时，它会一直等待直到该操作完成或发生错误。在等待期间，进程或线程会被阻塞，即它不会执行任何其他操作，也不会消耗CPU资源，直到I/O操作完成。
select、poll、epoll）、异步I/O（如Linux的aio_read和aio_write）等，这些模型旨在提高系统的并发处理能力和响应性能。这些模型通过不同的机制，允许进程或线程在等待I/O操作完成时继续执行其他任务，从而提高了系统的整体性能和可扩展性。