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# 27 | I/O多路复用遇上线程：使用poll单线程处理所有I/O事件
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你好，我是盛延敏，这里是网络编程实战第27讲，欢迎回来。
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我在前面两讲里，分别使用了fork进程和pthread线程来处理多并发，这两种技术使用简单，但是性能却会随着并发数的上涨而快速下降，并不能满足极端高并发的需求。就像第24讲中讲到的一样，这个时候我们需要寻找更好的解决之道，这个解决之道基本的思想就是I/O事件分发。
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关于代码，你可以去[GitHub](https://github.com/froghui/yolanda)上查看或下载完整代码。
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## 重温事件驱动
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### 基于事件的程序设计: GUI、Web
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事件驱动的好处是占用资源少，效率高，可扩展性强，是支持高性能高并发的不二之选。
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如果你熟悉GUI编程的话，你就会知道，GUI设定了一系列的控件，如Button、Label、文本框等，当我们设计基于控件的程序时，一般都会给Button的点击安排一个函数，类似这样：
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```
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//按钮点击的事件处理
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void onButtonClick(){
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}
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```
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这个设计的思想是，一个无限循环的事件分发线程在后台运行，一旦用户在界面上产生了某种操作，例如点击了某个Button，或者点击了某个文本框，一个事件会被产生并放置到事件队列中，这个事件会有一个类似前面的onButtonClick回调函数。事件分发线程的任务，就是为每个发生的事件找到对应的事件回调函数并执行它。这样，一个基于事件驱动的GUI程序就可以完美地工作了。
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还有一个类似的例子是Web编程领域。同样的，Web程序会在Web界面上放置各种界面元素，例如Label、文本框、按钮等，和GUI程序类似，给感兴趣的界面元素设计JavaScript回调函数，当用户操作时，对应的JavaScript回调函数会被执行，完成某个计算或操作。这样，一个基于事件驱动的Web程序就可以在浏览器中完美地工作了。
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在第24讲中，我们已经提到，通过使用poll、epoll等I/O分发技术，可以设计出基于套接字的事件驱动程序，从而满足高性能、高并发的需求。
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事件驱动模型，也被叫做反应堆模型（reactor），或者是Event loop模型。这个模型的核心有两点。
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第一，它存在一个无限循环的事件分发线程，或者叫做reactor线程、Event loop线程。这个事件分发线程的背后，就是poll、epoll等I/O分发技术的使用。
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第二，所有的I/O操作都可以抽象成事件，每个事件必须有回调函数来处理。acceptor上有连接建立成功、已连接套接字上发送缓冲区空出可以写、通信管道pipe上有数据可以读，这些都是一个个事件，通过事件分发，这些事件都可以一一被检测，并调用对应的回调函数加以处理。
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## 几种I/O模型和线程模型设计
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任何一个网络程序，所做的事情可以总结成下面几种：
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* read：从套接字收取数据；
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* decode：对收到的数据进行解析；
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* compute：根据解析之后的内容，进行计算和处理；
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* encode：将处理之后的结果，按照约定的格式进行编码；
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* send：最后，通过套接字把结果发送出去。
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这几个过程和套接字最相关的是read和send这两种。接下来，我们总结一下已经学过的几种支持多并发的网络编程技术，引出我们今天的话题，使用poll单线程处理所有I/O。
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### fork
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第25讲中，我们使用fork来创建子进程，为每个到达的客户连接服务。这张图很好地解释了这个设计模式，可想而知的是，随着客户数的变多，fork的子进程也越来越多，即使客户和服务器之间的交互比较少，这样的子进程也不能被销毁，一直需要存在。使用fork的方式处理非常简单，它的缺点是处理效率不高，fork子进程的开销太大。
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### pthread
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第26讲中，我们使用了pthread\_create创建子线程，因为线程是比进程更轻量级的执行单位，所以它的效率相比fork的方式，有一定的提高。但是，每次创建一个线程的开销仍然是不小的，因此，引入了线程池的概念，预先创建出一个线程池，在每次新连接达到时，从线程池挑选出一个线程为之服务，很好地解决了线程创建的开销。但是，这个模式还是没有解决空闲连接占用资源的问题，如果一个连接在一定时间内没有数据交互，这个连接还是要占用一定的线程资源，直到这个连接消亡为止。
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### single reactor thread
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前面讲到，事件驱动模式是解决高性能、高并发比较好的一种模式。为什么呢？
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因为这种模式是符合大规模生产的需求的。我们的生活中遍地都是类似的模式。比如你去咖啡店喝咖啡，你点了一杯咖啡在一旁喝着，服务员也不会管你，等你有续杯需求的时候，再去和服务员提（触发事件），服务员满足了你的需求，你就继续可以喝着咖啡玩手机。整个柜台的服务方式就是一个事件驱动的方式。
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这里有一张图，解释了这一讲的设计模式。一个reactor线程上同时负责分发acceptor的事件、已连接套接字的I/O事件。
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### single reactor thread + worker threads
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但是上述的设计模式有一个问题，和I/O事件处理相比，应用程序的业务逻辑处理是比较耗时的，比如XML文件的解析、数据库记录的查找、文件资料的读取和传输、计算型工作的处理等，这些工作相对而言比较独立，它们会拖慢整个反应堆模式的执行效率。
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所以，将这些decode、compute、enode型工作放置到另外的线程池中，和反应堆线程解耦，是一个比较明智的选择。反应堆线程只负责处理I/O相关的工作，业务逻辑相关的工作都被裁剪成一个一个的小任务，放到线程池里由空闲的线程来执行。当结果完成后，再交给反应堆线程，由反应堆线程通过套接字将结果发送出去。
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## 样例程序
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从今天开始，我们会接触到为本课程量身定制的网络编程框架。使用这个网络编程框架的样例程序如下：
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```
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#include <lib/acceptor.h>
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#include "lib/common.h"
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#include "lib/event_loop.h"
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#include "lib/tcp_server.h"
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char rot13_char(char c) {
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if ((c >= 'a' && c <= 'm') || (c >= 'A' && c <= 'M'))
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return c + 13;
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else if ((c >= 'n' && c <= 'z') || (c >= 'N' && c <= 'Z'))
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return c - 13;
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else
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return c;
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}
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//连接建立之后的callback
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int onConnectionCompleted(struct tcp_connection *tcpConnection) {
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printf("connection completed\n");
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return 0;
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}
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//数据读到buffer之后的callback
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int onMessage(struct buffer *input, struct tcp_connection *tcpConnection) {
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printf("get message from tcp connection %s\n", tcpConnection->name);
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printf("%s", input->data);
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struct buffer *output = buffer_new();
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int size = buffer_readable_size(input);
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for (int i = 0; i < size; i++) {
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buffer_append_char(output, rot13_char(buffer_read_char(input)));
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}
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tcp_connection_send_buffer(tcpConnection, output);
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return 0;
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}
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//数据通过buffer写完之后的callback
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int onWriteCompleted(struct tcp_connection *tcpConnection) {
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printf("write completed\n");
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return 0;
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}
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//连接关闭之后的callback
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int onConnectionClosed(struct tcp_connection *tcpConnection) {
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printf("connection closed\n");
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return 0;
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}
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int main(int c, char **v) {
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//主线程event_loop
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struct event_loop *eventLoop = event_loop_init();
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//初始化acceptor
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struct acceptor *acceptor = acceptor_init(SERV_PORT);
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//初始tcp_server，可以指定线程数目，如果线程是0，就只有一个线程，既负责acceptor，也负责I/O
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struct TCPserver *tcpServer = tcp_server_init(eventLoop, acceptor, onConnectionCompleted, onMessage,
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onWriteCompleted, onConnectionClosed, 0);
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tcp_server_start(tcpServer);
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// main thread for acceptor
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event_loop_run(eventLoop);
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}
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```
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这个程序的main函数部分只有几行, 因为是第一次接触到，稍微展开介绍一下。
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第49行创建了一个event\_loop，即reactor对象，这个event\_loop和线程相关联，每个event\_loop在线程里执行的是一个无限循环，以便完成事件的分发。
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第52行初始化了acceptor，用来监听在某个端口上。
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第55行创建了一个TCPServer，创建的时候可以指定线程数目，这里线程是0，就只有一个线程，既负责acceptor的连接处理，也负责已连接套接字的I/O处理。这里比较重要的是传入了几个回调函数，分别对应了连接建立完成、数据读取完成、数据发送完成、连接关闭完成几种操作，通过回调函数，让业务程序可以聚焦在业务层开发。
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第57行开启监听。
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第60行运行event\_loop无限循环，等待acceptor上有连接建立、新连接上有数据可读等。
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## 样例程序结果
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运行这个服务器程序，开启两个telnet客户端，我们看到服务器端的输出如下：
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```
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$./poll-server-onethread
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[msg] set poll as dispatcher
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[msg] add channel fd == 4, main thread
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[msg] poll added channel fd==4
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[msg] add channel fd == 5, main thread
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[msg] poll added channel fd==5
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[msg] event loop run, main thread
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[msg] get message channel i==1, fd==5
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[msg] activate channel fd == 5, revents=2, main thread
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[msg] new connection established, socket == 6
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connection completed
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[msg] add channel fd == 6, main thread
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[msg] poll added channel fd==6
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[msg] get message channel i==2, fd==6
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[msg] activate channel fd == 6, revents=2, main thread
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get message from tcp connection connection-6
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afadsfaf
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[msg] get message channel i==2, fd==6
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[msg] activate channel fd == 6, revents=2, main thread
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get message from tcp connection connection-6
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afadsfaf
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fdafasf
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[msg] get message channel i==1, fd==5
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[msg] activate channel fd == 5, revents=2, main thread
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[msg] new connection established, socket == 7
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connection completed
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[msg] add channel fd == 7, main thread
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[msg] poll added channel fd==7
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[msg] get message channel i==3, fd==7
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[msg] activate channel fd == 7, revents=2, main thread
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get message from tcp connection connection-7
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||
sfasggwqe
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[msg] get message channel i==3, fd==7
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[msg] activate channel fd == 7, revents=2, main thread
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[msg] poll delete channel fd==7
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connection closed
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[msg] get message channel i==2, fd==6
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[msg] activate channel fd == 6, revents=2, main thread
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[msg] poll delete channel fd==6
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connection closed
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```
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这里自始至终都只有一个main thread在工作，可见，单线程的reactor处理多个连接时也可以表现良好。
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## 总结
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这一讲我们总结了几种不同的I/O模型和线程模型设计，并比较了各自不同的优缺点。从这一讲开始，我们将使用自己编写的编程框架来完成业务开发，这一讲使用了poll来处理所有的I/O事件，在下一讲里，我们将会看到如何把acceptor的连接事件和已连接套接字的I/O事件交由不同的线程处理，而这个分离，不过是在应用程序层简单的参数配置而已。
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## 思考题
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和往常一样，给你留两道思考题：
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1. 你可以试着修改一下onMessage方法，把它变为期中作业中提到的cd、ls等command实现。
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2. 文章里服务器端的decode-compute-encode是在哪里实现的？你有什么办法来解决业务逻辑和I/O逻辑混在一起么？
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欢迎你在评论区写下你的思考，或者在GitHub上上传你的代码，也欢迎把这篇文章分享给你的朋友或者同事，一起交流一下。
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