1.阻塞I/O模型
老李去火车站买票，排队三天买到一张退票。
耗费：在车站吃喝拉撒睡 3天，其他事一件没干。

2.非阻塞I/O模型
老李去火车站买票，隔12小时去火车站问有没有退票，三天后买到一张票。耗费：往返车站6次，路上6小时，其他时间做了好多事。

3.I/O复用模型
1.select/poll
老李去火车站买票，委托黄牛，然后每隔6小时电话黄牛询问，黄牛三天内买到票，然后老李去火车站交钱领票。
耗费：打电话
2.epoll
老李去火车站买票，委托黄牛，黄牛买到后即通知老李去领，然后老李去火车站交钱领票。
耗费：无需打电话

4.信号驱动I/O模型
老李去火车站买票，给售票员留下电话，有票后，售票员电话通知老李，然后老李去火车站交钱领票。
耗费：无需打电话

5.异步I/O模型
老李去火车站买票，给售票员留下电话，有票后，售票员电话通知老李并快递送票上门。
耗费：无需打电话

1. I/O多路复用

1.1 它的形成原因

如果一个I/O流进来，我们就开启一个进程处理这个I/O流。那么假设现在有一百万个I/O流进来，

那我们就需要开启一百万个进程一一对应处理这些I/O流（——这就是传统意义下的多进程并发处理）。思考一下，一百万个进程，你的CPU占有率会多高，这个实现方式及其的不合理。所以人们提出了I/O多路复用这个模型，一个线程，通过记录I/O流的状态来同时管理多个I/O，可以提高服务器的吞吐能力。