boost asio 对这些系统调用统一封装成proactor模型，通过io_service 类具体表达。
大多数网络编程的例子，是站在io处理的逻辑进行框架设计。一般是对io的处理进行重载或绑定，多半是handle_read handle_write handle_timeout等等的方式来实现。
有一些更高级的封装。如apache下的mina,是一个java的通讯框架，把io处理分解成protocol, io_handler,codec,filter等概念，首先把网络数据，通过codec转化为message，然后交给protocol处理。不多说了，有点跑题。
异步io的特色是io的触发和完成不是同步的，阻塞的，也就是触发io，并不知道io的结果，读写是否成功，多少个字节等等。
流水线编程是把把io的结果（一般封装成一个connection类）dispatch到一个线程池中，connection一直被一个流水线处理，从一端流动到另一端。状态的驱动一般是根据协议的逻辑。
流水线中的一个处理器可以设计为返回两个状态，1，0，1代表不需要等待异步io的结果而切换到下一个处理器，0可以代表需要读取异步io的结果再切换到下一个处理器。
流水线处理io的方式，将线程池中的线程和处理的应用逻辑进行分离。而且io读写时没有应用逻辑的代码。不需要锁什么的概念来同步资源。所以运行效率很高。
很多程序都是通过对列进行网络编程，线程有专门的角色，有的负责读，有的负责写，对列必然要进行多线程同步，而且最好还用读写锁，设置上下水线，防止队列上溢下溢。线程的效率因为同步，效率下降，而且线程被赋予专门的角色，专门的功能，浪费啊。
我讲的不好，举一个例子说明。
有一个connection类，包含一个buffer，这个buffer存放读写的数据和状态。
线程池运行一个循环函数，通过调用handle_events(ACE),run_once(ASIO)，来驱动异步io。在完成异步io后，将connection放在一个全局的上下文对象，比如Map
效果：
线程池驱动网络io。线程没有绑定具体代码，公用。
io处理不需要锁同步，效率巨高。
将protocol的逻辑编入流水线，流水线就是一个状态机，编程逻辑简单。