前言

上一節中我們提到了同步非同步與阻塞非阻塞的區別，知道了同步並不等於阻塞。而本節的主角NIO是一種同步非阻塞的I/O模型，並且是I/O多路複用模型。NIO在java中被稱為 New I/O。它並不能提高I/O處理的效率，注意我這裡說的是效率，而從根本上解決的是I/O處理的併發問題。

那麼NIO的本質是什麼樣的呢？它是怎樣與事件模型結合來解放執行緒、提高系統吞吐的呢？

回顧五種I/O模型

由上圖可知，所有的系統I/O都分為兩個階段：等待就緒和操作。

舉一個例子，當我們要讀某塊網絡卡的時候，分為等待系統可讀和真正讀操作；同理，當我們要output資料的時候，分為等待某個檔案/網絡卡 可寫和真正的寫操作。

理解I/O的這兩個階段實際意義尤其的重要。下面講NIO之前，我們先來深入剖析一下傳統同步阻塞式BIO。

同步阻塞式BIO

下面這個虛擬碼是一個傳統BIO模型，它的作用是列印客戶端發來的資料並返回資料。

public class SocketServer {
    public static void main(String args[]) {
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(100);//執行緒池

        try {
            ServerSocket ss = new ServerSocket(8888);
            System.out.println("啟動伺服器....");
            while (true) {
                //阻塞等待接受客戶端連線。
                Socket socket = ss.accept();
                System.out.println("客戶端:" + socket.getInetAddress().getLocalHost() + "已連線到伺服器");
                executor.submit(new DataHandler(socket));
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    static class DataHandler implements Runnable {
        Socket socket;

        public DataHandler(Socket socket) {
            this.socket = socket;
        }
        @Override
        public void run() {
            //阻塞操作
            try {
                BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(socket.getInputStream()));
                String mess = br.readLine();
                System.out.println("客戶端發來的資料：" + mess);
                //返回資料
                BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(socket.getOutputStream()));
                bw.write("伺服器成功列印日誌\n");
                bw.flush();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }

        }
    }
}
 

上訴程式碼中，總共有三處地方發生了阻塞，第一處是等待客戶端連線，第二處是input操作，第三處是output操作。所以該模型必須使用多執行緒來操作，如果是單執行緒，系統必將掛死在那裡。

對應上述圖片，readLine()操作又有如下兩個階段（等待可讀和實際讀操作）：

這個模型嚴格的來說效率是最快的，注意，我說的是效率。但是這種模型有一個缺點就是每當一個客戶端傳送請求的時候，伺服器就會為其建立一個執行緒，在活動連線數不是特別高（小於1000）的情況下，這種模型是比較不錯的，可以讓每一個連線專注於自己的I/O並且程式設計模型簡單，也不用過多考慮系統的過載、限流等問題。執行緒池本身就是一個天然的漏斗，可以緩衝一些系統處理不了的連線或請求。

但是這個方式的缺點就是，一旦有客戶端訪問，都建立一個專屬的執行緒去處理，即便有執行緒池的存在，當併發訪問量上來以後，CPU使用率會迅速上升，導致系統幾乎陷入不可用的狀態。

NIO

接下來我們進入今天的主題：NIO。

如果是你在開發一個基於BIO模型的伺服器，發現哪一天系統無法抗住龐大的併發，那麼你有什麼手段去優化你的伺服器呢？

沒錯，如果你看了之前的章節，那麼你的腦海一定會出現多路複用模型，在傳統BIO模型中，併發量上限的根本原因就是啟動了過多的執行緒。

對於BIO模型，之所以需要多執行緒，是因為在進行I/O操作的時候，一是沒有辦法知道到底能不能寫、能不能讀，只能”傻等”，即使通過各種估算，算出來作業系統沒有能力進行讀寫，readLine()和write()函式中返回，這兩個函式無法進行有效的中斷。所以除了多開執行緒另起爐灶，沒有好的辦法利用CPU。

NIO的讀寫函式則可以立刻返回，這就給了我們不開執行緒利用CPU的最好機會：如果一個連線不能讀寫（readLine()返回0或者write()返回0），我們可以把這件事記下來，記錄的方式通常是在Selector上註冊標記位，然後切換到其它就緒的連線（channel）繼續進行讀寫。

多路複用器Selector

當一個客戶端請求到來的時候，我們會將其（Channel）註冊到Selector上，然後Selector會不斷的輪詢註冊在其上的Channel，如果某個Channel上面發生了讀或者寫事件，這個Channel就會處於就緒狀態，會被Selector輪詢出來，然後通過呼叫方法獲取所有就緒Channel的集合，進行後續的操作。

一個多路複用器Selector可以同時輪詢多個Channel，由於JDK使用了epoll()（Netty基礎系列(1)中有介紹）代替傳統的select，所以沒有數量1024/2048的上限限制。這也就意味著每一個執行緒負責Seletor的輪詢，就可以接入成千上萬個客戶端，這確實是非常巨大的進步。

通道Channel

可以將其想象成一個水管，一個客戶端的連線成功，可以想象成這根水管一頭插入了伺服器，一頭插入了客戶端，它們之間的通訊就靠的這根水管。

與傳統的流不同，流只能在一個方向是移動（如上述程式碼，input只能寫入，output只能寫出）。但是Channel是全雙工的，意思是能同時支援讀寫操作。

快取區Buffer

在NIO庫類中加入了一個Buffer物件。它區別於傳統的流，能寫入或者將資料直接讀到Stream物件中。NIO所有資料都是基於Buffer處理的，在讀取資料的時候直接讀取Buffer裡的資料，寫資料的時候直接往Buffer裡寫資料。任何時候訪問NIO中的資料，都是通過緩衝區進行操作的。

通常情況下，作業系統的一次寫操作分為兩步： 1. 將資料從使用者空間拷貝到系統空間。 2. 從系統空間往網絡卡寫。同理，讀操作也分為兩步： ① 將資料從網絡卡拷貝到系統空間； ② 將資料從系統空間拷貝到使用者空間。

但是值得注意的是，如果使用了DirectByteBuffer（繼承Buffer），一般來說可以減少一次系統空間到使用者空間的拷貝。但Buffer建立和銷燬的成本更高，更不宜維護，通常會用記憶體池來提高效能。

如果資料量比較小的中小應用情況下，可以考慮使用heapBuffer；反之可以用directBuffer。

總結

本章多個角度的解釋了NIO，以及NIO的基本元件。

NIO程式設計的程式碼博主沒有過多的解釋，因為對於NIO程式設計博主也是個小菜雞。但是！Netty將NIO進行了進一步的封裝，讓我們能使用更簡單，更高效的API來完成我們NIO操作。比直接寫NIO更輕鬆，也不必在意作業系統之間的區別。但是有興趣的小夥伴可以自行學習NIO程式設計，然後再體會對比一下與Netty程式設計實現相同功能的難度與程式碼量。你就會深深感嘆，Netty真他麼的強大。

最後再提醒各位一點，使用NIO != 高效能，當連線數<1000，併發程度不高或者區域網環境下NIO並沒有顯著的效能優勢。