前言

上一节中我们提到了同步异步与阻塞非阻塞的区别，知道了同步并不等于阻塞。而本节的主角NIO是一种同步非阻塞的I/O模型，并且是I/O多路复用模型。NIO在java中被称为 New I/O。它并不能提高I/O处理的效率，注意我这里说的是效率，而从根本上解决的是I/O处理的并发问题。

那么NIO的本质是什么样的呢？它是怎样与事件模型结合来解放线程、提高系统吞吐的呢？

回顾五种I/O模型

由上图可知，所有的系统I/O都分为两个阶段：等待数据和将数据从内核态复制到用户态。

举一个例子，传统的BIO中，当我们要读某块网卡接受到的网络数据的时候，程序会一直阻塞直到有数据到来，在此阶段cpu空转不干活。当监听到有数据的时候，就将数据从内核缓存区copy到用户缓存区，而且这个过程非常快，属于memory copy，带宽通常在1GB/s级别以上，可以理解为基本不耗时。

理解I/O的这两个阶段实际意义尤其的重要。下面讲NIO之前，我们先来深入剖析一下传统同步阻塞式BIO。

同步阻塞式BIO

下面这个伪代码是一个传统BIO模型，它的作用是打印客户端发来的数据并返回数据。

public class SocketServer {    public static void main(String args[]) {        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(100);//线程池        try {            ServerSocket ss = new ServerSocket(8888);            System.out.println("启动服务器....");            while (true) {                //阻塞等待接受客户端连接。                Socket socket = ss.accept();                System.out.println("客户端:" + socket.getInetAddress().getLocalHost() + "已连接到服务器");                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("客户端发来的数据：" + mess);                //返回数据                BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(socket.getOutputStream()));                bw.write("服务器成功打印日志\n");                bw.flush();            } catch (IOException e) {                e.printStackTrace();            }        }    }}

上诉代码中，总共有三处地方发生了阻塞，第一处是等待客户端连接，第二处是input操作，第三处是output操作。所以该模型必须使用多线程来操作，如果是单线程，系统必将挂死在那里。

对应上述图片，readLine()操作又有如下两个阶段（等待数据和将数据copy到用户缓存中）：

这个模型严格的来说效率是最快的，注意，我说的是效率。但是这种模型有一个缺点就是每当一个客户端发送请求的时候，服务器就会为其创建一个线程，在活动连接数不是特别高（小于1000）的情况下，这种模型是比较不错的，可以让每一个连接专注于自己的I/O并且编程模型简单，也不用过多考虑系统的过载、限流等问题。线程池本身就是一个天然的漏斗，可以缓冲一些系统处理不了的连接或请求。

但是这个方式的缺点就是，一旦有客户端访问，都创建一个专属的线程去处理，即便有线程池的存在，当并发访问量上来以后，CPU使用率会迅速上升，导致系统几乎陷入不可用的状态。

NIO

接下来我们进入今天的主题：NIO。

如果是你在开发一个基于BIO模型的服务器，发现哪一天系统无法抗住庞大的并发，那么你有什么手段去优化你的服务器呢？

没错，如果你看了之前的章节，那么你的脑海一定会出现多路复用模型，在传统BIO模型中，并发量上限的根本原因就是启动了过多的线程。

对于BIO模型，之所以需要多线程，是因为在进行I/O操作的时候，一是没有办法知道到底能不能写、能不能读，只能”傻等”，即使通过各种估算，算出来操作系统没有能力进行读写，readLine()和write()函数中返回，这两个函数无法进行有效的中断。所以除了多开线程另起炉灶，没有好的办法利用CPU。

NIO的读写函数则可以立刻返回，这就给了我们不开线程利用CPU的最好机会：如果一个连接不能读写（readLine()返回0或者write()返回0），我们可以把这件事记下来，记录的方式通常是在Selector上注册标记位，然后切换到其它就绪的连接（channel）继续进行读写。

多路复用器Selector

当一个客户端请求到来的时候，我们会将其（Channel）注册到Selector上，然后Selector会不断的轮询注册在其上的Channel，如果某个Channel上面发生了读或者写事件，这个Channel就会处于就绪状态，会被Selector轮询出来，然后通过调用方法获取所有就绪Channel的集合，进行后续的操作。

一个多路复用器Selector可以同时轮询多个Channel，由于JDK使用了（Netty基础系列(1)中有介绍）代替传统的select，所以没有数量1024/2048的上限限制。这也就意味着每一个线程负责Seletor的轮询，就可以接入成千上万个客户端，这确实是非常巨大的进步。

通道Channel

可以将其想象成一个水管，一个客户端的连接成功，可以想象成这根水管一头插入了服务器，一头插入了客户端，它们之间的通信就靠的这根水管。

与传统的流不同，流只能在一个方向是移动（如上述代码，input只能写入，output只能写出）。但是Channel是全双工的，意思是能同时支持读写操作。

缓存区Buffer

在NIO库类中加入了一个Buffer对象。它区别于传统的流，能写入或者将数据直接读到Stream对象中。NIO所有数据都是基于Buffer处理的，在读取数据的时候直接读取Buffer里的数据，写数据的时候直接往Buffer里写数据。任何时候访问NIO中的数据，都是通过缓冲区进行操作的。

通常情况下，操作系统的一次写操作分为两步： 1. 将数据从用户空间拷贝到系统空间。 2. 从系统空间往网卡写。同理，读操作也分为两步： ① 将数据从网卡拷贝到系统空间； ② 将数据从系统空间拷贝到用户空间。

但是值得注意的是，如果使用了DirectByteBuffer（继承Buffer），一般来说可以减少一次系统空间到用户空间的拷贝。但Buffer创建和销毁的成本更高，更不宜维护，通常会用内存池来提高性能。

如果数据量比较小的中小应用情况下，可以考虑使用heapBuffer；反之可以用directBuffer。

总结

本章多个角度的解释了NIO，以及NIO的基本组件。

NIO编程的代码博主没有过多的解释，因为对于NIO编程博主也是个小菜鸡。但是！Netty将NIO进行了进一步的封装，让我们能使用更简单，更高效的API来完成我们NIO操作。比直接写NIO更轻松，也不必在意操作系统之间的区别。但是有兴趣的小伙伴可以自行学习NIO编程，然后再体会对比一下与Netty编程实现相同功能的难度与代码量。你就会深深感叹，Netty真他么的强大。

最后再提醒各位一点，使用NIO != 高性能，当连接数<1000，并发程度不高或者局域网环境下NIO并没有显著的性能优势。