还有一篇：聊聊BIO，NIO和AIO (1)
如果面试问到IO操作，这篇文章提到的问题，基本是必问，百度的面试官问我三个问题
(1)什么是NIO(Non-blocked IO),AIO,BIO
(2) java IO 与 NIO(New IO)的区别
(3)select 与 epoll,poll区别
我胡乱说了一气，自己边说边觉得完蛋了。果然，二面没过，很简单的问题，回来后赶紧作了总结：
一、什么是socket？什么是I/O操作？
我们都知道unix(like)世界里，一切皆文件，而文件是什么呢？文件就是一串二进制流而已，不管socket,还是FIFO、管道、终端，对我们来说，一切都是文件，一切都是流。在信息 交换的过程中，我们都是对这些流进行数据的收发操作，简称为I/O操作(input and output)，往流中读出数据，系统调用read，写入数据，系统调用write。不过话说回来了 ，计算机里有这么多的流，我怎么知道要操作哪个流呢？对，就是文件描述符，即通常所说的fd，一个fd就是一个整数，所以，对这个整数的操作，就是对这个文件（流）的操作。我们创建一个socket,通过系统调用会返回一个文件描述符，那么剩下对socket的操作就会转化为对这个描述符的操作。不能不说这又是一种分层和抽象的思想。
二、同步异步，阻塞非阻塞区别联系
实际上同步与异步是针对应用程序与内核的交互而言的。同步过程中进程触发IO操作并等待(也就是我们说的阻塞)或者轮询的去查看IO操作(也就是我们说的非阻塞)是否完成。 异步过程中进程触发IO操作以后，直接返回，做自己的事情，IO交给内核来处理，完成后内核通知进程IO完成。
同步和异步针对应用程序来说，关注的是程序中间的协作关系；阻塞与非阻塞更关注的是单个进程的执行状态。
同步有阻塞和非阻塞之分，异步没有，它一定是非阻塞的。
阻塞、非阻塞、多路IO复用，都是同步IO，异步必定是非阻塞的，所以不存在异步阻塞和异步非阻塞的说法。真正的异步IO需要CPU的深度参与。换句话说，只有用户线程在操作IO的时候根本不去考虑IO的执行全部都交给CPU去完成，而自己只等待一个完成信号的时候，才是真正的异步IO。所以，拉一个子线程去轮询、去死循环，或者使用select、poll、epool，都不是异步。
同步：执行一个操作之后，进程触发IO操作并等待(也就是我们说的阻塞)或者轮询的去查看IO操作(也就是我们说的非阻塞)是否完成，等待结果，然后才继续执行后续的操作。
异步：执行一个操作后，可以去执行其他的操作，然后等待通知再回来执行刚才没执行完的操作。
阻塞：进程给CPU传达一个任务之后，一直等待CPU处理完成，然后才执行后面的操作。
非阻塞：进程给CPU传达任我后，继续处理后续的操作，隔断时间再来询问之前的操作是否完成。这样的过程其实也叫轮询。
我认为， 同步与异步的根本区别是：
(1) 这是 BIO，同步阻塞的模型，下面也有，
由上面的图可以看出，IO读分为两部分，(a)是数据通过网关到达内核，内核准备好数据，(b)数据从内核缓存写入用户缓存。
同步：不管是BIO,NIO,还是IO多路复用，第二步数据从内核缓存写入用户缓存一定是由 用户线程自行读取数据，处理数据。
异步：第二步数据是内核写入的，并放在了用户线程指定的缓存区，写入完毕后通知用户线程。
二、阻塞？
什么是程序的阻塞呢？想象这种情形，比如你等快递，但快递一直没来，你会怎么做？有两种方式：
- 快递没来，我可以先去睡觉，然后快递来了给我打电话叫我去取就行了。
- 快递没来，我就不停的给快递打电话说：擦，怎么还没来，给老子快点，直到快递来。
很显然，你无法忍受第二种方式，不仅耽搁自己的时间，也会让快递很想打你。
而在计算机世界，这两种情形就对应阻塞和非阻塞忙轮询。
- 非阻塞忙轮询：数据没来，进程就不停的去检测数据，直到数据来。
- 阻塞：数据没来，啥都不做，直到数据来了，才进行下一步的处理。
先说说阻塞，因为一个线程只能处理一个套接字的I/O事件，如果想同时处理多个，可以利用非阻塞忙轮询的方式,伪代码如下：
while true
{
for i in stream[]
{
if i has data
read until unavailable
}
}
我们只要把所有流从头到尾查询一遍，就可以处理多个流了，但这样做很不好，因为如果所有的流都没有I/O事件，白白浪费CPU时间片。正如有一位科学家所说，计算机所有的问题都可以增加一个中间层来解决，同样，为了避免这里cpu的空转，我们不让这个线程亲自去检查流中是否有事件，而是引进了一个代理(一开始是select,后来是poll)，这个代理很牛，它可以同时观察许多流的I/O事件，如果没有事件，代理就阻塞，线程就不会挨个挨个去轮询了，伪代码如下：
while true
{
select(streams[]) //这一步死在这里，知道有一个流有I/O事件时，才往下执行
for i in streams[]
{
if i has data
read until unavailable
}
}
但是依然有个问题，我们从select那里仅仅知道了，有I/O事件发生了，却并不知道是哪那几个流（可能有一个，多个，甚至全部），我们只能无差别轮询所有流，找出能读出数据，或者写入数据的流，对他们进行操作。所以select具有O(n)的无差别轮询复杂度，同时处理的流越多，无差别轮询时间就越长。
epoll可以理解为event poll，不同于忙轮询和无差别轮询，epoll会把哪个流发生了怎样的I/O事件通知我们。所以我们说epoll实际上是事件驱动（每个事件关联上fd）的，此时我们对这些流的操作都是有意义的。（复杂度降低到了O(1)）伪代码如下：
while true
{
active_stream[] = epoll_wait(epollfd)
for i in active_stream[]
{
read or write till
}
}
可以看到，select和epoll最大的区别就是：select只是告诉你一定数目的流有事件了，至于哪个流有事件，还得你一个一个地去轮询，而epoll会把发生的事件告诉你，通过发生的事件，就自然而然定位到哪个流了。不能不说epoll跟select相比，是质的飞跃，我觉得这也是一种牺牲空间，换取时间的思想，毕竟现在硬件越来越便宜了。
更详细的Select,poll,epoll 请参考：select、poll、epoll之间的区别(搜狗面试)
三、I/O多路复用
好了，我们讲了这么多，再来总结一下，到底什么是I/O多路复用。
先讲一下I/O模型：
首先，输入操作一般包含两个步骤：
- 等待数据准备好（waiting for data to be ready）。对于一个套接口上的操作，这一步骤关系到数据从网络到达，并将其复制到内核的某个缓冲区。
- 将数据从内核缓冲区复制到进程缓冲区（copying the data from the kernel to the process）。
其次了解一下常用的3种I/O模型：
1、阻塞I/O模型(BIO)
最广泛的模型是阻塞I/O模型，默认情况下，所有套接口都是阻塞的。 进程调用recvfrom系统调用，整个过程是阻塞的，直到数据复制到进程缓冲区时才返回（当然，系统调用被中断也会返回）。
2、非阻塞I/O模型(NIO)
当我们把一个套接口设置为非阻塞时，就是在告诉内核，当请求的I/O操作无法完成时，不要将进程睡眠，而是返回一个错误。当数据没有准备好时，内核立即返回EWOULDBLOCK错误，第四次调用系统调用时，数据已经存在，这时将数据复制到进程缓冲区中。这其中有一个操作时轮询（polling）。
3、I/O复用模型
此模型用到select和poll函数，这两个函数也会使进程阻塞，select先阻塞，有活动套接字才返回，但是和阻塞I/O不同的是，这两个函数可以同时阻塞多个I/O操作，而且可以同时对多个读操作，多个写操作的I/O函数进行检测，直到有数据可读或可写（就是监听多个socket）。select被调用后，进程会被阻塞，内核监视所有select负责的socket，当有任何一个socket的数据准备好了，select就会返回套接字可读，我们就可以调用recvfrom处理数据。
正因为阻塞I/O只能阻塞一个I/O操作，而I/O复用模型能够阻塞多个I/O操作，所以才叫做多路复用。
4、信号驱动I/O模型（signal driven I/O， SIGIO）
首先我们允许套接口进行信号驱动I/O,并安装一个信号处理函数，进程继续运行并不阻塞。当数据准备好时，进程会收到一个SIGIO信号，可以在信号处理函数中调用I/O操作函数处理数据。当数据报准备好读取时，内核就为该进程产生一个SIGIO信号。我们随后既可以在信号处理函数中调用recvfrom读取数据报，并通知主循环数据已准备好待处理，也可以立即通知主循环，让它来读取数据报。无论如何处理SIGIO信号，这种模型的优势在于等待数据报到达(第一阶段)期间，进程可以继续执行，不被阻塞。免去了select的阻塞与轮询，当有活跃套接字时，由注册的handler处理。
5、异步I/O模型(AIO, asynchronous I/O)
进程发起read操作之后，立刻就可以开始去做其它的事。而另一方面，从kernel的角度，当它受到一个asynchronous read之后，首先它会立刻返回，所以不会对用户进程产生任何block。然后，kernel会等待数据准备完成，然后将数据拷贝到用户内存，当这一切都完成之后，kernel会给用户进程发送一个signal，告诉它read操作完成了。
这个模型工作机制是：告诉内核启动某个操作，并让内核在整个操作(包括第二阶段，即将数据从内核拷贝到进程缓冲区中)完成后通知我们。
这种模型和前一种模型区别在于：信号驱动I/O是由内核通知我们何时可以启动一个I/O操作，而异步I/O模型是由内核通知我们I/O操作何时完成。
高性能IO模型浅析
服务器端编程经常需要构造高性能的IO模型，常见的IO模型有四种：
（1）同步阻塞IO（Blocking IO）：即传统的IO模型。
（2）同步非阻塞IO（Non-blocking IO）：默认创建的socket都是阻塞的，非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK。注意这里所说的NIO并非Java的NIO（New IO）库。
（3）IO多路复用（IO Multiplexing）：即经典的Reactor设计模式，Java中的Selector和Linux中的epoll都是这种模型。
（4）异步IO（Asynchronous IO）：即经典的Proactor设计模式，也称为异步非阻塞IO。
为了方便描述，我们统一使用IO的读操作作为示例。
一、同步阻塞IO
同步阻塞IO模型是最简单的IO模型，用户线程在内核进行IO操作时被阻塞。
图1 同步阻塞IO
如图1所示，用户线程通过系统调用read发起IO读操作，由用户空间转到内核空间。内核等到数据包到达后，然后将接收的数据拷贝到用户空间，完成read操作。
用户线程使用同步阻塞IO模型的伪代码描述为：
{
read(socket, buffer);
process(buffer);
}
即用户需要等待read将socket中的数据读取到buffer后，才继续处理接收的数据。整个IO请求的过程中，用户线程是被阻塞的，这导致用户在发起IO请求时，不能做任何事情，对CPU的资源利用率不够。
二、同步非阻塞IO
同步非阻塞IO是在同步阻塞IO的基础上，将socket设置为NONBLOCK。这样做用户线程可以在发起IO请求后可以立即返回。
图2 同步非阻塞IO
如图2所示，由于socket是非阻塞的方式，因此用户线程发起IO请求时立即返回。但并未读取到任何数据，用户线程需要不断地发起IO请求，直到数据到达后，才真正读取到数据，继续执行。
用户线程使用同步非阻塞IO模型的伪代码描述为：
{
while(read(socket, buffer) != SUCCESS)
;
process(buffer);
}
即用户需要不断地调用read，尝试读取socket中的数据，直到读取成功后，才继续处理接收的数据。整个IO请求的过程中，虽然用户线程每次发起IO请求后可以立即返回，但是为了等到数据，仍需要不断地轮询、重复请求，消耗了大量的CPU的资源。一般很少直接使用这种模型，而是在其他IO模型中使用非阻塞IO这一特性。
三、IO多路复用
IO多路复用模型是建立在内核提供的多路分离函数select基础之上的，使用select函数可以避免同步非阻塞IO模型中轮询等待的问题。
图3 多路分离函数select
如图3所示，用户首先将需要进行IO操作的socket添加到select中，然后阻塞等待select系统调用返回。当数据到达时，socket被激活，select函数返回。用户线程正式发起read请求，读取数据并继续执行。
从流程上来看，使用select函数进行IO请求和同步阻塞模型没有太大的区别，甚至还多了添加监视socket，以及调用select函数的额外操作，效率更差。但是，使用select以后最大的优势是用户可以在一个线程内同时处理多个socket的IO请求。用户可以注册多个socket，然后不断地调用select读取被激活的socket，即可达到在同一个线程内同时处理多个IO请求的目的。而在同步阻塞模型中，必须通过多线程的方式才能达到这个目的。
用户线程使用select函数的伪代码描述为：
{
select(socket);
while(1) {
sockets = select();
for(socket in sockets) {
if(can_read(socket)) {
read(socket, buffer);
process(buffer);
}
}
}
}
其中while循环前将socket添加到select监视中，然后在while内一直调用select获取被激活的socket，一旦socket可读，便调用read函数将socket中的数据读取出来。
然而，使用select函数的优点并不仅限于此。虽然上述方式允许单线程内处理多个IO请求，但是每个IO请求的过程还是阻塞的（在select函数上阻塞），平均时间甚至比同步阻塞IO模型还要长。如果用户线程只注册自己感兴趣的socket或者IO请求，然后去做自己的事情，等到数据到来时再进行处理，则可以提高CPU的利用率。
IO多路复用模型使用了Reactor设计模式实现了这一机制。
图4 Reactor设计模式
如图4所示，EventHandler抽象类表示IO事件处理器，它拥有IO文件句柄Handle（通过get_handle获取），以及对Handle的操作handle_event（读/写等）。继承于EventHandler的子类可以对事件处理器的行为进行定制。Reactor类用于管理EventHandler（注册、删除等），并使用handle_events实现事件循环，不断调用同步事件多路分离器（一般是内核）的多路分离函数select，只要某个文件句柄被激活（可读/写等），select就返回（阻塞），handle_events就会调用与文件句柄关联的事件处理器的handle_event进行相关操作。
图5 IO多路复用
如图5所示，通过Reactor的方式，可以将用户线程轮询IO操作状态的工作统一交给handle_events事件循环进行处理。用户线程注册事件处理器之后可以继续执行做其他的工作（异步），而Reactor线程负责调用内核的select函数检查socket状态。当有socket被激活时，则通知相应的用户线程（或执行用户线程的回调函数），执行handle_event进行数据读取、处理的工作。由于select函数是阻塞的，因此多路IO复用模型也被称为异步阻塞IO模型。注意，这里的所说的阻塞是指select函数执行时线程被阻塞，而不是指socket。一般在使用IO多路复用模型时，socket都是设置为NONBLOCK的，不过这并不会产生影响，因为用户发起IO请求时，数据已经到达了，用户线程一定不会被阻塞。
用户线程使用IO多路复用模型的伪代码描述为：
void UserEventHandler::handle_event() {
if(can_read(socket)) {
read(socket, buffer);
process(buffer);
}
}
{
Reactor.register(new UserEventHandler(socket));
}
用户需要重写EventHandler的handle_event函数进行读取数据、处理数据的工作，用户线程只需要将自己的EventHandler注册到Reactor即可。Reactor中handle_events事件循环的伪代码大致如下。
Reactor::handle_events() {
while(1) {
sockets = select();
for(socket in sockets) {
get_event_handler(socket).handle_event();
}
}
}
事件循环不断地调用select获取被激活的socket，然后根据获取socket对应的EventHandler，执行器handle_event函数即可。
IO多路复用是最常使用的IO模型，但是其异步程度还不够“彻底”，因为它使用了会阻塞线程的select系统调用。因此IO多路复用只能称为异步阻塞IO，而非真正的异步IO。
四、异步IO
“真正”的异步IO需要操作系统更强的支持。在IO多路复用模型中，事件循环将文件句柄的状态事件通知给用户线程，由用户线程自行读取数据、处理数据。而在异步IO模型中，当用户线程收到通知时，数据已经被内核读取完毕，并放在了用户线程指定的缓冲区内，内核在IO完成后通知用户线程直接使用即可。
异步IO模型使用了Proactor设计模式实现了这一机制。
图6 Proactor设计模式
如图6，Proactor模式和Reactor模式在结构上比较相似，不过在用户（Client）使用方式上差别较大。Reactor模式中，用户线程通过向Reactor对象注册感兴趣的事件监听，然后事件触发时调用事件处理函数。而Proactor模式中，用户线程将AsynchronousOperation（读/写等）、Proactor以及操作完成时的CompletionHandler注册到AsynchronousOperationProcessor。AsynchronousOperationProcessor使用Facade模式提供了一组异步操作API（读/写等）供用户使用，当用户线程调用异步API后，便继续执行自己的任务。AsynchronousOperationProcessor 会开启独立的内核线程执行异步操作，实现真正的异步。当异步IO操作完成时，AsynchronousOperationProcessor将用户线程与AsynchronousOperation一起注册的Proactor和CompletionHandler取出，然后将CompletionHandler与IO操作的结果数据一起转发给Proactor，Proactor负责回调每一个异步操作的事件完成处理函数handle_event。虽然Proactor模式中每个异步操作都可以绑定一个Proactor对象，但是一般在操作系统中，Proactor被实现为Singleton模式，以便于集中化分发操作完成事件。
图7 异步IO
如图7所示，异步IO模型中，用户线程直接使用内核提供的异步IO API发起read请求，且发起后立即返回，继续执行用户线程代码。不过此时用户线程已经将调用的AsynchronousOperation和CompletionHandler注册到内核，然后操作系统开启独立的内核线程去处理IO操作。当read请求的数据到达时，由内核负责读取socket中的数据，并写入用户指定的缓冲区中。最后内核将read的数据和用户线程注册的CompletionHandler分发给内部Proactor，Proactor将IO完成的信息通知给用户线程（一般通过调用用户线程注册的完成事件处理函数），完成异步IO。
用户线程使用异步IO模型的伪代码描述为：
void UserCompletionHandler::handle_event(buffer) {
process(buffer);
}
{
aio_read(socket, new UserCompletionHandler);
}
用户需要重写CompletionHandler的handle_event函数进行处理数据的工作，参数buffer表示Proactor已经准备好的数据，用户线程直接调用内核提供的异步IO API，并将重写的CompletionHandler注册即可。
相比于IO多路复用模型，异步IO并不十分常用，不少高性能并发服务程序使用IO多路复用模型+多线程任务处理的架构基本可以满足需求。况且目前操作系统对异步IO的支持并非特别完善，更多的是采用IO多路复用模型模拟异步IO的方式（IO事件触发时不直接通知用户线程，而是将数据读写完毕后放到用户指定的缓冲区中）。Java7之后已经支持了异步IO，感兴趣的读者可以尝试使用。
参考：高性能IO模型浅析