1. BIO
我们先看一个 Java 例子：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
|
package cn.bridgeli.demo;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
/**
* @author bridgeli
*/
public class SocketBIO {
public static void main(String[] args) throws Exception {
ServerSocket server = new ServerSocket(9090, 20);
System.out.println("step1: new ServerSocket(9090) ");
while (true) {
Socket client = server.accept();
System.out.println("step2:client: " + client.getPort());
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
InputStream inputStream = null;
BufferedReader reader = null;
try {
inputStream = client.getInputStream();
reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream));
while (true) {
String dataLine = reader.readLine(); //阻塞2
if (null != dataLine) {
System.out.println(dataLine);
} else {
client.close();
break;
}
}
System.out.println("客户端断开");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (null != reader) {
try {
reader.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if (null!= inputStream) {
try {
inputStream.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}).start();
}
}
}
|
BIO 是最初始的 IO 模型，该模型有两个大问题：1. accept 是阻塞的；2. read 也是阻塞的，也就是说我们的服务器起来之后，首先会在 accept 处阻塞，等待客户端连接，但有一个客户端连接的时候，我们可以从客户端处读取数据，这个时候也是阻塞的，所以我们的系统只能是单连接的，当有多个客户端连接的时候，只能一个一个的排着队连接，然后从客户端中读取数据，为了实现多连接，这就要求我们必须启用线程来解决，最开始等待客户端连接，然后有一个客户端连上了之后，启动一个线程读取客户端的数据，然后主线程继续等待客户端连接。
该模型最大的问题就是缺乏弹性伸缩能力，当客户端并发访问量增加后，服务端的线程个数和客户端并发访问数呈1:1的正比关系，Java 中的线程也是比较宝贵的系统资源，线程数量快速膨胀后，系统的性能将急剧下降，随着访问量的继续增大，系统最终就死掉了。当然不仅仅是 Java，我们直接设想假设有一万个客户端连接到服务端，服务端要开一万个线程，那么这个时候服务端光开线程要占用多少资源？需要多大内存？操作系统为了调度这些线程 CPU 是不是也要被占用完了？
为了解决此问题，有人对服务器的线程模型进行优化，服务端采用线程池来处理多个客户端请求。但是同样是有问题的，
1. 线程总数有限，又要等待；
2. 多余的连接会堆积在任务队列中，当任务队列满了，那么此时就开始启用拒绝策略了，所以还是没有从根本上解决问题。
2. NIO
BIO 最大的问题，在于 B，block，阻塞，所以只要解决了这个问题就可以，那么此时 NIO 应运而生，N 就是 non-block 的意思（Java 中是 new 的意思），同样先看一个例子：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
|
package cn.bridgeli.demo;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.ServerSocketChannel;
import java.nio.channels.SocketChannel;
import java.util.LinkedList;
/**
* @author bridgeli
*/
public class SocketNIO {
public static void main(String[] args) throws Exception {
LinkedList<SocketChannel> clients = new LinkedList<>();
ServerSocketChannel serverSocketChannel = ServerSocketChannel.open();
serverSocketChannel.bind(new InetSocketAddress(9090));
serverSocketChannel.configureBlocking(false);
while (true) {
SocketChannel client = serverSocketChannel.accept();
if (null != client) {
client.configureBlocking(false);
System.out.println("client port: " + client.socket().getPort());
clients.add(client);
}
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(4096);
for (SocketChannel c : clients) {
int num = c.read(buffer);
if (num > 0) {
buffer.flip();
byte[] aaa = new byte[buffer.limit()];
buffer.get(aaa);
String b = new String(aaa);
System.out.println(c.socket().getPort() + " : " + b);
buffer.clear();
}
}
}
}
}
|
这个时候我们会发现连接和读取都是非阻塞的了，由于都是非阻塞的，所以这就要求我们需要有一个集合，用来存储所有的连接，然后从连接中读取数据。这个模型解决了我们需要开线程的问题，没循环一次，如果有新连接过来，我们就把连接放到集合中，然后挨个读取连接中的数据，此时就不需要我们每连接每线程了，但是还是有一个问题，随着连接的增加，我们的队列会越来越大，而且我们每次都要遍历所有的连接读取数据，我们还假设有一万个连接，但是前 9999 个连接都没有数据，只有最后一个连接有数据，那前 9999 次读取都是浪费。
3. 多路复用
为了解决 NIO 中无效读取的问题，这个时候我们可以根据事件监听，告诉操作系统说，我们监听那些事件，然后当这些事件有数据到达时通知我们去读取，例子如下：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
|
package cn.bridgeli.demo;
import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.SelectionKey;
import java.nio.channels.Selector;
import java.nio.channels.ServerSocketChannel;
import java.nio.channels.SocketChannel;
import java.util.Iterator;
import java.util.Set;
/**
* @author bridgeli
*/
public class SocketMultiplexingIO {
private ServerSocketChannel serverSocketChannel = null;
private Selector selector = null;
public void initServer() {
try {
serverSocketChannel = ServerSocketChannel.open();
serverSocketChannel.configureBlocking(false);
serverSocketChannel.bind(new InetSocketAddress(9090));
selector = Selector.open();
serverSocketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public void start() {
initServer();
System.out.println("服务器启动了...");
try {
while (true) {
while (selector.select() > 0) {
Set<SelectionKey> selectionKeys = selector.selectedKeys();
Iterator<SelectionKey> iterator = selectionKeys.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
SelectionKey key = iterator.next();
iterator.remove();
if (key.isAcceptable()) {
acceptHandler(key);
} else if (key.isReadable()) {
readHandler(key);
}
}
}
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public void acceptHandler(SelectionKey key) {
try {
ServerSocketChannel ssc = (ServerSocketChannel) key.channel();
SocketChannel client = ssc.accept();
client.configureBlocking(false);
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(8192);
client.register(selector, SelectionKey.OP_READ, buffer);
System.out.println("新客户端：" + client.getRemoteAddress());
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public void readHandler(SelectionKey key) {
SocketChannel client = (SocketChannel) key.channel();
ByteBuffer buffer = (ByteBuffer) key.attachment();
buffer.clear();
int read = 0;
try {
while (true) {
read = client.read(buffer);
if (read > 0) {
buffer.flip();
while (buffer.hasRemaining()) {
client.write(buffer);
}
buffer.clear();
} else if (read == 0) {
break;
} else {
client.close();
break;
}
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void main(String[] args) {
SocketMultiplexingIO service = new SocketMultiplexingIO();
service.start();
}
}
|
再多路复用中，有 poll、epoll、Selector 等实现方式，其中他们的区别是，poll 需要我们每次告诉操作系统说，我们都要关注哪些事件，而 epoll 是操作系统会开辟一块内存区域，存储下我们要关注的事件，不用每次都告诉操作系统我们关注哪些事件。
关于 BIO、NIO、多路复用，马士兵教育的周志磊老师有一个很形象的例子。BIO 是阻塞的，所以需要我们每连接每线程，就相当于我们为每一辆车在收费站修建一条路，每来一辆车就要修一条路，我们我们自己从车上卸下装的货；NIO 是非阻塞的，我们就需要我们每次都跑到收费站，然后看我们修好的路上面车来了没有，没有来的话，等下次在看，来的话，我们卸下货，再等下次看有没有新货；多路复用中的 poll，就是我们在收费站安装一个电话机，然后我们每次打电话，我关注的哪些路是否有车来了，需要我卸货，而 epoll 是我们不仅在收费站安装了一个电话机，我们还留下了一个本子，我们每次打电话的时候，会把我们新关注的路告诉收费站，收费站在本子上记下我们关注的那些路，假设我们关注一万条路，这样就不需要我们每次在电话中每次把这一万条路说一边，问这些路是否有车来了，需要我们卸货。
最后再说几个小问题
1. 我们学习 IO 模型，IO 模型是操作系统提供给我们的接口，属于系统调用，所以我们可以通过 strace 追踪到每一个程序所执行的系统调用。命令如下：
|
1
|
strace -ff -o out + 要追踪的进程
|
2. 当我们追踪 BIO 的时候，因为 JDK 的优化，所以如果使用高版本的 JDK，也不会看到阻塞，这个时候你可以通过 JDK1.4 编译运行（这也是为什么我们使用 lambda 表达式和 try-with-resource 的原因）
3. IO 调用属于系统调用，所以从 BIO -> NIO -> 多路复用，是操作系统的进步，而我们各种变成语言写的属于应用，所以有没有 异步非阻塞IO 模型，这样看操作系统底层有没有这样的模型，需要操作系统给我们提供 异步非阻塞IO 相关的接口，我们的应用才能进一步优化
4. 我们通过 strace 追踪到的每一个系统调用，都可以通过 man 命令查看文档（仅限 linux 系统，非 Windows 系统），如果没有 man 命令，安装一下就可以了。
以上就是Java 中的io模型详解的详细内容，更多关于Java io模型的资料请关注服务器之家其它相关文章！
原文链接：http://www.bridgeli.cn/archives/700