BIO,NIO的区别，使用场景。

一、什么是io？

i就是input，输入，o就是output，输出，合起来就是以流为基本的输入输出。

二、传统的io

传统的服务器端同步阻塞I/O处理（也就是BIO，Blocking I/O）：

当客户端有请求到服务端的时候，服务端就会开启一个线程进行处理，当有多个请求进入时，就会开启多个线程分别处理对应的请求。

现在的多线程一般都使用线程池，可以让线程的创建和回收成本相对较低。在活动连接数不是特别高（小于单机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、

三：NIO出现的原因背景

当面对十万甚至百万级连接的时候，传统的BIO模型是无能为力的。随着移动端应用的兴起和各种网络游戏的盛行，百万级长连接日趋普遍，此时，必然需要一种更高效的I/O处理模型。

大多数客户端BIO+连接池模型，可以建立n个连接，然后当某一个连接被I/O占用的时候，可以使用其他连接来提高性能。

但多线程的模型面临和服务端相同的问题：如果指望增加连接数来提高性能，则连接数又受制于线程数、线程很贵、无法建立很多线程，则性能遇到瓶

四：常见的I\O模型对比：

以socket.read()为例子：

传统的BIO里面socket.read()，如果TCP RecvBuffer里没有数据，函数会一直阻塞，直到收到数据，返回读到的数据。
对于NIO，如果TCP RecvBuffer有数据，就把数据从网卡读到内存，并且返回给用户;反之则直接返回0，永远不会阻塞。
最新的AIO(Async I/O)里面会更进一步：不但等待就绪是非阻塞的，就连数据从网卡到内存的过程也是异步的。
换句话说，BIO里用户最关心“我要读”，NIO里用户最关心"我可以读了"，在AIO模型里用户更需要关注的是“读完了”。
NIO一个重要的特点是：socket主要的读、写、注册和接收函数，在等待就绪阶段都是非阻塞的，真正的I/O操作是同步阻塞的(消耗CPU但性能非常高)。
NIO存在的问题
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。

NIO并没有完全屏蔽平台差异，它仍然是基于各个操作系统的I/O系统实现的，差异仍然存在。使用NIO做网络编程构建事件驱动模型并不容易，陷阱重重。

推荐大家使用成熟的NIO框架：如Netty，MINA等，解决了很多NIO的陷阱，并屏蔽了操作系统的差异，有较好的性能和编程模型。

五：NIO总结

NIO给我们带来了些什么：

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