IO的理解

IO操作的两个阶段：

　　第一个阶段:　　查看数据是否就绪；

　　第二个阶段:　　进行数据拷贝（内核将数据拷贝到用户线程）。

 

同步IO：当用户线程发出IO请求操作之后，如果数据没有就绪，需要通过用户线程或者内核不断地去轮询数据是否就绪，当数据就绪时，再将数据从内核拷贝到用户线程；

异步IO：只有IO请求操作的发出是由用户线程来进行的，IO操作的两个阶段都是由内核自动完成，然后发送通知告知用户线程IO操作已经完成。也就是说在异步IO中，不会对用户线程产生任何阻塞。

阻塞IO：当用户线程发起一个IO请求操作，内核会去查看要读取的数据是否就绪，如果数据没有就绪，则会一直在那等待，直到数据就绪，当数据就绪之后，便将数据拷贝到用户线程。

非阻塞IO：当用户线程发起一个IO请求操作，内核会去查看要读取的数据是否就绪，如果数据没有就绪，如果数据没有就绪，则会返回一个标志信息告知用户线程当前要读的数据没有就绪。

阻塞（blocking IO）和非阻塞（non-blocking IO）的区别就在于第一个阶段，如果数据没有就绪，在查看数据是否就绪的过程中是一直等待，还是直接返回一个标志信息。

Java中传统的IO都是阻塞IO，比如通过socket来读数据，调用read()方法之后，如果数据没有就绪，当前线程就会一直阻塞在read方法调用那里，直到有数据才返回；而如果是非阻塞IO的话，当数据没有就绪，read()方法应该返回一个标志信息，告知当前线程数据没有就绪，而不是一直在那里等待。

同步IO和异步IO是针对用户线程和内核的交互来说的，异步IO模型是最理想的IO模型，在异步IO模型中，当用户线程发起read操作之后，立刻就可以开始去做其它的事。而另一方面，从内核的角度，当它受到一个asynchronous read之后，它会立刻返回，说明read请求已经成功发起了，因此不会对用户线程产生任何block。然后，内核会等待数据准备完成，然后将数据拷贝到用户线程，当这一切都完成之后（其他很多都只是数据准备好了通知（内核进行数据拷贝的过程都会让用户线程阻塞），异步IO是数据拷贝也完成后通知，这就在数据拷贝到用户线程的过程中用户线程是不用等待的--不阻塞，直接可以拿数据用。），内核会给用户线程发送一个信号，告诉它read操作完成了。也就说用户线程完全不需要实际的整个IO操作是如何进行的，只需要先发起一个请求，当接收内核返回的成功信号时表示IO操作已经完成，可以直接去使用数据了。也就说在异步IO模型中，IO操作的两个阶段都不会阻塞用户线程，这两个阶段都是由内核自动完成，然后发送一个信号告知用户线程操作已完成。（注意，异步IO是需要操作系统的底层支持，在Java 7中，提供了Asynchronous IO。）

IO模型列表

1.阻塞IO模型

　　最传统的一种IO模型，即在读写数据过程中会发生阻塞现象。

　　当用户线程发出IO请求之后，内核会去查看数据是否就绪，如果没有就绪就会等待数据就绪，而用户线程就会处于阻塞状态，用户线程交出CPU。当数据就绪之后，内核会将数据拷贝到用户线程，并返回结果给用户线程，用户线程才解除block状态。

　　典型的阻塞IO模型的例子为：

　　data = socket.read();

　　如果数据没有就绪，就会一直阻塞在read方法。

2.非阻塞IO模型

　　当用户线程发起一个read操作后，并不需要等待，而是马上就得到了一个结果。如果结果是一个error时，它就知道数据还没有准备好，于是它可以再次发送read操作。一旦内核中的数据准备好了，并且又再次收到了用户线程的请求，那么它马上就将数据拷贝到了用户线程，然后返回。

　　所以事实上，在非阻塞IO模型中，用户线程需要不断地询问内核数据是否就绪，也就说非阻塞IO不会交出CPU，而会一直占用CPU。

　　典型的非阻塞IO模型一般如下：

　　while(true){

　　　　data = socket.read();

　　　　if(data!= error){

　　　　　　//TODO 处理数据

　　　　　　break;

　　　　}

　　}

但是对于非阻塞IO就有一个非常严重的问题，在while循环中需要不断地去询问内核数据是否就绪，这样会导致CPU占用率非常高，因此一般情况下很少使用while循环这种方式来读取数据。

3.多路复用IO模型

　　多路复用IO模型是目前使用得比较多的模型。Java NIO实际上就是多路复用IO。

　　在多路复用IO模型中，会有一个线程不断去轮询多个socket的状态，只有当socket真正有读写事件时，才真正调用实际的IO读写操作。因为在多路复用IO模型中，只需要使用一个线程就可以管理多个socket，系统不需要建立新的进程或者线程，也不必维护这些线程和进程，并且只有在真正有socket读写事件进行时，才会使用IO资源，所以它大大减少了资源占用。

　　在Java NIO中，是通过selector.select()去查询每个通道是否有到达事件，如果没有事件，则一直阻塞在那里，因此这种方式会导致用户线程的阻塞。

　　多路复用IO为何比非阻塞IO模型的效率高是因为在非阻塞IO中不断地询问socket状态时通过用户线程去进行的，而在多路复用IO中，轮询每个socket状态是内核在进行的，这个效率要比用户线程要高的多。

　　不过要注意的是，多路复用IO模型是通过轮询的方式来检测是否有事件到达，并且对到达的事件逐一进行响应。因此对于多路复用IO模型来说，一旦事件响应体很大，那么就会导致后续的事件迟迟得不到处理，并且会影响新的事件轮询。

4.信号驱动IO模型

　　在信号驱动IO模型中，当用户线程发起一个IO请求操作，会给对应的socket注册一个信号函数，然后用户线程会继续执行，当内核数据就绪时会发送一个信号给用户线程，用户线程接收到信号之后，便在信号函数中调用IO读写操作来进行实际的IO请求操作。

 

IO的设计模式

多线程：

　　对于多线程模式，也就说来了client，服务器就会新建一个线程来处理该client的读写事件，如下图所示：

　　这种模式虽然处理起来简单方便，但是由于服务器为每个client的连接都采用一个线程去处理，使得资源占用非常大。因此，当连接数量达到上限时，再有用户请求连接，直接会导致资源瓶颈，严重的可能会直接导致服务器崩溃。

 

线程池：

　　因此，为了解决这种一个线程对应一个客户端模式带来的问题，提出了采用线程池的方式，也就说创建一个固定大小的线程池，来一个客户端，就从线程池取一个空闲线程来处理，当客户端处理完读写操作之后，就交出对线程的占用。因此这样就避免为每一个客户端都要创建线程带来的资源浪费，使得线程可以重用。

　　但是线程池也有它的弊端，如果连接大多是长连接，因此可能会导致在一段时间内，线程池中的线程都被占用，那么当再有用户请求连接时，由于没有可用的空闲线程来处理，就会导致客户端连接失败，从而影响用户体验。因此，线程池比较适合大量的短连接应用。

 

Reactor：

　　在Reactor模式中，会先对每个client注册感兴趣的事件，然后有一个线程专门去轮询每个client是否有事件发生，当有事件发生时，便顺序处理每个事件，当所有事件处理完之后（为了提高事件处理速度，可以通过多线程或者线程池的方式来处理事件。），便再转去继续轮询，可以得知，多路复用IO就是采用Reactor模式。

 

Proactor：　

　　在Proactor模式中，当检测到有事件发生时，会新起一个异步操作，然后交由内核线程去处理，当内核线程完成IO操作之后，发送一个通知告知操作已完成，可以得知，异步IO模型采用的就是Proactor模式。