本文从基础概率到引出业界通用c10k问题，然后通过代码演示从BIO,到NIO再到多路复用的演进历程。近期优化了一个老的网关系统，在dubbo调用接口rt1000ms时吞吐量提升了25倍，而线程数却由64改到8。其他的优化手段不做展开，比较有意思的是为什么线程数减少，吞吐量却可以大幅提升？这就得从IO模型说起，貌似工作中很少使用IO,更别提NIO，但实际上我们工作中每天都在和IO打交道。我们所用到的中间件redis，rocketMq，nacos，mse，dubbo等等存在文件操作，存在网络通信的地方就存在IO。所以深入了解IO模型重要性可想而知，IO操作作为计算机系统中一个基本操作，几乎所有应用程序都需要,了解不同IO模型可助我们理解应用程序中IO操作底层原理，从而更好地优化应用程序的性能和可靠性。接下来我会结合一些例子和代码，以最简单易懂的方式把IO的演进历程和大家探讨。1.BIO（Blocking I/O）：同步阻塞I/O，传统的I/O模型。在进行I/O操作时，必须等待数据读取或写入完成后才能进行下一步操作。2.NIO（Non-blocking I/O）：同步非阻塞I/O，是一种事件驱动的I/O模型。在进行I/O操作时，不需要等待操作完成，可以进行其他操作。3.AIO（Asynchronous I/O）：异步非阻塞I/O，是一种更高级别的I/O模型。在进行I/O操作时，不需要等待操作完成，就可继续进行其他操作，当操作完成后会自动回调通知由上可见，IO模型涉及四个非常重要的概念，只有弄懂了这些概念才能深入了解IO。那什么叫阻塞，非阻塞，什么叫同步异步呢？自选餐线，我们点餐的时候都得在队伍里排队等待，必须等待前面的同学打好菜才到我们，这就是同步阻塞模型BIO。
麻辣烫餐线，会给我们发个叫号器，我们拿到叫号器后不需排队原地等待，我们可以找个地方去做其他事情，等麻辣烫准备好，我们收到呼叫之后，自行取餐，这就是同步非阻塞。
包厢模式，我们只要点好菜，坐在包厢可以自己玩，等到饭做好，服务员亲自送，无需自己取，这就是异步非阻塞I/O模型AIO。
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| | jdk1.7之后(2011，java.nio包下java.nio.channels.AsynchronousSocketChannel等) |
AIO其实很早就支持了，但是业界主流IO框架却很少使用呢，比如netty， 从 2.x 开始引入AIO,随后，3.x也继续保持，但到了4.x却删除对AIO的支持，能让一款世界级最优秀的IO框架之一做出舍弃AIO，那肯定是有迫不得已的原因，那原因到底是啥呢？因为上面的原因，后面内容主要说的就是BIO，NIO。说到IO模型的的演进，那就不得不提到c10k问题，c10k（cuncurrent 10 000 connections），简单来讲就是服务器如何处理10k个连接，大家如果感兴趣可以到这里http://www.kegel.com/c10k.html详细了解。对程序员来说，概念的描述，加生活类比，是可以帮助快速了解某一个领域基本概念，但是最简单，最直接，最有体感的方式，还得是代码。接下来我会用代码模拟c10k问题，然后通过使用不同IO模型来演进IO模型的发展历程
模拟10 000个客户端
public class C10kTestClient { static String ip = "192.168.160.74"; public static void main(String[] args) throws IOException { LinkedList<SocketChannel> clients = new LinkedList<>(); InetSocketAddress serverAddr = new InetSocketAddress(ip, 9998); IntStream.range(20000, 50000).forEach(i -> { try { SocketChannel client = SocketChannel.open(); client.bind(new InetSocketAddress(ip, i)); client.connect(serverAddr); System.out.println("client:" + i + " connected"); clients.add(client); } catch (IOException e) { System.out.println("IOException" + i); e.printStackTrace(); } }); System.out.println("clients.size: " + clients.size()); //阻塞主线程 System.in.read(); }}
代码比较简单，直接使用BIO串行创建30000个连接。BIO服务端
首先出场的是BIO选手
public class BIOServer { public static void main(String[] args) throws IOException { ServerSocket server = new ServerSocket(9998, 20); System.out.println("server begin"); while (true) { //阻塞1 Socket client = server.accept(); System.out.println("accept client" + client.getPort()); new Thread(() -> { InputStream in; try { in = client.getInputStream(); BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(in)); while (true) { //阻塞2 String data = reader.readLine(); if (null != data) { System.out.println(data); } else { client.close(); break; } } System.out.println("client break"); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } }).start(); } }}
请目光聚焦第7行，这里会产生阻塞，接收到一个客户端连接后才能继续运行。再聚焦第16行，reader.readLine会产生阻塞，如果是单线程，则线程挂起，那么只能处理极少数连接。所以为了让程序能支持多个客户端，不得不使用多线程，最终得到模型如下：
该代码如果直接在mac本地跑，一般情况下会报如下错误：
too many open files，这里说明打开的文件描述符过多，什么是文件描述符？文件描述符（ file descriptor简称fd,请记住这个概念，后续会多次出现)在linux中，一切皆文件。实际上，它是一个索引值，指向一个文件记录表，该表记录内核为每一个进程维护的文件记录信息。由于本例中创建了三万个socket，而一个socket(即一个tcp连接)就对应一个文件描述符(fd)，30000已经超过了系统默认的文件描述符限制。那怎么去查看fd信息呢？可通过lsof -i -a -p [pid]查看当前进程打开的tcp相关的文件描述符，如下图，红框标注的就是socket对应的fd：
解决这个问题也很简单，可通过如下方式设置文件描述符数量
https://juejin.cn/s/java.net.socketexception%20too%20many%20open%20files%20macos
处理完文件描述符过多的问题之后，继续重新跑客户端，又报错了。
unable to create new native thread 不能再创建新的本地线程。当然，系统线程数限制是可以调节的。但是存在的问题也很明显，具体有哪些问题呢？从上面的分析，结合BIO处理c10k的过程，不难得出以下问题：
- 线程是轻量级进程，操作系统会为每一个线程分配1M独立的栈空间，如果要处理c10k(10000个连接)，就得有10G的栈空间；
- 即便是内存空间足够，一台机器的cpu核数是有限的。比如我们线上机器是4核，10000个线程情况下，cpu大量时间是耗费在线程调度而不是业务逻辑处理上，会产生极大浪费；
所以BIO存在的核心问题是阻塞导致多线程，如何解决？那就是非阻塞+少量线程。
接下来有请NIO选手闪亮登场：
NIO服务端
public class NIOServer { public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException { LinkedList<SocketChannel> clients = new LinkedList<>(); //服务端开启监听 ServerSocketChannel serverSocketChannel = ServerSocketChannel.open(); serverSocketChannel.bind(new InetSocketAddress(9998)); //设置操作系统 级别非阻塞 NONBLOCKING!!! serverSocketChannel.configureBlocking(false); while (true) { //接受客户端的连接 Thread.sleep(500); /** * accept 调用了内核， * 在设置configureBlocking(false) 及非阻塞的情况下 * 若有客户端连进来，直接返回客户端， * 若无客户端连接，则返回null * 设置成NONBLOCKING后，代码不阻塞，线程不挂起，继续往下执行 */ SocketChannel client = serverSocketChannel.accept(); if (client == null) { // System.out.println("null....."); } else { /** * 重点，设置client读写数据时非阻塞 */ client.configureBlocking( false); int port = client.socket().getPort(); System.out.println("client..port: " + port); clients.add(client); } ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(4096); //遍历所有客户端，不需要多线程 for (SocketChannel c : clients) { //不阻塞 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(); } } } }}
NIO相比BIO有个非常牛逼的特性,即设置非阻塞。可通过 java.nio.AbstractSelectableChannel 下的configureBlocking方法，调用内核，设置当前socket接收客户端连接，或者读取数据为非阻塞（BIO中这两个操作都为阻塞），啥是socket?socket就是TPC连接的抽象，客户端client.connect(serverAddr); 实际上底层就会调用系统内核就处理三次握手，建立tcp连接。
从代码中不难看出，相比BIO,NIO的优势：
那它是不是就是完美解决方案了呢？如果你细心看以上37行到48行代码，就会发现，只要有一个连接进来，就不管三七二十一遍历所有客户端，调用系统调用read方法。实际情况可能并没有客户端有数据到达，这就产生了一个新的问题。
- 无论是否有读写事件，都需要空遍历所有客户端连接，产生大量系统调用，大量浪费CPU资源。
如果你来设计，你会想着怎么优化呢？
其实也比较容易，就是有没有办法，我不要用去遍历所有客户端，因为10k个客户端我就得调用10k次系统调用，就得产生10k次用户态和内核态的来回切换（回顾下计算机组成原理，感受下这个资源消耗），而只调用一次内核就能知道哪些连接有数据。嗯，Linus Torvalds（linux之父）也是这样想的，所以就出现了多路复用。
多路复用
先上一段多路复用的代码
public class SelectorNIOSimple { private Selector selector = null; int port = 9998; public static void main(String[] args) { SelectorNIO service = new SelectorNIO(); service.start(); } public void initServer() { try { ServerSocketChannel server = ServerSocketChannel.open(); server.configureBlocking(false); server.bind(new InetSocketAddress(port)); selector = Selector.open(); server.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } public void start() { initServer(); while (true) { try { Set<SelectionKey> keys = selector.keys(); System.out.println("可处理事件数量 " + keys.size()); while (selector.select() > 0) { //返回的待处理的文件描述符集合 Set<SelectionKey> selectionKeys = selector.selectedKeys(); Iterator<SelectionKey> iterator = selectionKeys.iterator(); while (iterator.hasNext()) { SelectionKey key = iterator.next(); //使用后需移除，否则会被一直处理 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(1024); client.register(selector, SelectionKey.OP_READ, buffer); System.out.println("client connected：" + 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; 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(); } }}
如果对NIO了解不多，咋看起来是不是比BIO/NIO的代码更复杂了？没事，待我慢慢道来。概念
咱们先说下啥是多路复用？
在Linux中，多路复用指的是一种实现同时监控多个文件描述符（包括socket，文件和标准输入输出等）的技术。它可以通过一个进程同时接受多个连接请求或处理多个文件的IO操作，提高程序的效率和响应速度。
怎么去理解这段话？结合我们上面的例子，说的直白一点就是一次系统调用，我就能得到多个客户端是否有读写事件。
多路（多个客户端）复用（复用一次系统调用）
多路复用是依赖内核的能力，不同的操作系统都有自己不同的多路复用器实现，这里以linux为例，多路复用又分为两个阶段。
阶段一：select&poll
select是在Linux内核2.0.0版本中出现的，于1996年6月发布,而poll则是在Linux内核2.1.44版本中被引入，于1997年3月发布。
可在命令行 输入 man 2 select/poll 去查看linux对它们的解释
简单说下select
int select(int nfds, //要监视的文件描述符数量 fd_set *restrict readfds, //可读文件描述符集合 fd_set *restrict writefds, //可写文件描述符集合 fd_set *restrict errorfds, //异常文件描述符集合 struct timeval *restrict timeout//超时时间 );
看下入参，需要用户主动传入要监视的文件描述符数量，可读文件描述符集合，可写文件描述符集合，异常文件描述符集合等入参，实际上就干了一件事，以前由用户态去循环遍历所有客户端产生系统调用（如果10k个socket，需要产生10k个系统调用），改成了由内核遍历，如果select模式，只需10系统调用（因为select最大支持传入1024个文件描述符），如果是poll模式（不限制文件描述符数量），则只需1次系统调用。
pool和select同属第一阶段，因为它们处理问题的思路基本相同，但也有如下区别：
1.实现机制不同：select使用轮询的方式来查询文件描述符上是否有事件发生，而poll则使用链表来存储文件描述符，查询时只需要对链表进行遍历。
2.文件描述符的数量限制不同：select最大支持1024个文件描述符，poll没有数量限制，可以支持更多的文件描述符。
3.阻塞方式不同：select会阻塞整个进程，而poll可以只阻塞等待的文件描述符。
4.可移植性不同：select是POSIX标准中的函数，可在各种操作系统上使用，而poll是Linux特有的函数，不是标准的POSIX函数，在其他操作系统上可能不被支持。
那是不是select和pool就很完美了呢，当然不是，这里还存在一个问题：
啥叫高性能，高性能首先要做到的就是避免资源浪费，fd集合在用户态和内核态互相拷贝就是一种浪费，越是在底层，一个细微的优化，对系统性能的提升都是巨大的。如何解决？linus大神又出手了，杜绝拷贝（不需要在用户态和内核态互相拷贝），空间换时间，在内核为应用程序开辟一块空间，这就是epoll要干的事情。
阶段二epoll
终于到epoll了，Linux epoll在2.6内核版本中发布，于2002年发布，这里大家可以回过头去看下，java.nio也刚好在2002年推出。
epoll执行过程
https://blog.csdn.net/shift_wwx/article/details/104275383
- 对应的系统调用：int epoll_create(int size);
- 对应的系统调用 int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
- 对应的系统调用 ：int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events, int maxevents, int timeout);
Java selector
刚才带大家看了下linux操作系统多路复用的发展历程，那java.nio是怎么使用的呢？其实在一开始就贴出了java selector的代码实现，发现比前面的版本代码会复杂不少，但第一遍咱们只是知道怎么写，至于为什么这么写，并没有讲的很清楚，有了上面的铺垫，再去看这段代码，是不是会有不一样的感觉呢
代码内加入了关键注释，串联linux多路复用器相关知识，强烈建议阅读下代码：public class SelectorNIO { /** * linux 多路复用器 默认使用epoll,可通过启动参数指定使用select poll或者epoll ， */ private Selector selector = null; int port = 9998; public static void main(String[] args) { SelectorNIO service = new SelectorNIO(); service.start(); } public void initServer() { try { ServerSocketChannel server = ServerSocketChannel.open(); server.configureBlocking(false); server.bind(new InetSocketAddress(port)); //epoll模式下 open会调用一个调用系统调用 epoll_create 返回文件描述符 fd3 selector = Selector.open(); /** *对应系统调用 *select，poll模式下：jvm里开辟一个文件描述符数组，并吧 fd4 放入 *epoll模式下： 调用内核 epoll_ctl(fd3,ADD,fd4,EPOLLIN) */ server.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } public void start() { initServer(); System.out.println("server start") while (true) { try { Set<SelectionKey> keys = selector.keys(); System.out.println("可处理事件数量 " + keys.size()); /** *对应系统调用 *1，select，poll模式下： 调用 内核 select（fd4） poll(fd4) *2，epoll： 调用内核 epoll_wait() */ while (selector.select() > 0) { //返回的待处理的文件描述符集合 Set<SelectionKey> selectionKeys = selector.selectedKeys(); Iterator<SelectionKey> iterator = selectionKeys.iterator(); while (iterator.hasNext()) { SelectionKey key = iterator.next(); //使用后需移除，否则会被一直处理 iterator.remove(); if (key.isAcceptable()) { /** * 对应系统调用 * select，poll模式下：因为内核未开辟空间，那么在jvm中存放fd4的数组空间 * epoll模式下： 通过epoll_ctl把新客户端fd注册到内核空间 */ acceptHandler(key); } else if (key.isReadable()) { /** * 处理读事件 */ readHandler(key); } } } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } public void readHandler(SelectionKey key) { try { ServerSocketChannel ssc = (ServerSocketChannel)key.channel(); //接受新客户端 SocketChannel client = ssc.accept(); //重点，设置非阻塞 client.configureBlocking(false); ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024); /** * 调用系统调用 * select，poll模式下：jvm里开辟一个数组存入 fd7 * epoll模式下： 调用 epoll_ctl(fd3,ADD,fd7,EPOLLIN */ client.register(selector, SelectionKey.OP_READ, buffer); System.out.println("client connected：" + 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; 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(); } }}
这里需要注意的是，如代码中注释所写，java 的Selector对所有多路复用器的一个抽象，可以通过系统属性设置多路复用器的类型。具体来说，在启动Java应用程序时，通过"-Djava.nio.channels.spi.SelectorProvider"参数指定使用的SelectorProvider类，以此来设置多路复用器的类型。例如，使用以下命令启动Java应用程序：
java -Djava.nio.channels.spi.SelectorProvider=sun.nio.ch.PollSelectorProvider MyApp
上述命令将使用PollSelectorProvider作为多路复用器的实现。如果不指定该参数，默认情况下将使用操作系统提供的默认多路复用器实现，例如，Unix-like系统中默认使用EPollSelectorProvider，Windows系统中默认使用WindowsSelectorProvider。
本文从基础概率到引出业界通用c10k问题，然后通过代码演示从BIO,到NIO再到多路复用的演进历程。但要更深入了解IO，还需对业界优秀的IO进一步的研究，比如netty，比如我们天天打交道的tomcat。只有对我们常用的中间件有更深入的了解，不能只是，不识庐山真面目只缘生在此山中，而是要有路漫漫其修远兮吾将而求索的精神，才能对我们的应用做更进一步的优化，提高性能，减少成本，巩固安全，增强体验，这才是我们的追求。
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