正文
前面介绍了Unix的I/O模型以及多路复用的c实现，为什么要介绍这些呢？ 因为JVM是用c++写的，JDK的native方法也都是用c写的，最后它们调用
的还是操作系统底层的api,所以了解一些关键的底层原理还是有必要的。
讲Java的NIO之前，先讲些基础知识.
1. 基础知识
1.1 阻塞和非阻塞
阻塞
和
非阻塞
关注的是
应用进程在等待调用结果时的状态
,
如果应用进程在等结果的时候
将自己挂起
，直到得到结果再返回，这是
阻塞
调用
如果应用进程在等结果的时候
不会将自己挂起
就返回, 这是
非阻塞
调用。
举个栗子，你去买星巴克, 如果你点了杯咖啡然后一直等着啥也不干直到咖啡送到你手上，这叫
阻塞等待
，如果你点了杯咖啡后去刷刷微博，然后不时回来看看咖啡好了没有，这叫
非阻塞等待
1.2 同步和异步
而
同步
和
异步
关注的是
通信
同步就是应用进程在发起一个调用之后，在没有得到结果之前，就不返回(不管有没有挂起自己)，也就是进程(调用方)主动等待结果。
异步是只应用进程在发起一个调用之后，不等待结果就返回了。也就是说，是靠被调用方通过状态或者回调函数来通知进程结果。
举个栗子:
你去买星巴克，点了杯咖啡之后，老板说我先去买原料ABCD,你等啊等，等老板买完做完了给你了你才离开, 这个是同步。
异步就是你点了咖啡之后，你先去happy, 等好了老板打电话大吼一声通知你来取。
1.3 之间有关联？
回顾我们之前的Unix基本I/O模型
Non-Blocking I/O
和
Signal-Driven I/O
在数据准备阶段都不会阻塞，前者要轮询内核数据是否准备好，后者是直接等待内核通知回调
Asynchronous I/O
是在真正意义上的
POSIX
定义的异步io操作, 在数据准备和复制阶段都不会阻塞应用,但是编程难度大
I/O Multiplexing
在数据准备阶段也会阻塞，但是可以处理更多I/O请求，也就是说加了层中间人抽象，虽然阻塞了应用进程，但是能知道多个fd可读可写,也是大名鼎鼎的
reactor模式
的基础
从上面的角度看，其实只是关注点不一样，阻塞的调用关注的是等待结果时的状态，所以
-
如果进程或线程是被挂起了，就是阻塞的，那么这个进程/线程也干不了别的，直到拿到结果后返回，所以也是同步的.
-
如果进程或线程没被挂起，就是非阻塞的, 这个进程可以先返回，等啥时候好了再回调或者改状态，这个叫异步. 如果这个进程一直在check直到拿到结果了才返回，这就是同步
1.4 BIO介绍
在jdk1.4之前，Java的I/O是使用
基于流的抽象模型
来做的，IO流模型是把设备抽象成一个个管道，管道里每个数据单元依次排列,这是一种
同步阻塞模型
.
类似于一个自来水管，源头放在数据源上，出口是你的Java程序。
流是有方向的，水流出去了就没法让它流回来。
![]()
最基础的2个抽象是
InputStream
和
OutputStream
,I/O流都使用了隐式的指针来记录当前准备从哪个数据单元读取，其余的类功能都是在这两个类的基础上做装饰的。
例如为了简化操作提高I/O效率的
BufferedInputStreamReader
，一次java函数调用就能读写大量的内容(应用层看来)，而不是每次处理一个数据单元。
2. BIO的局限
JDK1.4之前，java的io包里的输入流和输出流抽象都是
面向流的模型
, 一次只能处理一个字节，效率不高，并且会阻塞进/线程。
在网络编程中，BIO没有引入I/O多路复用模型，并且BIO里的方法都是同步阻塞的，所以通常都是起一个accepter线程去阻塞监听客户端连接,接收到请求之后起一个新的线程去处理。
![BIO server]()
BIO
server
这样有几个明显的缺点:
-
客户端连接很多的时候，会创建大量的处理线程，每创建一个线程都需要分配一定的栈空间,一般是1K~1M,那么4G内存也只能起4000~40000个线程。
-
线程多导致上下文切换严重
-
阻塞导致负责网络数据读写的线程不可复用
其中， 1可以使用线程池来解决，但是线程池的处理能力是有限的。
阻塞导致负责网络数据读写的线程不可复用, 在高并发大量连接的场景下，假如某个线程要从socket里读1k的数据，但是现在客户端网络不行，只发了0.1k, 那么这个线程池里的线程也阻塞在那里, 没有让出资源去读别的socket中的数据,导致整体效率不高，整体连接数也有限。
3. NIO的设计
为了解决BIO的问题，在JDK1.4以后，加入了NIO(New IO, 也有说法称Non-Blocking-IO)
NIO的设计依然是基于流的，只是可以非阻塞的读写了。
大家都知道，每个网络服务都有的基础结构:
-
接收网络请求
-
解析请求
-
处理请求,得到结果
-
加密结果
-
发送网络响应
NIO的作者
Doug Lea
在
Scalable IO in Java
里讲到, NIO的设计目标是:
-
持续增加的负载下的优雅降级
-
硬件资源(CPU, 内存，磁盘，宽带)的提升带来IO性能的提升
-
低延迟，流量高峰，可调优
处理过程可以分治，将一个大过程分成n个小任务，这将需要
非阻塞(Non Blocking)
的支持
在合适的时机，触发小任务, 这需要某种
事件分发(Event Dispatch)
手段
