Java BIO、NIO 背后的理论知识

同步/异步 & 阻塞/非阻塞

摘自一个大佬的定义：

同步和异步说的是消息的通知机制，阻塞非阻塞说的是线程的状态 。

比如，去政府部门办事，材料递上去之后，人家说等着吧（同步阻塞） 

同步：发起一个调用后，人家不主动通知我，我要主动去检测返回结果（主动询问好了没呀）。

阻塞：在等待调用结果的时候，线程的状态是挂起的（除了等着什么也做不了）。

 

傻站半天，我先玩会手机，时不时的来问一下工作人员（同步非阻塞）

同步：发起一个调用后，人家不主动通知我，我要主动去检测返回结果（时不时的询问好了没呀）。

非阻塞：在等待调用结果的时候，线程可以做其他事情（玩手机）。

 

因为投诉太多，政府部门出新规定了，材料递上去之后，可以先回家，办妥了之后工作人员会打电话通知（异步非阻塞）

异步：发起一个调用后，我可以立即返回，我被通知有结果了（事情办好后，工作人员通知我）

非阻塞：在等待调用结果的时候，线程可以做其他事情（回家做任何事情）

 

也就是说：

同步需要调用者主动去轮询被调用者以获取调用结果，异步则是调用者被动的得到被调用者的通知。

阻塞/非阻塞则是在得到调用结果之前，能不能做其他事情。

 

阻塞在哪个阶段？

java.net.ServerSocket#accept

传统的BIO阻塞在accept阶段，在监听到客户端的连接之前都是阻塞状态。

java.nio.channels.Selector#select()

NIO阻塞在select阶段，在注册的事件到达之前，该方法是阻塞的。非阻塞是针对某一个IO来看的，NIO本质是一个多路复用器，即一个线程可以操纵多个IO，任何一个IO有数据，selector都会被唤醒去处理。所以其中一个IO没有数据处于等待状态的时候，另一个IO可能正在被处理，线程并没有被等待状态的那个IO所阻塞，即非阻塞。

I/O模型

对于IO的读写，基本上都会涉及系统调用 read 和 write，read把数据从内核缓冲区复制到用户进程缓冲区，write把数据从用户进程缓冲区复制到内核缓冲区。

阻塞式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。

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。

IO复用模型（select，poll，epoll都是IO多路复用的机制）

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。

另外多路复用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。

I/O多路复用实际上就是用select, poll, epoll技术等监听多个IO对象，当IO对象有变化（有数据）的时候就通知用户进程。好处就是单个进程可以处理多个socket。

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。

异步IO模型

异步IO模型是比较理想的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，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。用户线程中不需要再次调用IO函数进行具体的读写。这点是和信号驱动模型有所不同的，在信号驱动模型中，当用户线程接收到信号表示数据已经就绪，然后需要用户线程调用IO函数进行实际的读写操作；而在异步IO模型中，收到信号表示IO操作已经完成，不需要再在用户线程中调用iO函数进行实际的读写操作。

 

网络IO的两个阶段（waitdata & copydata）

send： 经历 copydata 阶段
recv ： 经历 waitdata 阶段，再经历 copydata 阶段