NIO与BIO的区别、NIO的运行原理和并发使用场景

我们首先需要注册当这几个事件到来的时候所对应的处理器。然后在合适的时机告诉事件选择器：我对这个事件感兴趣。对于写操作，就是写不出去的时候对写事件感兴趣；对于读操作，就是完成连接和系统没有办法承载新读入的数据的时；对于accept，一般是服务器刚启动的时候；而对于connect，一般是connect失败需要重连或者直接异步调用connect的时候。

其次，用一个死循环选择就绪的事件，会执行系统调用（Linux 2.6之前是select、poll，2.6之后是epoll，Windows是IOCP），还会阻塞的等待新事件的到来。新事件到来的时候，会在selector上注册标记位，标示可读、可写或者有连接到来。

注意，select是阻塞的，无论是通过操作系统的通知（epoll）还是不停的轮询(select，poll)，这个函数是阻塞的。所以你可以放心大胆地在一个while(true)里面调用这个函数而不用担心CPU空转。

所以我们的程序大概的模样是：

interface ChannelHandler{ 
void channelReadable(Channel channel); 
void channelWritable(Channel channel); 
} 
class Channel{ 
Socket socket; 
Event event;//读，写或者连接 
} 
//IO线程主循环: 
class IoThread extends Thread{ 
public void run(){ 
Channel channel; 
while(channel=Selector.select()){//选择就绪的事件和对应的连接 
if(channel.event==accept){ 
registerNewChannelHandler(channel);//如果是新连接，则注册一个新的读写处理器 
} 
if(channel.event==write){ 
getChannelHandler(channel).channelWritable(channel);//如果可以写，则执行写事件 
} 
if(channel.event==read){ 
getChannelHandler(channel).channelReadable(channel);//如果可以读，则执行读事件 
} 
} 
} 
Map<Channel，ChannelHandler> handlerMap;//所有channel的对应事件处理器 
} 

这个程序很简短，也是最简单的Reactor模式：注册所有感兴趣的事件处理器，单线程轮询选择就绪事件，执行事件处理器。

3.优化线程模型

由上面的示例我们大概可以总结出NIO是怎么解决掉线程的瓶颈并处理海量连接的：

NIO由原来的阻塞读写（占用线程）变成了单线程轮询事件，找到可以进行读写的网络描述符进行读写。除了事件的轮询是阻塞的（没有可干的事情必须要阻塞），剩余的I/O操作都是纯CPU操作，没有必要开启多线程。

并且由于线程的节约，连接数大的时候因为线程切换带来的问题也随之解决，进而为处理海量连接提供了可能。

单线程处理I/O的效率确实非常高，没有线程切换，只是拼命的读、写、选择事件。但现在的服务器，一般都是多核处理器，如果能够利用多核心进行I/O，无疑对效率会有更大的提高。

仔细分析一下我们需要的线程，其实主要包括以下几种：

• 事件分发器，单线程选择就绪的事件。
• I/O处理器，包括connect、read、write等，这种纯CPU操作，一般开启CPU核心个线程就可以。
• 业务线程，在处理完I/O后，业务一般还会有自己的业务逻辑，有的还会有其他的阻塞I/O，如DB操作，RPC等。只要有阻塞，就需要单独的线程。

Java的Selector对于Linux系统来说，有一个致命限制：同一个channel的select不能被并发的调用。因此，如果有多个I/O线程，必须保证：一个socket只能属于一个IoThread，而一个IoThread可以管理多个socket。

另外连接的处理和读写的处理通常可以选择分开，这样对于海量连接的注册和读写就可以分发。虽然read()和write()是比较高效无阻塞的函数，但毕竟会占用CPU，如果面对更高的并发则无能为力。

NIO在客户端的魔力

通过上面的分析，可以看出NIO在服务端对于解放线程，优化I/O和处理海量连接方面，确实有自己的用武之地。

1.NIO又有什么使用场景呢?

常见的客户端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，则性能遇到瓶颈。

每连接顺序请求的Redis

（编辑：核心网）

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