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I/O（ INPUT OUTPUT），包括文件I/O、网络I/O。
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计算机世界里的速度鄙视：
CPU 处理数据的速度远大于I/O准备数据的速度 。
任何编程语言都会遇到这种CPU处理速度和I/O速度不匹配的问题!
在网络编程中如何进行网络I/O优化：怎么高效地利用CPU进行网络数据处理？？？
从操作系统层面怎么理解网络I/O呢？计算机的世界有一套自己定义的概念。如果不明白这些概念，就无法真正明白技术的设计思路和本质。所以在我看来，这些概念是了解技术和计算机世界的基础。
理解网络I/O避不开的话题：同步与异步，阻塞与非阻塞。
拿山治烧水举例来说，(山治的行为好比用户程序，烧水好比内核提供的系统调用)，这两组概念翻译成大白话可以这么理解。
点火后，傻等，不等到水开坚决不干任何事（阻塞），水开了关火（同步）。
点火后，去看电视（非阻塞），时不时看水开了没有，水开后关火（同步）。
.jpg)
按下开关后，傻等水开（阻塞），水开后自动断电（异步）。
网络编程中不存在的模型。
按下开关后，该干嘛干嘛 （非阻塞），水开后自动断电（异步）。
用户态和内核态的切换耗时，费资源（内存、CPU）
优化建议：
.jpg)
网络编程都需要知道FD？？？ FD是个什么鬼？？？
Linux：万物都是文件，FD就是文件的引用。像不像JAVA中万物都是对象?程序中操作的是对象的引用。JAVA中创建对象的个数有内存的限制，同样FD的个数也是有限制的。
Linux在处理文件和网络连接时，都需要打开和关闭FD。
每个进程都会有默认的FD：
怎么优化呢？
对于一次I/O访问（以read举例），数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。
所以说，当一个read操作发生时，它会经历两个阶段：
正是因为这两个阶段，Linux系统升级迭代中出现了下面三种网络模式的解决方案。
简介：最原始的网络I/O模型。进程会一直阻塞，直到数据拷贝完成。
缺点：高并发时，服务端与客户端对等连接，线程多带来的问题：
public static void main(String[] args) throws IOException {
ServerSocket ss = new ServerSocket();
ss.bind(new InetSocketAddress(Constant.HOST, Constant.PORT));
int idx =0;
while (true) {
final Socket socket = ss.accept();//阻塞方法
new Thread(() -> {
handle(socket);
},"线程["+idx+"]" ).start();
}
}
static void handle(Socket socket) {
byte[] bytes = new byte[1024];
try {
String serverMsg = " server sss[ 线程："+ Thread.currentThread().getName() +"]";
socket.getOutputStream().write(serverMsg.getBytes());//阻塞方法
socket.getOutputStream().flush();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
简介：进程反复系统调用，并马上返回结果。
缺点：当进程有1000fds,代表用户进程轮询发生系统调用1000次kernel，来回的用户态和内核态的切换，成本几何上升。
public static void main(String[] args) throws IOException {
ServerSocketChannel ss = ServerSocketChannel.open();
ss.bind(new InetSocketAddress(Constant.HOST, Constant.PORT));
System.out.println(" NIO server started ... ");
ss.configureBlocking(false);
int idx =0;
while (true) {
final SocketChannel socket = ss.accept();//阻塞方法
new Thread(() -> {
handle(socket);
},"线程["+idx+"]" ).start();
}
}
static void handle(SocketChannel socket) {
try {
socket.configureBlocking(false);
ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(1024);
socket.read(byteBuffer);
byteBuffer.flip();
System.out.println("请求：" + new String(byteBuffer.array()));
String resp = "服务器响应";
byteBuffer.get(resp.getBytes());
socket.write(byteBuffer);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
简介：单个线程就可以同时处理多个网络连接。内核负责轮询所有socket，当某个socket有数据到达了，就通知用户进程。多路复用在Linux内核代码迭代过程中依次支持了三种调用，即SELECT、POLL、EPOLL三种多路复用的网络I/O模型。下文将画图结合Java代码解释。
简介：有连接请求抵达了再检查处理。
缺点：
服务端的select 就像一块布满插口的插排，client端的连接连上其中一个插口，建立了一个通道，然后再在通道依次注册读写事件。一个就绪、读或写事件处理时一定记得删除，要不下次还能处理。
public static void main(String[] args) throws IOException {
ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();//管道型ServerSocket
ssc.socket().bind(new InetSocketAddress(Constant.HOST, Constant.PORT));
ssc.configureBlocking(false);//设置非阻塞
System.out.println(" NIO single server started, listening on :" + ssc.getLocalAddress());
Selector selector = Selector.open();
ssc.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);//在建立好的管道上，注册关心的事件 就绪
while(true) {
selector.select();
Set keys = selector.selectedKeys();
Iterator it = keys.iterator();
while(it.hasNext()) {
SelectionKey key = it.next();
it.remove();//处理的事件，必须删除
handle(key);
}
}
}
private static void handle(SelectionKey key) throws IOException {
if(key.isAcceptable()) {
ServerSocketChannel ssc = (ServerSocketChannel) key.channel();
SocketChannel sc = ssc.accept();
sc.configureBlocking(false);//设置非阻塞
sc.register(key.selector(), SelectionKey.OP_READ );//在建立好的管道上，注册关心的事件 可读
} else if (key.isReadable()) { //flip
SocketChannel sc = null;
sc = (SocketChannel)key.channel();
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(512);
buffer.clear();
int len = sc.read(buffer);
if(len != -1) {
System.out.println("[" +Thread.currentThread().getName()+"] recv :"+ new String(buffer.array(), 0, len));
}
ByteBuffer bufferToWrite = ByteBuffer.wrap("HelloClient".getBytes());
sc.write(bufferToWrite);
}
} 
简介：设计新的数据结构(链表)提供使用效率。
poll和select相比在本质上变化不大，只是poll没有了select方式的最大文件描述符数量的限制。
缺点：逐个排查所有FD状态效率不高。
简介：没有fd个数限制，用户态拷贝到内核态只需要一次，使用事件通知机制来触发。通过epoll_ctl注册fd，一旦fd就绪就会通过callback回调机制来激活对应fd，进行相关的I/O操作。
缺点：
public static void main(String[] args) throws Exception {
final AsynchronousServerSocketChannel serverChannel = AsynchronousServerSocketChannel.open()
.bind(new InetSocketAddress(Constant.HOST, Constant.PORT));
serverChannel.accept(null, new CompletionHandler() {
@Override
public void completed(final AsynchronousSocketChannel client, Object attachment) {
serverChannel.accept(null, this);
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
client.read(buffer, buffer, new CompletionHandler() {
@Override
public void completed(Integer result, ByteBuffer attachment) {
attachment.flip();
client.write(ByteBuffer.wrap("HelloClient".getBytes()));//业务逻辑
}
@Override
public void failed(Throwable exc, ByteBuffer attachment) {
System.out.println(exc.getMessage());//失败处理
}
});
}
@Override
public void failed(Throwable exc, Object attachment) {
exc.printStackTrace();//失败处理
}
});
while (true) {
//不while true main方法一瞬间结束
}
} 当然上面的缺点相比较它优点都可以忽略。JDK提供了异步方式实现，但在实际的Linux环境中底层还是epoll，只不过多了一层循环，不算真正的异步非阻塞。而且就像上图中代码调用，处理网络连接的代码和业务代码解耦得不够好。Netty提供了简洁、解耦、结构清晰的API。
public static void main(String[] args) {
new NettyServer().serverStart();
System.out.println("Netty server started !");
}
public void serverStart() {
EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup();
EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup();
ServerBootstrap b = new ServerBootstrap();
b.group(bossGroup, workerGroup)
.channel(NioServerSocketChannel.class)
.childHandler(new ChannelInitializer() {
@Override
protected void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {
ch.pipeline().addLast(new Handler());
}
});
try {
ChannelFuture f = b.localAddress(Constant.HOST, Constant.PORT).bind().sync();
f.channel().closeFuture().sync();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
workerGroup.shutdownGracefully();
bossGroup.shutdownGracefully();
}
}
}
class Handler extends ChannelInboundHandlerAdapter {
@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {
ByteBuf buf = (ByteBuf) msg;
ctx.writeAndFlush(msg);
ctx.close();
}
@Override
public void exceptionCaught(ChannelHandlerContext ctx, Throwable cause) throws Exception {
cause.printStackTrace();
ctx.close();
}
} bossGroup 处理网络请求的大管家（们），网络连接就绪时，交给workGroup干活的工人（们）。
这些技术都是伴随Linux内核迭代中提供了高效处理网络请求的系统调用而出现的。了解计算机底层的知识才能更深刻地理解I/O，知其然，更要知其所以然。与君共勉！
文章来源：宜信技术学院 & 宜信支付结算团队技术分享第8期-宜信支付结算部支付研发团队高级工程师周胜帅《从操作系统层面理解Linux的网络IO模型》
分享者：宜信支付结算部支付研发团队高级工程师周胜帅
原文首发于支付结算团队技术公号“野指针”
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