go语言nio和bio go语言 nil

如何区分何时使用bio nio

简介：

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BIO：同步阻塞式IO，服务器实现模式为一个连接一个线程，即客户端有连接请求时服务器端就需要启动一个线程进行处理，如果这个连接不做任何事情会造成不必要的线程开销，当然可以通过线程池机制改善。

NIO：同步非阻塞式IO，服务器实现模式为一个请求一个线程，即客户端发送的连接请求都会注册到多路复用器上，多路复用器轮询到连接有I/O请求时才启动一个线程进行处理。

AIO(NIO.2)：异步非阻塞式IO，服务器实现模式为一个有效请求一个线程，客户端的I/O请求都是由OS先完成了再通知服务器应用去启动线程进行处理。

各自应用场景：

（1）NIO适合处理连接数目特别多，但是连接比较短（轻操作）的场景，Jetty，Mina，ZooKeeper等都是基于java nio实现。

（2）BIO方式适用于连接数目比较小且固定的场景，这种方式对服务器资源要求比较高，并发局限于应用中。

阻塞、非阻塞、多路复用、同步、异步、BIO、NIO、AIO 一文搞定

关于IO会涉及到阻塞、非阻塞、多路复用、同步、异步、BIO、NIO、AIO等几个知识点。知识点虽然不难但平常经常容易搞混，特此Mark下，与君共勉。

阻塞IO情况下，当用户调用 read 后，用户线程会被阻塞，等内核数据准备好并且数据从内核缓冲区拷贝到用户态缓存区后 read 才会返回。可以看到是阻塞的两个部分。

非阻塞IO发出read请求后发现数据没准备好，会继续往下执行，此时应用程序会不断轮询polling内核询问数据是否准备好，当数据没有准备好时，内核立即返回EWOULDBLOCK错误。直到数据被拷贝到应用程序缓冲区，read请求才获取到结果。并且你要注意！这里最后一次 read 调用获取数据的过程，是一个同步的过程，是需要等待的过程。这里的同步指的是 内核态的数据拷贝到用户程序的缓存区这个过程 。

非阻塞情况下无可用数据时，应用程序每次轮询内核看数据是否准备好了也耗费CPU，能否不让它轮询，当内核缓冲区数据准备好了，以事件通知当机制告知应用进程数据准备好了呢？应用进程在没有收到数据准备好的事件通知信号时可以忙写其他的工作。此时 IO多路复用 就派上用场了。

IO多路复用中文比较让人头大，IO多路复用的原文叫 I/O multiplexing，这里的 multiplexing 指的其实是在单个线程通过记录跟踪每一个Sock(I/O流)的状态来同时管理多个I/O流. 发明它的目的是尽量多的提高服务器的吞吐能力。实现一个线程监控多个IO请求，哪个IO有请求就把数据从内核拷贝到进程缓冲区，拷贝期间是阻塞的！现在已经可以通过采用mmap地址映射的方法，达到内存共享效果，避免真复制，提高效率。

像 select、poll、epoll 都是I/O多路复用的具体的实现。

select是第一版IO复用，提出后暴漏了很多问题。

poll 修复了 select 的很多问题。

但是poll仍然不是线程安全的， 这就意味着不管服务器有多强悍，你也只能在一个线程里面处理一组 I/O 流。你当然可以拿多进程来配合了，不过然后你就有了多进程的各种问题。

epoll 可以说是 I/O 多路复用最新的一个实现，epoll 修复了poll 和select绝大部分问题， 比如：

横轴 Dead connections 是链接数的意思，叫这个名字只是它的测试工具叫deadcon。纵轴是每秒处理请求的数量，可看到epoll每秒处理请求的数量基本不会随着链接变多而下降的。poll 和/dev/poll 就很惨了。但 epoll 有个致命的缺点是只有 linux 支持。

比如平常Nginx为何可以支持4W的QPS是因为它会使用目标平台上面最高效的I/O多路复用模型。

然后你会发现上面的提到过的操作都不是真正的异步，因为两个阶段总要等待会儿！而真正的异步 I/O 是内核数据准备好和数据从内核态拷贝到用户态这两个过程都不用等待。

很庆幸，Linux给我们准备了 aio_read 跟 aio_write 函数实现真实的异步，当用户发起aio_read请求后就会自动返回。内核会自动将数据从内核缓冲区拷贝到用户进程空间，应用进程啥都不用管。

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同步跟异步的区别在于 数据从内核空间拷贝到用户空间是否由用户线程完成 ，这里又分为同步阻塞跟同步非阻塞两种。

我们以同步非阻塞为例，如下可看到，在将数据从内核拷贝到用户空间这一过程，是由用户线程阻塞完成的。

可发现，用户在调用之后会立即返回，由内核完成数据的拷贝工作，并通知用户线程，进行回调。

在Java中，我们使用socket进行网络通信，IO主要有三种模式，主要看 内核支持 哪些。

同步阻塞IO ，每个客户端的Socket连接请求，服务端都会对应有个处理线程与之对应，对于没有分配到处理线程的连接就会被阻塞或者拒绝。相当于是 一个连接一个线程 。

BIO特点 ：

常量：

主类：

服务端监听线程：

服务端处理线程：

客户端：

同步非阻塞IO之NIO ：服务器端保存一个Socket连接列表，然后对这个列表进行轮询，如果发现某个Socket端口上有数据可读时说明读就绪，则调用该socket连接的相应读操作。如果发现某个 Socket端口上有数据可写时说明写就绪，则调用该socket连接的相应写操作。如果某个端口的Socket连接已经中断，则调用相应的析构方法关闭该端口。这样能充分利用服务器资源，效率得到了很大提高，在进行IO操作请求时候再用个线程去处理，是 一个请求一个线程 。Java中使用Selector、Channel、Buffer来实现上述效果。

每个线程中包含一个 Selector 对象，它相当于一个通道管理器，可以实现在一个线程中处理多个通道的目的，减少线程的创建数量。远程连接对应一个channel，数据的读写通过buffer均在同一个 channel 中完成，并且数据的读写是非阻塞的。通道创建后需要注册在 selector 中，同时需要为该通道注册感兴趣事件（客户端连接服务端事件、服务端接收客户端连接事件、读事件、写事件）， selector 线程需要采用 轮训 的方式调用 selector 的 select 函数，直到所有注册通道中有兴趣的事件发生，则返回，否则一直阻塞。而后循环处理所有就绪的感兴趣事件。以上步骤解决BIO的两个瓶颈：

下面对以下三个概念做一个简单介绍，Java NIO由以下三个核心部分组成：

channel和buffer有好几种类型。下面是Java NIO中的一些主要channel的实现：

正如你所看到的，这些通道涵盖了UDP和TCP网络IO，以及文件IO。以下是Java NIO里关键的buffer实现：

在微服务阶段，一个请求可能涉及到多个不同服务之间的跨服务器调用，如果你想实现高性能的PRC框架来进行数据传输，那就可以基于Java NIO做个支持长连接、自定义协议、高并发的框架，比如Netty。Netty本身就是一个基于NIO的网络框架， 封装了Java NIO那些复杂的底层细节，给你提供简单好用的抽象概念来编程。比如Dubbo底层就是用的Netty。

AIO是异步非阻塞IO，相比NIO更进一步，进程读取数据时只负责发送跟接收指令，数据的准备工作完全由操作系统来处理。

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原文：阻塞、非阻塞、多路复用、同步、异步、BIO、NIO、AIO 一锅端

为什么nio效率会比bio高

假如有10000个连接，4核CPU ，那么bio 就需要一万个线程，而nio大概就需要5个线程(一个接收请求，四个处理请求)。如果这10000个连接同时请求，那么bio就有10000个线程抢四个CPU ，几乎每个CPU 平均执行2500次上下文切换，而nio 四个处理线程，几乎每个线程都对应一个CPU ，也就是几乎没有上下文切换。效率就体现出来了。