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  • 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

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