java IO多种模式讲解

太过爱你忘了你带给我的痛 2022-11-01 00:57 145阅读 0赞

**1.Java IO读写原理**

**  ** 无论是Socket的读写还是文件的读写，在Java层面的应用开发或者是linux系统底层开发，都属于输入input和输出output的处理，简称为IO读写。在原理上和处理流程上，都是一致的。区别在于参数的不同。

用户程序进行IO的读写，基本上会用到read&write两大系统调用。可能不同操作系统，名称不完全一样，但是功能是一样的。

先强调一个基础知识：read系统调用，并不是把数据直接从物理设备，读数据到内存。write系统调用，也不是直接把数据，写入到物理设备。

read系统调用，是把数据从内核缓冲区复制到进程缓冲区；而write系统调用，是把数据从进程缓冲区复制到内核缓冲区。这个两个系统调用，都不负责数据在内核缓冲区和磁盘之间的交换。底层的读写交换，是由操作系统kernel内核完成的

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**2.同步阻塞IO（Blocking IO）**

当用户线程调用了recvfrom这个系统调用，内核就开始了IO的第一个阶段：准备数据。对于network io来说，很多时候数据在一开始还没有到达（比如，还没有收到一个完整的UDP包），

这个时候内核就要等待足够的数据到来。而在用户线程这边，整个线程会被阻塞。当内核一直等到数据准备好了，它就会将数据从内核中拷贝到用户内存，然后内核返回结果，用户线程才解除阻塞的状态，重新运行起来。

这种缺点: 会为每个连接配套一条独立的线程,并且等待数据和数据拷贝过程中是一直阻塞的,不适合高并发场景

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**3.同步非阻塞NIO（None Blocking IO）**

当用户线程发出read操作时，如果内核中的数据还没有准备好，那么它并不会阻塞用户线程，而是立刻返回一个error。从用户线程角度讲 ，它发起一个read操作后，并不需要等待，而是马上就得到了一个结果。用户线程判断结果是一个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system call，那么它马上就将数据拷贝到了用户内存，然后返回。  
所以，用户线程其实是需要不断的主动询问内核数据好了没有。

这种缺点: 需要不断的重复发起IO系统调用，这种不断的轮询，将会不断地询问内核，这将占用大量的 CPU 时间，系统资源利用率较低。

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**4.同步IO多路复用模型(select/epoll)**

用户首先将需要进行IO添加到select中,然后整个线程会被阻塞，而同时，内核会“监视”所有select负责的socket，当任何一个socket中的数据准备好了，select就会返回。这个时候用户线程再调用read操作，将数据从内核拷贝到用户线程。

这个图和BIO的图其实并没有太大的不同，事实上，还更差一些。因为这里需要使用两个system call (select 和 recvfrom)，而blocking IO只调用了一个system call (recvfrom)。

但是，使用select以后最大的优势是用户可以在一个线程内同时处理多个socket的IO请求。用户可以注册多个socket，然后不断地调用select读取被激活的socket，即可达到在**同一个线程内同时处理多个IO请求的目的**。而在同步阻塞模型中，必须通过多线程的方式才能达到这个目的。

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然而，使用select函数的优点并不仅限于此。虽然上述方式允许单线程内处理多个IO请求，但是每个IO请求的过程还是阻塞的（在select函数上阻塞），平均时间甚至比同步阻塞IO模型还要长。如果用户线程只注册自己感兴趣的socket或者IO请求，然后去做自己的事情，等到数据到来时再进行处理，则可以提高CPU的利用率。

IO多路复用模型使用了Reactor设计模式实现了这一机制

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5**.异步IO模型（asynchronous IO）**

AIO的基本流程是：用户线程通过系统调用，告知kernel内核启动某个IO操作，用户线程返回。kernel内核在整个IO操作（包括数据准备、数据复制）完成后，通知用户程序，用户执行后续的业务操作。

kernel的数据准备是将数据从网络物理设备（网卡）读取到内核缓冲区；kernel的数据复制是将数据从内核缓冲区拷贝到用户程序空间的缓冲区。

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在内核kernel的等待数据和复制数据的两个阶段，用户线程都不是block(阻塞)的。用户线程需要接受kernel的IO操作完成的事件，或者说注册IO操作完成的回调函数，到操作系统的内核。所以说，异步IO有的时候，也叫做信号驱动 IO 。

异步IO模型缺点：

需要完成事件的注册与传递，这里边需要底层操作系统提供大量的支持，去做大量的工作。

目前来说， Windows 系统下通过 IOCP 实现了真正的异步 I/O。但是，就目前的业界形式来说，Windows 系统，很少作为百万级以上或者说高并发应用的服务器操作系统来使用。

而在 Linux 系统下，异步IO模型在2.6版本才引入，目前并不完善。所以，这也是在 Linux 下，实现高并发网络编程时都是以 IO 复用模型模式为主。

Proactor设计模式:

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# 6.select、poll、epoll的原理与区别 #

①**select**

时间复杂度:O(n)

fd\_set(监听的端口个数)：32位机默认是1024个，64位机默认是2048。

**缺点**：

（1）单进程可以打开fd有限制；

（2）对socket进行扫描时是线性扫描，即采用轮询的方法，效率较低；

（2）用户空间和内核空间的复制非常消耗资源；

**②poll**

同步多路IO复用

调用过程和select类似

时间复杂度:O(n)

其和select不同的地方：采用**链表**的方式替换原有fd\_set数据结构,而使其**没有连接数的限制**。

③epoll

时间复杂度:O(1)

**epoll的工作方式**

与select，poll一样，但是增加了对I/O多路复用的技术  
只关心“活跃”的链接，无需遍历全部描述符集合  
能够处理大量的链接请求(系统可以打开的文件数目)

设想一个场景：有100万用户同时与一个进程保持着TCP连接，而每一时刻只有几十个或几百个TCP连接是活跃的(接收TCP包)，也就是说在每一时刻进程只需要处理这100万连接中的一小部分连接。那么，如何才能高效的处理这种场景呢？进程是否在每次询问操作系统收集有事件发生的TCP连接时，把这100万个连接告诉操作系统，然后由操作系统找出其中有事件发生的几百个连接呢？实际上，在Linux2.4版本以前，那时的select或者poll事件驱动方式是这样做的。

这里有个非常明显的问题，即在某一时刻，进程收集有事件的连接时，其实这100万连接中的大部分都是没有事件发生的。因此如果每次收集事件时，都把100万连接的套接字传给操作系统(这首先是用户态内存到内核态内存的大量复制)，而由操作系统内核寻找这些连接上有没有未处理的事件，将会是巨大的资源浪费，然后select和poll就是这样做的，因此它们最多只能处理几千个并发连接。而epoll不这样做，它在Linux内核中申请了一个简易的文件系统，把原先的一个select或poll调用分成了3部分：

1)调用epoll\_create建立一个epoll对象(在epoll文件系统中给这个句柄分配资源)；

2)调用epoll\_ctl向epoll对象中添加这100万个连接的套接字；

3)调用epoll\_wait收集发生事件的连接；监听发生事件连接是**ep\_poll\_callback**

这样只需要在进程启动时建立1个epoll对象，并在需要的时候向它添加或删除连接就可以了，因此，在实际收集事件时，epoll\_wait的效率就会非常高，因为调用epoll\_wait时并没有向它传递这100万个连接，内核也不需要去遍历全部的连接。

转载:[https://www.cnblogs.com/crazymakercircle/p/10225159.html   ][https_www.cnblogs.com_crazymakercircle_p_10225159.html_][https://www.cnblogs.com/yanguhung/p/10145755.html  ][https_www.cnblogs.com_yanguhung_p_10145755.html_][https://blog.csdn.net/xxxxxx91116/article/details/12083613][https_blog.csdn.net_xxxxxx91116_article_details_12083613]

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