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titleIO模型详解
categoryJava
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Java基础

IO 模型这块确实挺难理解的,需要太多计算机底层知识。写这篇文章用了挺久,就非常希望能把我所知道的讲出来吧!希望朋友们能有收获!为了写这篇文章,还翻看了一下《UNIX 网络编程》这本书,太难了,我滴乖乖!心痛~

个人能力有限。如果文章有任何需要补充/完善/修改的地方,欢迎在评论区指出,共同进步!

前言

I/O 一直是很多小伙伴难以理解的一个知识点,这篇文章我会将我所理解的 I/O 讲给你听,希望可以对你有所帮助。

I/O

何为 I/O?

I/O(Input/Outpu) 即输入/输出

我们先从计算机结构的角度来解读一下 I/O。

根据冯.诺依曼结构,计算机结构分为 5 大部分:运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备。

冯诺依曼体系结构

输入设备(比如键盘)和输出设备(比如显示器)都属于外部设备。网卡、硬盘这种既可以属于输入设备,也可以属于输出设备。

输入设备向计算机输入数据,输出设备接收计算机输出的数据。

从计算机结构的视角来看的话, I/O 描述了计算机系统与外部设备之间通信的过程。

我们再先从应用程序的角度来解读一下 I/O。

根据大学里学到的操作系统相关的知识:为了保证操作系统的稳定性和安全性,一个进程的地址空间划分为 用户空间(User space)内核空间(Kernel space )

像我们平常运行的应用程序都是运行在用户空间,只有内核空间才能进行系统态级别的资源有关的操作,比如文件管理、进程通信、内存管理等等。也就是说,我们想要进行 IO 操作,一定是要依赖内核空间的能力。

并且,用户空间的程序不能直接访问内核空间。

当想要执行 IO 操作时,由于没有执行这些操作的权限,只能发起系统调用请求操作系统帮忙完成。

因此,用户进程想要执行 IO 操作的话,必须通过 系统调用 来间接访问内核空间

我们在平常开发过程中接触最多的就是 磁盘 IO(读写文件)网络 IO(网络请求和响应)

从应用程序的视角来看的话,我们的应用程序对操作系统的内核发起 IO 调用(系统调用),操作系统负责的内核执行具体的 IO 操作。也就是说,我们的应用程序实际上只是发起了 IO 操作的调用而已,具体 IO 的执行是由操作系统的内核来完成的。

当应用程序发起 I/O 调用后,会经历两个步骤:

  1. 内核等待 I/O 设备准备好数据
  2. 内核将数据从内核空间拷贝到用户空间。

有哪些常见的 IO 模型?

UNIX 系统下, IO 模型一共有 5 种: 同步阻塞 I/O同步非阻塞 I/OI/O 多路复用信号驱动 I/O异步 I/O

这也是我们经常提到的 5 种 IO 模型。

Java 中 3 种常见 IO 模型

BIO (Blocking I/O)

BIO 属于同步阻塞 IO 模型

同步阻塞 IO 模型中,应用程序发起 read 调用后,会一直阻塞,直到内核把数据拷贝到用户空间。

图源:《深入拆解Tomcat & Jetty》

在客户端连接数量不高的情况下,是没问题的。但是,当面对十万甚至百万级连接的时候,传统的 BIO 模型是无能为力的。因此,我们需要一种更高效的 I/O 处理模型来应对更高的并发量。

NIO (Non-blocking/New I/O)

Java 中的 NIO 于 Java 1.4 中引入,对应 java.nio 包,提供了 Channel , SelectorBuffer 等抽象。NIO 中的 N 可以理解为 Non-blocking,不单纯是 New。它支持面向缓冲的,基于通道的 I/O 操作方法。 对于高负载、高并发的(网络)应用,应使用 NIO 。

Java 中的 NIO 可以看作是 I/O 多路复用模型。也有很多人认为,Java 中的 NIO 属于同步非阻塞 IO 模型。

跟着我的思路往下看看,相信你会得到答案!

我们先来看看 同步非阻塞 IO 模型

图源:《深入拆解Tomcat & Jetty》

同步非阻塞 IO 模型中,应用程序会一直发起 read 调用,等待数据从内核空间拷贝到用户空间的这段时间里,线程依然是阻塞的,直到在内核把数据拷贝到用户空间。

相比于同步阻塞 IO 模型,同步非阻塞 IO 模型确实有了很大改进。通过轮询操作,避免了一直阻塞。

但是,这种 IO 模型同样存在问题:应用程序不断进行 I/O 系统调用轮询数据是否已经准备好的过程是十分消耗 CPU 资源的。

这个时候,I/O 多路复用模型 就上场了。

IO 多路复用模型中,线程首先发起 select 调用,询问内核数据是否准备就绪,等内核把数据准备好了,用户线程再发起 read 调用。read 调用的过程(数据从内核空间->用户空间)还是阻塞的。

目前支持 IO 多路复用的系统调用,有 select,epoll 等等。select 系统调用,是目前几乎在所有的操作系统上都有支持

  • select 调用 :内核提供的系统调用,它支持一次查询多个系统调用的可用状态。几乎所有的操作系统都支持。
  • epoll 调用 :linux 2.6 内核,属于 select 调用的增强版本,优化了 IO 的执行效率。

IO 多路复用模型,通过减少无效的系统调用,减少了对 CPU 资源的消耗。

Java 中的 NIO ,有一个非常重要的选择器 ( Selector ) 的概念,也可以被称为 多路复用器。通过它,只需要一个线程便可以管理多个客户端连接。当客户端数据到了之后,才会为其服务。

AIO (Asynchronous I/O)

AIO 也就是 NIO 2。Java 7 中引入了 NIO 的改进版 NIO 2,它是异步 IO 模型。

异步 IO 是基于事件和回调机制实现的,也就是应用操作之后会直接返回,不会堵塞在那里,当后台处理完成,操作系统会通知相应的线程进行后续的操作。

目前来说 AIO 的应用还不是很广泛。Netty 之前也尝试使用过 AIO,不过又放弃了。这是因为,Netty 使用了 AIO 之后,在 Linux 系统上的性能并没有多少提升。

最后,来一张图,简单总结一下 Java 中的 BIO、NIO、AIO。

参考

, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Add copy buttons to all
 blocks
(function() {
function addCopyButtons() {
document.querySelectorAll('pre code').forEach(function(codeBlock) {
if (codeBlock.parentElement.hasAttribute('data-copy-added')) return;
codeBlock.parentElement.setAttribute('data-copy-added', 'true');
var btn = document.createElement('button');
btn.textContent = 'Copy';
btn.style.cssText = 'position:absolute;top:4px;right:4px;padding:2px 8px;font-size:11px;background:#4ecdc4;border:none;border-radius:4px;color:#1a1a2e;cursor:pointer;opacity:0.7;transition:opacity 0.2s;';
btn.onmouseover = function() { this.style.opacity = '1'; };
btn.onmouseout = function() { this.style.opacity = '0.7'; };
btn.onclick = function() {
navigator.clipboard.writeText(codeBlock.textContent).then(function() {
btn.textContent = 'Copied!';
setTimeout(function() { btn.textContent = 'Copy'; }, 1500);
});
};
codeBlock.parentElement.style.position = 'relative';
codeBlock.parentElement.appendChild(btn);
});
}
addCopyButtons();
// Re-run on dynamic content
var observer = new MutationObserver(addCopyButtons);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Add Copy Buttons to Code Blocks]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "github.com";
var __re = new RegExp('^' + "github\\.com" + '
JavaGuide/docs/java/basis/io.md at main · PDPENG/JavaGuide · GitHub
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Java基础

IO 模型这块确实挺难理解的,需要太多计算机底层知识。写这篇文章用了挺久,就非常希望能把我所知道的讲出来吧!希望朋友们能有收获!为了写这篇文章,还翻看了一下《UNIX 网络编程》这本书,太难了,我滴乖乖!心痛~

个人能力有限。如果文章有任何需要补充/完善/修改的地方,欢迎在评论区指出,共同进步!

前言

I/O 一直是很多小伙伴难以理解的一个知识点,这篇文章我会将我所理解的 I/O 讲给你听,希望可以对你有所帮助。

I/O

何为 I/O?

I/O(Input/Outpu) 即输入/输出

我们先从计算机结构的角度来解读一下 I/O。

根据冯.诺依曼结构,计算机结构分为 5 大部分:运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备。

冯诺依曼体系结构

输入设备(比如键盘)和输出设备(比如显示器)都属于外部设备。网卡、硬盘这种既可以属于输入设备,也可以属于输出设备。

输入设备向计算机输入数据,输出设备接收计算机输出的数据。

从计算机结构的视角来看的话, I/O 描述了计算机系统与外部设备之间通信的过程。

我们再先从应用程序的角度来解读一下 I/O。

根据大学里学到的操作系统相关的知识:为了保证操作系统的稳定性和安全性,一个进程的地址空间划分为 用户空间(User space)内核空间(Kernel space )

像我们平常运行的应用程序都是运行在用户空间,只有内核空间才能进行系统态级别的资源有关的操作,比如文件管理、进程通信、内存管理等等。也就是说,我们想要进行 IO 操作,一定是要依赖内核空间的能力。

并且,用户空间的程序不能直接访问内核空间。

当想要执行 IO 操作时,由于没有执行这些操作的权限,只能发起系统调用请求操作系统帮忙完成。

因此,用户进程想要执行 IO 操作的话,必须通过 系统调用 来间接访问内核空间

我们在平常开发过程中接触最多的就是 磁盘 IO(读写文件)网络 IO(网络请求和响应)

从应用程序的视角来看的话,我们的应用程序对操作系统的内核发起 IO 调用(系统调用),操作系统负责的内核执行具体的 IO 操作。也就是说,我们的应用程序实际上只是发起了 IO 操作的调用而已,具体 IO 的执行是由操作系统的内核来完成的。

当应用程序发起 I/O 调用后,会经历两个步骤:

  1. 内核等待 I/O 设备准备好数据
  2. 内核将数据从内核空间拷贝到用户空间。

有哪些常见的 IO 模型?

UNIX 系统下, IO 模型一共有 5 种: 同步阻塞 I/O同步非阻塞 I/OI/O 多路复用信号驱动 I/O异步 I/O

这也是我们经常提到的 5 种 IO 模型。

Java 中 3 种常见 IO 模型

BIO (Blocking I/O)

BIO 属于同步阻塞 IO 模型

同步阻塞 IO 模型中,应用程序发起 read 调用后,会一直阻塞,直到内核把数据拷贝到用户空间。

图源:《深入拆解Tomcat & Jetty》

在客户端连接数量不高的情况下,是没问题的。但是,当面对十万甚至百万级连接的时候,传统的 BIO 模型是无能为力的。因此,我们需要一种更高效的 I/O 处理模型来应对更高的并发量。

NIO (Non-blocking/New I/O)

Java 中的 NIO 于 Java 1.4 中引入,对应 java.nio 包,提供了 Channel , SelectorBuffer 等抽象。NIO 中的 N 可以理解为 Non-blocking,不单纯是 New。它支持面向缓冲的,基于通道的 I/O 操作方法。 对于高负载、高并发的(网络)应用,应使用 NIO 。

Java 中的 NIO 可以看作是 I/O 多路复用模型。也有很多人认为,Java 中的 NIO 属于同步非阻塞 IO 模型。

跟着我的思路往下看看,相信你会得到答案!

我们先来看看 同步非阻塞 IO 模型

图源:《深入拆解Tomcat & Jetty》

同步非阻塞 IO 模型中,应用程序会一直发起 read 调用,等待数据从内核空间拷贝到用户空间的这段时间里,线程依然是阻塞的,直到在内核把数据拷贝到用户空间。

相比于同步阻塞 IO 模型,同步非阻塞 IO 模型确实有了很大改进。通过轮询操作,避免了一直阻塞。

但是,这种 IO 模型同样存在问题:应用程序不断进行 I/O 系统调用轮询数据是否已经准备好的过程是十分消耗 CPU 资源的。

这个时候,I/O 多路复用模型 就上场了。

IO 多路复用模型中,线程首先发起 select 调用,询问内核数据是否准备就绪,等内核把数据准备好了,用户线程再发起 read 调用。read 调用的过程(数据从内核空间->用户空间)还是阻塞的。

目前支持 IO 多路复用的系统调用,有 select,epoll 等等。select 系统调用,是目前几乎在所有的操作系统上都有支持

  • select 调用 :内核提供的系统调用,它支持一次查询多个系统调用的可用状态。几乎所有的操作系统都支持。
  • epoll 调用 :linux 2.6 内核,属于 select 调用的增强版本,优化了 IO 的执行效率。

IO 多路复用模型,通过减少无效的系统调用,减少了对 CPU 资源的消耗。

Java 中的 NIO ,有一个非常重要的选择器 ( Selector ) 的概念,也可以被称为 多路复用器。通过它,只需要一个线程便可以管理多个客户端连接。当客户端数据到了之后,才会为其服务。

AIO (Asynchronous I/O)

AIO 也就是 NIO 2。Java 7 中引入了 NIO 的改进版 NIO 2,它是异步 IO 模型。

异步 IO 是基于事件和回调机制实现的,也就是应用操作之后会直接返回,不会堵塞在那里,当后台处理完成,操作系统会通知相应的线程进行后续的操作。

目前来说 AIO 的应用还不是很广泛。Netty 之前也尝试使用过 AIO,不过又放弃了。这是因为,Netty 使用了 AIO 之后,在 Linux 系统上的性能并没有多少提升。

最后,来一张图,简单总结一下 Java 中的 BIO、NIO、AIO。

参考

, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Force GitHub README to respect dark mode (function() { var style = document.createElement('style'); style.textContent = ' .markdown-body { color-scheme: dark light; } .markdown-body pre { background: #161b22 !important; } .markdown-body code { background: rgba(110, 118, 129, 0.4) !important; } .markdown-body table th, .markdown-body table td { border-color: #30363d !important; } .markdown-body img { background: #0d1117; } .markdown-body blockquote { border-left-color: #8b949e; } .markdown-body hr { border-color: #30363d; } '; document.head.appendChild(style); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:GitHub Dark Mode README Fix]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "*"; var __re = new RegExp('^' + ".*" + ' JavaGuide/docs/java/basis/io.md at main · PDPENG/JavaGuide · GitHub
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Java基础

IO 模型这块确实挺难理解的,需要太多计算机底层知识。写这篇文章用了挺久,就非常希望能把我所知道的讲出来吧!希望朋友们能有收获!为了写这篇文章,还翻看了一下《UNIX 网络编程》这本书,太难了,我滴乖乖!心痛~

个人能力有限。如果文章有任何需要补充/完善/修改的地方,欢迎在评论区指出,共同进步!

前言

I/O 一直是很多小伙伴难以理解的一个知识点,这篇文章我会将我所理解的 I/O 讲给你听,希望可以对你有所帮助。

I/O

何为 I/O?

I/O(Input/Outpu) 即输入/输出

我们先从计算机结构的角度来解读一下 I/O。

根据冯.诺依曼结构,计算机结构分为 5 大部分:运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备。

冯诺依曼体系结构

输入设备(比如键盘)和输出设备(比如显示器)都属于外部设备。网卡、硬盘这种既可以属于输入设备,也可以属于输出设备。

输入设备向计算机输入数据,输出设备接收计算机输出的数据。

从计算机结构的视角来看的话, I/O 描述了计算机系统与外部设备之间通信的过程。

我们再先从应用程序的角度来解读一下 I/O。

根据大学里学到的操作系统相关的知识:为了保证操作系统的稳定性和安全性,一个进程的地址空间划分为 用户空间(User space)内核空间(Kernel space )

像我们平常运行的应用程序都是运行在用户空间,只有内核空间才能进行系统态级别的资源有关的操作,比如文件管理、进程通信、内存管理等等。也就是说,我们想要进行 IO 操作,一定是要依赖内核空间的能力。

并且,用户空间的程序不能直接访问内核空间。

当想要执行 IO 操作时,由于没有执行这些操作的权限,只能发起系统调用请求操作系统帮忙完成。

因此,用户进程想要执行 IO 操作的话,必须通过 系统调用 来间接访问内核空间

我们在平常开发过程中接触最多的就是 磁盘 IO(读写文件)网络 IO(网络请求和响应)

从应用程序的视角来看的话,我们的应用程序对操作系统的内核发起 IO 调用(系统调用),操作系统负责的内核执行具体的 IO 操作。也就是说,我们的应用程序实际上只是发起了 IO 操作的调用而已,具体 IO 的执行是由操作系统的内核来完成的。

当应用程序发起 I/O 调用后,会经历两个步骤:

  1. 内核等待 I/O 设备准备好数据
  2. 内核将数据从内核空间拷贝到用户空间。

有哪些常见的 IO 模型?

UNIX 系统下, IO 模型一共有 5 种: 同步阻塞 I/O同步非阻塞 I/OI/O 多路复用信号驱动 I/O异步 I/O

这也是我们经常提到的 5 种 IO 模型。

Java 中 3 种常见 IO 模型

BIO (Blocking I/O)

BIO 属于同步阻塞 IO 模型

同步阻塞 IO 模型中,应用程序发起 read 调用后,会一直阻塞,直到内核把数据拷贝到用户空间。

图源:《深入拆解Tomcat & Jetty》

在客户端连接数量不高的情况下,是没问题的。但是,当面对十万甚至百万级连接的时候,传统的 BIO 模型是无能为力的。因此,我们需要一种更高效的 I/O 处理模型来应对更高的并发量。

NIO (Non-blocking/New I/O)

Java 中的 NIO 于 Java 1.4 中引入,对应 java.nio 包,提供了 Channel , SelectorBuffer 等抽象。NIO 中的 N 可以理解为 Non-blocking,不单纯是 New。它支持面向缓冲的,基于通道的 I/O 操作方法。 对于高负载、高并发的(网络)应用,应使用 NIO 。

Java 中的 NIO 可以看作是 I/O 多路复用模型。也有很多人认为,Java 中的 NIO 属于同步非阻塞 IO 模型。

跟着我的思路往下看看,相信你会得到答案!

我们先来看看 同步非阻塞 IO 模型

图源:《深入拆解Tomcat & Jetty》

同步非阻塞 IO 模型中,应用程序会一直发起 read 调用,等待数据从内核空间拷贝到用户空间的这段时间里,线程依然是阻塞的,直到在内核把数据拷贝到用户空间。

相比于同步阻塞 IO 模型,同步非阻塞 IO 模型确实有了很大改进。通过轮询操作,避免了一直阻塞。

但是,这种 IO 模型同样存在问题:应用程序不断进行 I/O 系统调用轮询数据是否已经准备好的过程是十分消耗 CPU 资源的。

这个时候,I/O 多路复用模型 就上场了。

IO 多路复用模型中,线程首先发起 select 调用,询问内核数据是否准备就绪,等内核把数据准备好了,用户线程再发起 read 调用。read 调用的过程(数据从内核空间->用户空间)还是阻塞的。

目前支持 IO 多路复用的系统调用,有 select,epoll 等等。select 系统调用,是目前几乎在所有的操作系统上都有支持

  • select 调用 :内核提供的系统调用,它支持一次查询多个系统调用的可用状态。几乎所有的操作系统都支持。
  • epoll 调用 :linux 2.6 内核,属于 select 调用的增强版本,优化了 IO 的执行效率。

IO 多路复用模型,通过减少无效的系统调用,减少了对 CPU 资源的消耗。

Java 中的 NIO ,有一个非常重要的选择器 ( Selector ) 的概念,也可以被称为 多路复用器。通过它,只需要一个线程便可以管理多个客户端连接。当客户端数据到了之后,才会为其服务。

AIO (Asynchronous I/O)

AIO 也就是 NIO 2。Java 7 中引入了 NIO 的改进版 NIO 2,它是异步 IO 模型。

异步 IO 是基于事件和回调机制实现的,也就是应用操作之后会直接返回,不会堵塞在那里,当后台处理完成,操作系统会通知相应的线程进行后续的操作。

目前来说 AIO 的应用还不是很广泛。Netty 之前也尝试使用过 AIO,不过又放弃了。这是因为,Netty 使用了 AIO 之后,在 Linux 系统上的性能并没有多少提升。

最后,来一张图,简单总结一下 Java 中的 BIO、NIO、AIO。

参考

, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Highlight search terms from Google/DuckDuckGo/Bing referrer (function() { var ref = document.referrer; var terms = []; if (ref.includes('google.com') || ref.includes('duckduckgo.com') || ref.includes('bing.com')) { var url = new URL(ref); var q = url.searchParams.get('q') || url.searchParams.get('p'); if (q) { terms = q.split(/\s+/).filter(function(t) { return t.length > 2; }); } } if (terms.length === 0) return; var style = document.createElement('style'); style.textContent = '.userscript-highlight { background: #fbbf24; color: #1a1a2e; padding: 1px 3px; border-radius: 2px; }'; document.head.appendChild(style); function highlight(node) { if (node.nodeType === 3) { // text node var text = node.textContent; var found = false; terms.forEach(function(term) { var regex = new RegExp('(' + term.replace(/[.*+?^${}()|[\]\\]/g, '\\') + ')', 'gi'); if (regex.test(text)) { found = true; var frag = document.createDocumentFragment(); var parts = text.split(regex); parts.forEach(function(part, i) { if (i % 2 === 0) { frag.appendChild(document.createTextNode(part)); } else { var span = document.createElement('span'); span.className = 'userscript-highlight'; span.textContent = part; frag.appendChild(span); } }); node.parentNode.replaceChild(frag, node); } }); } else if (node.nodeType === 1 && node.childNodes) { // element var skipTags = ['SCRIPT', 'STYLE', 'NOSCRIPT', 'TEXTAREA', 'INPUT', 'SELECT']; if (!skipTags.includes(node.tagName)) { Array.from(node.childNodes).forEach(highlight); } } } highlight(document.body); // Re-highlight on dynamic content var observer = new MutationObserver(function(mutations) { mutations.forEach(function(m) { m.addedNodes.forEach(function(node) { if (node.nodeType === 1 || node.nodeType === 3) highlight(node); }); }); }); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true }); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:Highlight Search Terms]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "*"; var __re = new RegExp('^' + ".*" + ' JavaGuide/docs/java/basis/io.md at main · PDPENG/JavaGuide · GitHub
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Java基础

IO 模型这块确实挺难理解的,需要太多计算机底层知识。写这篇文章用了挺久,就非常希望能把我所知道的讲出来吧!希望朋友们能有收获!为了写这篇文章,还翻看了一下《UNIX 网络编程》这本书,太难了,我滴乖乖!心痛~

个人能力有限。如果文章有任何需要补充/完善/修改的地方,欢迎在评论区指出,共同进步!

前言

I/O 一直是很多小伙伴难以理解的一个知识点,这篇文章我会将我所理解的 I/O 讲给你听,希望可以对你有所帮助。

I/O

何为 I/O?

I/O(Input/Outpu) 即输入/输出

我们先从计算机结构的角度来解读一下 I/O。

根据冯.诺依曼结构,计算机结构分为 5 大部分:运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备。

冯诺依曼体系结构

输入设备(比如键盘)和输出设备(比如显示器)都属于外部设备。网卡、硬盘这种既可以属于输入设备,也可以属于输出设备。

输入设备向计算机输入数据,输出设备接收计算机输出的数据。

从计算机结构的视角来看的话, I/O 描述了计算机系统与外部设备之间通信的过程。

我们再先从应用程序的角度来解读一下 I/O。

根据大学里学到的操作系统相关的知识:为了保证操作系统的稳定性和安全性,一个进程的地址空间划分为 用户空间(User space)内核空间(Kernel space )

像我们平常运行的应用程序都是运行在用户空间,只有内核空间才能进行系统态级别的资源有关的操作,比如文件管理、进程通信、内存管理等等。也就是说,我们想要进行 IO 操作,一定是要依赖内核空间的能力。

并且,用户空间的程序不能直接访问内核空间。

当想要执行 IO 操作时,由于没有执行这些操作的权限,只能发起系统调用请求操作系统帮忙完成。

因此,用户进程想要执行 IO 操作的话,必须通过 系统调用 来间接访问内核空间

我们在平常开发过程中接触最多的就是 磁盘 IO(读写文件)网络 IO(网络请求和响应)

从应用程序的视角来看的话,我们的应用程序对操作系统的内核发起 IO 调用(系统调用),操作系统负责的内核执行具体的 IO 操作。也就是说,我们的应用程序实际上只是发起了 IO 操作的调用而已,具体 IO 的执行是由操作系统的内核来完成的。

当应用程序发起 I/O 调用后,会经历两个步骤:

  1. 内核等待 I/O 设备准备好数据
  2. 内核将数据从内核空间拷贝到用户空间。

有哪些常见的 IO 模型?

UNIX 系统下, IO 模型一共有 5 种: 同步阻塞 I/O同步非阻塞 I/OI/O 多路复用信号驱动 I/O异步 I/O

这也是我们经常提到的 5 种 IO 模型。

Java 中 3 种常见 IO 模型

BIO (Blocking I/O)

BIO 属于同步阻塞 IO 模型

同步阻塞 IO 模型中,应用程序发起 read 调用后,会一直阻塞,直到内核把数据拷贝到用户空间。

图源:《深入拆解Tomcat & Jetty》

在客户端连接数量不高的情况下,是没问题的。但是,当面对十万甚至百万级连接的时候,传统的 BIO 模型是无能为力的。因此,我们需要一种更高效的 I/O 处理模型来应对更高的并发量。

NIO (Non-blocking/New I/O)

Java 中的 NIO 于 Java 1.4 中引入,对应 java.nio 包,提供了 Channel , SelectorBuffer 等抽象。NIO 中的 N 可以理解为 Non-blocking,不单纯是 New。它支持面向缓冲的,基于通道的 I/O 操作方法。 对于高负载、高并发的(网络)应用,应使用 NIO 。

Java 中的 NIO 可以看作是 I/O 多路复用模型。也有很多人认为,Java 中的 NIO 属于同步非阻塞 IO 模型。

跟着我的思路往下看看,相信你会得到答案!

我们先来看看 同步非阻塞 IO 模型

图源:《深入拆解Tomcat & Jetty》

同步非阻塞 IO 模型中,应用程序会一直发起 read 调用,等待数据从内核空间拷贝到用户空间的这段时间里,线程依然是阻塞的,直到在内核把数据拷贝到用户空间。

相比于同步阻塞 IO 模型,同步非阻塞 IO 模型确实有了很大改进。通过轮询操作,避免了一直阻塞。

但是,这种 IO 模型同样存在问题:应用程序不断进行 I/O 系统调用轮询数据是否已经准备好的过程是十分消耗 CPU 资源的。

这个时候,I/O 多路复用模型 就上场了。

IO 多路复用模型中,线程首先发起 select 调用,询问内核数据是否准备就绪,等内核把数据准备好了,用户线程再发起 read 调用。read 调用的过程(数据从内核空间->用户空间)还是阻塞的。

目前支持 IO 多路复用的系统调用,有 select,epoll 等等。select 系统调用,是目前几乎在所有的操作系统上都有支持

  • select 调用 :内核提供的系统调用,它支持一次查询多个系统调用的可用状态。几乎所有的操作系统都支持。
  • epoll 调用 :linux 2.6 内核,属于 select 调用的增强版本,优化了 IO 的执行效率。

IO 多路复用模型,通过减少无效的系统调用,减少了对 CPU 资源的消耗。

Java 中的 NIO ,有一个非常重要的选择器 ( Selector ) 的概念,也可以被称为 多路复用器。通过它,只需要一个线程便可以管理多个客户端连接。当客户端数据到了之后,才会为其服务。

AIO (Asynchronous I/O)

AIO 也就是 NIO 2。Java 7 中引入了 NIO 的改进版 NIO 2,它是异步 IO 模型。

异步 IO 是基于事件和回调机制实现的,也就是应用操作之后会直接返回,不会堵塞在那里,当后台处理完成,操作系统会通知相应的线程进行后续的操作。

目前来说 AIO 的应用还不是很广泛。Netty 之前也尝试使用过 AIO,不过又放弃了。这是因为,Netty 使用了 AIO 之后,在 Linux 系统上的性能并没有多少提升。

最后,来一张图,简单总结一下 Java 中的 BIO、NIO、AIO。

参考

, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Strip utm_, fbclid, gclid, etc. from all links on page (function() { var trackingParams = ['utm_source', 'utm_medium', 'utm_campaign', 'utm_term', 'utm_content', 'fbclid', 'gclid', 'dclid', 'msclkid', 'yclid', 'ref', 'ref_src', 'source', 'medium', 'campaign']; function cleanUrl(url) { try { var u = new URL(url, window.location.origin); var changed = false; trackingParams.forEach(function(p) { if (u.searchParams.has(p)) { u.searchParams.delete(p); changed = true; } }); return changed ? u.toString() : url; } catch (e) { return url; } } function cleanLinks() { document.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) { var clean = cleanUrl(a.href); if (clean !== a.href) a.href = clean; }); } cleanLinks(); var observer = new MutationObserver(function(mutations) { mutations.forEach(function(m) { m.addedNodes.forEach(function(node) { if (node.nodeType === 1) { if (node.tagName === 'A') cleanLinks(); node.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) { var clean = cleanUrl(a.href); if (clean !== a.href) a.href = clean; }); } }); }); }); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true }); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:Remove Tracking Parameters from Links]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "youtube.com"; var __re = new RegExp('^' + "youtube\\.com" + ' JavaGuide/docs/java/basis/io.md at main · PDPENG/JavaGuide · GitHub
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Java基础

IO 模型这块确实挺难理解的,需要太多计算机底层知识。写这篇文章用了挺久,就非常希望能把我所知道的讲出来吧!希望朋友们能有收获!为了写这篇文章,还翻看了一下《UNIX 网络编程》这本书,太难了,我滴乖乖!心痛~

个人能力有限。如果文章有任何需要补充/完善/修改的地方,欢迎在评论区指出,共同进步!

前言

I/O 一直是很多小伙伴难以理解的一个知识点,这篇文章我会将我所理解的 I/O 讲给你听,希望可以对你有所帮助。

I/O

何为 I/O?

I/O(Input/Outpu) 即输入/输出

我们先从计算机结构的角度来解读一下 I/O。

根据冯.诺依曼结构,计算机结构分为 5 大部分:运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备。

冯诺依曼体系结构

输入设备(比如键盘)和输出设备(比如显示器)都属于外部设备。网卡、硬盘这种既可以属于输入设备,也可以属于输出设备。

输入设备向计算机输入数据,输出设备接收计算机输出的数据。

从计算机结构的视角来看的话, I/O 描述了计算机系统与外部设备之间通信的过程。

我们再先从应用程序的角度来解读一下 I/O。

根据大学里学到的操作系统相关的知识:为了保证操作系统的稳定性和安全性,一个进程的地址空间划分为 用户空间(User space)内核空间(Kernel space )

像我们平常运行的应用程序都是运行在用户空间,只有内核空间才能进行系统态级别的资源有关的操作,比如文件管理、进程通信、内存管理等等。也就是说,我们想要进行 IO 操作,一定是要依赖内核空间的能力。

并且,用户空间的程序不能直接访问内核空间。

当想要执行 IO 操作时,由于没有执行这些操作的权限,只能发起系统调用请求操作系统帮忙完成。

因此,用户进程想要执行 IO 操作的话,必须通过 系统调用 来间接访问内核空间

我们在平常开发过程中接触最多的就是 磁盘 IO(读写文件)网络 IO(网络请求和响应)

从应用程序的视角来看的话,我们的应用程序对操作系统的内核发起 IO 调用(系统调用),操作系统负责的内核执行具体的 IO 操作。也就是说,我们的应用程序实际上只是发起了 IO 操作的调用而已,具体 IO 的执行是由操作系统的内核来完成的。

当应用程序发起 I/O 调用后,会经历两个步骤:

  1. 内核等待 I/O 设备准备好数据
  2. 内核将数据从内核空间拷贝到用户空间。

有哪些常见的 IO 模型?

UNIX 系统下, IO 模型一共有 5 种: 同步阻塞 I/O同步非阻塞 I/OI/O 多路复用信号驱动 I/O异步 I/O

这也是我们经常提到的 5 种 IO 模型。

Java 中 3 种常见 IO 模型

BIO (Blocking I/O)

BIO 属于同步阻塞 IO 模型

同步阻塞 IO 模型中,应用程序发起 read 调用后,会一直阻塞,直到内核把数据拷贝到用户空间。

图源:《深入拆解Tomcat & Jetty》

在客户端连接数量不高的情况下,是没问题的。但是,当面对十万甚至百万级连接的时候,传统的 BIO 模型是无能为力的。因此,我们需要一种更高效的 I/O 处理模型来应对更高的并发量。

NIO (Non-blocking/New I/O)

Java 中的 NIO 于 Java 1.4 中引入,对应 java.nio 包,提供了 Channel , SelectorBuffer 等抽象。NIO 中的 N 可以理解为 Non-blocking,不单纯是 New。它支持面向缓冲的,基于通道的 I/O 操作方法。 对于高负载、高并发的(网络)应用,应使用 NIO 。

Java 中的 NIO 可以看作是 I/O 多路复用模型。也有很多人认为,Java 中的 NIO 属于同步非阻塞 IO 模型。

跟着我的思路往下看看,相信你会得到答案!

我们先来看看 同步非阻塞 IO 模型

图源:《深入拆解Tomcat & Jetty》

同步非阻塞 IO 模型中,应用程序会一直发起 read 调用,等待数据从内核空间拷贝到用户空间的这段时间里,线程依然是阻塞的,直到在内核把数据拷贝到用户空间。

相比于同步阻塞 IO 模型,同步非阻塞 IO 模型确实有了很大改进。通过轮询操作,避免了一直阻塞。

但是,这种 IO 模型同样存在问题:应用程序不断进行 I/O 系统调用轮询数据是否已经准备好的过程是十分消耗 CPU 资源的。

这个时候,I/O 多路复用模型 就上场了。

IO 多路复用模型中,线程首先发起 select 调用,询问内核数据是否准备就绪,等内核把数据准备好了,用户线程再发起 read 调用。read 调用的过程(数据从内核空间->用户空间)还是阻塞的。

目前支持 IO 多路复用的系统调用,有 select,epoll 等等。select 系统调用,是目前几乎在所有的操作系统上都有支持

  • select 调用 :内核提供的系统调用,它支持一次查询多个系统调用的可用状态。几乎所有的操作系统都支持。
  • epoll 调用 :linux 2.6 内核,属于 select 调用的增强版本,优化了 IO 的执行效率。

IO 多路复用模型,通过减少无效的系统调用,减少了对 CPU 资源的消耗。

Java 中的 NIO ,有一个非常重要的选择器 ( Selector ) 的概念,也可以被称为 多路复用器。通过它,只需要一个线程便可以管理多个客户端连接。当客户端数据到了之后,才会为其服务。

AIO (Asynchronous I/O)

AIO 也就是 NIO 2。Java 7 中引入了 NIO 的改进版 NIO 2,它是异步 IO 模型。

异步 IO 是基于事件和回调机制实现的,也就是应用操作之后会直接返回,不会堵塞在那里,当后台处理完成,操作系统会通知相应的线程进行后续的操作。

目前来说 AIO 的应用还不是很广泛。Netty 之前也尝试使用过 AIO,不过又放弃了。这是因为,Netty 使用了 AIO 之后,在 Linux 系统上的性能并没有多少提升。

最后,来一张图,简单总结一下 Java 中的 BIO、NIO、AIO。

参考

, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Auto-enable theater mode on YouTube (function() { function tryTheater() { var btn = document.querySelector('button[aria-label="Theater mode"], ytd-player #player button[title="Theater mode"]'); if (btn && !btn.classList.contains('activated')) { btn.click(); } } // Try immediately tryTheater(); // Try after navigation (SPA) var lastUrl = location.href; setInterval(function() { if (location.href !== lastUrl) { lastUrl = location.href; setTimeout(tryTheater, 500); } }, 1000); // Also try on player load var observer = new MutationObserver(tryTheater); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true }); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:YouTube Theater Mode Default]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "*"; var __re = new RegExp('^' + ".*" + ' JavaGuide/docs/java/basis/io.md at main · PDPENG/JavaGuide · GitHub
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titleIO模型详解
categoryJava
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Java基础

IO 模型这块确实挺难理解的,需要太多计算机底层知识。写这篇文章用了挺久,就非常希望能把我所知道的讲出来吧!希望朋友们能有收获!为了写这篇文章,还翻看了一下《UNIX 网络编程》这本书,太难了,我滴乖乖!心痛~

个人能力有限。如果文章有任何需要补充/完善/修改的地方,欢迎在评论区指出,共同进步!

前言

I/O 一直是很多小伙伴难以理解的一个知识点,这篇文章我会将我所理解的 I/O 讲给你听,希望可以对你有所帮助。

I/O

何为 I/O?

I/O(Input/Outpu) 即输入/输出

我们先从计算机结构的角度来解读一下 I/O。

根据冯.诺依曼结构,计算机结构分为 5 大部分:运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备。

冯诺依曼体系结构

输入设备(比如键盘)和输出设备(比如显示器)都属于外部设备。网卡、硬盘这种既可以属于输入设备,也可以属于输出设备。

输入设备向计算机输入数据,输出设备接收计算机输出的数据。

从计算机结构的视角来看的话, I/O 描述了计算机系统与外部设备之间通信的过程。

我们再先从应用程序的角度来解读一下 I/O。

根据大学里学到的操作系统相关的知识:为了保证操作系统的稳定性和安全性,一个进程的地址空间划分为 用户空间(User space)内核空间(Kernel space )

像我们平常运行的应用程序都是运行在用户空间,只有内核空间才能进行系统态级别的资源有关的操作,比如文件管理、进程通信、内存管理等等。也就是说,我们想要进行 IO 操作,一定是要依赖内核空间的能力。

并且,用户空间的程序不能直接访问内核空间。

当想要执行 IO 操作时,由于没有执行这些操作的权限,只能发起系统调用请求操作系统帮忙完成。

因此,用户进程想要执行 IO 操作的话,必须通过 系统调用 来间接访问内核空间

我们在平常开发过程中接触最多的就是 磁盘 IO(读写文件)网络 IO(网络请求和响应)

从应用程序的视角来看的话,我们的应用程序对操作系统的内核发起 IO 调用(系统调用),操作系统负责的内核执行具体的 IO 操作。也就是说,我们的应用程序实际上只是发起了 IO 操作的调用而已,具体 IO 的执行是由操作系统的内核来完成的。

当应用程序发起 I/O 调用后,会经历两个步骤:

  1. 内核等待 I/O 设备准备好数据
  2. 内核将数据从内核空间拷贝到用户空间。

有哪些常见的 IO 模型?

UNIX 系统下, IO 模型一共有 5 种: 同步阻塞 I/O同步非阻塞 I/OI/O 多路复用信号驱动 I/O异步 I/O

这也是我们经常提到的 5 种 IO 模型。

Java 中 3 种常见 IO 模型

BIO (Blocking I/O)

BIO 属于同步阻塞 IO 模型

同步阻塞 IO 模型中,应用程序发起 read 调用后,会一直阻塞,直到内核把数据拷贝到用户空间。

图源:《深入拆解Tomcat & Jetty》

在客户端连接数量不高的情况下,是没问题的。但是,当面对十万甚至百万级连接的时候,传统的 BIO 模型是无能为力的。因此,我们需要一种更高效的 I/O 处理模型来应对更高的并发量。

NIO (Non-blocking/New I/O)

Java 中的 NIO 于 Java 1.4 中引入,对应 java.nio 包,提供了 Channel , SelectorBuffer 等抽象。NIO 中的 N 可以理解为 Non-blocking,不单纯是 New。它支持面向缓冲的,基于通道的 I/O 操作方法。 对于高负载、高并发的(网络)应用,应使用 NIO 。

Java 中的 NIO 可以看作是 I/O 多路复用模型。也有很多人认为,Java 中的 NIO 属于同步非阻塞 IO 模型。

跟着我的思路往下看看,相信你会得到答案!

我们先来看看 同步非阻塞 IO 模型

图源:《深入拆解Tomcat & Jetty》

同步非阻塞 IO 模型中,应用程序会一直发起 read 调用,等待数据从内核空间拷贝到用户空间的这段时间里,线程依然是阻塞的,直到在内核把数据拷贝到用户空间。

相比于同步阻塞 IO 模型,同步非阻塞 IO 模型确实有了很大改进。通过轮询操作,避免了一直阻塞。

但是,这种 IO 模型同样存在问题:应用程序不断进行 I/O 系统调用轮询数据是否已经准备好的过程是十分消耗 CPU 资源的。

这个时候,I/O 多路复用模型 就上场了。

IO 多路复用模型中,线程首先发起 select 调用,询问内核数据是否准备就绪,等内核把数据准备好了,用户线程再发起 read 调用。read 调用的过程(数据从内核空间->用户空间)还是阻塞的。

目前支持 IO 多路复用的系统调用,有 select,epoll 等等。select 系统调用,是目前几乎在所有的操作系统上都有支持

  • select 调用 :内核提供的系统调用,它支持一次查询多个系统调用的可用状态。几乎所有的操作系统都支持。
  • epoll 调用 :linux 2.6 内核,属于 select 调用的增强版本,优化了 IO 的执行效率。

IO 多路复用模型,通过减少无效的系统调用,减少了对 CPU 资源的消耗。

Java 中的 NIO ,有一个非常重要的选择器 ( Selector ) 的概念,也可以被称为 多路复用器。通过它,只需要一个线程便可以管理多个客户端连接。当客户端数据到了之后,才会为其服务。

AIO (Asynchronous I/O)

AIO 也就是 NIO 2。Java 7 中引入了 NIO 的改进版 NIO 2,它是异步 IO 模型。

异步 IO 是基于事件和回调机制实现的,也就是应用操作之后会直接返回,不会堵塞在那里,当后台处理完成,操作系统会通知相应的线程进行后续的操作。

目前来说 AIO 的应用还不是很广泛。Netty 之前也尝试使用过 AIO,不过又放弃了。这是因为,Netty 使用了 AIO 之后,在 Linux 系统上的性能并没有多少提升。

最后,来一张图,简单总结一下 Java 中的 BIO、NIO、AIO。

参考

, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Remove or un-stick sticky/fixed headers that block content (function() { function unstick() { document.querySelectorAll('header, nav, [role="banner"], .header, .navbar, .sticky, .fixed-top, [style*="position: fixed"], [style*="position:sticky"]').forEach(function(el) { if (el.style.position === 'fixed' || el.style.position === 'sticky' || getComputedStyle(el).position === 'fixed' || getComputedStyle(el).position === 'sticky') { el.style.position = 'static'; el.style.top = 'auto'; el.style.zIndex = 'auto'; } }); } unstick(); var observer = new MutationObserver(unstick); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true, attributes: true, attributeFilter: ['style', 'class'] }); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:Kill Sticky Headers]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "*"; var __re = new RegExp('^' + ".*" + ' JavaGuide/docs/java/basis/io.md at main · PDPENG/JavaGuide · GitHub
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Java基础

IO 模型这块确实挺难理解的,需要太多计算机底层知识。写这篇文章用了挺久,就非常希望能把我所知道的讲出来吧!希望朋友们能有收获!为了写这篇文章,还翻看了一下《UNIX 网络编程》这本书,太难了,我滴乖乖!心痛~

个人能力有限。如果文章有任何需要补充/完善/修改的地方,欢迎在评论区指出,共同进步!

前言

I/O 一直是很多小伙伴难以理解的一个知识点,这篇文章我会将我所理解的 I/O 讲给你听,希望可以对你有所帮助。

I/O

何为 I/O?

I/O(Input/Outpu) 即输入/输出

我们先从计算机结构的角度来解读一下 I/O。

根据冯.诺依曼结构,计算机结构分为 5 大部分:运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备。

冯诺依曼体系结构

输入设备(比如键盘)和输出设备(比如显示器)都属于外部设备。网卡、硬盘这种既可以属于输入设备,也可以属于输出设备。

输入设备向计算机输入数据,输出设备接收计算机输出的数据。

从计算机结构的视角来看的话, I/O 描述了计算机系统与外部设备之间通信的过程。

我们再先从应用程序的角度来解读一下 I/O。

根据大学里学到的操作系统相关的知识:为了保证操作系统的稳定性和安全性,一个进程的地址空间划分为 用户空间(User space)内核空间(Kernel space )

像我们平常运行的应用程序都是运行在用户空间,只有内核空间才能进行系统态级别的资源有关的操作,比如文件管理、进程通信、内存管理等等。也就是说,我们想要进行 IO 操作,一定是要依赖内核空间的能力。

并且,用户空间的程序不能直接访问内核空间。

当想要执行 IO 操作时,由于没有执行这些操作的权限,只能发起系统调用请求操作系统帮忙完成。

因此,用户进程想要执行 IO 操作的话,必须通过 系统调用 来间接访问内核空间

我们在平常开发过程中接触最多的就是 磁盘 IO(读写文件)网络 IO(网络请求和响应)

从应用程序的视角来看的话,我们的应用程序对操作系统的内核发起 IO 调用(系统调用),操作系统负责的内核执行具体的 IO 操作。也就是说,我们的应用程序实际上只是发起了 IO 操作的调用而已,具体 IO 的执行是由操作系统的内核来完成的。

当应用程序发起 I/O 调用后,会经历两个步骤:

  1. 内核等待 I/O 设备准备好数据
  2. 内核将数据从内核空间拷贝到用户空间。

有哪些常见的 IO 模型?

UNIX 系统下, IO 模型一共有 5 种: 同步阻塞 I/O同步非阻塞 I/OI/O 多路复用信号驱动 I/O异步 I/O

这也是我们经常提到的 5 种 IO 模型。

Java 中 3 种常见 IO 模型

BIO (Blocking I/O)

BIO 属于同步阻塞 IO 模型

同步阻塞 IO 模型中,应用程序发起 read 调用后,会一直阻塞,直到内核把数据拷贝到用户空间。

图源:《深入拆解Tomcat & Jetty》

在客户端连接数量不高的情况下,是没问题的。但是,当面对十万甚至百万级连接的时候,传统的 BIO 模型是无能为力的。因此,我们需要一种更高效的 I/O 处理模型来应对更高的并发量。

NIO (Non-blocking/New I/O)

Java 中的 NIO 于 Java 1.4 中引入,对应 java.nio 包,提供了 Channel , SelectorBuffer 等抽象。NIO 中的 N 可以理解为 Non-blocking,不单纯是 New。它支持面向缓冲的,基于通道的 I/O 操作方法。 对于高负载、高并发的(网络)应用,应使用 NIO 。

Java 中的 NIO 可以看作是 I/O 多路复用模型。也有很多人认为,Java 中的 NIO 属于同步非阻塞 IO 模型。

跟着我的思路往下看看,相信你会得到答案!

我们先来看看 同步非阻塞 IO 模型

图源:《深入拆解Tomcat & Jetty》

同步非阻塞 IO 模型中,应用程序会一直发起 read 调用,等待数据从内核空间拷贝到用户空间的这段时间里,线程依然是阻塞的,直到在内核把数据拷贝到用户空间。

相比于同步阻塞 IO 模型,同步非阻塞 IO 模型确实有了很大改进。通过轮询操作,避免了一直阻塞。

但是,这种 IO 模型同样存在问题:应用程序不断进行 I/O 系统调用轮询数据是否已经准备好的过程是十分消耗 CPU 资源的。

这个时候,I/O 多路复用模型 就上场了。

IO 多路复用模型中,线程首先发起 select 调用,询问内核数据是否准备就绪,等内核把数据准备好了,用户线程再发起 read 调用。read 调用的过程(数据从内核空间->用户空间)还是阻塞的。

目前支持 IO 多路复用的系统调用,有 select,epoll 等等。select 系统调用,是目前几乎在所有的操作系统上都有支持

  • select 调用 :内核提供的系统调用,它支持一次查询多个系统调用的可用状态。几乎所有的操作系统都支持。
  • epoll 调用 :linux 2.6 内核,属于 select 调用的增强版本,优化了 IO 的执行效率。

IO 多路复用模型,通过减少无效的系统调用,减少了对 CPU 资源的消耗。

Java 中的 NIO ,有一个非常重要的选择器 ( Selector ) 的概念,也可以被称为 多路复用器。通过它,只需要一个线程便可以管理多个客户端连接。当客户端数据到了之后,才会为其服务。

AIO (Asynchronous I/O)

AIO 也就是 NIO 2。Java 7 中引入了 NIO 的改进版 NIO 2,它是异步 IO 模型。

异步 IO 是基于事件和回调机制实现的,也就是应用操作之后会直接返回,不会堵塞在那里,当后台处理完成,操作系统会通知相应的线程进行后续的操作。

目前来说 AIO 的应用还不是很广泛。Netty 之前也尝试使用过 AIO,不过又放弃了。这是因为,Netty 使用了 AIO 之后,在 Linux 系统上的性能并没有多少提升。

最后,来一张图,简单总结一下 Java 中的 BIO、NIO、AIO。

参考

, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Universal Dark Mode - works on any site (function() { var enabled = true; function applyDarkMode() { if (!enabled) return; // Create style element if it doesn't exist var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style'); if (!style) { style = document.createElement('style'); style.id = 'universal-dark-mode-style'; document.head.appendChild(style); } // Dark mode CSS - inverts colors but preserves images/video style.textContent = ' /* Invert everything except media */ html { filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important; background: #1a1a2e !important; } /* Restore images, videos, iframes, canvas */ img, video, iframe, canvas, svg, picture, [style*="background-image"] { filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important; } /* Preserve specific elements that should not be inverted */ .no-dark-mode, .no-dark-mode *, [data-theme="light"], [data-theme="light"], .ace_editor, .ace_editor *, .CodeMirror, .CodeMirror *, .monaco-editor, .monaco-editor *, .markdown-body pre, .markdown-body pre *, .highlight, .highlight *, pre code, pre code * { filter: none !important; } /* Fix common UI elements */ .modal, .popup, .dropdown-menu, .tooltip, .popover { filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important; background: #2d2d44 !important; border-color: #444 !important; } /* Scrollbars */ ::-webkit-scrollbar { background: #1a1a2e !important; } ::-webkit-scrollbar-thumb { background: #444 !important; } ::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: #555 !important; } /* Selection */ ::selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; } ::-moz-selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; } '; } function removeDarkMode() { var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style'); if (style) style.remove(); } // Toggle with Alt+Shift+D document.addEventListener('keydown', function(e) { if (e.altKey && e.shiftKey && e.key === 'D') { e.preventDefault(); enabled = !enabled; if (enabled) { applyDarkMode(); console.log('[Universal Dark Mode] Enabled'); } else { removeDarkMode(); console.log('[Universal Dark Mode] Disabled'); } } }); // Apply on load applyDarkMode(); // Re-apply on dynamic content var observer = new MutationObserver(function(mutations) { if (enabled && !document.getElementById('universal-dark-mode-style')) { applyDarkMode(); } }); observer.observe(document.head, { childList: true }); console.log('[Universal Dark Mode] Loaded - Press Alt+Shift+D to toggle'); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:Universal Dark Mode]', __e); } })(); })(); JavaGuide/docs/java/basis/io.md at main · PDPENG/JavaGuide · GitHub
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Java基础

IO 模型这块确实挺难理解的,需要太多计算机底层知识。写这篇文章用了挺久,就非常希望能把我所知道的讲出来吧!希望朋友们能有收获!为了写这篇文章,还翻看了一下《UNIX 网络编程》这本书,太难了,我滴乖乖!心痛~

个人能力有限。如果文章有任何需要补充/完善/修改的地方,欢迎在评论区指出,共同进步!

前言

I/O 一直是很多小伙伴难以理解的一个知识点,这篇文章我会将我所理解的 I/O 讲给你听,希望可以对你有所帮助。

I/O

何为 I/O?

I/O(Input/Outpu) 即输入/输出

我们先从计算机结构的角度来解读一下 I/O。

根据冯.诺依曼结构,计算机结构分为 5 大部分:运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备。

冯诺依曼体系结构

输入设备(比如键盘)和输出设备(比如显示器)都属于外部设备。网卡、硬盘这种既可以属于输入设备,也可以属于输出设备。

输入设备向计算机输入数据,输出设备接收计算机输出的数据。

从计算机结构的视角来看的话, I/O 描述了计算机系统与外部设备之间通信的过程。

我们再先从应用程序的角度来解读一下 I/O。

根据大学里学到的操作系统相关的知识:为了保证操作系统的稳定性和安全性,一个进程的地址空间划分为 用户空间(User space)内核空间(Kernel space )

像我们平常运行的应用程序都是运行在用户空间,只有内核空间才能进行系统态级别的资源有关的操作,比如文件管理、进程通信、内存管理等等。也就是说,我们想要进行 IO 操作,一定是要依赖内核空间的能力。

并且,用户空间的程序不能直接访问内核空间。

当想要执行 IO 操作时,由于没有执行这些操作的权限,只能发起系统调用请求操作系统帮忙完成。

因此,用户进程想要执行 IO 操作的话,必须通过 系统调用 来间接访问内核空间

我们在平常开发过程中接触最多的就是 磁盘 IO(读写文件)网络 IO(网络请求和响应)

从应用程序的视角来看的话,我们的应用程序对操作系统的内核发起 IO 调用(系统调用),操作系统负责的内核执行具体的 IO 操作。也就是说,我们的应用程序实际上只是发起了 IO 操作的调用而已,具体 IO 的执行是由操作系统的内核来完成的。

当应用程序发起 I/O 调用后,会经历两个步骤:

  1. 内核等待 I/O 设备准备好数据
  2. 内核将数据从内核空间拷贝到用户空间。

有哪些常见的 IO 模型?

UNIX 系统下, IO 模型一共有 5 种: 同步阻塞 I/O同步非阻塞 I/OI/O 多路复用信号驱动 I/O异步 I/O

这也是我们经常提到的 5 种 IO 模型。

Java 中 3 种常见 IO 模型

BIO (Blocking I/O)

BIO 属于同步阻塞 IO 模型

同步阻塞 IO 模型中,应用程序发起 read 调用后,会一直阻塞,直到内核把数据拷贝到用户空间。

图源:《深入拆解Tomcat & Jetty》

在客户端连接数量不高的情况下,是没问题的。但是,当面对十万甚至百万级连接的时候,传统的 BIO 模型是无能为力的。因此,我们需要一种更高效的 I/O 处理模型来应对更高的并发量。

NIO (Non-blocking/New I/O)

Java 中的 NIO 于 Java 1.4 中引入,对应 java.nio 包,提供了 Channel , SelectorBuffer 等抽象。NIO 中的 N 可以理解为 Non-blocking,不单纯是 New。它支持面向缓冲的,基于通道的 I/O 操作方法。 对于高负载、高并发的(网络)应用,应使用 NIO 。

Java 中的 NIO 可以看作是 I/O 多路复用模型。也有很多人认为,Java 中的 NIO 属于同步非阻塞 IO 模型。

跟着我的思路往下看看,相信你会得到答案!

我们先来看看 同步非阻塞 IO 模型

图源:《深入拆解Tomcat & Jetty》

同步非阻塞 IO 模型中,应用程序会一直发起 read 调用,等待数据从内核空间拷贝到用户空间的这段时间里,线程依然是阻塞的,直到在内核把数据拷贝到用户空间。

相比于同步阻塞 IO 模型,同步非阻塞 IO 模型确实有了很大改进。通过轮询操作,避免了一直阻塞。

但是,这种 IO 模型同样存在问题:应用程序不断进行 I/O 系统调用轮询数据是否已经准备好的过程是十分消耗 CPU 资源的。

这个时候,I/O 多路复用模型 就上场了。

IO 多路复用模型中,线程首先发起 select 调用,询问内核数据是否准备就绪,等内核把数据准备好了,用户线程再发起 read 调用。read 调用的过程(数据从内核空间->用户空间)还是阻塞的。

目前支持 IO 多路复用的系统调用,有 select,epoll 等等。select 系统调用,是目前几乎在所有的操作系统上都有支持

  • select 调用 :内核提供的系统调用,它支持一次查询多个系统调用的可用状态。几乎所有的操作系统都支持。
  • epoll 调用 :linux 2.6 内核,属于 select 调用的增强版本,优化了 IO 的执行效率。

IO 多路复用模型,通过减少无效的系统调用,减少了对 CPU 资源的消耗。

Java 中的 NIO ,有一个非常重要的选择器 ( Selector ) 的概念,也可以被称为 多路复用器。通过它,只需要一个线程便可以管理多个客户端连接。当客户端数据到了之后,才会为其服务。

AIO (Asynchronous I/O)

AIO 也就是 NIO 2。Java 7 中引入了 NIO 的改进版 NIO 2,它是异步 IO 模型。

异步 IO 是基于事件和回调机制实现的,也就是应用操作之后会直接返回,不会堵塞在那里,当后台处理完成,操作系统会通知相应的线程进行后续的操作。

目前来说 AIO 的应用还不是很广泛。Netty 之前也尝试使用过 AIO,不过又放弃了。这是因为,Netty 使用了 AIO 之后,在 Linux 系统上的性能并没有多少提升。

最后,来一张图,简单总结一下 Java 中的 BIO、NIO、AIO。

参考