Java中五中IO模型详解

ゞ浴缸里的玫瑰 2022-11-01 13:47 137阅读 0赞

# 一、前言 #

在《Unix网络编程》一书中提到了五种IO模型，5种IO模型分别为： 阻塞IO模型、非阻塞IO模型、IO复用模型、信号驱动的IO模型、异步IO模型。下面就分别来介绍一下这5种IO模型的异同。

# 二、什么是IO #

IO (Input/Output,输入/输出)即数据的读取(接收)或写入(发送)操作，通常用户进程中的一个完整IO分为两阶段:用户进程空间<–>内核空间、内核空间<–>设备空间(磁盘、网络等)。IO有内存IO、网络IO和磁盘IO三种,通常我们说的IO指的是后两者。网络I/O就是通过网络进行数据的拉取和输出。磁盘I/O主要是对磁盘进行读写工作。

> 比如你打开浏览器，访问腾讯首页，浏览器这个程序就需要通过网络IO获取腾讯的网页。浏览器首先会发送数据给腾讯服务器，告诉它我想要首页的HTML，这个动作是往外发数据，叫Output，腾讯服务器把网页发过来，这个动作是从外面接收数据，叫Input。所以，通常，程序完成IO操作会有Input和Output两个数据流。当然也有只用一个的情况，比如，从磁盘读取文件到内存，就只有Input操作，反过来，把数据写到磁盘文件里，就只是一个Output操作。

> 流是什么？可以把流想象成一个水管，数据就是水管里的水，但是只能单向流动。Input  
> Stream就是数据从外面（磁盘、网络）流进存，Output  
> Stream就是数据从内存流到外面去。对于浏览网页来说，浏览器和腾讯服务器之间至少需要建立两根水管，才可以既能发数据，又能收数据。

![在这里插入图片描述][20210224164121492.png]

LINUX中进程无法直接操作I/O设备，其必须通过系统调用请求kernel来协助完成I/O动作；内核会为每个I/O设备维护一个缓冲区。

对于一个输入操作来说，进程IO系统调用后，内核会先看缓冲区中有没有相应的缓存数据，没有的话再到设备中读取,因为设备IO一般速度较慢，需要等待；内核缓冲区有数据则直接复制到进程空间。

**所以，对于一个网络输入操作通常包括两个不同阶段：**

*  **等待网络数据到达网卡→读取到内核缓冲区，数据准备好;**
 *  **从内核缓冲区复制数据到进程空间**

# 四、什么是用户空间和内核空间 #

**虚拟内存被操作系统划分成两块：** 内核空间和用户空间。  
为了安全，它们是隔离的，即使用户的程序崩溃了，内核也不受影响。

`内核空间是内核代码运行的地方，`  
`用户空间是用户程序代码运行的地方。`

当进程运行在内核空间时就处于内核态，当进程运行在用户空间时就处于用户态。

# 五 、五种IO模型 #

## 1、阻塞IO模型（BIO） ##

这是最传统的一种IO模型，即在读写数据过程中会发生阻塞现象。

**阻塞IO模型：** 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。

典型的阻塞IO模型的例子为：

data = socket.read();

如果数据没有就绪，就会一直阻塞在read方法。

**如图：**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1RoaW5raW5nY2Fv_size_16_color_FFFFFF_t_70]

## 2、非阻塞IO模型（NIO） ##

**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。

典型的非阻塞IO模型一般如下：

while(true){ 
       data = socket.read();
       if(data!= error){ 
           处理数据
           break;
       }
    }

但是对于非阻塞IO就有一个非常严重的问题，在while循环中需要不断地去询问内核数据是否就绪，这样会导致CPU占用率非常高，因此一般情况下很少使用while循环这种方式来读取数据。

**如图：**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1RoaW5raW5nY2Fv_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

## 3、多路复用IO模型（IO Multiplexing） ##

多路复用IO模型是目前使用得比较多的模型。Java NIO实际上就是多路复用IO。

**多路复用IO模型：** 在多路复用IO模型中，多个进程的IO可以注册到一个复用器(select)上，然后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。

> **在Java 的NIO中，是通过selector.select()去查询每个通道是否有到达事件，如果没有事件，则一直阻塞在那里，因此这种方式会导致用户线程的阻塞。**

也许有朋友会说，我可以采用多线程+ 阻塞IO 达到类似的效果，但是由于在多线程 + 阻塞IO 中，每个socket对应一个线程，这样会造成很大的资源占用，并且尤其是对于长连接来说，线程的资源一直不会释放，如果后面陆续有很多连接的话，就会造成性能上的瓶颈。

而多路复用IO模式，通过一个线程就可以管理多个socket，只有当socket真正有读写事件发生才会占用资源来进行实际的读写操作。因此，多路复用IO比较适合连接数比较多的情况。

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。

不过要注意的是，多路复用IO模型是通过轮询的方式来检测是否有事件到达，并且对到达的事件逐一进行响应。因此对于多路复用IO模型来说，一旦事件响应体很大，那么就会导致后续的事件迟迟得不到处理，并且会影响新的事件轮询。

**如图：**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1RoaW5raW5nY2Fv_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

## 4、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。这个一般用于UDP中，对TCP套接口几乎是没用的，原因是该信号产生得过于频繁，并且该信号的出现并没有告诉我们发生了什么事情

**如图：**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1RoaW5raW5nY2Fv_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

## 5、异步IO模型（AIO） ##

异步IO模型才是最理想的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关心实际的整个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。

注意，异步IO是需要操作系统的底层支持，在Java 7中，提供了Asynchronous IO。简称AIO

前面四种IO模型实际上都属于同步IO，只有最后一种是真正的异步IO，因为无论是多路复用IO还是信号驱动模型，IO操作的第2个阶段都会引起用户线程阻塞，也就是内核进行数据拷贝的过程都会让用户线程阻塞。

**如图：**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1RoaW5raW5nY2Fv_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

# 六、两种高性能IO设计模式 #

在传统的网络服务设计模式中，有两种比较经典的模式：

> 一种是多线程，一种是线程池。

对于多线程模式，也就说来了client，服务器就会新建一个线程来处理该client的读写事件，如下图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1RoaW5raW5nY2Fv_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

这种模式虽然处理起来简单方便，但是由于服务器为每个client的连接都采用一个线程去处理，使得资源占用非常大。因此，当连接数量达到上限时，再有用户请求连接，直接会导致资源瓶颈，严重的可能会直接导致服务器崩溃。

因此，为了解决这种一个线程对应一个客户端模式带来的问题，提出了采用线程池的方式，也就说创建一个固定大小的线程池，来一个客户端，就从线程池取一个空闲线程来处理，当客户端处理完读写操作之后，就交出对线程的占用。因此这样就避免为每一个客户端都要创建线程带来的资源浪费，使得线程可以重用。

但是线程池也有它的弊端，如果连接大多是长连接，因此可能会导致在一段时间内，线程池中的线程都被占用，那么当再有用户请求连接时，由于没有可用的空闲线程来处理，就会导致客户端连接失败，从而影响用户体验。因此，线程池比较适合大量的短连接应用。

**因此便出现了下面的两种高性能IO设计模式：Reactor和Proactor。**

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>类别</th> 
   <th>开发模式</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>BIO</td> 
   <td>Thread-Per-Connection</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>NIO</td> 
   <td>Reactor</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>AIO</td> 
   <td>Proactor</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  **Reactor：** 在Reactor模式中，会先对每个client注册感兴趣的事件，然后有一个线程专门去轮询每个client是否有事件发生，当有事件发生时，便顺序处理每个事件，当所有事件处理完之后，便再转去继续轮询。  
    多路复用IO就是采用Reactor模式，为了提高事件处理速度，可以通过多线程或者线程池的方式来处理事件。Java NIO使用的就是这种。
 *  **Proactor：** 在Proactor模式中，当检测到有事件发生时，会新起一个异步操作，然后交由内核线程去处理，当内核线程完成IO操作之后，发送一个通知告知操作已完成，可以得知，异步IO模型采用的就是Proactor模式。Java AIO使用的这种

如下图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1RoaW5raW5nY2Fv_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

从这里可以看出，上面的五种IO模型中的多路复用IO就是采用Reactor模式。注意，上面的图中展示的 是顺序处理每个事件，当然为了提高事件处理速度，可以通过多线程或者线程池的方式来处理事件。Java NIO使用的就是这种

在Proactor模式中，当检测到有事件发生时，会新起一个异步操作，然后交由内核线程去处理，当内核线程完成IO操作之后，发送一个通知告知操作已完成，可以得知，异步IO模型采用的就是Proactor模式。Java AIO使用的这种。

# 七、参考文章 #

1.  https://blog.csdn.net/qq\_34515959/article/details/108991230
2.  https://blog.csdn.net/weixin\_45775963/article/details/104539820
3.  https://blog.csdn.net/zzti\_erlie/article/details/109143698

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