怎样解决高并发下的I/O瓶颈?

超、凢脫俗 2024-03-22 10:16 15阅读 0赞

大家好，我是易安。

说起Java I/O，相信你一定不陌生。你可能使用I/O操作读写文件，也可能使用它实现Socket的信息传输…这些都是我们在系统中最常遇到的和I/O有关的操作。

我们都知道，I/O的速度要比内存速度慢，尤其是在现在这个大数据时代背景下，I/O的性能问题更是尤为突出，I/O读写已经成为很多应用场景下的系统性能瓶颈，不容我们忽视。

今天，我们就来深入了解下Java I/O在高并发、大数据业务场景下暴露出的性能问题，从源头入手，学习优化方法。

### **什么是I/O** ###

I/O是机器获取和交换信息的主要渠道，而流是完成I/O操作的主要方式。

在计算机中，流是一种信息的转换。流是有序的，因此相对于某一机器或者应用程序而言，我们通常把机器或者应用程序接收外界的信息称为输入流（InputStream），从机器或者应用程序向外输出的信息称为输出流（OutputStream），合称为输入/输出流（I/O Streams）。

机器间或程序间在进行信息交换或者数据交换时，总是先将对象或数据转换为某种形式的流，再通过流的传输，到达指定机器或程序后，再将流转换为对象数据。因此，流就可以被看作是一种数据的载体，通过它可以实现数据交换和传输。

Java的I/O操作类在包java.io下，其中InputStream、OutputStream以及Reader、Writer类是I/O包中的4个基本类，它们分别处理字节流和字符流。如下图所示：

![alt][]

在初次阅读Java I/O流文档的时候，我有过这样一个疑问，“ **不管是文件读写还是网络发送接收，信息的最小存储单元都是字节，那为什么I/O流操作要分为字节流操作和字符流操作呢？**”

我们知道字符到字节必须经过转码，这个过程非常耗时，如果我们不知道编码类型就很容易出现乱码问题。所以I/O流提供了一个直接操作字符的接口，方便我们平时对字符进行流操作。下面我们就分别了解下“字节流”和“字符流”。

#### 1.字节流 ####

InputStream/OutputStream是字节流的抽象类，这两个抽象类又派生出了若干子类，不同的子类分别处理不同的操作类型。如果是文件的读写操作，就使用FileInputStream/FileOutputStream；如果是数组的读写操作，就使用ByteArrayInputStream/ByteArrayOutputStream；如果是普通字符串的读写操作，就使用BufferedInputStream/BufferedOutputStream。具体内容如下图所示：

![alt][alt 1]

#### 2.字符流 ####

Reader/Writer是字符流的抽象类，这两个抽象类也派生出了若干子类，不同的子类分别处理不同的操作类型，具体内容如下图所示：

![alt][alt 2]

### **传统I/O的性能问题** ###

我们知道，I/O操作分为磁盘I/O操作和网络I/O操作。前者是从磁盘中读取数据源输入到内存中，之后将读取的信息持久化输出在物理磁盘上；后者是从网络中读取信息输入到内存，最终将信息输出到网络中。但不管是磁盘I/O还是网络I/O，在传统I/O中都存在严重的性能问题。

#### 1.多次内存复制 ####

在传统I/O中，我们可以通过InputStream从源数据中读取数据流输入到缓冲区里，通过OutputStream将数据输出到外部设备（包括磁盘、网络）。你可以先看下输入操作在操作系统中的具体流程，如下图所示：

![alt][alt 3]

*  JVM会发出read()系统调用，并通过read系统调用向内核发起读请求；
 *  内核向硬件发送读指令，并等待读就绪；
 *  内核把将要读取的数据复制到指向的内核缓存中；
 *  操作系统内核将数据复制到用户空间缓冲区，然后read系统调用返回。

在这个过程中，数据先从外部设备复制到内核空间，再从内核空间复制到用户空间，这就发生了两次内存复制操作。这种操作会导致不必要的数据拷贝和上下文切换，从而降低I/O的性能。

#### 2.阻塞 ####

在传统I/O中，InputStream的read()是一个while循环操作，它会一直等待数据读取，直到数据就绪才会返回。 **这就意味着如果没有数据就绪，这个读取操作将会一直被挂起，用户线程将会处于阻塞状态。**

在少量连接请求的情况下，使用这种方式没有问题，响应速度也很高。但在发生大量连接请求时，就需要创建大量监听线程，这时如果线程没有数据就绪就会被挂起，然后进入阻塞状态。一旦发生线程阻塞，这些线程将会不断地抢夺CPU资源，从而导致大量的CPU上下文切换，增加系统的性能开销。

### **如何优化I/O操作** ###

面对以上两个性能问题，不仅编程语言对此做了优化，各个操作系统也进一步优化了I/O。JDK1.4发布了java.nio包（new I/O的缩写），NIO的发布优化了内存复制以及阻塞导致的严重性能问题。JDK1.7又发布了NIO2，提出了从操作系统层面实现的异步I/O。下面我们就来了解下具体的优化实现。

#### 1.使用缓冲区优化读写流操作 ####

在传统I/O中，提供了基于流的I/O实现，即InputStream和OutputStream，这种基于流的实现以字节为单位处理数据。

NIO与传统 I/O 不同，它是基于块（Block）的，它以块为基本单位处理数据。在NIO中，最为重要的两个组件是缓冲区（Buffer）和通道（Channel）。Buffer是一块连续的内存块，是 NIO 读写数据的中转地。Channel表示缓冲数据的源头或者目的地，它用于读取缓冲或者写入数据，是访问缓冲的接口。

传统I/O和NIO的最大区别就是传统I/O是面向流，NIO是面向Buffer。Buffer可以将文件一次性读入内存再做后续处理，而传统的方式是边读文件边处理数据。虽然传统I/O后面也使用了缓冲块，例如BufferedInputStream，但仍然不能和NIO相媲美。使用NIO替代传统I/O操作，可以提升系统的整体性能，效果立竿见影。

#### 2. 使用DirectBuffer减少内存复制 ####

NIO的Buffer除了做了缓冲块优化之外，还提供了一个可以直接访问物理内存的类DirectBuffer。普通的Buffer分配的是JVM堆内存，而DirectBuffer是直接分配物理内存(非堆内存)。

我们知道数据要输出到外部设备，必须先从用户空间复制到内核空间，再复制到输出设备，而在Java中，在用户空间中又存在一个拷贝，那就是从Java堆内存中拷贝到临时的直接内存中，通过临时的直接内存拷贝到内存空间中去。此时的直接内存和堆内存都是属于用户空间。

![alt][alt 4]

你肯定会在想，为什么Java需要通过一个临时的非堆内存来复制数据呢？如果单纯使用Java堆内存进行数据拷贝，当拷贝的数据量比较大的情况下，Java堆的GC压力会比较大，而使用非堆内存可以减低GC的压力。

DirectBuffer则是直接将步骤简化为数据直接保存到非堆内存，从而减少了一次数据拷贝。以下是JDK源码中IOUtil.java类中的write方法：

if (src instanceof DirectBuffer)
                return writeFromNativeBuffer(fd, src, position, nd);
    
            // Substitute a native buffer
            int pos = src.position();
            int lim = src.limit();
            assert (pos <= lim);
            int rem = (pos <= lim ? lim - pos : 0);
            ByteBuffer bb = Util.getTemporaryDirectBuffer(rem);
            try {
        
                bb.put(src);
                bb.flip();
            // ...............

这里拓展一点，由于DirectBuffer申请的是非JVM的物理内存，所以创建和销毁的代价很高。DirectBuffer申请的内存并不是直接由JVM负责垃圾回收，但在DirectBuffer包装类被回收时，会通过Java Reference机制来释放该内存块。

DirectBuffer只优化了用户空间内部的拷贝，而之前我们是说优化用户空间和内核空间的拷贝，那Java的NIO中是否能做到减少用户空间和内核空间的拷贝优化呢？

答案是可以的，DirectBuffer是通过unsafe.allocateMemory(size)方法分配内存，也就是基于本地类Unsafe类调用native方法进行内存分配的。而在NIO中，还存在另外一个Buffer类：MappedByteBuffer，跟DirectBuffer不同的是，MappedByteBuffer是通过本地类调用mmap进行文件内存映射的，map()系统调用方法会直接将文件从硬盘拷贝到用户空间，只进行一次数据拷贝，从而减少了传统的read()方法从硬盘拷贝到内核空间这一步。

#### 3.避免阻塞，优化I/O操作 ####

NIO很多人也称之为Non-block I/O，即非阻塞I/O，因为这样叫，更能体现它的特点。为什么这么说呢？

传统的I/O即使使用了缓冲块，依然存在阻塞问题。由于线程池线程数量有限，一旦发生大量并发请求，超过最大数量的线程就只能等待，直到线程池中有空闲的线程可以被复用。而对Socket的输入流进行读取时，读取流会一直阻塞，直到发生以下三种情况的任意一种才会解除阻塞：

*  有数据可读；
 *  连接释放；
 *  空指针或I/O异常。

阻塞问题，就是传统I/O最大的弊端。NIO发布后，通道和多路复用器这两个基本组件实现了NIO的非阻塞，下面我们就一起来了解下这两个组件的优化原理。

**通道（Channel）**

前面我们讨论过，传统I/O的数据读取和写入是从用户空间到内核空间来回复制，而内核空间的数据是通过操作系统层面的I/O接口从磁盘读取或写入。

最开始，在应用程序调用操作系统I/O接口时，是由CPU完成分配，这种方式最大的问题是“发生大量I/O请求时，非常消耗CPU“；之后，操作系统引入了DMA（直接存储器存储），内核空间与磁盘之间的存取完全由DMA负责，但这种方式依然需要向CPU申请权限，且需要借助DMA总线来完成数据的复制操作，如果DMA总线过多，就会造成总线冲突。

通道的出现解决了以上问题，Channel有自己的处理器，可以完成内核空间和磁盘之间的I/O操作。在NIO中，我们读取和写入数据都要通过Channel，由于Channel是双向的，所以读、写可以同时进行。

**多路复用器（Selector）**

Selector是Java NIO编程的基础。用于检查一个或多个NIO Channel的状态是否处于可读、可写。

Selector是基于事件驱动实现的，我们可以在Selector中注册accpet、read监听事件，Selector会不断轮询注册在其上的Channel，如果某个Channel上面发生监听事件，这个Channel就处于就绪状态，然后进行I/O操作。

一个线程使用一个Selector，通过轮询的方式，可以监听多个Channel上的事件。我们可以在注册Channel时设置该通道为非阻塞，当Channel上没有I/O操作时，该线程就不会一直等待了，而是会不断轮询所有Channel，从而避免发生阻塞。

目前操作系统的I/O多路复用机制都使用了epoll，相比传统的select机制，epoll没有最大连接句柄1024的限制。所以Selector在理论上可以轮询成千上万的客户端。

**下面我用一个生活化的场景来举例，** 看完你就更清楚Channel和Selector在非阻塞I/O中承担什么角色，发挥什么作用了。

我们可以把监听多个I/O连接请求比作一个火车站的进站口。以前检票只能让搭乘就近一趟发车的旅客提前进站，而且只有一个检票员，这时如果有其他车次的旅客要进站，就只能在站口排队。这就相当于最早没有实现线程池的I/O操作。

后来火车站升级了，多了几个检票入口，允许不同车次的旅客从各自对应的检票入口进站。这就相当于用多线程创建了多个监听线程，同时监听各个客户端的I/O请求。

最后火车站进行了升级改造，可以容纳更多旅客了，每个车次载客更多了，而且车次也安排合理，乘客不再扎堆排队，可以从一个大的统一的检票口进站了，这一个检票口可以同时检票多个车次。这个大的检票口就相当于Selector，车次就相当于Channel，旅客就相当于I/O流。

### **总结** ###

Java的传统I/O开始是基于InputStream和OutputStream两个操作流实现的，这种流操作是以字节为单位，如果在高并发、大数据场景中，很容易导致阻塞，因此这种操作的性能是非常差的。还有，输出数据从用户空间复制到内核空间，再复制到输出设备，这样的操作会增加系统的性能开销。

传统I/O后来使用了Buffer优化了“阻塞”这个性能问题，以缓冲块作为最小单位，但相比整体性能来说依然不尽人意。

于是NIO发布，它是基于缓冲块为单位的流操作，在Buffer的基础上，新增了两个组件“管道和多路复用器”，实现了非阻塞I/O，NIO适用于发生大量I/O连接请求的场景，这三个组件共同提升了I/O的整体性能。

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