零基础java自学流程-Java语言高级540

BIO

有了Block的定义，就可以讨论BIO和NIO了。BIO是Blocking IO的意思。在类似于网络中进行read, write, connect一类的系统调用时会被卡住。

举个例子，当用read去读取网络的数据时，是无法预知对方是否已经发送数据的。因此在收到数据之前，能做的只有等待，直到对方把数据发过来，或者等到网络超时。

对于单线程的网络服务，这样做就会有卡死的问题。因为当等待时，整个线程会被挂起，无法执行，也无法做其他的工作。

顺便说一句，这种Block是不会影响同时运行的其他程序（进程）的，因为现代操作系统都是多任务的，任务之间的切换是抢占式的。这里Block只是指Block当前的进程。

于是，网络服务为了同时响应多个并发的网络请求，必须实现为多线程的。每个线程处理一个网络请求。线程数随着并发连接数线性增长。这的确能奏效。实际上2000年之前很多网络服务器就是这么实现的。但这带来两个问题：

• 线程越多，Context Switch就越多，而Context Switch是一个比较重的操作，会无谓浪费大量的CPU。
• 每个线程会占用一定的内存作为线程的栈。比如有1000个线程同时运行，每个占用1MB内存，就占用了1个G的内存。

也许现在看来1GB内存不算什么，现在服务器上百G内存的配置现在司空见惯了。但是倒退20年，1G内存是很金贵的。并且，尽管现在通过使用大内存，可以轻易实现并发1万甚至10万的连接。但是水涨船高，如果是要单机撑1千万的连接呢？

问题的关键在于，当调用read接受网络请求时，有数据到了就用，没数据到时，实际上是可以干别的。使用大量线程，仅仅是因为Block发生，没有其他办法。

当然你可能会说，是不是可以弄个线程池呢？这样既能并发的处理请求，又不会产生大量线程。但这样会限制最大并发的连接数。比如你弄4个线程，那么最大4个线程都Block了就没法响应更多请求了。

要是操作IO接口时，操作系统能够总是直接告诉有没有数据，而不是Block去等就好了。于是，NIO登场。

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