BIO的一点理解

最新推荐文章于 2024-08-22 09:59:44 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/addccc/article/details/104672921
本文探讨网络编程中BIO的重要性和基本概念，通过详细解析服务端与客户端代码，帮助读者理解BIO的工作原理及为何会发生阻塞，为深入学习Netty和网络编程打下坚实基础。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

随着学习的深入，我们会越发感慨到网络编程的重要性，要想了解网络编程，我们需要了解下Java里的BIO和NIO，只有了解了BIO和NIO我们才能了解netty，我们才会真正的对网络编程有一个全新的认识，所以我呢今天从BIO说起，让大家真正的理解什么是BIO，大家都说阻塞，那么到底阻塞在哪里，为什么会发生阻塞呢，只有真正的做到知其然，才能知其所以然。

看一下服务端代码

在这里插入图片描述
看一下客户端代码
在这里插入图片描述

Java的 BIO，NIO，AIO 总结
Jack章臣的博客
05-24 509
熟练掌握 BIO,NIO,AIO 的基本概念以及一些常见问题是你准备面试的过程中不可或缺的一部分，另外这些知识点也是你学习 Netty 的基础。 一、同步异步与阻塞非阻塞 Java 中的 BIO、NIO和 AIO 理解为是 Java 语言对操作系统的各种 IO 模型的封装。程序员在使用这些 API 的时候，不需要关心操作系统层面的知识，也不需要根据不同操作系统编写不同的代码。只需要使用Java的API就可以了。 在讲 BIO,NIO,AIO 之前先来回顾一下这样几个概念：同步与异步，阻塞与非阻塞。 .
BIO的理解
澄澈的博客
08-23 269
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码
【Netty】谈谈你对BIO的理解？
zgy956645239的博客
06-11 228
一、简介 BIO 同步阻塞IO 一个连接一个线程，可以通过线程池机制来改善 适用于连接数目比较小且固定的架构。 二、BIO编程流程 （1）服务端启动一个serverSocket （2）客户端启动Socket对服务器进行通信，默认情况下服务器端需要对每个客户建立一个线程与之通信。 （3）客户端发出请求后，先咨询服务器是否有线程相应，如果没有则等待或者被拒绝。 （4）如果有相应，客户端线程会等待请求结束后，再继续执行。 三、BIO示例 、 BIO问题分析 ...
从实践角度重新理解BIO和NIO
Object的博客
10-22 866
前言 这段时间自己在看一些Java中BIO和NIO之类的东西，看了很多博客，发现各种关于NIO的概念说的天花乱坠头头是道，可以说是非常的完整，但是整个看下来之后，自己对NIO还是一知半解的状态，所以这篇文章不会提到很多的概念，而是站在一个实践的角度，写一些我自己关于NIO的见解，站在实践过后的高度下再回去看概念，应该对概念会有一个更好的理解。 实现一个简易单线程服务器 要讲明白BIO和NIO，首先...
面试官： 说说你对NIO、BIO的理解？
ZeJava的博客
11-21 668
1. BIO、NIO BIO 传统的java.io包，同步、阻塞。服务器实现模式为一个连接一个线程,服务器端为每一个客户端的连接请求都需要启动一个线程进行处理。 NIO JDK1.4引入的java.nio包，采用多路复用技术，同步非阻塞。服务器实现模式为客户端的连接请求都会注册到多路复用器上,用同一个线程接收所有连接请求。 2、基本概念解析 阻塞和非阻塞是进程在访问数据的时候，数据是否准备就绪的一...
理解BIO
LJJZJ的博客
02-23 316
一、 同步与异步： 用户线程和内核的交互方式 同步：用户线程发起IO操作需要等待或者轮询内核是否完成IO操作 异步：用户线程发起IO操作后无需等待，可以执行其它操作 二、 阻塞与非阻塞： 用户线程调用内核IO操作时的状态 阻塞：用户线程调用内核IO后被挂起 非阻塞：用户线程调用IO后直接返回状态，回调函数通知 一个例子（引自知乎）： 1.老张把水壶放到火上，立等水开。（同步阻塞） 2.老张把水壶放...
网络编程-BIO和NIO的理解
Tiger的专栏
09-28 880
1.BIO和NIO简介 BIO：同步阻塞式IO，服务器实现模式为一个连接一个线程，即客户端有连接请求时服务器端就需要启动一个线程进行处理，如果这个连接不做任何事情会造成不必要的线程开销，当然可以通过线程池机制改善； NIO：同步非阻塞式IO，服务器实现模式为一个请求一个线程，即客户端发送连接请求都会注册到多路复用器上，多路复用器轮训到连接有I/O请求时才启动一个线程进行处理； AIO（NIO.2）:异步非阻塞式IO，服务器实现模式为一个有效请求一个线程，客户端的I/O请求都是由OS先完成了再通知服务器
OpenSSL中文手册之BIO库详解
热门推荐
liao20081228的博客
08-15 4万+
这一系文章参考了http://blog.youkuaiyun.com/xiaoting451292510/article/details/466495831 BIO 概述  其实包含了很多种接口，用通用的函数接口，主要控制在BIO_METHOD中的不同实现函数控制，包括6种filter型和8种source/sink型。   source/sink类型的BIO是数据源，例如，sokect BIO和文件BIO。
深入理解I/O（BIO,NIO）
juexin547137950的博客
04-24 635
什么是I/O i/o 是计算机交换信息的主要途径，流是i/o操作的主要方式。 流是一种信息的转换，是有序的，是一种数据的载体，通过流可以实现数据的交换和传输。一般情况下我们把机器或者应用程序接受外界的信息称之为输入流。反之，机器或者应用程序向外界输出信息为输出流。合称为输入/输出流(I/O Streams) 不管是文件读写还是网络发送，信息的最小载体都是字节，那为啥又分为字节流和字符流呢？这...
Java Socket网络编程深入理解：OS-＞BIO-＞NIO-＞Netty
qq_38001359的博客
04-20 505
Socket编程深入理解：OS->BIO->NIO->Netty 有兴趣的同学强烈推荐这个视频教程：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//links.jianshu.com/go%3Fto%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.bilibili.com%252Fvideo%252FBV1RV411r72B%253Fp%253D1 一、操作系统基本知识 上图是一个基本的计算机基本工作图，注意下列几点： 计算机主要有处理器和内存两个
bioformats:Bio-Formats是一个Java库，用于以生命科学图像文件格式读取和写入数据。 它是由开放式显微镜环境开发的。 生物格式是根据GNU通用公共许可证（GPL）发布的； 可从Glencoe Software获得商业许可
05-14
生物格式 Bio-Formats是一个独立的Java库，用于读取和写入生命科学图像文件格式。 它能够解析多种格式的像素和元数据，以及写入多种格式。 如果您对Bio-Formats有疑问并需要支持，请参阅。 目的 Bio-Formats的主要目的是将专有的显微镜数据转换为称为OME数据模型的开放标准，尤其是转换为OME-TIFF文件格式。 有关更多信息，请参见。 支持的格式 生物格式支持 。 对于用户 使用生物格式来读取和写入显微镜格式。 对于开发人员 您可以使用生物轻松。 更多信息 有关更多信息，请参见。 拉取请求测试 我们欢迎任何人的拉取请求，但请您在提交拉取请求之前先验证以下内容： 验证分支是否完全合并为develop 验证分支是否使用clean jars tools Ant目标进行编译 使用Maven验证分支是否已编译 验证分支未使用特定于Java 1.8+的语法或API
多种生命科学图像文件格式的 imread：使用 LOCI Bioformats 包导入图像和元数据-matlab开发
05-30
imreadBF详细教程： http://imageprocessingblog.com/importing-generic-bioimage-files-to-matlab/ 通过 BioFormats 从 Zeiss、Leica、Nikon、Olympus、MetaMorph 和其他公司导入格式 其中，支持以下格式： lsm、zvi、ics、nd2、pic、dv、img、tif、 imreadBF 一次加载多个用户定义的图像切片。 [imageStack]=imreadBF(datname,zplanes,tframes,channel) 您可以一次加载多个 z 和 t 切片，例如 zplanes=[1 2 5] 在 3D 堆栈中加载第一个、第二个和第五个 z 切片。 imreadBFmeta 返回相应的元数据。 要使用这些功能，您必须在此处下载 loci_tools.j
bio-formats-matlab:**实验**生物格式Matlab和GNU Octave绑定
05-12
生物格式 Bio-Formats是一个独立的Java库，用于读取和写入生命科学图像文件格式。 它能够解析多种格式的像素和元数据，以及写入多种格式。 如果您对Bio-Formats有疑问并需要支持，请参阅。 目的 Bio-Formats的主要目的是将专有的显微镜数据转换为称为OME数据模型的开放标准，尤其是转换为OME-TIFF文件格式。 有关更多信息，请参见。 支持的格式 生物格式支持 。 对于用户 使用生物格式来读取和写入显微镜格式。 对于开发人员 您可以使用生物轻松。 更多信息 有关更多信息，请参见。 拉取请求测试 我们欢迎任何人的拉取请求，但请您在提交拉取请求之前验证以下内容： 验证分支是否完全合并为develop 验证分支是否使用clean jars tools Ant目标进行编译 使用Maven验证分支是否已编译 验证分支未使用特定于Java 1.8+的语法或API 运
理解BIO与NIO
一叶知秋的博客
01-28 214
1.我们理解中BIO是什么？ 在jdk1.4之前的IO称之为BIO（Blocking IO）,同步阻塞IO。原始的IO有文件流和网络流。 下面是网络流对应的示例代码： public static void main(String[] args) { server1(); } private static void server1() { Serve...
理解BIO和NIO
wflovejava的博客
11-07 343
通过一个例子理解BIO 服务端： public class Server { public static void main(String[] args) { byte[] buffer = new byte[1024]; try { ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(8080...
关于BIO和NIO的理解
qq_19900687的博客
01-16 209
关于BIO和NIO的理解¶ 摘要: 关于BIO和NIO的理解 最近大概看了ZooKeeper和Mina的源码发现都是用Java NIO实现的，所以有必要搞清楚什么是NIO。下面是我结合网络资料自己总结的，为了节约时间图示随便画的，能达意就行。 简介：¶ BIO：同步阻塞式IO，服务器实现模式为一个...
ImageJ批量切割大型.CZI格式图片
qq_42940869的博客
06-26 3411
众所周知，使用ImageJ的bio-formats插件可以打开.czi格式的图片。然而，有时候.czi格式图片可能太大了，以至于超出了java所能处理图像的最大尺寸（大约是46340 x 46340），于是会报出超出内存的错误。这里其实不是超出了计算机的实际内存，而是超出了java语言对数组长度的限制，所以换一台内存大的电脑也没用，照样打不开。但是好在czi格式的文件支持“按需读取”。“按需读取”意思就是不加载整个图片，而只是把图片的小片区域读取到内存当中。
解决导入大数据tiff文件ImageJ(Fiji)内存不够的问题
1nsights的博客
12-19 7526
使用Bio-Formats Import 导入Tiff文件， https://imagejdocu.tudor.lu/doku.php?id=faq:technical:how_do_i_increase_the_memory_in_imagej https://docs.openmicroscopy.org/bio-formats/5.7.1/users/imagej/managing-memory.html
【免费下载】 BioFormats开源项目安装与使用指南
gitblog_01138的博客
08-22 1422
BioFormats开源项目安装与使用指南 一、项目目录结构及介绍 BioFormats是一个强大的开源项目，旨在提供一种统一的方式访问各种生物图像文件格式。该项目托管在GitHub上，其主要目录结构如下： bioformats/ ├── AUTHORS.txt # 作者名单 ├── CHANGELOG.md # 版本更新日志 ├── CONTRIBUTORS...
bio nio aio io多路复用
最新发布
04-30
### BIO、NIO、AIO 和 IO 多路复用的概念及使用场景 #### 同步与异步、阻塞与非阻塞的基础理解 在网络通信中，同步（Synchronous）意味着当前线程会一直等待直到操作完成；而异步（Asynchronous）则表示不会阻塞当前线程，而是通过回调函数或其他机制通知操作已完成。同样，阻塞（Blocking）是指程序会在某些情况下暂停运行，而非阻塞（Non-blocking）则是指即使没有数据可读或写入也不会让程序停止。 #### BIO (Blocking I/O) BIO 是一种传统的输入输出模型，其中每个客户端连接都会创建一个新的线程来处理请求。这种方式简单易懂，但在高并发环境下表现不佳。由于每次 I/O 操作都需要等待资源可用，因此当有大量的客户端连接时，服务器可能因为线程过多而导致性能下降甚至崩溃[^1]。 ```java // BIO 示例代码 ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(port); while (true) { Socket socket = serverSocket.accept(); // 阻塞在这里 new Thread(() -> handleRequest(socket)).start(); } ``` #### NIO (Non-blocking I/O) 相比 BIO 的每连接一线程模型，NIO 使用少量线程配合选择器（Selector）来管理多个通道（Channel）。这使得它可以高效地处理大量的并发连接。NIO 中的核心组件包括缓冲区（Buffer）、通道以及选择器。选择器能够监听多个 Channel 上的状态变化，并只在有事件发生时才触发相应逻辑[^5]。 ```java // NIO 示例代码 Selector selector = Selector.open(); serverSocketChannel.configureBlocking(false); serverSocketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT); while (true) { int readyChannels = selector.select(); if (readyChannels == 0) continue; Set<SelectionKey> selectedKeys = selector.selectedKeys(); Iterator<SelectionKey> keyIterator = selectedKeys.iterator(); while (keyIterator.hasNext()) { SelectionKey key = keyIterator.next(); if (key.isAcceptable()) { /* Handle accept */ } if (key.isReadable()) { /* Handle read */ } keyIterator.remove(); } } ``` #### AIO (Asynchronous I/O) AIO 提供了一种完全异步的方式来进行文件和套接字访问。在这种模式下，应用程序无需主动查询或者轮询即可得知某项任务已经结束——操作系统负责告知应用何时完成了指定的操作。这种设计非常适合那些需要极高吞吐量的应用场合[^3]。 然而值得注意的是，在实际开发过程中，JDK 对于 AIO 支持并不像 NIO 那样成熟稳定，尤其是在跨平台兼容性和功能完备度方面还存在一定局限性。 ```java // AIO 示例代码 AsynchronousServerSocketChannel listener = AsynchronousServerSocketChannel.open().bind(new InetSocketAddress(port)); listener.accept(null, new CompletionHandler<AsynchronousSocketChannel, Void>() { @Override public void completed(AsynchronousSocketChannel ch, Void att) {} @Override public void failed(Throwable exc, Void att) {} }); ``` #### IO 多路复用 IO 多路复用利用单一进程/线程同时监视多个文件描述符上的活动情况，只有当至少有一个就绪状态改变才会唤醒处理器进一步动作。常见的实现方法包括但不限于 `select`、`poll` 及 Linux 特有的高性能解决方案 `epoll` 等[^4]^。 虽然从表面上看，IO 多路复用似乎与 NIO 很接近，但实际上前者更多依赖底层 OS API 来达到目的，而后者的抽象层次更高一些，封装得更好一点，更适合面向对象语言如 Java 进行高层次编程[^2]. --- ### 总结对比表 | **特性** | **BIO** | **NIO** | **AIO** | **IO 多路复用** | |----------------|----------------------------------|--------------------------------------|---------------------------------------|-------------------------------------| | 并发能力 | 较低 | 高 | 极高 | 高 | | 实现复杂度 | 简单 | 中等 | 高 | 中等到高等 | | 资源消耗 | 显著增加 | 减少 | 最优 | 减少 | | 主要适用场景 | 小规模低并发 | 中大规模 | 需求极致性能的大规模 | 高效处理大量短时间活跃的连接 | ---
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