Java NIO:IO与NIO的区别

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Java NIO:IO与NIO的区别

一、概念

     NIO即New IO,这个库是在JDK1.4中才引入的。NIO和IO有相同的作用和目的,但实现方式不同,NIO主要用到的是块,所以NIO的效率要比IO高很多。在Java API中提供了两套NIO,一套是针对标准输入输出NIO,另一套就是网络编程NIO。

二、NIO和IO的主要区别

下表总结了Java IO和NIO之间的主要区别:

IO NIO
面向流 面向缓冲
阻塞IO 非阻塞IO
无 选择器

 

 

 

 

1、面向流与面向缓冲

     Java IO和NIO之间第一个最大的区别是,IO是面向流的,NIO是面向缓冲区的。 Java IO面向流意味着每次从流中读一个或多个字节,直至读取所有字节,它们没有被缓存在任何地方。此外,它不能前后移动流中的数据。如果需要前后移动从流中读取的数据,需要先将它缓存到一个缓冲区。 Java NIO的缓冲导向方法略有不同。数据读取到一个它稍后处理的缓冲区,需要时可在缓冲区中前后移动。这就增加了处理过程中的灵活性。但是,还需要检查是否该缓冲区中包含所有您需要处理的数据。而且,需确保当更多的数据读入缓冲区时,不要覆盖缓冲区里尚未处理的数据。

2、阻塞与非阻塞IO

     Java IO的各种流是阻塞的。这意味着,当一个线程调用read() 或 write()时,该线程被阻塞,直到有一些数据被读取,或数据完全写入。该线程在此期间不能再干任何事情了。Java NIO的非阻塞模式,使一个线程从某通道发送请求读取数据,但是它仅能得到目前可用的数据,如果目前没有数据可用时,就什么都不会获取,而不是保持线程阻塞,所以直至数据变的可以读取之前,该线程可以继续做其他的事情。 非阻塞写也是如此。一个线程请求写入一些数据到某通道,但不需要等待它完全写入,这个线程同时可以去做别的事情。 线程通常将非阻塞IO的空闲时间用于在其它通道上执行IO操作,所以一个单独的线程现在可以管理多个输入和输出通道(channel)。

3、选择器(Selectors)

     Java NIO的选择器允许一个单独的线程来监视多个输入通道,你可以注册多个通道使用一个选择器,然后使用一个单独的线程来“选择”通道:这些通道里已经有可以处理的输入,或者选择已准备写入的通道。这种选择机制,使得一个单独的线程很容易来管理多个通道。

三、NIO和IO如何影响应用程序的设计

无论您选择IO或NIO工具箱,可能会影响您应用程序设计的以下几个方面:

1.对NIO或IO类的API调用。
2.数据处理。
3.用来处理数据的线程数。

1、API调用

当然,使用NIO的API调用时看起来与使用IO时有所不同,但这并不意外,因为并不是仅从一个InputStream逐字节读取,而是数据必须先读入缓冲区再处理。

2、数据处理

使用纯粹的NIO设计相较IO设计,数据处理也受到影响。

在IO设计中,我们从InputStream或 Reader逐字节读取数据。假设你正在处理一基于行的文本数据流,例如:

Name: Anna 
Age: 25
Email: anna@mailserver.com 
Phone: 1234567890 

该文本行的流可以这样处理:

复制代码
InputStream input = ... ; // get the InputStream from the client socket   

BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(input));   

String nameLine   = reader.readLine(); 
String ageLine    = reader.readLine(); 
String emailLine  = reader.readLine(); 
String phoneLine  = reader.readLine(); 
复制代码

     请注意处理状态由程序执行多久决定。换句话说,一旦reader.readLine()方法返回,你就知道肯定文本行就已读完, readline()阻塞直到整行读完,这就是原因。你也知道此行包含名称;同样,第二个readline()调用返回的时候,你知道这行包含年龄等。 正如你可以看到,该处理程序仅在有新数据读入时运行,并知道每步的数据是什么。一旦正在运行的线程已处理过读入的某些数据,该线程不会再回退数据(大多如此)。下图也说明了这条原则:

而一个NIO的实现会有所不同,下面是一个简单的例子:

ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(48); 
int bytesRead = inChannel.read(buffer); 

注意第二行,从通道读取字节到ByteBuffer。当这个方法调用返回时,你不知道你所需的所有数据是否在缓冲区内。你所知道的是,该缓冲区包含一些字节,这使得处理有点困难。假设第一次 read(buffer)调用后,读入缓冲区的数据只有半行,例如,“Name:An”,你能处理数据吗?显然不能,需要等待,直到整行数据读入缓存,在此之前,对数据的任何处理毫无意义。所以,你怎么知道是否该缓冲区包含足够的数据可以处理呢?好了,你不知道。发现的方法只能查看缓冲区中的数据。其结果是,在你知道所有数据都在缓冲区里之前,你必须检查几次缓冲区的数据。这不仅效率低下,而且可以使程序设计方案杂乱不堪。例如:

复制代码
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(48);   

int bytesRead = inChannel.read(buffer);   

while(! bufferFull(bytesRead) ) {   
       bytesRead = inChannel.read(buffer);   
} 
复制代码

bufferFull()方法必须跟踪有多少数据读入缓冲区,并返回真或假,这取决于缓冲区是否已满。换句话说,如果缓冲区准备好被处理,那么表示缓冲区满了。

bufferFull()方法扫描缓冲区,但必须保持在bufferFull()方法被调用之前状态相同。如果没有,下一个读入缓冲区的数据可能无法读到正确的位置。这是不可能的,但却是需要注意的又一问题。

如果缓冲区已满,它可以被处理。如果它不满,并且在你的实际案例中有意义,你或许能处理其中的部分数据。但是许多情况下并非如此。下图展示了“缓冲区数据循环就绪”:

四、总结

NIO可让您只使用一个(或几个)单线程管理多个通道(网络连接或文件),但付出的代价是解析数据可能会比从一个阻塞流中读取数据更复杂。

如果需要管理同时打开的成千上万个连接,这些连接每次只是发送少量的数据,例如聊天服务器,实现NIO的服务器可能是一个优势。同样,如果你需要维持许多打开的连接到其他计算机上,如P2P网络中,使用一个单独的线程来管理你所有出站连接,可能是一个优势。一个线程多个连接的设计方案如下图所示:

Java NIO: 单线程管理多个连接

如果你有少量的连接使用非常高的带宽,一次发送大量的数据,也许典型的IO服务器实现可能非常契合。下图说明了一个典型的IO服务器设计:

Java IO: 一个典型的IO服务器设计- 一个连接通过一个线程处理.

分类:  Java NIO
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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