Netty(二)

本文介绍了NIO的基本概念,包括缓冲区(Buffer)、通道(Channel)和多路复用器(Selector),并阐述了NIO的优势。随后,文章详细解释了选择Netty框架的原因,包括其API简单易用、功能强大、定制性强、性能高且社区活跃。

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一、先讲下NIO编程。NIO(Non-block I/O),亦叫做非阻塞I/O

与Socket类和ServerSocket类相对应,NIO也提供了SocketChannel和ServerSocketChannel两种不同的套接字通道实现。

1  缓冲区Buffer

这里首先介绍缓冲区的概念,NIO和原I/O的一个重要区别就是NIO库中,所有数据都是用缓冲区处理的。

缓冲区实质上是一个数组。通常它是一个字节数组(ByteBuffer),也可以使用其他种类的数组。

最常用的缓冲区是ByteBuffer,提供了一组功能用于操作byte数组。

2  通道Channel

通道和流的不同之处在于通道是双向的,流只是一个方向上移动。可以用于读、写或者两者同时进行。

下面看下Channel的类图继承关系

155439_36HC_216330.png

可以看出实际上Channel可以分为两大类:用于网络读写的SelectableChannel和用于文件操作的FileChannel。

3  多路复用器Selector

简单来讲,Selector会不断地轮询注册在其上的Channel,如果某个Channel上面发生读或者写事件,这个Channel就处于就绪状态,会被Selector轮询出来,然后通过SelectionKey可以获取就绪Channel的集合,进行后续的I/O操作。

NIO服务端序列图

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NIO客户端序列图

140059_pC2W_216330.png

现总结NIO编程的优点,如下:

(1)客户端发起的连接操作是异步的,可以通过在多路复用器注册OP_CONNECT等待后续结果,不需要像之前的客户端那样被同步阻塞。

(2)SocketChannel的读写操作都是异步的,如果没有可读写的数据它不会同步等待,直接返回,这样I/O通信线程就可以处理其他的链路,不需要同步等待这个链路可用。

(3)一个Selector线程可以同时处理成千上万个客户端连接,而且性能不会随着客户端的增加而线性下降。非常适合做高性能、高负载的网络服务器。

虽然,NIO有众多优势,但是不意味着所有的Java网络编程都必须要选择NIO和Netty,具体选择什么样的I/O模型或者NIO框架,完全基于业务的实际应用场景和性能诉求,如果客户端并发连接数不多,周边对接的网元不多,服务器的负载也不重,那就完全没必要选择NIO做服务端;如果是相反情况,那就要考虑选择合适的NIO框架进行开发。

二、选择Netty的理由

作为一个NIO服务端,需要能够处理网络的闪断、客户端的重复接入、客户端的安全认证、消息的编解码、半包读写等情况,如果没有足够的NIO编程经验,一个NIO框架的稳定往往需要半年甚至更长的时间。

更为糟糕的是,一旦在生产环境中发生问题,往往会导致跨节点的服务调用中断,严重的可能会导致整个集群环境都不可用,需要重启服务器,这种非常停机会带来巨大的损失。

从可维护性角度看,由于NIO采用了异步非阻塞编程模型,而且是一个I/O线程处理多条链路,它的调试和跟踪非常麻烦,特别是生产环境中的问题,我们无法进行有效的调试和跟踪,往往只能靠一些日志来辅助分析,定位难度很大。

使用NIO框架Netty来进行NIO编程,它既可以作为客户端也可以作为服务端,同时支持UDP和异步文件传输,功能非常强大。

三、为什么选择Netty

Netty的优点总结如下:

1  api使用简单,开发门槛低;

2  功能强大,预置了多种编解码功能,支持多种主流协议;

3  定制能力强,可以通过ChannelHandler对通信框架进行灵活地扩展;

4  性能高,通过与其他业界主流的NIO框架对比,Netty的综合性能最优;

5  成熟稳定

6  社区活跃,版本迭代周期短,发现的Bug可以及时修复

内容概要:本文档详细介绍了基于Google Earth Engine (GEE) 构建的阿比让绿地分析仪表盘的设计与实现。首先,定义了研究区域的几何图形并将其可视化。接着,通过云掩膜函数和裁剪操作预处理Sentinel-2遥感影像,筛选出高质量的数据用于后续分析。然后,计算中值图像并提取NDVI(归一化差异植被指数),进而识别绿地及其面积。此外,还实现了多个高级分析功能,如多年变化趋势分析、人口-绿地交叉分析、城市热岛效应分析、生物多样性评估、交通可达性分析、城市扩张分析以及自动生成优化建议等。最后,提供了数据导出、移动端适配和报告生成功能,确保系统的实用性和便捷性。 适合人群:具备一定地理信息系统(GIS)和遥感基础知识的专业人士,如城市规划师、环境科学家、生态学家等。 使用场景及目标:①评估城市绿地分布及其变化趋势;②分析绿地与人口的关系,为城市规划提供依据;③研究城市热岛效应及生物多样性,支持环境保护决策;④评估交通可达性,优化城市交通网络;⑤监测城市扩张情况,辅助土地利用管理。 其他说明:该系统不仅提供了丰富的可视化工具,还集成了多种空间分析方法,能够帮助用户深入理解城市绿地的空间特征及其对环境和社会的影响。同时,系统支持移动端适配,方便随时随地进行分析。用户可以根据实际需求选择不同的分析模块,生成定制化的报告,为城市管理提供科学依据。
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