IO的原理及Java中的各种IO模型

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一、内存与io

当我们去读写磁盘的数据时会发生磁盘IO，这里从Java的角度出发看一下底层内核发生了哪些操作：
1.发生一次Read/Write的IO操作会伴随一次System call (系统中断 int x 80 内核级指令)，告诉OS我需要中断当前系统正在处理的事，马上进行IO操作。这里有三种分配方式：
Allocate 堆内分配，在Java虚拟机的堆内分配
AllocateDirect 堆外分配 直接分配，在堆外虚拟机内分配
MMap 用户态和内核态共享的一块区域，且这个区域是PageCache的映射，由于MMap共享两个区域且不会产生系统调用也是就是不会发生int 80 中断 ，所以它比其他的两种方式要快
性能对比：Allocate < AllocateDirect <MMap
2.进入内核态PageCache管理，PageCache的大小为4kb用来存储用户态写写进来的数据，考虑：为什么使用PageCache来存储，且大小为4k？
PageCache可以较少系统IO的调用，每个PageCache相当于是一个高速缓存区，提升读取速度，优化内存。只要PageCache的状态变为Dirty后会被写入磁盘，但PageCache不会全量分配，不可控，会产生缺页的问题。至于大小为4K我认为道理和磁盘的扇区大小原理一样。

二、Java的BIO,NIO,多路复用IO

首先介绍之前我们先来了解一下“同步”，“异步”，“阻塞”，“非阻塞”概念。
用最通俗的话来讲：
“同步阻塞”指需要程序自己调用进行获取，且调用方法的时候回产生阻塞，直到有返回值才可以继续下一步。
“同步非阻塞”指同样需要程序自己进行调用获取，但是调用后不会产生阻塞，方法会立即给出返回值，你自己得去判断什么时候去处理。
“异步阻塞” 没有这个概念，异步和阻塞是互相矛盾的
“异步非阻塞” 目前Linux系统内核没有提供通用的异步模型，Window的有.

1.BIO

优势：编码简单，适用于一个或者多个线程模型下的业务场景使用
劣势：accpect和R/W会产生Blocking阻塞，每个客户端连接会创建一个线程(c10k问题？)。CPU频繁切换线程,每次会触发一次系统调用从用户态切换到内核态，资源消耗巨大

2.NIO

优势：非阻塞，可以使用一个线程同时管理不同的客户端的Accpect和R/W，减少线程的资源消耗
劣势：效率慢，同时管理多哥连接时需要循坏判断当前连接的是否发生读写，有一定的延时。同样每次会触发一次系统调用从用户态切换到内核态，资源消耗巨大

3.多路复用型IO

多路复用分为三种，分别是select，poll 和epoll
1.select
每次创建的fds个数有限制，就是每次读取的文件描述符有大小限制
2.poll
没有fds（1024）的限制，功能基本和select一样，每次都需要轮询
3.epoll
epoll不传递fds,规避遍历，在内核中维护一个红黑树放入一些fd(文件描述符)，伴随内核基于中断处理完fd的buffer，把有状态的fd放入链表调用epoll_wait(=seletor)对fd进行R/W

NIO，SELECT,POLL都需要遍历所有的IO,询问IO的状态，只不过NIO遍历的成本在用户态和内核态的切换上。SELECT,POLL一次系统调用，将fds(文件描述符)传给内核，内核去遍历fds，修改状态。
SELECT,POLL的弊端：
1.每次都需要重新和重复传递fds
2.每次内核被调用触发一次全量的fds的遍历