提到 Java I/O，相信你一定不陌生。你可能使用 I/O 操作读写文件，也可能使用它实现 Socket 的信息传输…这些都是我们在系统中最常遇到的和 I/O 有关的操作。
我们都知道，I/O 的速度要比内存速度慢，尤其是在现在这个大数据时代背景下，I/O 的性 能问题更是尤为突出，I/O 读写已经成为很多应用场景下的系统性能瓶颈，不容我们忽视。
今天，我们就来深入了解下 Java I/O 在高并发、大数据业务场景下暴露出的性能问题，从 源头入手，学习优化方法。
什么是
I/O
I/O 是机器获取和交换信息的主要渠道，而流是完成 I/O 操作的主要方式。
在计算机中，流是一种信息的转换。流是有序的，因此相对于某一机器或者应用程序而言， 我们通常把机器或者应用程序接收外界的信息称为输入流（InputStream），从机器或者应 用程序向外输出的信息称为输出流（OutputStream），合称为输入 / 输出流（I/O Streams）。
机器间或程序间在进行信息交换或者数据交换时，总是先将对象或数据转换为某种形式的 流，再通过流的传输，到达指定机器或程序后，再将流转换为对象数据。因此，流就可以被 看作是一种数据的载体，通过