同步和异步
同步和异步关注的是消息通信机制
- 同步 ：调用某个东西是，调用方得等待这个调用返回结果才能继续往后执行
- 异步： 两个异步的任务完全独立的，一方的执行不需要等待另外一方的执行。和同步相反，调用方不会立即得到结果，而是在调用发出后调用者可用继续执行后续操作，被调用者通过状态来通知调用者，或者通过回调函数来处理这个调用
比方说：你去商城买东西，你看上了一款手机，能和店家说你一个这款手机，他就去仓库拿货，你得在店里等着，不能离开，这叫做同步。现在你买手机赶时髦直接去京东下单，下单完成后你就可用做其他时间（追剧、打王者、lol）等货到了去签收就ok了.这就叫异步。
同步执行：
异步执行：
阻塞和非阻塞
- 阻塞： 阻塞就是发起一个请求，调用者一直等待请求结果返回，也就是当前线程会被挂起，无法从事其他任务，只有当条件就绪才能继续。
- 非阻塞： 非阻塞就是发起一个请求，调用者不用一直等着结果返回，可以先去干其他事情。
如何区分 “同步/异步 ”和 “阻塞/非阻塞” 呢？
同步和异步关注的是消息通信机制，而阻塞和非阻塞关注的是程序在等待调用结果（消息，返回值）时的状态。
一、I/O 模型
一个输入操作通常包括两个阶段：
- 等待数据准备好
- 从内核向进程复制数据
对于一个套接字上的输入操作，第一步通常涉及等待数据从网络中到达。当所等待数据到达时，它被复制到内核中的某个缓冲区。第二步就是把数据从内核缓冲区复制到应用进程缓冲区。
Unix 有五种 I/O 模型：
阻塞式 I/O
非阻塞式 I/O
I/O 复用（select 和 poll）
信号驱动式 I/O（SIGIO）
异步 I/O（AIO）
阻塞式 I/O
最传统的一种IO模型，即在读写数据过程中会发生阻塞现象
当用户线程发出IO请求之后，内核会去查看数据是否就绪，如果没有就绪就会等待数据就绪，而用户线程就会处于阻塞状态，用户线程交出CPU。当数据就绪之后，内核会将数据拷贝到用户线程，并返回结果给用户线程，用户线程才解除block状态。
Java BIO
- 传统 BIO
BIO通信（一请求一应答）模型图如下(图源网络，原出处不明)：
采用 BIO 通信模型 的服务端，通常由一个独立的 Acceptor 线程负责监听客户端的连接。我们一般通过在while(true) 循环中服务端会调用 accept() 方法等待接收客户端的连接的方式监听请求，请求一旦接收到一个连接请求，就可以建立通信套接字在这个通信套接字上进行读写操作，此时不能再接收其他客户端连接请求，
如果要让 BIO 通信模型 能够同时处理多个客户端请求，就必须使用多线程（主要原因是socket.accept()、socket.read()、socket.write() 涉及的三个主要函数都是同步阻塞的），也就是说它在接收到客户端连接请求之后为每个客户端创建一个新的线程进行链路处理，处理完成之后，通过输出流返回应答给客户端，线程销毁。这就是典型的 一请求一应答通信模型 。
我们再设想一下当客户端并发访问量增加后这种模型会出现什么问题？
在 Java 虚拟机中，线程是宝贵的资源，线程的创建和销毁成本很高，除此之外，线程的切换成本也是很高的。尤其在 Linux 这样的操作系统中，线程本质上就是一个进程，创建和销毁线程都是重量级的系统函数。如果并发访问量增加会导致线程数急剧膨胀可能会导致线程堆栈溢出、创建新线程失败等问题，最终导致进程宕机或者僵死，不能对外提供服务。