Java NIO原理和介绍

一、简介

    在 JDK 1. 4 中 新 加入 了 NIO( New Input/ Output) 类, 引入了一种基于通道和缓冲区的 I/O 方式，它可以使用 Native 函数库直接分配堆外内存，然后通过一个存储在 Java 堆的 DirectByteBuffer 对象作为这块内存的引用进行操作，避免了在 Java 堆和 Native 堆中来回复制数据。

    NIO 是一种同步非阻塞的 IO 模型。同步是指线程不断轮询 IO 事件是否就绪，非阻塞是指线程在等待 IO 的时候，可以同时做其他任务。同步的核心就是 Selector，Selector 代替了线程本身轮询 IO 事件，避免了阻塞同时减少了不必要的线程消耗；非阻塞的核心就是通道和缓冲区，当 IO 事件就绪时，可以通过写道缓冲区，保证 IO 的成功，而无需线程阻塞式地等待。

二、优势

1.堆外内存

一般情况下，Java中分配的非空对象都是由Java虚拟机的垃圾收集器管理的，也称为堆内内存（on-heap memory）。虚拟机会定期对垃圾内存进行回收，在某些特定的时间点，它会进行一次彻底的回收（full gc）。彻底回收时，垃圾收集器会对所有分配的堆内内存进行完整的扫描，这意味着一个重要的事实——这样一次垃圾收集对Java应用造成的影响，跟堆的大小是成正比的。过大的堆会影响Java应用的性能。

对于这个问题，一种解决方案就是使用堆外内存（off-heap memory）。堆外内存意味着把内存对象分配在Java虚拟机的堆以外的内存，这些内存直接受操作系统管理（而不是虚拟机）。这样做的结果就是能保持一个较小的堆，以减少垃圾收集对应用的影响。

HeapByteBuffer与DirectByteBuffer，在原理上，前者可以看出分配的buffer是在heap区域的，其实真正flush到远程的时候会先拷贝得到直接内存，再做下一步操作（考虑细节还会到OS级别的内核区直接内存），其实发送静态文件最快速的方法是通过OS级别的send_file，只会经过OS一个内核拷贝，而不会来回拷贝；在NIO的框架下，很多框架会采用DirectByteBuffer来操作，这样分配的内存不再是在java heap上，而是在C heap上，经过性能测试，可以得到非常快速的网络交互，在大量的网络交互下，一般速度会比HeapByteBuffer要快速好几倍。

直接内存（Direct Memory）并不是虚拟机运行时数据区的一部分，也不是Java虚拟机规范中定义的内存区域，但是这部分内存也被频繁地使用，而且也可能导致OutOfMemoryError 异常出现，所以我们放到这里一起讲解。 
在JDK 1.4 中新加入了NIO（New Input/Output）类，引入了一种基于通道（Channel）与缓冲区（Buffer）的I/O 方式，它可以使用Native 函数库直接分配堆外内存，然后通过一个存储在Java 堆里面的DirectByteBuffer 对象作为这块内存的引用进行操作。这样能在一些场景中显著提高性能，因为避免了在Java 堆和Native 堆中来回复制数据。

堆外内存的优点和缺点

堆外内存，其实就是不受JVM控制的内存。相比于堆内内存有几个优势： 
　　1 减少了垃圾回收的工作，因为垃圾回收会暂停其他的工作（可能使用多线程或者时间片的方式，根本感觉不到） 
　　2 加快了复制的速度。因为堆内在flush到远程时，会先复制到直接内存（非堆内存），然后在发送；而堆外内存相当于省略掉了这个工作。 
　　而福之祸所依，自然也有不好的一面： 
　　1 堆外内存难以控制，如果内存泄漏，那么很难排查 
　　2 堆外内存相对来说，不适合存储很复杂的对象。一般简单的对象或者扁平化的比较适合。

2.NIO的非阻塞机制

传统BIO模型分析

让我们先回忆一下传统的服务器端同步阻塞I/O处理（也就是BIO，Blocking I/O）的经典编程模型：

{
 ExecutorService executor = Excutors.newFixedThreadPollExecutor(100);//线程池

 ServerSocket serverSocket = new ServerSocket();
 serverSocket.bind(8088);
 while(!Thread.currentThread.isInturrupted()){//主线程死循环等待新连接到来
 Socket socket = serverSocket.accept();
 executor.submit(new ConnectIOnHandler(socket));//为新的连接创建新的线程
}

class ConnectIOnHandler extends Thread{
    private Socket socket;
    public ConnectIOnHandler(Socket socket){
       this.socket = socket;
    }
    public void run(){
      while(!Thread.currentThread.isInturrupted()&&!socket.isClosed()){死循环处理读写事件
          String someThing = socket.read()....//读取数据
          if(someThing!=null){
             ......//处理数据
             socket.write()....//写数据
          }

      }
    }
}

这是一个经典的每连接每线程的模型，之所以使用多线程，主要原因在于socket.accept()、socket.read()、socket.write()三个主要函数都是同步阻塞的，当一个连接在处理I/O的时候，系统是阻塞的，如果是单线程的话必然就挂死在那里；但CPU是被释放出来的，开启多线程，就可以让CPU去处理更多的事情。其实这也是所有使用多线程的本质：

1. 利用多核。
2. 当I/O阻塞系统，但CPU空闲的时候，可以利用多线程使用CPU资源。

现在的多线程一般都使用线程池，可以让线程的创建和回收成本相对较低。在活动连接数不是特别高（小于单机1000）的情况下，这种模型是比较不错的，可以让每一个连接专注于自己的I/O并且编程模型简单，也不用过多考虑系统的过载、限流等问题。线程池本身就是一个天然的漏斗，可以缓冲一些系统处理不了的连接或请求。

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不过，这个模型最本质的问题在于，严重依赖于线程。但线程是很"贵"的资源，主要表现在：

1. 线程的创建和销毁成本很高，在Linux这样的操作系统中，线程本质上就是一个进程。创建和销毁都是重量级的系统函数。
2. 线程本身占用较大内存，像Java的线程栈，一般至少分配512K～1M的空间，如果系统中的线程数过千，恐怕整个JVM的内存都会被吃掉一半。
3. 线程的切换成本是很高的。操作系统发生线程切换的时候，需要保留线程的上下文，然后执行系统调用。如果线程数过高，可能执行线程切换的时间甚至会大于线程执行的时间，这时候带来的表现往往是系统load偏高、CPU sy使用率特别高（超过20%以上)，导致系统几乎陷入不可用的状态。
4. 容易造成锯齿状的系统负载。因为系统负载是用活动线程数或CPU核心数，一旦线程数量高但外部网络环境不是很稳定，就很容易造成大量请求的结果同时返回，激活大量阻塞线程从而使系统负载压力过大。

所以，当面对十万甚至百万级连接的时候，传统的BIO模型是无能为力的。随着移动端应用的兴起和各种网络游戏的盛行，百万级长连接日趋普遍，此时，必然需要一种更高效的I/O处理模型。

NIO是怎么工作的

很多刚接触NIO的人，第一眼看到的就是Java相对晦涩的API，比如：Channel，Selector，Socket什么的；然后就是一坨上百行的代码来演示NIO的服务端Demo……瞬间头大有没有？

我们不管这些，抛开现象看本质，先分析下NIO是怎么工作的。

常见I/O模型对比

所有的系统I/O都分为两个阶段：等待就绪和操作。举例来说，读函数，分为等待系统可读和真正的读；同理，写函数分为等待网卡可以写和真正的写。

需要说明的是等待就绪的阻塞是不使用CPU的，是在“空等”；而真正的读写操作的阻塞是使用CPU的，真正在"干活"，而且这个过程非常快，属于memory copy，带宽通常在1GB/s级别以上，可以理解为基本不耗时。

下图是几种常见I/O模型的对比：

以socket.read()为例子：

传统的BIO里面socket.read()，如果TCP RecvBuffer里没有数据，函数会一直阻塞，直到收到数据，返回读到的数据。

对于NIO，如果TCP RecvBuffer有数据，就把数据从网卡读到内存，并且返回给用户；反之则直接返回0，永远不会阻塞。

最新的AIO(Async I/O)里面会更进一步：不但等待就绪是非阻塞的，就连数据从网卡到内存的过程也是异步的。

换句话说，BIO里用户最关心“我要读”，NIO里用户最关心"我可以读了"，在AIO模型里用户更需要关注的是“读完了”。

NIO一个重要的特点是：socket主要的读、写、注册和接收函数，在等待就绪阶段都是非阻塞的，真正的I/O操作是同步阻塞的（消耗CPU但性能非常高）。

如何结合事件模型使用NIO同步非阻塞特性

回忆BIO模型，之所以需要多线程，是因为在进行I/O操作的时候，一是没有办法知道到底能不能写、能不能读，只能"傻等"，即使通过各种估算，算出来操作系统没有能力进行读写，也没法在socket.read()和socket.write()函数中返回，这两个函数无法进行有效的中断。所以除了多开线程另起炉灶，没有好的办法利用CPU。

NIO的读写函数可以立刻返回，这就给了我们不开线程利用CPU的最好机会：如果一个连接不能读写（socket.read()返回0或者socket.write()返回0），我们可以把这件事记下来，记录的方式通常是在Selector上注册标记位，然后切换到其它就绪的连接（channel）继续进行读写。

下面具体看下如何利用事件模型单线程处理所有I/O请求：

NIO的主要事件有几个：读就绪、写就绪、有新连接到来。

我们首先需要注册当这几个事件到来的时候所对应的处理器。然后在合适的时机告诉事件选择器：我对这个事件感兴趣。对于写操作，就是写不出去的时候对写事件感兴趣；对于读操作，就是完成连接和系统没有办法承载新读入的数据的时；对于accept，一般是服务器刚启动的时候；而对于connect，一般是connect失败需要重连或者直接异步调用connect的时候。

其次，用一个死循环选择就绪的事件，会执行系统调用（Linux 2.6之前是select、poll，2.6之后是epoll，Windows是IOCP），还会阻塞的等待新事件的到来。新事件到来的时候，会在selector上注册标记位，标示可读、可写或者有连接到来。

注意，select是阻塞的，无论是通过操作系统的通知（epoll）还是不停的轮询(select，poll)，这个函数是阻塞的。所以你可以放心大胆地在一个while(true)里面调用这个函数而不用担心CPU空转。

所以我们的程序大概的模样是：

   interface ChannelHandler{
      void channelReadable(Channel channel);
      void channelWritable(Channel channel);
   }
   class Channel{
     Socket socket;
     Event event;//读，写或者连接
   }

   //IO线程主循环:
   class IoThread extends Thread{
   public void run(){
   Channel channel;
   while(channel=Selector.select()){//选择就绪的事件和对应的连接
      if(channel.event==accept){
         registerNewChannelHandler(channel);//如果是新连接，则注册一个新的读写处理器
      }
      if(channel.event==write){
         getChannelHandler(channel).channelWritable(channel);//如果可以写，则执行写事件
      }
      if(channel.event==read){
          getChannelHandler(channel).channelReadable(channel);//如果可以读，则执行读事件
      }
    }
   }
   Map<Channel，ChannelHandler> handlerMap;//所有channel的对应事件处理器
  }

这个程序很简短，也是最简单的Reactor模式：注册所有感兴趣的事件处理器，单线程轮询选择就绪事件，执行事件处理器。

优化线程模型

由上面的示例我们大概可以总结出NIO是怎么解决掉线程的瓶颈并处理海量连接的：

NIO由原来的阻塞读写（占用线程）变成了单线程轮询事件，找到可以进行读写的网络描述符进行读写。除了事件的轮询是阻塞的（没有可干的事情必须要阻塞），剩余的I/O操作都是纯CPU操作，没有必要开启多线程。

并且由于线程的节约，连接数大的时候因为线程切换带来的问题也随之解决，进而为处理海量连接提供了可能。

单线程处理I/O的效率确实非常高，没有线程切换，只是拼命的读、写、选择事件。但现在的服务器，一般都是多核处理器，如果能够利用多核心进行I/O，无疑对效率会有更大的提高。

仔细分析一下我们需要的线程，其实主要包括以下几种：

1. 事件分发器，单线程选择就绪的事件。
2. I/O处理器，包括connect、read、write等，这种纯CPU操作，一般开启CPU核心个线程就可以。
3. 业务线程，在处理完I/O后，业务一般还会有自己的业务逻辑，有的还会有其他的阻塞I/O，如DB操作，RPC等。只要有阻塞，就需要单独的线程。

三、核心概念

在NIO中有几个比较关键的概念：Buffer（缓冲区），Channel（通道），Selector（选择器）。

Buffer：

    为什么说NIO是基于缓冲区的IO方式呢？因为，当一个链接建立完成后，IO的数据未必会马上到达，为了当数据到达时能够正确完成IO操作，在BIO（阻塞IO）中，等待IO的线程必须被阻塞，以全天候地执行IO操作。为了解决这种IO方式低效的问题，引入了缓冲区的概念，当数据到达时，可以预先被写入缓冲区，再由缓冲区交给线程，因此线程无需阻塞地等待IO。

Channel：

    当执行：SocketChannel.write(Buffer)，便将一个 buffer 写到了一个通道中。如果说缓冲区还好理解，通道相对来说就更加抽象。网上博客难免有写不严谨的地方，容易使初学者感到难以理解。

    引用 Java NIO 中权威的说法：通道是 I/O 传输发生时通过的入口，而缓冲区是这些数 据传输的来源或目标。对于离开缓冲区的传输，您想传递出去的数据被置于一个缓冲区，被传送到通道。对于传回缓冲区的传输，一个通道将数据放置在您所提供的缓冲区中。

　上面的图描述了从一个客户端向服务端发送数据，然后服务端接收数据的过程。客户端发送数据时，必须先将数据存入Buffer中，然后将Buffer中的内容写入通道。服务端这边接收数据必须通过Channel将数据读入到Buffer中，然后再从Buffer中取出数据来处理。   

 例如 有一个服务器通道 ServerSocketChannel serverChannel，一个客户端通道 SocketChannel clientChannel；服务器缓冲区：serverBuffer，客户端缓冲区：clientBuffer。

    当服务器想向客户端发送数据时，需要调用：clientChannel.write(serverBuffer)。当客户端要读时，调用 clientChannel.read(clientBuffer)

    当客户端想向服务器发送数据时，需要调用：serverChannel.write(clientBuffer)。当服务器要读时，调用 serverChannel.read(serverBuffer)

    这样，通道和缓冲区的关系似乎更好理解了。在实践中，未必会出现这种双向连接的蠢事（然而这确实存在的，后面的内容还会涉及），但是可以理解为在NIO中：如果想将Data发到目标端，则需要将存储该Data的Buffer，写入到目标端的Channel中，然后再从Channel中读取数据到目标端的Buffer中。

Selector：

    通道和缓冲区的机制，使得线程无需阻塞地等待IO事件的就绪，但是总是要有人来监管这些IO事件。这个工作就交给了selector来完成，这就是所谓的同步。

    Selector允许单线程处理多个 Channel。如果你的应用打开了多个连接（通道），但每个连接的流量都很低，使用Selector就会很方便。

    要使用Selector，得向Selector注册Channel，然后调用它的select()方法。这个方法会一直阻塞到某个注册的通道有事件就绪，这就是所说的轮询。一旦这个方法返回，线程就可以处理这些事件。

    Selector中注册的感兴趣事件有：

• OP_ACCEPT

• OP_CONNECT 

• OP_READ 

• OP_WRITE

这是在一个单线程中使用一个Selector处理3个Channel的图示：

优化：

    一种优化方式是：将Selector进一步分解为Reactor，将不同的感兴趣事件分开，每一个Reactor只负责一种感兴趣的事件。这样做的好处是：1、分离阻塞级别，减少了轮询的时间；2、线程无需遍历set以找到自己感兴趣的事件，因为得到的set中仅包含自己感兴趣的事件。

NIO和epoll：

    epoll是Linux内核的IO模型。我想一定有人想问，AIO听起来比NIO更加高大上，为什么不使用AIO？AIO其实也有应用，但是有一个问题就是，Linux是不支持AIO的，因此基于AIO的程序运行在Linux上的效率相比NIO反而更低。而Linux是最主要的服务器OS，因此相比AIO，目前NIO的应用更加广泛。

    说到这里，可能你已经明白了，epoll一定和NIO有着很深的因缘。没错，如果仔细研究epoll的技术内幕，你会发现它确实和NIO非常相似，都是基于“通道”和缓冲区的，也有selector，只是在epoll中，通道实际上是操作系统的“管道”。和NIO不同的是，NIO中，解放了线程，但是需要由selector阻塞式地轮询IO事件的就绪；而epoll中，IO事件就绪后，会自动发送消息，通知selector：“我已经就绪了。”可以认为，Linux的epoll是一种效率更高的NIO。