Netty（4）NIO 和 BIO

柔光的暖阳◎ 2024-04-08 08:36 77阅读 0赞

## stream & channel ##

`stream 不会自动缓冲数据`，channel 会利用系统提供的发送缓冲区、接收缓冲区（更为底层）

`stream 仅支持阻塞 API`；channel 同时支持阻塞、非阻塞 API，网络 channel 可配合 selector 实现多路复用

二者**均为全双工，即读写可以同时进行**

## IO模型 ##

同步阻塞、同步非阻塞、同步多路复用、异步阻塞（不存在此情况）、异步非阻塞

一共有五种IO模型《Unix网络编程》

1.  阻塞IO
2.  非阻塞IO
3.  多路复用
4.  信号异步
5.  异步IO

### 基础概念 ###

`同步`：`线程自己去获取结果（一个线程）`

> 类似亲力亲为

`异步`：`线程自己不去获取结果，而是由其它线程送结果（至少两个线程）`

> 类似老板可以让员工去处理其他事情  
> ![在这里插入图片描述][b4b9d7d017194d1ab66ec32873570421.png]

当调用一次 channel.read 或 stream.read 后，会切换至操作系统内核态来完成真正数据读取，而读取又分为两个阶段，分别为：

*  等待数据阶段
 *  复制数据阶段
    
    ![在这里插入图片描述][3967959e5846421895b280fe0d3beccc.png]

### 阻塞IO（同步） ###

情况说明：

1.  当用户线程发起一次read，此时便会由用户程序空间切换到Linux内核空间，
2.  这时候使用内核空间真正的去读取，
3.  这时候网络上可能还没有数据真正的发送过来，这时候read就会被阻塞住（就是线程停止下来，什么都做不了），
4.  直到数据到了，这时候进行数据的复制，等数据全部复制完了，值由Linux内核空间，切换回用户程序空间，
5.  这时候read方法的调用便告一段落，如下图所示：  
    ![在这里插入图片描述][83d3d3143be04a5a9c1c2f657312040b.png]

像上面的这种就称为阻塞IO

*  这里的阻塞就是指`用户线程被阻塞`了，在读取期间什么都做不了

### 非阻塞IO（同步） ###

发起read的线程和接收read的线程是同一种线程

情况说明：

1.  用户线程调用read方法，
2.  如果这时候数据还没有传输过来，会立刻返回，告诉用户线程读到的为0
3.  用户线程这边再次进行read方法的调用，Linux内核空间会立刻返回…
4.  在上面的过程中，用户线程一直没有停下来，一直在运行，所以这种情况就被称为非阻塞，
5.  当某一次调用read方法时，发现有数据了，这是完成第二个阶段复制数据，`复制数据时，用户线程还是会被阻塞住`，等待数据复制完毕，这时候用户线程可以继续运行（数据拿到了）。如下图所示：  
    ![在这里插入图片描述][d495dc49741f442aa62cab59d84a8685.png]  
    相对于阻塞IO，涉及多次用户程序空间和Linux内核空间的调换，影响系统稳定性

### 多路复用（同步） ###

发起read的线程和接收read的线程是同一种线程

情况说明：

1.  用户线程调用select方法，切换到Linux内核空间，这时候会阻塞住，等待事件发送
2.  当有事件发送后，内核空间会告诉用户线程有新事件read发生
3.  这时用户线程，可以根据selectionKey拿到channel，去调用一次read
4.  read期间还是需要去复制数据，这期间还是阻塞住了，等待数据复制完毕 。如下图所示  
    ![在这里插入图片描述][e2dec2668057445d986c85bbe434862d.png]  
    通过分析可以发现，这个过程中有两个地方阻塞：select在等待数据时，read在复制数据时

`与阻塞IO相比`

1.  **阻塞IO**：当channel发送数据时，无法去处理第二次发送数据的处理（需要等待第一次处理完成）  
    ![在这里插入图片描述][357457cc01774b13b48ad904f4a01f31.png]
2.  **多路复用**：一个selector可以去监视多个channel上的事件（一次性处理多个channel的事件，等待事件的时间都在第一回合等完了），不管是什么事件都可以触发selector去处理，如下图：  
    ![在这里插入图片描述][2e0864aa8733464f954423e9da705d5a.png]

### 信号异步 ###

### 异步IO（AIO） ###

AIO 用来解决数据复制阶段的阻塞问题

*  同步意味着，在进行读写操作时，线程需要等待结果，还是相当于闲置
 *  异步意味着，在进行读写操作时，线程不必等待结果，而是将来由操作系统来通过回调方式由另外的线程来获得结果

> 异步模型需要底层操作系统（Kernel）提供支持
> 
>  *  Windows 系统通过 IOCP 实现了真正的异步 IO
>  *  Linux 系统异步 IO 在 2.6 版本引入，但其底层实现还是用多路复用模拟了异步 IO，性能没有优势

#### 文件 AIO ####

try (AsynchronousFileChannel channel = AsynchronousFileChannel.open(Paths.get("data.txt"), StandardOpenOption.READ)) {
        
       // 参数1 ByteBuffer
       // 参数2 读取的起始位置
       // 参数3 附件
       // 参数4 回调对象 CompletionHandler
       ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(16);
       log.debug("read begin...");
       channel.read(buffer, 0, buffer, new CompletionHandler<Integer, ByteBuffer>() {
        
           @Override // read 成功
           public void completed(Integer result, ByteBuffer attachment) {
        
               log.debug("read completed...: "+ result);
               //切换到读模式
               attachment.flip();
               debugAll(attachment);
           }
           @Override // read 失败
           public void failed(Throwable exc, ByteBuffer attachment) {
        
               exc.printStackTrace();
           }
       });
       log.debug("read end...");
    } catch (IOException e) {
        
       e.printStackTrace();
    }
    //使主线程先不结束，completed这个重写方法是守护线程（如果其他线程运行完了，守护线程也会结束）
    System.in.read();

可以看到（直接贴其他的截图了…）  
![在这里插入图片描述][160b4707d3224f3abde474076a99595b.png]

*  响应文件读取成功的是另一个线程 Thread-5
 *  主线程并没有 IO 操作阻塞

## 零拷贝 ##

### 传统方法 ###

传统的 IO 将一个文件通过 socket 写出

File f = new File("helloword/data.txt");
    RandomAccessFile file = new RandomAccessFile(file, "r");
    
    byte[] buf = new byte[(int)f.length()];
    file.read(buf);
    
    Socket socket = ...;
    socket.getOutputStream().write(buf);

内部工作流程：  
![在这里插入图片描述][114e8c31e5fc4a43854f0216f94cd78c.png]  
12是read方法的内部工作流程，34是write方法的内部工作流程：

1.  java 本身并不具备 IO 读写能力，因此 read 方法调用后，要从 java 程序的**用户态**切换至**内核态**，去调用操作系统（Kernel）的读能力，将数据读入**内核缓冲区**。这期间用户线程阻塞，操作系统使用 DMA（Direct Memory Access）来实现文件读，其间也不会使用 cpu
    
    > DMA 也可以理解为硬件单元，用来解放 cpu 完成文件 IO
2.  从**内核态**切换回**用户态**，将数据从**内核缓冲区**读入**用户缓冲区**（即 byte\[\] buf），这期间 cpu 会参与拷贝，无法利用 DMA
3.  调用 write 方法，这时将数据从**用户缓冲区**（byte\[\] buf）写入 **socket 缓冲区**，cpu 会参与拷贝
4.  接下来要向网卡写数据，这项能力 java 又不具备，因此又得从**用户态**切换至**内核态**，调用操作系统的写能力，使用 DMA 将 **socket 缓冲区**的数据写入网卡，不会使用 cpu

java 的 IO 实际不是物理设备级别的读写，而是缓存的复制，底层的真正读写是操作系统来完成的

*  用户态与内核态的切换发生了 3 次，这个操作比较重量级
    
    1.  第一次是调用read()方法时，从java变成操作系统
    2.  第二次是read()方法结束，从操作系统变为java
    3.  第三次是write()方法的调用，从java变成操作系统
 *  数据拷贝了共 4 次
    
    1.  上图所示的1234

### 使用NIO优化 ###

#### 减少一次数据拷贝 ####

通过 DirectByteBuffer ，减少一次数据的拷贝

*  ByteBuffer.allocate(10) HeapByteBuffer 使用的还是 java 内存
 *  ByteBuffer.allocateDirect(10) DirectByteBuffer 使用的是操作系统内存

![在这里插入图片描述][c382b95bb7b24f0c9b1a543ecc1260d9.png]  
大部分步骤与优化前相同，不再赘述。唯有一点：java 可以使用 DirectByteBuf 将堆外内存映射到 jvm 内存中来直接访问使用

*  这块内存不受 jvm 垃圾回收的影响，因此内存地址固定，有助于 IO 读写
 *  java 中的 DirectByteBuf 对象仅维护了此内存的虚引用，内存回收分成两步
    
     *  DirectByteBuf 对象被垃圾回收，将虚引用加入引用队列
     *  通过专门线程访问引用队列，根据虚引用释放堆外内存
 *  减少了一次数据拷贝，用户态与内核态的切换次数没有减少

#### 进一步优化：一次切换，拷贝三次（linux 2.1） ####

底层采用了 linux 2.1 后提供的 sendFile 方法，java 中对应着两个 channel 调用 transferTo/transferFrom 方法拷贝数据

> transferTo/transferFrom 方法可以直接将数据发送到socket缓冲区（通过sendFile方法），不经过java

![在这里插入图片描述][3973b1fbe97143f18745b634de46d002.png]

1.  java 调用 transferTo 方法后，要从 java 程序的**用户态**切换至**内核态**，使用 DMA将数据读入**内核缓冲区**，不会使用 cpu
2.  数据从**内核缓冲区**传输到 **socket 缓冲区**，cpu 会参与拷贝
3.  最后使用 DMA 将 **socket 缓冲区**的数据写入网卡，不会使用 cpu

可以看到

*  `只发生了一次用户态与内核态的切换`
 *  `数据拷贝了 3 次`

#### 进一步优化：一次切换，拷贝两次（linux 2.4） ####

有一种实现，可以直接将内核缓冲区的数据发送到网卡（网络设备），只是中间有一些少量的数据会写入socket缓冲区中  
![在这里插入图片描述][e7302c130b504edebedd8ddf92059174.png]

1.  java 调用 transferTo 方法后，要从 java 程序的**用户态**切换至**内核态**，使用 DMA将数据读入**内核缓冲区**，不会使用 cpu
2.  只会将一些 offset 和 length 信息拷入 **socket 缓冲区**，几乎无消耗
3.  使用 DMA 将 **内核缓冲区**的数据写入网卡，不会使用 cpu

整个过程仅`只发生了一次用户态与内核态的切换，数据拷贝了 2 次`。

### 实现零拷贝（从文件传输的角度） ###

java中对应的transferTo方法，Linux中的sendFile方法都可以叫做零拷贝

**`零：指的是不用在java中间进行拷贝了`**

所谓的`【零拷贝】，并不是真正无拷贝，而是在不会拷贝重复数据到 jvm 内存中，零拷贝的优点有`

*  `更少的用户态与内核态的切换`
 *  `不利用 cpu 计算，减少 cpu 缓存伪共享`
 *  `零拷贝适合小文件传输`

[b4b9d7d017194d1ab66ec32873570421.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/56f8ff22a96e4baab6a266c589b63bb0.png
[3967959e5846421895b280fe0d3beccc.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/67534519fcf54a9face4d8d481cba3ab.png
[83d3d3143be04a5a9c1c2f657312040b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/e46393dd35744bfdb08cc5e2a224db93.png
[d495dc49741f442aa62cab59d84a8685.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/2e95a49fb0f24a9789736344339a76a4.png
[e2dec2668057445d986c85bbe434862d.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/35130d99622d49b5b2322b784786f046.png
[357457cc01774b13b48ad904f4a01f31.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/20bd6e2dc5b24dcb89483605bc6de390.png
[2e0864aa8733464f954423e9da705d5a.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/2e695dfc85b044c8b8152aefcbb05ef8.png
[160b4707d3224f3abde474076a99595b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/20cda266abf54ef1bc41311d6e88d744.png
[114e8c31e5fc4a43854f0216f94cd78c.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/7e6fb7f4f73646f8b088ac76ca5662ad.png
[c382b95bb7b24f0c9b1a543ecc1260d9.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/8755a5db142146f6897be4197cad19c1.png
[3973b1fbe97143f18745b634de46d002.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/dc58e28647d1476ea0f020dc5d028481.png
[e7302c130b504edebedd8ddf92059174.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/a2df343afdfe4ad6a100400222ae0524.png