【IO】Java 的 BIO、NIO 区别对比

- 日理万妓 2022-12-29 04:32 213阅读 0赞

### 1.面向流与面向缓冲 ###

Java NIO 和 BIO 之间第一个最大的区别是，BIO 是面向流的，NIO 是面向缓冲区的。

*  Java BIO 面向流意味着**每次从流中读一个或多个字节，直至读取所有字节**，它们没有被缓存在任何地方。此外，它不能前后移动流中的数据。如果需要前后移动从流中读取的数据，需要先将它缓存到一个缓冲区。
 *  Java NIO 的缓冲导向方法略有不同。**数据读取到一个它稍后处理的缓冲区，需要时可在缓冲区中前后移动**。这就增加了处理过程中的灵活性。但是，还需要检查是否该缓冲区中包含所有您需要处理的数据。而且，需确保当更多的数据读入缓冲区时，不要覆盖缓冲区里尚未处理的数据。

### 2.阻塞与非阻塞 ###

Java BIO 的各种流是阻塞的。这意味着，当一个线程调用read() 或 write()时，该线程被阻塞，直到有一些数据被读取，或数据完全写入。该线程在此期间不能再干任何事情了。

Java NIO 是非阻塞模式，一个线程从某通道发送请求读取数据，它仅能得到目前可用的数据，如果目前没有数据可用时，就什么都不会获取。而不是保持线程阻塞，所以直至数据变的可以读取之前，该线程可以继续做其他的事情。 非阻塞写也是如此。一个线程请求写入一些数据到某通道，但不需要等待它完全写入，这个线程同时可以去做别的事情。

> PS：线程通常将非阻塞 IO 的空闲时间用于在其它通道上执行IO 操作，所以一个单独的线程现在可以管理多个输入和输出通道（channel）。

### 3.选择器 ###

Java NIO 的选择器(Selector)允许一个单独的线程来监视多个输入通道，你可以注册多个通道使用一个选择器，然后使用一个单独的线程来“选择”通道：这些通道里已经有可以处理的输入，或者选择已准备写入的通道。这种选择机制，使得一个单独的线程很容易来管理多个通道。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="center"></th> 
   <th align="center">BIO</th> 
   <th align="center">NIO</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="center">通信</td> 
   <td align="center">面向流(乡村公路)</td> 
   <td align="center">面向缓冲(高速公路，多路复用技术)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">处理</td> 
   <td align="center">阻塞IO(多线程)</td> 
   <td align="center">非阻塞IO(反应堆 Reactor)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">触发</td> 
   <td align="center">无</td> 
   <td align="center">选择器(轮询机制)</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

除了上面三点之外，我们对 BIO，NIO 感受最深应该就是在程序编写时的不同。

### 4.应用程序设计 ###

无论选择BIO 或NIO 工具箱，可能会影响应用程序设计的以下几个方面：

1.  对NIO 或BIO 类的 API 调用
2.  数据处理逻辑
3.  用来处理数据的线程数

**1.API调用**

使用 NIO 的 API 时看起来与使用 BIO 时有所不同，但这并不意外，因为并不是仅从一个 InputStream 逐字节读取，而是数据必须先读入缓冲区再处理。

**2.数据处理**

使用纯粹的NIO 设计相较BIO 设计，数据处理也受到影响。在BIO 设计中，我们从 InputStream 或 Reader 逐字节读取数据。假设你正在处理一基于行的文本数据流，例如有如下一段文本：

Name:Zhangsan
    Age:30 
    Email: zs@163.com 
    Phone:12345678910

该文本行的流可以这样处理

FileInputStream input = new FileInputStream("C://info.txt");
    BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(input));
    String nameLine = reader.readLine();
    String ageLine = reader.readLine(); 
    String emailLine = reader.readLine(); 
    String phoneLine = reader.readLine();

请注意，处理状态由程序执行多久决定。换句话说，一旦reader.readLine()方法返回，你就知道肯定文本行就已读完，readline() 阻塞直到整行读完，这就是原因。你也知道此行包含名称；同样，第二个 readline() 调用返回的时候，你知道这行包含年龄等。 正如你可以看到，该处理程序仅在有新数据读入时运行，并知道每步的数据是什么。

（Java BIO: 从一个阻塞的流中读数据） 而一个NIO 的实现会有所不同，下面是一个简单的例子：

ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(48); 
    int bytesRead = inChannel.read(buffer)

注意第二行，从通道读取字节到ByteBuffer。当这个方法调用返回时，你不知道你所需的所有数据是否在缓冲区内。你所知道的是，该缓冲区包含一些字节，这使得处理有点困难。

假设第一次 read(buffer)调用后，读入缓冲区的数据只有半行，例如，“Name:Zhang”，你能处理数据吗？显然不能，需要等待，直到整行数据读入缓存，在此之前，对数据的任何处理毫无意义。所以，你怎么知道是否该缓冲区包含足够的数据可以处理呢？好了，你不知道。发现的方法只能查看缓冲区中的数据。

其结果是，在你知道所有数据都在缓冲区里之前，你必须检查几次缓冲区的数据。这不仅效率低下，而且可以使程序设计方案杂乱不堪。

**3.设置处理线程数**

NIO 可只使用一个（或几个）单线程管理多个通道（网络连接或文件），但付出的代价是解析数据可能会比从一个阻塞流中读取数据更复杂。

如果需要管理同时打开的成千上万个连接，这些连接每次只是发送少量的数据，例如聊天服务器，实现 NIO 的服务器可能是一个优势。同样，如果你需要维持许多打开的连接到其他计算机上，如 P2P 网络中，使用一个单独的线程来管理你所有出站接，可能是一个优势。一个线程多个连接的设计方案如

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzkzNTkyNw_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

如果你有少量的连接使用非常高的带宽，一次发送大量的数据，也许典型的IO 服务器实现可能非常契合。下图说明了一个典型的IO 服务器设计：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzkzNTkyNw_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

### 总结 ###

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th></th> 
   <th>同步阻塞IO(BIO)</th> 
   <th>伪异步IO</th> 
   <th>非阻塞IO（NIO）</th> 
   <th>异步IO(AIO)</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>客户端数:IO 线程数</td> 
   <td>1:1</td> 
   <td>M:N(M&gt;=N)</td> 
   <td>M:1</td> 
   <td>M:0</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>阻塞类型</td> 
   <td>阻塞</td> 
   <td>阻塞</td> 
   <td>非阻塞</td> 
   <td>非阻塞</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>同步</td> 
   <td>同步</td> 
   <td>同步</td> 
   <td>同步(多路复用)</td> 
   <td>异步</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>API使用难度</td> 
   <td>简单</td> 
   <td>简单</td> 
   <td>复杂</td> 
   <td>一般</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>调试难度</td> 
   <td>简单</td> 
   <td>简单</td> 
   <td>复杂</td> 
   <td>复杂</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>可靠性</td> 
   <td>非常差</td> 
   <td>差</td> 
   <td>高</td> 
   <td>高</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>吞吐量</td> 
   <td>低</td> 
   <td>中</td> 
   <td>高</td> 
   <td>高</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

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