BIO NIO AIO 之IO模型原理剖析

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BIO，同步阻塞式IO，简单理解：一个连接一个线程（适合稳定少数连接）

NIO，同步非阻塞IO，简单理解：一个请求一个线程： 标准/典型的Reactor（适合大量短链接）

AIO，异步非阻塞IO，简单理解：一个有效请求一个线程：改进实现的Proactor(适合长重操作，代价是新启线程)

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"。

概念

NIO

本身是基于事件驱动思想来完成的，其主要想解决的是BIO的大并发问题： 在使用同步I/O的网络应用中，如果要同时处理多个客户端请求，或是在客户端要同时和多个服务器进行通讯，就必须使用多线程来处理。也就是说，将每一个客户端请求分配给一个线程来单独处理。这样做虽然可以达到我们的要求，但同时又会带来另外一个问题。由于每创建一个线程，就要为这个线程分配一定的内存空间（也叫工作存储器），而且操作系统本身也对线程的总数有一定的限制。如果客户端的请求过多，服务端程序可能会因为不堪重负而拒绝客户端的请求，甚至服务器可能会因此而瘫痪。 （用内核基于事件回掉机制一个线程轮询，代替大量线程阻塞）

JDK中 nio模型

在jdk中ServerSocketChannel(ServerSocket用于接收请求事件)、SocketChannel（socket读、写）、Selector(通道选择器)、ByteBuffer等API

AIO

与NIO不同，当进行读写操作时，只须直接调用API的read或write方法即可。这两种方法均为异步的，对于读操作而言，当有流可读取时，操作系统会将可读的流传入read方法的缓冲区，并通知应用程序；对于写操作而言，当操作系统将write方法传递的流写入完毕时，操作系统主动通知应用程序。

即可以理解为，read/write方法都是异步的，完成后会主动调用回调函数。

在JDK1.7中，这部分内容被称作NIO.2，主要在java.nio.channels包下增加了下面四个异步通道：

AsynchronousSocketChannel

AsynchronousServerSocketChannel

AsynchronousFileChannel

AsynchronousDatagramChannel

其中的read/write方法，会返回一个带回调函数的对象，当执行完读取/写入操作后，直接调用回调函数。

实现原理

说道实现原理，还要从操作系统的IO模型上了解

按照《Unix网络编程》的划分，IO模型可以分为：阻塞IO、非阻塞IO、IO复用、信号驱动IO和异步IO，按照POSIX标准来划分只分为两类：同步IO和异步IO。如何区分呢？首先一个IO操作其实分成了 两个步骤：发起IO请求和实际的IO操作，同步IO和异步IO的区别就在于第二个步骤是否阻塞，如果实际的IO读写阻塞请求进程，那么就是同步IO ，因此阻塞IO、非阻塞IO、IO复用、信号驱动IO都是同步IO，如果不阻塞，而是操作系统帮你做完IO操作再将结果返回给你，那么就是异步IO。阻塞IO和非阻塞IO的区别在于第一步，发起IO请求是否会被阻塞，如果阻塞直到完成那么就是传统的阻塞IO，如果不阻塞，那么就是非阻塞IO。（ 因此可以大胆猜测理解jdk AIO异步模型是基于api层事件驱动实现+NIO ）

操作系统io模型

说到操作系统的IO模型，又不得不提select/poll/epoll/iocp

首先我们来定义流的概念，一个流可以是文件，socket，pipe等等可以进行I/O操作的内核对象。

不管是文件，还是套接字，还是管道，我们都可以把他们看作流。

之后我们来讨论I/O的操作，通过read，我们可以从流中读入数据；通过write，我们可以往流写入数据。现在假定一个情形，我们需要从流中读数据，但是流中还没有数据，（典型的例子为，客户端要从socket读如数据，但是服务器还没有把数据传回来），这时候该怎么办？

  • 阻塞。阻塞是个什么概念呢？比如某个时候你在等快递，但是你不知道快递什么时候过来，而且你没有别的事可以干（或者说接下来的事要等快递来了才能做）；那么你可以去睡觉了，因为你知道快递把货送来时一定会给你打个电话（假定一定能叫醒你）。

为了了解阻塞是如何进行的，我们来讨论缓冲区，以及内核缓冲区，最终把I/O事件解释清楚。缓冲区的引入是为了减少频繁I/O操作而引起频繁的系统调用（你知道它很慢的），当你操作一个流时，更多的是以缓冲区为单位进行操作，这是相对于用户空间而言。对于内核来说，也需要缓冲区。

假设有一个管道，进程A为管道的写入方，Ｂ为管道的读出方。

  1. 假设一开始内核缓冲区是空的，B作为读出方，被阻塞着。然后首先A往管道写入，这时候内核缓冲区由空的状态变到非空状态，内核就会产生一个事件告诉Ｂ该醒来了，这个事件姑且称之为"缓冲区非空"。
  2. 但是"缓冲区非空"事件通知B后，B却还没有读出数据；且内核许诺了不能把写入管道中的数据丢掉这个时候，Ａ写入的数据会滞留在内核缓冲区中，如果内核也缓冲区满了，B仍未开始读数据，最终内核缓冲区会被填满，这个时候会产生一个I/O事件，告诉进程A，你该等等（阻塞）了，我们把这个事件定义为"缓冲区满"。
  3. 假设后来Ｂ终于开始读数据了，于是内核的缓冲区空了出来，这时候内核会告诉A，内核缓冲区有空位了，你可以从长眠中醒来了，继续写数据了，我们把这个事件叫做"缓冲区非满"
  4. 也许事件Y1已经通知了A，但是A也没有数据写入了，而Ｂ继续读出数据，知道内核缓冲区空了。这个时候内核就告诉B，你需要阻塞了！，我们把这个时间定为"缓冲区空"。

这四个情形涵盖了四个I/O事件， 缓冲区满，缓冲区空，缓冲区非空，缓冲区非满 （注都是说的内核缓冲区，且这四个术语都是我生造的，仅为解释其原理而造）。这四个I/O事件是 进行阻塞同步的根本，也是NIO模型被提出使用的原因 。（如果不能理解"同步"是什么概念，请学习操作系统的锁，信号量，条件变量等任务同步方面的相关知识）。

然后我们来说说阻塞I/O的缺点。但是阻塞I/O模式下，一个线程只能处理一个流的I/O事件。如果想要同时处理多个流，要么多进程(fork)，要么多线程(pthread_create)，很不幸这两种方法效率都不高。

于是再来考虑非阻塞忙轮询的I/O方式，我们发现我们可以同时处理多个流了（把一个流从阻塞模式切换到非阻塞模式再此不予讨论）：

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while true {
	for i in stream[]; {
		if i has data
			read until unavailable
			}
}

我们只要不停的把所有流从头到尾问一遍，又从头开始。这样就可以处理多个流了，但这样的做法显然不好，因为如果所有的流都没有数据，那么只会白白浪费CPU。这里要补充一点，阻塞模式下，内核对于I/O事件的处理是阻塞或者唤醒，而非阻塞模式下则把I/O事件交给其他对象（后文介绍的select以及epoll）处理甚至直接忽略。

为了避免CPU空转，可以引进了一个代理（一开始有一位叫做select的代理，后来又有一位叫做poll的代理，不过两者的本质是一样的）。这个代理比较厉害，可以同时观察许多流的I/O事件，在空闲的时候，会把当前线程阻塞掉，当有一个或多个流有I/O事件时，就从阻塞态中醒来，于是我们的程序就会轮询一遍所有的流（于是我们可以把"忙"字去掉了）。代码长这样:

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while true {
	select(streams[])
		for i in streams[] {
			if i has data
				read until unavailable
			}
}

于是，如果没有I/O事件产生，我们的程序就会阻塞在select处。但是依然有个问题，我们从select那里仅仅知道了，有I/O事件发生了，但却并不知道是那几个流（可能有一个，多个，甚至全部），我们只能无差别轮询所有流，找出能读出数据，或者写入数据的流，对他们进行操作。

但是使用select，我们有O(n)的无差别轮询复杂度，同时处理的流越多，每一次无差别轮询时间就越长。再次

说了这么多，终于能好好解释epoll了

epoll可以理解为event poll，不同于忙轮询和无差别轮询，epoll之会把哪个流发生了怎样的I/O事件通知我们。此时我们对这些流的操作都是有意义的。（复杂度降低到了O(k)，k为产生I/O事件的流的个数，也有认为O(1)的[更新 1]）

在讨论epoll的实现细节之前，先把epoll的相关操作列出[更新 2]：

  • epoll_create 创建一个epoll对象，一般epollfd = epoll_create()
  • epoll_ctl （epoll_add/epoll_del的合体），往epoll对象中增加/删除某一个流的某一个事件

比如

epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_ADD, socket, EPOLLIN);//有缓冲区内有数据时epoll_wait返回

epoll_ctl(epollfd, EPOLL_CTL_DEL, socket, EPOLLOUT);//缓冲区可写入时epoll_wait返回

  • epoll_wait(epollfd,…)等待直到注册的事件发生

（注：当对一个非阻塞流的读写发生缓冲区满或缓冲区空，write/read会返回-1，并设置errno=EAGAIN。而epoll只关心缓冲区非满和缓冲区非空事件）。

一个epoll模式的代码大概的样子是：

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while true {
active\_stream[] = epoll\_wait(epollfd)
	for i in active\_stream[] {
		read or write till unavailable
	}
}

简单的的画了下自己理解的概念草图：

select/epoll白话文总结：select/epoll进程首先会copy所有对应等待的文件描述符fd(理解为文件指针的指针,select 1024,epoll无限制)，当内核发现当前缓冲区满或空时触发一个i/o响应中断，告诉select/epoll进程，对于select来讲只是被告知触发的fd数，需要内核再次遍历下所有fd，然后返回可用fd并copy至用户态，下次发起select时会再次copy，与epoll不同的是，内核在poll时会回调epoll告诉具体可用fd，并存储在epoll维护的一个list里（基于红黑树）然后直接将可用list copy至用户态，并且在下次发起系统调用时，不需要再次进行第一次的fd copy.

可以理解的说明是：在Linux 2.6以后，java NIO的实现，是通过epoll来实现的，这点可以通过jdk的源代码发现。而AIO，在windows上是通过IOCP实现的，在linux上还是通过epoll来实现的，目前除了windows操作系统还不提供这种异步io实现机制。

这里强调一点：AIO，这是I/O处理模式，而epoll等都是实现AIO的一种编程模型；换句话说，AIO是一种接口标准，各家操作系统可以实现也可以不实现。在不同操作系统上在高并发情况下最好都采用操作系统推荐的方式。Linux上还没有真正实现网络方式的AIO。

底层基础 :

AIO实现

在windows上，AIO的实现是通过IOCP来完成的，看JDK的源代码，可以发现

WindowsAsynchronousSocketChannelImpl

看实现接口：

implements Iocp.OverlappedChannel

再看实现方法：里面的read0/write0方法是native方法，调用的jvm底层实现。

在linux上，AIO的实现是通过epoll来完成的，看JDK源码，可以发现，实现源码是：

UnixAsynchronousSocketChannelImpl

看实现接口：

implements Port.PollableChannel

这是与windows最大的区别，poll的实现，在linux2.6后，默认使用epoll。

NIO对应Buffer的选择

对于NIO来说，缓存的使用可以使用DirectByteBuffer和HeapByteBuffer。如果使用了DirectByteBuffer，一般来说可以减少一次系统空间到用户空间的拷贝。但Buffer创建和销毁的成本更高，更不宜维护，通常会用内存池来提高性能。如果数据量比较小的中小应用情况下，可以考虑使用heapBuffer；反之可以用directBuffer。

堆外内存有以下特点：

  • 对于大内存有良好的伸缩性，不受JVM gc控制适合保存长久对象 用户session等
  • 在进程间可以共享，减少虚拟机间的复制
  • 创建开销大，不受JVM管控,内存回收时通过DirectByteBuffer在jvm中引用回收时被回收。

NIO存在的问题

使用NIO != 高性能，当连接数<1000，并发程度不高或者局域网环境下NIO并没有显著的性能优势。

NIO并没有完全屏蔽平台差异，它仍然是基于各个操作系统的I/O系统实现的，差异仍然存在。使用NIO做网络编程构建事件驱动模型并不容易，陷阱重重。

推荐大家使用成熟的NIO框架，如Netty，MINA等。解决了很多NIO的陷阱，并屏蔽了操作系统的差异，有较好的性能和编程模型。

epoll惊群：

惊群主要还是指在多线程共享一个epoll fd的时候，如果epoll_wait所等待的fd（比如一条tcp连接可读）有事件发生时，epoll不知道唤醒哪个线程，就会把所有线程都唤醒，但是最终只有一个线程能去处理，其他的线程都会返回。如果不是多线程共享一个epoll，那就不会有这样的问题。

Ngnix 的解决方法

Ngnix 目前有几种方法解决惊群问题。

accept_mutex 锁

如果开启了accept_mutex锁，每个 worker 都会先去抢自旋锁，只有抢占成功了，才把 socket 加入到 epoll 中，accept 请求，然后释放锁。accept_mutex锁也有负载均衡的作用。

accept_mutex效率低下，特别是在长连接的时候。因为长连接时，一个进程长时间占用accept_mutex锁，使得其它进程得不到 accept 的机会。因此不建议使用，默认是关闭的。

EPOLLEXCLUSIVE 标识

EPOLLEXCLUSIVE是4.5+内核新添加的一个 epoll 的标识，Ngnix 在 1.11.3 之后添加了NGX_EXCLUSIVE_EVENT。

EPOLLEXCLUSIVE标识会保证一个事件发生时候只有一个线程会被唤醒，以避免多侦听下的"惊群"问题。不过任一时候只能有一个工作线程调用 accept，限制了真正并行的吞吐量。

SO_REUSEPORT 选项

SO_REUSEPORT 是惊群最好的解决方法，Ngnix 在 1.9.1 中加入了这个选项，每个 worker 都有自己的 socket，这些 socket 都bind同一个端口。当新请求到来时，内核根据四元组信息进行负载均衡，非常高效。

LT DT：JDK水平触发，Netty边缘触发

netty jdk epoll bug

空轮询情况即：selector.select(timeoutMillis)操作会立即返回，不会阻塞timeoutMillis，导致 currentTimeNanos 几乎不变，这种情况下，会反复执行selector.select(timeoutMillis)，变量selectCnt 会逐渐变大，当selectCnt 达到阈值，则执行rebuildSelector方法，进行selector重建，将出现bug的Selector上的channel重新注册到新的Selector上，解决cpu占用100%的bug。

Netty 解决TCP粘包拆包问题

为了解决TCP粘包、拆包导致的半包读写问题，Netty默认提供了多种编解码器用于处理半包，或者可以根据实际情况自行实现ChannelHandler来定制自己的应用协议栈，一般可以直接实现ByteToMessageDecoder。使用时只需要将需要的编解码器添加到channel的责任链上即可,Netty处理粘包拆包问题的核心思路就是：每次读取的时候，如果能读取到一个完整的数据包，才真正读取出来，一直读到没有数据可读，如果有半包消息，则保存下来未处理的半包消息，下次读事件触发的时候，将未处理的半包消息和新的消息内容合并在一起再继续处理。最后将所有解析出来的完整数据包依次进行fireChannelRead事件的传播，进行后续的业务处理。

接下来我会整理Tomcat servlet相关服务器模型、NIO在Netty中实战，及Netty在dubbo、zk中应用。

参考：

https://www.jianshu.com/p/db5da880154a

https://tech.meituan.com/nio.html