本文由 GodPan 發表在 ScalaCool 團隊部落格。
Java IO對大多數Java程式設計師來說是熟悉又陌生，熟悉的是感覺到處都有它的身影，小到簡單的讀取檔案，大到各種伺服器的應用，陌生的是Java IO背後到底是一個怎樣的機制，今天就讓我們去了解一下這位老朋友吧。本文不講解Java IO如何具體使用，有這方面需求的同學可以自己查下。
IO 模型
要說IO，就不得不說IO模型，IO模型大家都有所瞭解，同步非同步，阻塞非阻塞什麼的，總的來說IO模型可分為以下五種：
- 阻塞IO
- 非阻塞IO
- 多路複用IO
- 訊號驅動IO
- 非同步IO
那麼這幾種IO都有什麼區別呢？下面我們一一來看，每種模型我都會舉一個適當的例子助於理解：
1.阻塞 IO
阻塞IO相信大家都最熟悉了，執行緒發起一個IO請求，直到有結果返回，否則則一直阻塞等待，比如我們平常常見的阻塞資料庫操作，網路IO等。
小明阻塞IO吃飯：
五年前一天週末，小明和朋友一起去商場的外婆家吃飯，到店後發現排隊的人超多，所以他就領了一個號碼，然後他和朋友就坐在旁邊等候，一直等著服務員叫他們的號，也不能做其他事，過了一個多小時終於輪到他們了，然後他們進店點菜，又得等待上菜，最後他們吃飯總共花了兩個小時；
關鍵部分：
- 等待座位吃飯：一直阻塞，直到有座位
- 等待上菜：一直阻塞，直到有菜（假設菜上齊了再吃）
沒什麼說的，反正就是一直等，反應到程式中就是一直阻塞，而一個IO請求需要一個執行緒，可想而知當有大量的IO請求，執行緒的建立和銷燬，執行緒間的切換，執行緒所佔用的資源等等要耗費多少時間和資源，系統的效能會有多差。
2.非阻塞 IO
非阻塞IO和阻塞IO的最大區別就在於執行緒發起一個IO請求,不會一直堵塞直到有資料，而是不斷的檢查是否已有資料，若有資料則讀取資料。
小明非阻塞IO吃飯：
有了第一次的教訓，小明學乖了，他在拿到後不再傻傻的等著，而是去外婆家旁邊逛了逛，每過3分鐘他就會回來，然後跑到前臺去詢問服務員輪到他了嗎？不幸的是，排隊的人超多，直到過了半個多小時後才輪到他進店吃飯，期間他大概問了十幾次，他們進店點菜，又得等待上菜，最後他們吃飯總共花了兩個小時，基本也沒做啥其他事；
關鍵部分：
- 領號後詢問是否輪到他：非阻塞，非詢問期間可以做點別的事,但也不做了啥大事
- 等待上菜：一直阻塞，直到有菜（假設菜上齊了再吃）
總的來說非阻塞IO的非阻塞主要體現在不需要一直等待到有資料，當然讀資料那部分操作還是阻塞的，另外這種非阻塞模式需要使用者執行緒自己不斷詢問檢查，其實效率也不是太高，實際程式設計中運用的也不多。
3.多路複用 IO
既然上面我們說到非阻塞IO的缺點，那麼有沒有什麼方式改進呢？答案是當然有，那就是多路複用IO，我理解的它的特點就是複用，首先它也是一種非阻塞IO的模型，只不過上面說到輪詢的方式用了不同的方式處理了，當一個執行緒發起IO請求，系統會將它註冊到一個單獨管理IO請求的一個執行緒，之後該IO的相關操作的通知狀態都有這個管理IO請求的執行緒處理，Java 1.4釋出的NIO就是這種模式，我們可以大致來看一下它的流程：
// 開啟伺服器套接字通道
ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();
// 伺服器配置為非阻塞
ssc.configureBlocking(false);
// 進行服務的繫結
ssc.bind(new InetSocketAddress("localhost", 8008));
// 這裡的selector就相當於單獨管理IO請求的執行緒
Selector selector = Selector.open();
// 註冊到selector，等待連線
ssc.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);
while (true) {
selector.select(); //為IO請求去輪詢狀態
Set<SelectionKey> keys = selector.selectedKeys(); //多個IO請求的狀態
Iterator<SelectionKey> keyIterator = keys.iterator();
while (keyIterator.hasNext()) { //依次處理IO請求
SelectionKey key = keyIterator.next();
doThing(key)
...
}
}
複製程式碼可以看出Java NIO的模式就是多路複用IO模型的應用。
小明多路複用IO吃飯：
隨著生意越來越好，外婆家發現好多顧客都堵在門口等待吃飯，等待區都站不下來人了，，思來想去，外婆家準備請一個人專門來維護顧客的排隊請求，這樣顧客取號後，就不用堵在門口了，我們叫他小A，小明這次取號後，將自己的相關資訊告訴小A，並從小A那裡獲得了一個GPS（用於小A能快速找到小明，假設有了GPS後，小A能秒速找到小明），然後小明就跟朋友們開心的去逛商場，看看MM，買買衣服，而小A則不斷的觀察店裡的情況，當有空座位出現的時候，他便會按照相關資訊找到具體的顧客，將其帶回進行用餐，但他們進店點菜，還得等待上菜，最後他們吃飯總共花了兩個小時，但是他們不再需要排隊等位，而是去做一些其他的事。
關鍵部分：
- 領號後委託給小A，小A觀察到有空位後帶回小明：非阻塞，領號後可以安心去做自己的事，不用擔心錯過
- 等待上菜：一直阻塞，直到有菜（假設菜上齊了再吃）
多路複用IO可以看成普通非阻塞IO的升級版，也是目前Java程式設計中用到比較多的IO模型，它的優勢在於可以處理大量的IO請求，用一個執行緒管理所有的IO請求，無需像阻塞IO和非阻塞IO一樣，每個IO需要一個執行緒處理，提升了系統的吞吐量。
4.訊號驅動 IO
訊號驅動IO相對於以上幾種模型最大的特點就是它支援核心訊號通知，執行緒在發起一個IO請求後，會註冊一個訊號函式，然後核心在確認資料可讀了，便會給相應的執行緒傳送通知，讓其進行具體IO讀寫操作。
小明訊號驅動IO吃飯：
又了一段時間，外婆家通過使用複用IO模式緩解了排隊擁擠的情況，但是覺得還要請一個人專門維護佇列，感覺不划算，那麼有沒有一種更好的方式呢？經過一天的苦思冥想，外婆家的經理又想出一個好辦法，讓每個顧客在領完號後，關注一下外婆家的公眾號，然後顧客就可以去做別的事了，定時或者當排隊資訊發生改變時給顧客傳送通知，告知他現在的排隊序號或者輪到他吃飯了，顧客可以根據相應的資訊做相應的行為，比如快輪到了就開始往店裡走（實際程式中並不一定有這種狀態，這裡只是大概模擬），或者輪到自己瞭然後進店吃飯，他們仍然不用排隊等位，而是去做一些其他的事。
關鍵部分：
- 領號後關注公眾號，註冊關係：非阻塞，領號後可以安心去做自己的事，不用擔心錯過
- 等待上菜：一直阻塞，直到有菜（假設菜上齊了再吃）
就實際來說，訊號驅動IO用的並不多，因為訊號驅動IO底層是使用SIGIO訊號，所以它主要使用在UDP協議上，因為UDP產生SIGIO訊號的時候只有兩種可能：
- 1.要麼資料到達
- 2.發生錯誤
但相對TCP來說，產生SIGIO訊號的地方太多了，比如請求連線，確認，斷開，錯誤等等，所以我們很難根據SIGIO訊號判斷到底發生了什麼。
5.非同步 IO
以上四種IO其實都還是同步IO，因為它們在讀寫資料時都是阻塞的，非同步IO相較於它們最大的特點是它讀寫資料的時候也是非阻塞的，使用者執行緒在發起一個IO請求的時候，除了給核心執行緒傳遞具體的IO請求外，還會給其傳遞資料緩衝區，回撥函式通知等內容，然後使用者執行緒就繼續執行，等到核心執行緒發起相應通知的時候，說明資料已經準備就緒，使用者執行緒直接使用即可，無需再阻塞從核心拷貝資料到使用者執行緒。
小明非同步IO吃飯：
有過了一段時間，小明又想吃外婆家了，但是這個週末他並不想出門，他突然在網上看到新聞說外婆家竟然可以叫外賣，小明高興壞了，他馬上打電話給外婆家，告訴它自己想要吃哪些菜（相當於IO請求所需要的資料），然後將自己的聯絡號碼（相當於回撥通知）和住址（相當於資料緩衝區）也告訴它，然後就掛掉電話，開心的做去打遊戲了，過了半個小時後，手機響起，告知外賣已經到了，小明開門取外賣就可以直接開吃了。整個過程小明直到吃飯都沒有等待阻塞。
關鍵部分：
- 叫外賣並提供相應的資訊：非阻塞，打完電話後做自己的事
- 通知外賣到了：直接開門取外賣直接開吃，非阻塞
我們可以看出，非同步IO才是真正的非同步，因為它連資料拷貝這個過程都是非阻塞的，使用者執行緒根本不用關心資料的讀寫等操作，只需等待核心執行緒通知後，直接處理資料即可，當然非同步IO需要系統核心支援，比如Linux中的AIO和Windows中的IOCP，但是也可以通過多執行緒跟阻塞I/O模擬非同步IO，比如可以在多路複用IO模型上進行相應的改變，另外也有現有的實現，比如非同步I/O的庫：libeio
最後用一張圖總體概括一下Java IO（圖片來自美團技術部落格）：
Java IO概圖：
多路複用 IO 在 Linux 中的實現
因為後續會講到Java NIO，所以我們需要了解作業系統是如何支援多路複用IO的，Linux中支援支援三種多路IO複用機制，分別是select、poll和epoll，本來這裡我想自己寫的，但查閱了相應的一些資料後，發現自己的水平還是不夠，這裡我不準備班門弄斧了，因為我找到了很多寫的比較好的文章，這裡就給大家列一下，僅供參考：
總結
這篇文章主要講了最基礎的IO模型，不過我認為最基礎的往往是最重要的，只有理解了基礎的原理，才能對基於它們實現的類庫或者工具有更加深刻的認識，下一篇文章將會主要講一下基於多路複用IO的Java NIO，敬請期待。
