NIO 的工作方式

BIO 带来的挑战

BIO 即阻塞 I/O，不管是磁盘 I/O 还是网络 I/O，数据在写入 OutputStream 或者从 InputStream 读取时都有可能会阻塞。一旦有线程阻塞将会失去 CPU 的使用权，这在当前的大规模访问量和有性能要求情况下是不能接受的。虽然当前的网络 I/O 有一些解决办法，如一个客户端一个处理线程，出现阻塞时只是一个线程阻塞而不会影响其它线程工作，还有为了减少系统线程的开销，采用线程池的办法来减少线程创建和回收的成本，但是有一些使用场景仍然是无法解决的。如当前一些需要大量 HTTP 长连接的情况，像淘宝现在使用的 Web 旺旺项目，服务端需要同时保持几百万的 HTTP 连接，但是并不是每时每刻这些连接都在传输数据，这种情况下不可能同时创建这么多线程来保持连接。即使线程的数量不是问题，仍然有一些问题还是无法避免的。如这种情况，我们想给某些客户端更高的服务优先级，很难通过设计线程的优先级来完成，另外一种情况是，我们需要让每个客户端的请求在服务端可能需要访问一些竞争资源，由于这些客户端是在不同线程中，因此需要同步，而往往要实现这些同步操作要远远比用单线程复杂很多。以上这些情况都说明，我们需要另外一种新的 I/O 操作方式。

I/O 调优

下面就磁盘 I/O 和网络 I/O 的一些常用的优化技巧进行总结如下：

磁盘 I/O 优化

性能检测

我们的应用程序通常都需要访问磁盘读取数据，而磁盘 I/O 通常都很耗时，我们要判断 I/O 是否是一个瓶颈，我们有一些参数指标可以参考：

如我们可以压力测试应用程序看系统的 I/O wait 指标是否正常，例如测试机器有 4 个 CPU，那么理想的 I/O wait 参数不应该超过 25%，如果超过 25% 的话，I/O 很可能成为应用程序的性能瓶颈。Linux 操作系统下可以通过 iostat 命令查看。

通常我们在判断 I/O 性能时还会看另外一个参数就是 IOPS，我们应用程序需要最低的 IOPS 是多少，而我们的磁盘的 IOPS 能不能达到我们的要求。每个磁盘的 IOPS 通常是在一个范围内，这和存储在磁盘的数据块的大小和访问方式也有关。但是主要是由磁盘的转速决定的，磁盘的转速越高磁盘的 IOPS 也越高。

现在为了提高磁盘 I/O 的性能，通常采用一种叫 RAID 的技术，就是将不同的磁盘组合起来来提高 I/O 性能，目前有多种 RAID 技术，每种 RAID 技术对 I/O 性能提升会有不同，可以用一个 RAID 因子来代表，磁盘的读写吞吐量可以通过 iostat 命令来获取，于是我们可以计算出一个理论的 IOPS 值，计算公式如下所以：

( 磁盘数 * 每块磁盘的 IOPS)/( 磁盘读的吞吐量 +RAID 因子 * 磁盘写的吞吐量 )=IOPS

这个公式的详细信息请查阅参考资料 。

提升 I/O 性能

提升磁盘 I/O 性能通常的方法有：

1. 增加缓存，减少磁盘访问次数
2. 优化磁盘的管理系统，设计最优的磁盘访问策略，以及磁盘的寻址策略，这里是在底层操作系统层面考虑的。
3. 设计合理的磁盘存储数据块，以及访问这些数据块的策略，这里是在应用层面考虑的。如我们可以给存放的数据设计索引，通过寻址索引来加快和减少磁盘的访问，还有可以采用异步和非阻塞的方式加快磁盘的访问效率。
4. 应用合理的 RAID 策略提升磁盘 IO，每种 RAID 的区别我们可以用下表所示：

表 2.RAID 策略

网络 I/O 优化

网络 I/O 优化通常有一些基本处理原则：

1. 一个是减少网络交互的次数：要减少网络交互的次数通常我们在需要网络交互的两端会设置缓存，比如 Oracle 的 JDBC 驱动程序，就提供了对查询的 SQL 结果的缓存，在客户端和数据库端都有，可以有效的减少对数据库的访问。关于 Oracle JDBC 的内存管理可以参考《 Oracle JDBC 内存管理》。除了设置缓存还有一个办法是，合并访问请求：如在查询数据库时，我们要查 10 个 id，我可以每次查一个 id，也可以一次查 10 个 id。再比如在访问一个页面时通过会有多个 js 或 css 的文件，我们可以将多个 js 文件合并在一个 HTTP 链接中，每个文件用逗号隔开，然后发送到后端 Web 服务器根据这个 URL 链接，再拆分出各个文件，然后打包再一并发回给前端浏览器。这些都是常用的减少网络 I/O 的办法。
2. 减少网络传输数据量的大小：减少网络数据量的办法通常是将数据压缩后再传输，如 HTTP 请求中，通常 Web 服务器将请求的 Web 页面 gzip 压缩后在传输给浏览器。还有就是通过设计简单的协议，尽量通过读取协议头来获取有用的价值信息。比如在代理程序设计时，有 4 层代理和 7 层代理都是来尽量避免要读取整个通信数据来取得需要的信息。
3. 尽量减少编码：通常在网络 I/O 中数据传输都是以字节形式的，也就是通常要序列化。但是我们发送要传输的数据都是字符形式的，从字符到字节必须编码。但是这个编码过程是比较耗时的，所以在要经过网络 I/O 传输时，尽量直接以字节形式发送。也就是尽量提前将字符转化为字节，或者减少字符到字节的转化过程。
4. 根据应用场景设计合适的交互方式：所谓的交互场景主要包括同步与异步阻塞与非阻塞方式，下面将详细介绍。

同步与异步

所谓同步就是一个任务的完成需要依赖另外一个任务时，只有等待被依赖的任务完成后，依赖的任务才能算完成，这是一种可靠的任务序列。要么成功都成功，失败都失败，两个任务的状态可以保持一致。而异步是不需要等待被依赖的任务完成，只是通知被依赖的任务要完成什么工作，依赖的任务也立即执行，只要自己完成了整个任务就算完成了。至于被依赖的任务最终是否真正完成，依赖它的任务无法确定，所以它是不可靠的任务序列。我们可以用打电话和发短信来很好的比喻同步与异步操作。

在设计到 IO 处理时通常都会遇到一个是同步还是异步的处理方式的选择问题。因为同步与异步的 I/O 处理方式对调用者的影响很大，在数据库产品中都会遇到这个问题。因为 I/O 操作通常是一个非常耗时的操作，在一个任务序列中 I/O 通常都是性能瓶颈。但是同步与异步的处理方式对程序的可靠性影响非常大，同步能够保证程序的可靠性，而异步可以提升程序的性能，必须在可靠性和性能之间做个平衡，没有完美的解决办法。

阻塞与非阻塞

阻塞与非阻塞主要是从 CPU 的消耗上来说的，阻塞就是 CPU 停下来等待一个慢的操作完成 CPU 才接着完成其它的事。非阻塞就是在这个慢的操作在执行时 CPU 去干其它别的事，等这个慢的操作完成时，CPU 再接着完成后续的操作。虽然表面上看非阻塞的方式可以明显的提高 CPU 的利用率，但是也带了另外一种后果就是系统的线程切换增加。增加的 CPU 使用时间能不能补偿系统的切换成本需要好好评估。

两种的方式的组合

组合的方式可以由四种，分别是：同步阻塞、同步非阻塞、异步阻塞、异步非阻塞，这四种方式都对 I/O 性能有影响。下面给出分析，并有一些常用的设计用例参考。

表 3. 四种组合方式

虽然异步和非阻塞能够提升 I/O 的性能，但是也会带来一些额外的性能成本，例如会增加线程数量从而增加 CPU 的消耗，同时也会导致程序设计的复杂度上升。如果设计的不合理的话反而会导致性能下降。在实际设计时要根据应用场景综合评估一下。

下面举一些异步和阻塞的操作实例：

在 Cassandra 中要查询数据通常会往多个数据节点发送查询命令，但是要检查每个节点返回数据的完整性，所以需要一个异步查询同步结果的应用场景，部分代码如下：

清单 3.异步查询同步结果

class AsyncResult implements IAsyncResult{     private byte[] result_;     private AtomicBoolean done_ = new AtomicBoolean(false);     private Lock lock_ = new ReentrantLock();     private Condition condition_;     private long startTime_;     public AsyncResult(){                condition_ = lock_.newCondition();// 创建一个锁        startTime_ = System.currentTimeMillis();     }     /*** 检查需要的数据是否已经返回，如果没有返回阻塞 */  public byte[] get(){         lock_.lock();         try{             if (!done_.get()){condition_.await();}         }catch (InterruptedException ex){             throw new AssertionError(ex);         }finally{lock_.unlock();}         return result_;  }  /*** 检查需要的数据是否已经返回 */     public boolean isDone(){return done_.get();}  /*** 检查在指定的时间内需要的数据是否已经返回，如果没有返回抛出超时异常 */     public byte[] get(long timeout, TimeUnit tu) throws TimeoutException{         lock_.lock();         try{            boolean bVal = true;             try{                 if ( !done_.get() ){            long overall_timeout = timeout - (System.currentTimeMillis() - startTime_);                     if(overall_timeout > 0)// 设置等待超时的时间                        bVal = condition_.await(overall_timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);                     else bVal = false;                 }             }catch (InterruptedException ex){                 throw new AssertionError(ex);             }             if ( !bVal && !done_.get() ){// 抛出超时异常                throw new TimeoutException("Operation timed out.");             }         }finally{lock_.unlock();      }         return result_;  }  /*** 该函数拱另外一个线程设置要返回的数据，并唤醒在阻塞的线程 */     public void result(Message response){                try{             lock_.lock();             if ( !done_.get() ){                                result_ = response.getMessageBody();// 设置返回的数据                done_.set(true);                 condition_.signal();// 唤醒阻塞的线程            }         }finally{lock_.unlock();}            }     }

总结

本文阐述的内容较多，从 Java 基本 I/O 类库结构开始说起，主要介绍了磁盘 I/O 和网络 I/O 的基本工作方式，最后介绍了关于 I/O 调优的一些方法。