从基础讲起，IO的原理和模型是隐藏在编程知识底下的，是开发人员必须掌握的基础原理，是基础的基础，更是通关大公司面试的必备知识。本章从操作系统的底层原理入手。通过图文并茂的方式，为大家深入剖析高并发I0的底层原理，并介绍如何通过设置来让操作系统支持高并发。

1.1 IO读写的基础原理

大家知道，用户程序进行I0的读写，依赖于底层的IO读写，基本上会用到底层的mead&write两大系统调用。在不同的操作系统中，IO读写的系统调用的名称可能不完全一样，但是基本功能是一样的。

这里涉及一个基础的知识：read系统调用，并不是直接从物理设备把数据读取到内存中； write系统调用，也不是直接把数据写入到物理设备。上层应用无论是调用操作系统的read，还是调用操作系统的 write，都会涉及缓冲区。具体来说，调用操作系统的read，是把数据从内核缓冲区复制到进程缓冲区；而 write系统调用，是把数据从进程缓冲区复制到内核缓冲区

也就是说，上层程序的IO操作，实际上不是物理设备级别的读写，而是缓存的复制，read&write两大系统调用，都不负责数据在内核缓冲区和物理设备(如磁盘)之间的交换，这项底层的读写交换，是由操作系统内核( Kermel)来完成的。注：内核即指操作系统

在用户程序中，无论是 Socket的IO、还是文件IO操作，都属于上层应用的开发，它们的输入(Input)和输出(Ouput)的处理，在编程的流程上，都是一致的。

1.1.1 内核缓冲区与进程缓冲区

为什么设置那么多的缓冲区，为什么要那么麻烦呢?缓冲区的目的，是为了减少频繁地与设备之间的物理交换，大家都知道，外部设备的直接读写，涉及操作系统的中断。发生系统中断时，需要保存之前的进程数据和状态等信息，而结束中断之后，还需要恢复之前的进程数据和状态等信息。为了减少这种底层系统的时间损耗、性能损耗，于是出现了内存缓冲区。

有了内存缓冲区，上层应用使用read系统调用时，仅仅把数据从内核缓冲区复制到上层应用的缓冲区(进程缓冲区)；上层应用使用wite系统调用时，仅仅把数据从进程缓冲区复制到内核缓冲区中。底层操作会对内核缓冲区进行监控，等待缓冲区达到一定数量的时候，再进行I0设备的中断处理，集中执行物理设备的实际IO操作，这种机制提升了系统的性能。至于什么时候中断(读中断、写中断)，由操作系统的内核来决定，用户程序则不需要关心。

从数量上来说，在 Linux系统中，操作系统内核只有一个内核缓冲区。而每个用户程序(进程)，有自己独立的缓冲区，叫作进程缓冲区。所以，用户程序的IO读写程序，在大多数情况下，并没有进行实际的I0操作，而是在进程缓冲区和内核缓冲区之间直接进行数据的交换。

1.1.2详解典型的系统调用流程

前面讲到，用户程序所使用的系统调用read&write，它们不等价于数据在内核缓冲区和磁盘之间的交换。read把数据从内核缓冲区复制到进程缓冲区， write把数据从进程缓冲区复制到内核缓冲区，具体的流程，如图2-1所示。

2.1 系统调用read&write的流程

这里以read系统调用为例，先看下一个完整输入流程的两个阶段：

等待数据准备好
从内核向进程复制数据

如果是read一个 socket(套接字)，那么以上两个阶段的具体处理流程如下：

第一个阶段，等待数据从网络中到达网卡。当所等待的分组到达时，它被复制到内核中的某个缓冲区。这个工作由操作系统自动完成，用户程序无感知。
第二个阶段，就是把数据从内核缓冲区复制到应用进程缓冲区。

再具体一点，如果是在Java服务器端，完成一次 socket请求和响应，完整的流程如下：

客户端请求：Linux通过网卡读取客户端的请求数据，将数据读取到内核缓冲区
获取请求数据：Java服务器通过read系统调用，从 Linux内核缓冲区读取数据，再送入Java进程缓冲区
服务器端业务处理：Java服务器在自己的用户空间中处理客户端的请求
服务器端返回数据：Java服务器完成处理后，构建好的响应数据，将这些数据从用户缓冲区写入内核缓冲区。这里用到的是wre系统调用
发送给客户端： Linux内核通过网络IO，将内核缓冲区中的数据写入网卡，网卡通过底层的通信协议，会将数据发送给目标客户端

1.2 四种主要的IO模型

服务器端编程，经常需要构造高性能的网络应用，需要选用高性能的IO模型，这也是通关大司面试必备的知识。

本章从最为基础的模型开始，为大家揭秘IO模型。常见的IO模型有四种：

同步阻塞IO(Blocking IO)

首先，解释一下这里的阻塞与非阻塞:

阻塞IO，指的是需要内核IO操作彻底完成后，才返回到用户空间执行用户的操作。阻塞指的是用户空间程序的执行状态。传统的IO模型都是同步阻塞IO。在Java中，默认创建的 socke都是阻塞的。

其次，解释一下同步与异步：

同步IO，是一种用户空间与内核空间的IO发起方式。同步IO是指用户空间的线程是主动发起IO请求的一方，内核空间是被动接受方。异步IO则反过来，是指系统内核是主动发起IO请求的一方，用户空间的线程是被动接受方。

同步非阻塞IO(Non- blocking IO)

非阻塞IO，指的是用户空间的程序不需要等待内核IO操作彻底完成，可以立即返回用户空间执行用户的操作，即处于非阻塞的状态，与此同时内核会立即返回给用户一个状态值。

简单来说：阻塞是指用户空间(调用线程)一直在等待，而不能干别的事情：非阻塞是指用户空间(调用线程)拿到内核返回的状态值就返回自己的空间，IO操作可以干就干，不可以干，就去干别的事情。

非阻塞IO要求 socket被设置为 NONBLOCK。

强调一下，这里所说的NIO(同步非阻塞IO)模型，并非Java的NIO(New IO)库。

3.1 IO多路复用(IO Multiplexing)

即经典的 Reactor反应器设计模式，有时也称为异步阻塞IO，Java中的 Selector选择器和Limu中的 epoll都是这种模型。

4.异步IO( Asynchronous IO)

异步1O，指的是用户空间与内核空间的调用方式反过来。用户空间的线程变成被动接受者，而内核空间成了主动调用者。这有点类似于Java中比较典型的回调模式，用户空间的线程向内核空间注册了各种IO事件的回调函数，由内核去主动调用。

1.2.1 同步阻塞IO( Blocking IO)

在Java应用程序进程中，默认情况下，所有的 socket连接的IO操作都是同步阻塞IO(Blocking IO)。

在阻塞式IO模型中，Java应用程序从IO系统调用开始，直到系统调用返回，在这段时间内Java进程是阻塞的。返回成功后，应用进程开始处理用户空间的缓存区数据。

同步阻塞IO的具体流程，如图2-2所示：

图2-2同步阻塞10的流程

举个例子，在Java中发起一个 socket的read读操作的系统调用，流程大致如下：

(1)从Java启动IO读的read系统调用开始，用户线程就进入阻塞状态。
(2)当系统内核收到read系统调用，就开始准备数据。一开始，数据可能还没有到达内核缓冲区(例如，还没有收到一个完整的 socket数据包)，这个时候内核就要等待。
(3)内核一直等到完整的数据到达，就会将数据从内核缓冲区复制到用户缓冲区(用户的内存)，然后内核返回结果(例如返回复制到用户缓冲区中的字节数)
(4)直到内核返回后，用户线程才会解除阻塞的状态，重新运行起来。

总之，阻塞IO的特点是：在内核进行IO执行的两个阶段，用户线程都被阻塞了。

阻塞IO的优点是：应用的程序开发非常简单：在阻塞等待数据期间，用户线程挂起。在阻塞期间，用户线程基本不会占用CPU资源。

阻塞IO的缺点是：一般情况下，会为每个连接配备一个独立的线程；反过来说，就是一个线程维护一个连接的IO操作。在并发量小的情况下，这样做没有什么问题。但是，当在高并发的应用场景下，需要大量的线程来维护大量的网络连接，内存、线程切换开销会非常巨大。因此，基本上阻塞IO模型在高并发应用场景下是不可用的。

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1.2.2 同步非阻塞NIO( None Blocking IO)

socket连接默认是阻塞模式，在 Linux系统下，可以通过设置将 socket变成为非阻塞的模式(Non- Blocking)。使用非阻塞模式的IO读写，叫作同步非阻塞Io( None Blocking I0)，简称为NIO模式。在NIO模型中，应用程序一旦开始IO系统调用，会出现以下两种情况:

(1)在内核缓冲区中没有数据的情况下，系统调用会立即返回，返回一个调用失败的信息。
(2)在内核缓冲区中有数据的情况下，是阻塞的，直到数据从内核缓冲复制到用户进程缓冲。复制完成后，系统调用返回成功，应用进程开始处理用户空间的缓存数据。

同步非阻塞IO的流程，如图2-3所示。

图2-3 同步非阻塞I0的流程

举个例子。发起一个非阻塞 socket的read读操作的系统调用，流程如下：

(1)在内核数据没有准备好的阶段，用户线程发起1O请求时，立即返回。所以，为了读取到最终的数据，用户线程需要不断地发起IO系统调用。
(2)内核数据到达后，用户线程发起系统调用，用户线程阻塞。内核开始复制数据，它会将数据从内核缓冲区复制到用户缓冲区(用户空间的内存)，然后内核返回结果(例如返回复制到的用户缓冲区的字节数)。
(3)用户线程读到数据后，才会解除阻塞状态，重新运行起来。也就是说，用户进程需要经过多次的尝试，才能保证最终真正读到数据，而后继续执行。

同步非阻塞IO的特点：应用程序的线程需要不断地进行1O系统调用，轮询数据是否已经准备好，如果没有准备好，就维续轮询，直到完成IO系统调用为止。

同步非阻塞IO的优点：每次发起的IO系统调用，在内核等待数据过程中可以立即返回。用户线程不会阻塞,实时性较好。

同步非阻塞IO的缺点：不断地轮询内核，这将占用大量的CPU时间,效率低下。

总体来说，在高并发应用场景下，同步非阻塞O也是不可用的。一般web服务器不使用这种IO模型，这种IO模型一般很少直接使用，而是在其他IO模型中使用非阻塞IO这一特性。在Java的实际开发中,也不会涉及这种IO模型。

这里说明一下，同步非阻塞IO，可以简称为NIO，但是，它不是Java中的NO，虽然它们的英文缩写一样，希望大家不要混淆。Java的NIO(New IO)，对应的不是四种基础IO模型中的NIO(None Blocking IO)模型，而是另外的一种模型，叫作IO多路复用模型(IO Multiplexing)。

1.2.3 IO多路复用模型(IO Multiplexing)

如何避免同步非阻塞IO模型中轮询等待的问题呢？这就是IO多路复用模型。

在IO多路复用模型中，引入了一种新的系统调用。查询IO的就绪状态。在 Linux系统中，对应的系统调用为 select/epoll系统调用。通过该系统调用，一个进程可以监视多个文件描述符，一旦某个描述符就绪(一般是内核缓冲区可读/可写)，内核能够将就绪的状态返回给应用程序。随后,应用程序根据就绪的状态,进行相应的IO系统调用。

目前支持IO多路复用的系统调用,有 select、epoll等。 select系统调用，几乎在所有的操作系统上都有支持，具有良好的跨平台特性。 epoll是在Lnux2.6内核中提出的，是 select系统调用的 Linux增强版本。

在IO多路复用模型中通过 select/epoll系统调用，单个应用程序的线程，可以不断地轮询成百上千的 socket连接，当某个或者某些 socket网络连接有IO就绪的状态,就返回对应的可以执行的读写操作。

举个例子来说明IO多路复用模型的流程。发起一个多路复用O的read读操作的系统调用,流程如下:

(1)选择器注册。在这种模式中，首先，将需要read操作的目标网络连接，提前注册到 select/epoll选择器中，Java中对应的选择器类是 Selector类。然后，才可以开启整个IO多路复用模型的轮询流程。
(2)就绪状态的轮询。通过选择器的查询方法,查询注册过的所有 socket连接的就绪状态。通过查询的系统调用，内核会返回一个就绪的 socket列表。当任何一个注册过的 socket中的数据准备好了,内核缓冲区有数据(就绪)了，内核就将该 socket加入到就绪的列表中。当用户进程调用了 select查询方法,那么整个线程会被阻塞掉。
(3)用户线程获得了就绪状态的列表后，根据其中的 socket连接，发起read系统调用，用户线程阻塞。内核开始复制数据，将数据从内核缓冲区复制到用户缓冲区。
(4)复制完成后，内核返回结果，用户线程才会解除阻塞的状态，用户线程读取到了数据，继续执行。

IO多路复用模型的流程,如图2-4所示。

图2-4 IO多路复用模型的流程

IO多路复用模型的特点：IO多路复用模型的1O涉及两种系统调用(System Call)，一种是 select/epoll(就绪查询)，另一种是IO操作。IO多路复用模型建立在操作系统的基础设施之上，即操作系统的内核必须能够提供多路分离的系统调用 select/epoll。

和NO模型相似，多路复用IO也需要轮询。负责 select/epoll状态查询调用的线程，需要不断地进行 select/epoll轮询，查找出达到IO操作就绪的 socket连接。

IO多路复用模型与同步非阻塞IO模型是有密切关系的。对于注册在选择器上的每一个可以查询的 socket连接，一般都设置成为同步非阻塞模型。仅是这一点,对于用户程序而言是无感知的。

IO多路复用模型的优点：与一个线程维护一个连接的阻塞IO模式相比,使用 select/epoll的最大优势在于，一个选择器查询线程可以同时处理成千上万个连接(Connection)，系统不必创建大量的线程，也不必维护这些线程，从而大大减小了系统的开销。

Java语言的NO(NewO)技术，使用的就是IO多路复用模型。在 Linux系统上,使用的是epoll系统调用。

IO多路复用模型的缺点：本质上，select/epol系统调用是阻塞式的，属于同步IO。都需要在读写事件就绪后，由系统调用本身负责进行读写，也就是说这个读写过程是阻塞的。

如何彻底地解除线程的阻塞,就必须使用异步IO模型。

1.2.4 异步模型(Asynchronous IO)

异步IO模型(Asynchronous IO,简称为AIO)。AlO的基本流程是：用户线程通过系统调用，向内核注册某个IO操作。内核在整个IO操作(包括数据准备、数据复制)完成后，通知用户程序，用户执行后续的业务操作。

在异步IO模型中，在整个内核的数据处理过程中，包括内核将数据从网络物理设备(网卡)读取到内核缓冲区、将内核缓冲区的数据复制到用户缓冲区，用户程序都不需要阻塞。

异步IO模型的流程,如图2-5所示

图2-5异步1O模型的流程

举个例子。发起一个异步IO的read读操作的系统调用,流程如下:

(1)当用户线程发起了read系统调用，立刻就可以开始去做其他的事，用户线程不阻塞；
(2)内核就开始了IO的第一个阶段：准备数据。等到数据准备好了,内核就会将数据从内核缓冲区复制到用户缓冲区(用户空间的内存)。
(3)内核会给用户线程发送一个信号(Signal)，或者回调用户线程注册的回调接口,告诉用户线程read操作完成了。
(4)用户线程读取用户缓冲区的数据，完成后续的业务操作。

异步IO模型的特点：在内核等待数据和复制数据的两个阶段，用户线程都不是阻塞的。用户线程需要接收内核的IO操作完成的事件，或者用户线程需要注册一个IO操作完成的回调函数。正因为如此,异步IO有的时候也被称为信号驱动IO。

异步IO异步模型的缺点：应用程序仅需要进行事件的注册与接收，其余的工作都留给了操作系统，也就是说，需要底层内核提供支持。

理论上来说，异步IO是真正的异步输入输出，它的吞吐量高于IO多路复用模型的吞吐量。

就目前而言, Windows系统下通过IOCP实现了真正的异步IO。而在inx系统下,异步IO模型在2.6版本才引入，目前并不完善，其底层实现仍使用 epoll,与IO多路复用相同，因此在性能上没有明显的优势。

大多数的高并发服务器端的程序，一般都是基于 Linux系统的。因而，目前这类高并发网络应用程序的开发，大多采用IO多路复用模型。

大名鼎鼎的 Netty框架，使用的就是IO多路复用模型,而不是异步IO模型。

1.3通过合理配置来支持百万级并发连接

本章所聚焦的主题，是高并发IO的底层原理。前面已经深入浅出地介绍了高并发IO的模型。但是，即使采用了最先进的模型，如果不进行合理的配置，也没有办法支撑百万级的网络连接并发。

这里所涉及的配置，就是Linux操作系统中文件句柄数的限制。

顺便说下，在生产环境中，大家都使用 Linux系统，所以，后续文字中假想的生产操作系统都是 Linux系统。另外，由于大多数同学使用 Windows进行学习和工作，因此，后续文字中假想的开发所用的操作系统都是 Windows系统。

在生产环境 Linux系统中,基本上都需要解除文件句柄数的限制。原因是, Linux的系统默认值为1024，也就是说，一个进程最多可以接受1024个 socket连接，这是远远不够的。

本书的原则是:从基础讲起。

文件句柄，也叫文件描述符。在 Linux系统中，文件可分为：普通文件、目录文件、链接文件和设备文件。文件描述符(File Descriptor)是内核为了高效管理已被打开的文件所创建的索引，它是一个非负整数(通常是小整数)，用于指代被打开的文件。所有的IO系统调用,包括 socket的读写调用，都是通过文件描述符完成的。

在 Linux下，通过调用 ulimit命令，可以看到单个进程能够打开的最大文件句柄数量，这个命令的具体使用方法是:

ulimit -n

什么是 ulimit命令呢？它是用来显示和修改当前用户进程一些基础限制的命令，-n命令选项用于引用或设置当前的文件句柄数量的限制值。 Linux的系统默认值为1024。

默认的数值为1024，对绝大多数应用(例如 Apache、桌面应用程序)来说已经足够了。但是，对于一些用户基数很大的高并发应用，则是远远不够的。一个高并发的应用，面临的并发连接数往往是十万级、百万级、千万级、甚至像腾讯QQ一样的上亿级。

文件句柄数不够，会导致什么后果呢？当单个进程打开的文件句柄数量，超过了系统配置的上限值时,就会发出“Socket/file:can' t open so many files”的错误提示。

对于高并发、高负载的应用,就必须要调整这个系统参数,以适应处理并发处理大量连接的应用场景。可以通过 ulimit来设置这两个参数。方法如下:

ulimit -n 1000000

在上面的命令中，n的设置值越大，可以打开的文件句柄数量就越大。建议以root用户来执行此命令。

然而，使用 ulimit命令来修改当前用户进程的一些基础限制，仅在当前用户环境有效。直白地说，就是在当前的终端工具连接当前 shell期间，修改是有效的；一旦断开连接，用户退出后，它的数值就又变回系统默认的1024了。也就是说，ulimit只能作为临时修改，系统重启后，句柄数量又会恢复为默认值。

如果想永久地把设置值保存下来，可以编辑/etc/rc.local开机启动文件,在文件中添加如下内容:

ulimit -SHn 1000000

增加-S和H两个命令选项。选项-S表示软性极限值,H表示硬性极限值。硬性极限是实际的限制，就是最大可以是100万，不能再多了。软性极限是系统警告(Warning)的极限值，超过这个极限值，内核会发出警告。

普通用户通过 ulimit命令，可将软极限更改到硬极限的最大设置值。如果要更改硬极限,必须拥有root用户权限。

终极解除 Linux系统的最大文件打开数量的限制，可以通过编辑Linux的极限配置文件/etc/security/limits conf来解决，修改此文件，加入如下内容:

soft nofile 1000000hard nofile 1000000

soft nofile表示软性极限，hard nofile表示硬性极限。

在使用和安装目前非常火的分布式搜索引擎 ElasticSearch，就必须去修改这个文件,增加最大的文件句柄数的极限值。

在服务器运行 Netty时,也需要去解除文件句柄数量的限制,修改/etc/security/limits.conf文件即可。

1.4 本章小结

本书的原则是：从基础讲起。本章彻底体现了这个原则。

本章聚焦的主题：一是底层IO操作的两个阶段，二是最为基础的四种IO模型，三是操作系统对高并发的底层的支持。

四种IO模型，基本上概括了当前主要的IO处理模型。理论上来说，从阻塞IO到异步IO，越往后，阻塞越少，效率也越优。在这四种IO模型中，前三种属于同步1O，因为真正的IO操作都将阻塞应用线程。

只有最后一种异步1O模型，才是真正的异步IO模型，可惜目前 Linux操作系统尚欠完善。

不过,通过应用层优秀框架如 Netty，同样能在IO多路复用模型的基础上，开发出具备支撑高并发(如百万级以上的连接)的服务器端应用。

最后强调一下，本章是理论课，比较抽象，但是一定要懂。理解了这些理论之后,再学习后面的章节就会事半功倍。

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