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曾經的VIP服務

在網絡的初期，網民很少，服務器完全無壓力，那時的技術也沒有現在先進，通常用一個線程來全程跟蹤處理一個請求。因為這樣最簡單。

其實代碼實現大家都知道，就是服務器上有個ServerSocket在某個端口監聽，接收到客戶端的連接后，會創建一個Socket，并把它交給一個線程進行后續處理。

線程主要從Socket讀取客戶端傳過來的數據，然后進行業務處理，并把結果再寫入Socket傳回客戶端。

由于網絡的原因，Socket創建后并不一定能立刻從它上面讀取數據，可能需要等一段時間，此時線程也必須一直阻塞著。在向Socket寫入數據時，也可能會使線程阻塞。

這里準備了一個示例，主要邏輯如下：

客戶端：創建20個Socket并連接到服務器上，再創建20個線程，每個線程負責一個Socket。

服務器端：接收到這20個連接，創建20個Socket，接著創建20個線程，每個線程負責一個Socket。

為了模擬服務器端的Socket在創建后不能立馬讀取數據，讓客戶端的20個線程分別休眠5-10之間的一個隨機秒數。

客戶端的20個線程會在第5秒到第10秒這段時間內陸陸續續的向服務器端發送數據，服務器端的20個線程也會陸陸續續接收到數據。

/** 
 * @author lixinjie 
 * @since 2019-05-07 
 */ 
public class BioServer { 
 
  static AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0); 
  static SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss");  
   
  public static void main(String[] args) { 
    try { 
      ServerSocket ss = new ServerSocket(); 
      ss.bind(new InetSocketAddress("localhost", 8080)); 
      while (true) { 
        Socket s = ss.accept(); 
        processWithNewThread(s); 
      } 
    } catch (Exception e) { 
      e.printStackTrace(); 
    } 
  } 
   
  static void processWithNewThread(Socket s) { 
    Runnable run = () -> { 
      InetSocketAddress rsa = (InetSocketAddress)s.getRemoteSocketAddress(); 
      System.out.println(time() + "->" + rsa.getHostName() + ":" + rsa.getPort() + "->" + Thread.currentThread().getId() + ":" + counter.incrementAndGet()); 
      try { 
        String result = readBytes(s.getInputStream()); 
        System.out.println(time() + "->" + result + "->" + Thread.currentThread().getId() + ":" + counter.getAndDecrement()); 
        s.close(); 
      } catch (Exception e) { 
        e.printStackTrace(); 
      } 
    }; 
    new Thread(run).start(); 
  } 
   
  static String readBytes(InputStream is) throws Exception { 
    long start = 0; 
    int total = 0; 
    int count = 0; 
    byte[] bytes = new byte[1024]; 
    //開始讀數據的時間 
    long begin = System.currentTimeMillis(); 
    while ((count = is.read(bytes)) > -1) { 
      if (start < 1) { 
        //第一次讀到數據的時間 
        start = System.currentTimeMillis(); 
      } 
      total += count; 
    } 
    //讀完數據的時間 
    long end = System.currentTimeMillis(); 
    return "wait=" + (start - begin) + "ms,read=" + (end - start) + "ms,total=" + total + "bs"; 
  } 
 
  static String time() { 
    return sdf.format(new Date()); 
  } 
} 

/** 
 * @author lixinjie 
 * @since 2019-05-07 
 */ 
public class Client { 
 
  public static void main(String[] args) { 
    try { 
      for (int i = 0; i < 20; i++) { 
        Socket s = new Socket(); 
        s.connect(new InetSocketAddress("localhost", 8080)); 
        processWithNewThread(s, i); 
      } 
    } catch (IOException e) { 
      e.printStackTrace(); 
    } 
  } 
 
  static void processWithNewThread(Socket s, int i) { 
    Runnable run = () -> { 
      try { 
        //睡眠隨機的5-10秒，模擬數據尚未就緒 
        Thread.sleep((new Random().nextInt(6) + 5) * 1000); 
        //寫1M數據，為了拉長服務器端讀數據的過程 
        s.getOutputStream().write(prepareBytes()); 
        //睡眠1秒，讓服務器端把數據讀完 
        Thread.sleep(1000); 
        s.close(); 
      } catch (Exception e) { 
        e.printStackTrace(); 
      } 
    }; 
    new Thread(run).start(); 
  } 
   
  static byte[] prepareBytes() { 
    byte[] bytes = new byte[1024*1024*1]; 
    for (int i = 0; i < bytes.length; i++) { 
      bytes[i] = 1; 
    } 
    return bytes; 
  } 
} 

執行結果如下：

時間->IP:Port->線程Id:當前線程數 
15:11:52->127.0.0.1:55201->10:1 
15:11:52->127.0.0.1:55203->12:2 
15:11:52->127.0.0.1:55204->13:3 
15:11:52->127.0.0.1:55207->16:4 
15:11:52->127.0.0.1:55208->17:5 
15:11:52->127.0.0.1:55202->11:6 
15:11:52->127.0.0.1:55205->14:7 
15:11:52->127.0.0.1:55206->15:8 
15:11:52->127.0.0.1:55209->18:9 
15:11:52->127.0.0.1:55210->19:10 
15:11:52->127.0.0.1:55213->22:11 
15:11:52->127.0.0.1:55214->23:12 
15:11:52->127.0.0.1:55217->26:13 
15:11:52->127.0.0.1:55211->20:14 
15:11:52->127.0.0.1:55218->27:15 
15:11:52->127.0.0.1:55212->21:16 
15:11:52->127.0.0.1:55215->24:17 
15:11:52->127.0.0.1:55216->25:18 
15:11:52->127.0.0.1:55219->28:19 
15:11:52->127.0.0.1:55220->29:20 
 
時間->等待數據的時間,讀取數據的時間,總共讀取的字節數->線程Id:當前線程數 
15:11:58->wait=5012ms,read=1022ms,total=1048576bs->17:20 
15:11:58->wait=5021ms,read=1022ms,total=1048576bs->13:19 
15:11:58->wait=5034ms,read=1008ms,total=1048576bs->11:18 
15:11:58->wait=5046ms,read=1003ms,total=1048576bs->12:17 
15:11:58->wait=5038ms,read=1005ms,total=1048576bs->23:16 
15:11:58->wait=5037ms,read=1010ms,total=1048576bs->22:15 
15:11:59->wait=6001ms,read=1017ms,total=1048576bs->15:14 
15:11:59->wait=6016ms,read=1013ms,total=1048576bs->27:13 
15:11:59->wait=6011ms,read=1018ms,total=1048576bs->24:12 
15:12:00->wait=7005ms,read=1008ms,total=1048576bs->20:11 
15:12:00->wait=6999ms,read=1020ms,total=1048576bs->14:10 
15:12:00->wait=7019ms,read=1007ms,total=1048576bs->26:9 
15:12:00->wait=7012ms,read=1015ms,total=1048576bs->21:8 
15:12:00->wait=7023ms,read=1008ms,total=1048576bs->25:7 
15:12:01->wait=7999ms,read=1011ms,total=1048576bs->18:6 
15:12:02->wait=9026ms,read=1014ms,total=1048576bs->10:5 
15:12:02->wait=9005ms,read=1031ms,total=1048576bs->19:4 
15:12:03->wait=10007ms,read=1011ms,total=1048576bs->16:3 
15:12:03->wait=10006ms,read=1017ms,total=1048576bs->29:2 
15:12:03->wait=10010ms,read=1022ms,total=1048576bs->28:1 

可以看到服務器端確實為每個連接創建一個線程，共創建了20個線程。

客戶端進入休眠約5-10秒，模擬連接上數據不就緒，服務器端線程在等待，等待時間約5-10秒。

客戶端陸續結束休眠，往連接上寫入1M數據，服務器端開始讀取數據，整個讀取過程約1秒。

可以看到，服務器端的工作線程會把時間花在“等待數據”和“讀取數據”這兩個過程上。

這有兩個不好的地方：

一是有很多客戶端同時發起請求的話，服務器端要創建很多的線程，可能會因為超過了上限而造成崩潰。

二是每個線程的大部分時光中都是在阻塞著，無事可干，造成極大的資源浪費。

開頭已經說了那個年代網民很少，所以，不可能會有大量請求同時過來。至于資源浪費就浪費吧，反正閑著也是閑著。

來個簡單的小例子：

飯店共有10張桌子，且配備了10位服務員。只要有客人來了，大堂經理就把客人帶到一張桌子，并安排一位服務員全程陪同。

即使客人暫時不需要服務，服務員也一直在旁邊站著。可能覺著是一種浪費，其實非也，這就是尊貴的VIP服務。

其實，VIP映射的是一對一的模型，主要體現在“專用”上或“私有”上。

真正的多路復用技術

多路復用技術原本指的是，在通信方面，多種信號或數據(從宏觀上看)交織在一起，使用同一條傳輸通道進行傳輸。

這樣做的目的，一方面可以充分利用通道的傳輸能力，另一方面自然是省時省力省錢啦。

其實這個概念非常的“生活化”，隨手就可以舉個例子：

一條小水渠里水在流，在一端往里倒入大量乒乓球，在另一端用網進行過濾，把乒乓球和水流分開。

這就是一個比較“土”的多路復用，首先在發射端把多種信號或數據進行“混合”，接著是在通道上進行傳輸，最后在接收端“分離”出自己需要的信號或數據。

相信大家都看出來了，這里的重點其實就是處理好“混合”和“分離”，對于不同的信號或數據，有不同的處理方法。

比如以前的有線電視是模擬信號，即電磁波。一家一般只有一根信號線，但可以同時接多個電視，每個電視任意換臺，互不影響。

這是由于不同頻率的波可以混合和分離。(當然，可能不是十分準確，明白意思就行了。)

再比如城市的高鐵站一般都有數個站臺供高鐵(同時)?？浚鞘虚g的高鐵軌道單方向只有一條，如何保證那么多趟高鐵安全運行呢?

很明顯是分時使用，每趟高鐵都有自己的時刻。多趟高鐵按不同的時刻出站相當于混合，按不同的時刻進站相當于分離。

總結一下，多路指的是多種不同的信號或數據或其它事物，復用指的是共用同一個物理鏈路或通道或載體。

可見，多路復用技術是一種一對多的模型，“多”的這一方復用了“一”的這一方。

其實，一對多的模型主要體現在“公用”上或“共享”上。

您先看著，我一會再過來

一對一服務是典型的有錢任性，雖然響應及時、服務周到，但不是每個人都能享受的，畢竟還是“屌絲”多嘛，那就來個共享服務吧。

所以實際當中更多的情況是，客人坐下后，會給他一個菜單，讓他先看著，反正也不可能立馬點餐，服務員就去忙別的了。

可能不時的會有服務員從客人身旁經過，發現客人還沒有點餐，就會主動去詢問現在需要點餐嗎?

如果需要，服務員就給你寫菜單，如果不需要，服務員就繼續往前走了。

這種情況飯店整體運行的也很好，但是服務員人數少多了。現在服務10桌客人，4個服務員綽綽有余。(這節省的可都是純利潤呀。)

因為10桌客人同時需要服務的情況幾乎是不會發生的，絕大部分情況都是錯開的。如果真有的話，那就等會好了，又不是120/119，人命關天的。

回到代碼里，情況與之非常相似，完全可以采用相同的理論去處理。

連接建立后，找個地方把它放到那里，可以暫時先不管它，反正此時也沒有數據可讀。

但是數據早晚會到來的，所以，要不時的去詢問每個連接有數據沒有，有的話就讀取數據，沒有的話就繼續不管它。

其實這個模式在Java里早就有了，就是Java NIO，這里的大寫字母“N”是單詞“New”，即“新”的意思，主要是為了和上面的“一對一”進行區分。

先鋪墊一下吧

現在需要把Socket交互的過程再稍微細化一些?？蛻舳讼日埱筮B接，connect，服務器端然后接受連接，accept，然后客戶端再向連接寫入數據，write，接著服務器端從連接上讀出數據，read。

和打電話的場景一樣，主叫撥號，connect，被叫接聽，accept，主叫說話，speak，被叫聆聽，listen。主叫給被叫打電話，說明主叫找被叫有事，所以被叫關注的是接通電話，聽對方說。

客戶端主動向服務器端發起請求，說明客戶端找服務器端有事，所以服務器端關注的是接受請求，讀取對方傳來的數據。這里把接受請求，讀取數據稱為服務器端感興趣的操作。

在Java NIO中，接受請求的操作，用OP_ACCEPT表示，讀取數據的操作，用OP_READ表示。

我決定先過一遍飯店的場景，讓首次接觸Java NIO的同學不那么迷茫。就是把常規的場景進行了定向整理，稍微有點刻意，明白意思就行了。

1、專門設立一個“跑腿”服務員，工作職責單一，就是問問客人是否需要服務。

2、站在門口接待客人，本來是大堂經理的工作，但是他不愿意在門口盯著，于是就委托給跑腿服務員，你幫我盯著，有人來了告訴我。

于是跑腿服務員就有了一個任務，替大堂經理盯梢。終于來客人了，跑腿服務員趕緊告訴了大堂經理。

3、大堂經理把客人帶到座位上，對跑腿服務員說，客人接下來肯定是要點餐的，但是現在在看菜單，不知道什么時候能看好，所以你不時的過來問問，看需不需要點餐，需要的話就再喊來一個“點餐”服務員給客人寫菜單。

于是跑腿服務員就又多了一個任務，就是盯著這桌客人，不時來問問，如果需要服務的話，就叫點餐服務員過來服務。

4、跑腿服務員在某次詢問中，客人終于決定點餐了，跑題服務員趕緊找來一個點餐服務員為客人寫菜單。

5、就這樣，跑腿服務員既要盯著門外新過來的客人，也要盯著門內已經就坐的客人。新客人來了，通知大堂經理去接待。就坐的客人決定點餐了，通知點餐服務員去寫菜單。

事情就這樣一直循環的持續下去，一切，都挺好。角色明確，職責單一，配合很好。

大堂經理和點餐服務員是需求的提供者或實現者，跑腿服務員是需求的發現者，并識別出需求的種類，需要接待的交給大堂經理，需要點餐的交給點餐服務員。

哈哈，Java NIO來啦

代碼的寫法非常的固定，可以配合著后面的解說來看，這樣就好理解了，如下：

/** 
 * @author lixinjie 
 * @since 2019-05-07 
 */ 
public class NioServer { 
 
  static int clientCount = 0; 
  static AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0); 
  static SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss");  
   
  public static void main(String[] args) { 
    try { 
      Selector selector = Selector.open(); 
      ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open(); 
      ssc.configureBlocking(false); 
      ssc.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT); 
      ssc.bind(new InetSocketAddress("localhost", 8080)); 
      while (true) { 
        selector.select(); 
        Set<SelectionKey> keys = selector.selectedKeys(); 
        Iterator<SelectionKey> iterator = keys.iterator(); 
        while (iterator.hasNext()) { 
          SelectionKey key = iterator.next(); 
          iterator.remove(); 
          if (key.isAcceptable()) { 
            ServerSocketChannel ssc1 = (ServerSocketChannel)key.channel(); 
            SocketChannel sc = null; 
            while ((sc = ssc1.accept()) != null) { 
              sc.configureBlocking(false); 
              sc.register(selector, SelectionKey.OP_READ); 
              InetSocketAddress rsa = (InetSocketAddress)sc.socket().getRemoteSocketAddress(); 
              System.out.println(time() + "->" + rsa.getHostName() + ":" + rsa.getPort() + "->" + Thread.currentThread().getId() + ":" + (++clientCount)); 
            } 
          } else if (key.isReadable()) { 
            //先將“讀”從感興趣操作移出，待把數據從通道中讀完后，再把“讀”添加到感興趣操作中 
            //否則，該通道會一直被選出來 
            key.interestOps(key.interestOps() & (~ SelectionKey.OP_READ)); 
            processWithNewThread((SocketChannel)key.channel(), key); 
          } 
        } 
      } 
    } catch (Exception e) { 
      e.printStackTrace(); 
    } 
  } 
 
  static void processWithNewThread(SocketChannel sc, SelectionKey key) { 
    Runnable run = () -> { 
      counter.incrementAndGet(); 
      try { 
        String result = readBytes(sc); 
        //把“讀”加進去 
        key.interestOps(key.interestOps() | SelectionKey.OP_READ); 
        System.out.println(time() + "->" + result + "->" + Thread.currentThread().getId() + ":" + counter.get()); 
        sc.close(); 
      } catch (Exception e) { 
        e.printStackTrace(); 
      } 
      counter.decrementAndGet(); 
    }; 
    new Thread(run).start(); 
  } 
   
  static String readBytes(SocketChannel sc) throws Exception { 
    long start = 0; 
    int total = 0; 
    int count = 0; 
    ByteBuffer bb = ByteBuffer.allocate(1024); 
    //開始讀數據的時間 
    long begin = System.currentTimeMillis(); 
    while ((count = sc.read(bb)) > -1) { 
      if (start < 1) { 
        //第一次讀到數據的時間 
        start = System.currentTimeMillis(); 
      } 
      total += count; 
      bb.clear(); 
    } 
    //讀完數據的時間 
    long end = System.currentTimeMillis(); 
    return "wait=" + (start - begin) + "ms,read=" + (end - start) + "ms,total=" + total + "bs"; 
  } 
   
  static String time() { 
    return sdf.format(new Date()); 
  } 
} 

它的大致處理過程如下：

1、定義一個選擇器，Selector。

相當于設立一個跑腿服務員。

2、定義一個服務器端套接字通道，ServerSocketChannel，并配置為非阻塞的。

相等于聘請了一位大堂經理。

3、將套接字通道注冊到選擇器上，并把感興趣的操作設置為OP_ACCEPT。

相當于大堂經理給跑腿服務員說，幫我盯著門外，有客人來了告訴我。

4、進入死循環，選擇器不時的進行選擇。

相當于跑腿服務員一遍又一遍的去詢問、去轉悠。

5、選擇器終于選擇出了通道，發現通道是需要Acceptable的。

相當于跑腿服務員終于發現門外來客人了，客人是需要接待的。

6、于是服務器端套接字接受了這個通道，開始處理。

相當于跑腿服務員把大堂經理叫來了，大堂經理開始著手接待。

7、把新接受的通道配置為非阻塞的，并把它也注冊到了選擇器上，該通道感興趣的操作為OP_READ。

相當于大堂經理把客人帶到座位上，給了客人菜單，并又把客人委托給跑腿服務員，說客人接下來肯定是要點餐的，你不時的來問問。

8、選擇器繼續不時的進行選擇著。

相當于跑腿服務員繼續不時的詢問著、轉悠著。

9、選擇器終于又選擇出了通道，這次發現通道是需要Readable的。

相當于跑腿服務員終于發現了一桌客人有了需求，是需要點餐的。

10、把這個通道交給了一個新的工作線程去處理。

相當于跑腿服務員叫來了點餐服務員，點餐服務員開始為客人寫菜單。

11、這個工作線程處理完后，就被回收了，可以再去處理其它通道。

相當于點餐服務員寫好菜單后，就走了，可以再去為其他客人寫菜單。

12、選擇器繼續著重復的選擇工作，不知道什么時候是個頭。

相當于跑腿服務員繼續著重復的詢問、轉悠，不知道未來在何方。

相信你已經看出來了，大堂經理相當于服務器端套接字，跑腿服務員相當于選擇器，點餐服務員相當于Worker線程。

啟動服務器端代碼，使用同一個客戶端代碼，按相同的套路發20個請求，結果如下：

時間->IP:Port->主線程Id:當前連接數 
16:34:39->127.0.0.1:56105->1:1 
16:34:39->127.0.0.1:56106->1:2 
16:34:39->127.0.0.1:56107->1:3 
16:34:39->127.0.0.1:56108->1:4 
16:34:39->127.0.0.1:56109->1:5 
16:34:39->127.0.0.1:56110->1:6 
16:34:39->127.0.0.1:56111->1:7 
16:34:39->127.0.0.1:56112->1:8 
16:34:39->127.0.0.1:56113->1:9 
16:34:39->127.0.0.1:56114->1:10 
16:34:39->127.0.0.1:56115->1:11 
16:34:39->127.0.0.1:56116->1:12 
16:34:39->127.0.0.1:56117->1:13 
16:34:39->127.0.0.1:56118->1:14 
16:34:39->127.0.0.1:56119->1:15 
16:34:39->127.0.0.1:56120->1:16 
16:34:39->127.0.0.1:56121->1:17 
16:34:39->127.0.0.1:56122->1:18 
16:34:39->127.0.0.1:56123->1:19 
16:34:39->127.0.0.1:56124->1:20 
 
時間->等待數據的時間,讀取數據的時間,總共讀取的字節數->線程Id:當前線程數 
16:34:45->wait=1ms,read=1018ms,total=1048576bs->11:5 
16:34:45->wait=0ms,read=1054ms,total=1048576bs->10:5 
16:34:45->wait=0ms,read=1072ms,total=1048576bs->13:6 
16:34:45->wait=0ms,read=1061ms,total=1048576bs->14:5 
16:34:45->wait=0ms,read=1140ms,total=1048576bs->12:4 
16:34:46->wait=0ms,read=1001ms,total=1048576bs->15:5 
16:34:46->wait=0ms,read=1062ms,total=1048576bs->17:6 
16:34:46->wait=0ms,read=1059ms,total=1048576bs->16:5 
16:34:47->wait=0ms,read=1001ms,total=1048576bs->19:4 
16:34:47->wait=0ms,read=1001ms,total=1048576bs->20:4 
16:34:47->wait=0ms,read=1015ms,total=1048576bs->18:3 
16:34:47->wait=0ms,read=1001ms,total=1048576bs->21:2 
16:34:48->wait=0ms,read=1032ms,total=1048576bs->22:4 
16:34:49->wait=0ms,read=1002ms,total=1048576bs->23:3 
16:34:49->wait=0ms,read=1001ms,total=1048576bs->25:2 
16:34:49->wait=0ms,read=1028ms,total=1048576bs->24:4 
16:34:50->wait=0ms,read=1008ms,total=1048576bs->28:4 
16:34:50->wait=0ms,read=1033ms,total=1048576bs->27:3 
16:34:50->wait=1ms,read=1002ms,total=1048576bs->29:2 
16:34:50->wait=0ms,read=1001ms,total=1048576bs->26:2 

服務器端接受20個連接，創建20個通道，并把它們注冊到選擇器上，此時不需要額外線程。

當某個通道已經有數據時，才會用一個線程來處理它，所以，線程“等待數據”的時間是0，“讀取數據”的時間還是約1秒。

因為20個通道是陸陸續續有數據的，所以服務器端最多時是6個線程在同時運行的，換句話說，用包含6個線程的線程池就可以了。

對比與結論：

處理同樣的20個請求，一個需要用20個線程，一個需要用6個線程，節省了70%線程數。

在本例中，兩種感興趣的操作共用一個選擇器，且選擇器運行在主線程里，Worker線程是新的線程。

其實對于選擇器的個數、選擇器運行在哪個線程里、是否使用新的線程來處理請求都沒有要求，要根據實際情況來定。

比如說redis，和處理請求相關的就一個線程，選擇器運行在里面，處理請求的程序也運行在里面，所以這個線程既是I/O線程，也是Worker線程。

當然，也可以使用兩個選擇器，一個處理OP_ACCEPT，一個處理OP_READ，讓它們分別運行在兩個單獨的I/O線程里。對于能快速完成的操作可以直接在I/O線程里做了，對于非常耗時的操作一定要使用Worker線程池來處理。

這種處理模式就是被稱為的多路復用I/O，多路指的是多個Socket通道，復用指的是只用一個線程來管理它們。

再稍微分析一下

一對一的形式，一個桌子配一個服務員，一個Socket分配一個線程，響應速度最快，畢竟是VIP嘛，但是效率很低，服務員大部分時間都是在站著，線程大部分時間都是在等待。

多路復用的形式，所有桌子共用一個跑腿服務員，所有Socket共用一個選擇器線程，響應速度肯定變慢了，畢竟是一對多嘛。但是效率提高了，點餐服務員在需要點餐時才會過去，工作線程在數據就緒時才會開始工作。

從VIP到多路復用，形式上確實有很大的不同，其本質是從一對一到一對多的轉變，其實就是犧牲了響應速度，換來了效率的提升，不過綜合性能還是得到了極大的改進。

就飯店而言，究竟幾張桌子配一個跑腿服務員，幾張桌子配一個點餐服務員，經過一段時間運行，一定會有一個最優解。

就程序而言，究竟需要幾個選擇器線程，幾個工作線程，經過評估測試后，也會有一個最優解。

一旦達到最優解后，就不可能再提升了，這同樣是由多路復用這種一對多的形式所限制的。就像一對一的形式限制一樣。

人們的追求是無止境的，如何對多路復用繼續提升呢?答案一定是具有顛覆性的，即拋棄多路復用，采用全新的形式。

還以飯店為例，如何在最優解的情況下，既要繼續減少服務員數量，還要使效率提升呢?可能有些朋友已經猜到了，那就是拋棄服務員服務客人這種模式，把飯店改成自助餐廳。

在客人進門時，把餐具給他，并告訴他就餐時長、不準浪費等這些規則，然后就不用管了。客人自己選餐，自己吃完，自己走人，不用再等服務員了，因此也不再需要服務員了。(收拾桌子的除外。)

這種模式對應到程序里，其實就是AIO，在Java里也早就有了。

嘻嘻，Java AIO來啦

代碼的寫法非常的固定，可以配合著后面的解說來看，這樣就好理解了，如下：

/** 
 * @author lixinjie 
 * @since 2019-05-13 
 */ 
public class AioServer { 
 
  static int clientCount = 0; 
  static AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0); 
  static SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss");  
   
  public static void main(String[] args) { 
    try { 
      AsynchronousServerSocketChannel assc = AsynchronousServerSocketChannel.open(); 
      assc.bind(new InetSocketAddress("localhost", 8080)); 
      //非阻塞方法，其實就是注冊了個回調，而且只能接受一個連接 
      assc.accept(null, new CompletionHandler<AsynchronousSocketChannel, Object>() { 
 
        @Override 
        public void completed(AsynchronousSocketChannel asc, Object attachment) { 
          //再次注冊，接受下一個連接 
          assc.accept(null, this); 
          try { 
            InetSocketAddress rsa = (InetSocketAddress)asc.getRemoteAddress(); 
            System.out.println(time() + "->" + rsa.getHostName() + ":" + rsa.getPort() + "->" + Thread.currentThread().getId() + ":" + (++clientCount)); 
          } catch (Exception e) { 
          } 
          readFromChannelAsync(asc); 
        } 
 
        @Override 
        public void failed(Throwable exc, Object attachment) { 
           
        } 
      }); 
      //不讓主線程退出 
      synchronized (AioServer.class) { 
        AioServer.class.wait(); 
      } 
    } catch (Exception e) { 
      e.printStackTrace(); 
    } 
  } 
 
  static void readFromChannelAsync(AsynchronousSocketChannel asc) { 
    //會把數據讀入到該buffer之后，再觸發工作線程來執行回調 
    ByteBuffer bb = ByteBuffer.allocate(1024*1024*1 + 1); 
    long begin = System.currentTimeMillis(); 
    //非阻塞方法，其實就是注冊了個回調，而且只能接受一次讀取 
    asc.read(bb, null, new CompletionHandler<Integer, Object>() { 
      //從該連接上一共讀到的字節數 
      int total = 0; 
      /** 
       * @param count 表示本次讀取到的字節數，-1表示數據已讀完 
       */ 
      @Override 
      public void completed(Integer count, Object attachment) { 
        counter.incrementAndGet(); 
        if (count > -1) { 
          total += count; 
        } 
        int size = bb.position(); 
        System.out.println(time() + "->count=" + count + ",total=" + total + "bs,buffer=" + size + "bs->" + Thread.currentThread().getId() + ":" + counter.get()); 
        if (count > -1) {//數據還沒有讀完 
          //再次注冊回調，接受下一次讀取 
          asc.read(bb, null, this); 
        } else {//數據已讀完 
          try { 
            asc.close(); 
          } catch (Exception e) { 
            e.printStackTrace(); 
          } 
        } 
        counter.decrementAndGet(); 
      } 
 
      @Override 
      public void failed(Throwable exc, Object attachment) { 
         
      } 
    }); 
    long end = System.currentTimeMillis(); 
    System.out.println(time() + "->exe read req,use=" + (end -begin) + "ms" + "->" + Thread.currentThread().getId()); 
  } 
   
  static String time() { 
    return sdf.format(new Date()); 
  } 
} 

它的大致處理過程如下：

1、初始化一個AsynchronousServerSocketChannel對象，并開始監聽

2、通過accept方法注冊一個“完成處理器”的接受連接回調，即CompletionHandler，用于在接受到連接后的相關操作。

3、當客戶端連接過來后，由系統來接受，并創建好AsynchronousSocketChannel對象，然后觸發該回調，并把該對象傳進該回調，該回調會在Worker線程中執行。

4、在接受連接回調里，再次使用accept方法注冊一次相同的完成處理器對象，用于讓系統接受下一個連接。就是這種注冊只能使用一次，所以要不停的連續注冊，人家就是這樣設計的。

5、在接受連接回調里，使用AsynchronousSocketChannel對象的read方法注冊另一個接受數據回調，用于在接受到數據后的相關操作。

6、當客戶端數據過來后，由系統接受，并放入指定好的ByteBuffer中，然后觸發該回調，并把本次接受到的數據字節數傳入該回調，該回調會在Worker線程中執行。

7、在接受數據回調里，如果數據沒有接受完，需要再次使用read方法把同一個對象注冊一次，用于讓系統接受下一次數據。這和上面的套路是一樣的。

8、客戶端的數據可能是分多次傳到服務器端的，所以接受數據回調會被執行多次，直到數據接受完為止。多次接受到的數據合起來才是完整的數據，這個一定要處理好。

9、關于ByteBuffer，要么足夠的大，能夠裝得下完整的客戶端數據，這樣多次接受的數據直接往里追加即可。要么每次把ByteBuffer中的數據移到別的地方存儲起來，然后清空ByteBuffer，用于讓系統往里裝入下一次接受的數據。

注：如果出現ByteBuffer空間不足，則系統不會裝入數據，就會導致客戶端數據總是讀不完，極有可能進入死循環。

啟動服務器端代碼，使用同一個客戶端代碼，按相同的套路發20個請求，結果如下：

時間->IP:Port->回調線程Id:當前連接數 
17:20:47->127.0.0.1:56454->15:1 
時間->發起一個讀請求，耗時->回調線程Id 
17:20:47->exe read req,use=3ms->15 
17:20:47->127.0.0.1:56455->15:2 
17:20:47->exe read req,use=1ms->15 
17:20:47->127.0.0.1:56456->15:3 
17:20:47->exe read req,use=0ms->15 
17:20:47->127.0.0.1:56457->16:4 
17:20:47->127.0.0.1:56458->15:5 
17:20:47->exe read req,use=1ms->16 
17:20:47->exe read req,use=1ms->15 
17:20:47->127.0.0.1:56460->15:6 
17:20:47->127.0.0.1:56459->17:7 
17:20:47->exe read req,use=0ms->15 
17:20:47->127.0.0.1:56462->15:8 
17:20:47->127.0.0.1:56461->16:9 
17:20:47->exe read req,use=1ms->15 
17:20:47->exe read req,use=0ms->16 
17:20:47->exe read req,use=0ms->17 
17:20:47->127.0.0.1:56465->16:10 
17:20:47->127.0.0.1:56463->18:11 
17:20:47->exe read req,use=0ms->18 
17:20:47->127.0.0.1:56466->15:12 
17:20:47->exe read req,use=1ms->16 
17:20:47->127.0.0.1:56464->17:13 
17:20:47->exe read req,use=1ms->15 
17:20:47->127.0.0.1:56467->18:14 
17:20:47->exe read req,use=2ms->17 
17:20:47->exe read req,use=1ms->18 
17:20:47->127.0.0.1:56468->15:15 
17:20:47->exe read req,use=1ms->15 
17:20:47->127.0.0.1:56469->16:16 
17:20:47->127.0.0.1:56470->18:17 
17:20:47->exe read req,use=1ms->18 
17:20:47->exe read req,use=1ms->16 
17:20:47->127.0.0.1:56472->15:18 
17:20:47->127.0.0.1:56473->19:19 
17:20:47->exe read req,use=2ms->15 
17:20:47->127.0.0.1:56471->17:20 
17:20:47->exe read req,use=1ms->19 
17:20:47->exe read req,use=1ms->17 
 
時間->本次接受到的字節數,截至到目前接受到的字節總數,buffer中的字節總數->回調線程Id:當前線程數 
17:20:52->count=65536,total=65536bs,buffer=65536bs->14:1 
17:20:52->count=65536,total=65536bs,buffer=65536bs->14:1 
17:20:52->count=65536,total=65536bs,buffer=65536bs->14:1 
17:20:52->count=230188,total=295724bs,buffer=295724bs->12:1 
17:20:52->count=752852,total=1048576bs,buffer=1048576bs->14:3 
17:20:52->count=131072,total=196608bs,buffer=196608bs->17:2 
 
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 
 
17:20:57->count=-1,total=1048576bs,buffer=1048576bs->15:1 
17:20:57->count=-1,total=1048576bs,buffer=1048576bs->15:1 
17:20:57->count=-1,total=1048576bs,buffer=1048576bs->15:1 
17:20:57->count=-1,total=1048576bs,buffer=1048576bs->15:1 
17:20:58->count=-1,total=1048576bs,buffer=1048576bs->15:1 
17:20:58->count=-1,total=1048576bs,buffer=1048576bs->15:1 
17:20:58->count=-1,total=1048576bs,buffer=1048576bs->15:1 

系統接受到連接后，在工作線程中執行了回調。并且在回調中執行了read方法，耗時是0，因為只是注冊了個接受數據的回調而已。

系統接受到數據后，把數據放入ByteBuffer，在工作線程中執行了回調。并且回調中可以直接使用ByteBuffer中的數據。

接受數據的回調被執行了多次，多次接受到的數據加起來正好等于客戶端傳來的數據。

因為系統是接受到數據后才觸發的回調，所以服務器端最多時是3個線程在同時運行回調的，換句話說，線程池包含3個線程就可以了。

對比與結論：

處理同樣的20個請求，一個需要用20個線程，一個需要用6個線程，一個需要3個線程，又節省了50%線程數。

注：不用特別較真這個比較結果，這里只是為了說明問題而已。哈哈。

三種處理方式的對比

第一種是阻塞IO，阻塞點有兩個，等待數據就緒的過程和讀取數據的過程。

第二種是阻塞IO，阻塞點有一個，讀取數據的過程。

第三種是非阻塞IO，沒有阻塞點，當工作線程啟動時，數據已經(被系統)準備好可以直接用了。

可見，這是一個逐步消除阻塞點的過程。

再次來談談各種IO：

只有一個線程，接受一個連接，讀取數據，處理業務，寫回結果，再接受下一個連接，這是同步阻塞。這種用法幾乎沒有。

一個線程和一個線程池，線程接受到連接后，把它丟給線程池中的線程，再接受下一個連接，這是異步阻塞。對應示例一。

一個線程和一個線程池，線程運行selector，執行select操作，把就緒的連接拿出來丟給線程池中的線程，再執行下一次的select操作，就是多路復用，這是異步阻塞。對應示例二。

一個線程和一個線程池，線程注冊一個accept回調，系統幫我們接受好連接后，才觸發回調在線程池中執行，執行時再注冊read回調，系統幫我們接受好數據后，才觸發回調在線程池中執行，就是AIO，這是異步非阻塞。對應示例三。

redis也是多路復用，但它只有一個線程在執行select操作，處理就緒的連接，整個是串行化的，所以天然不存在并發問題。只能把它歸為同步阻塞了。

BIO是阻塞IO，可以是同步阻塞，也可以是異步阻塞。AIO是異步IO，只有異步非阻塞這一種。因此沒有同步非阻塞這種說法，因為同步一定是阻塞的。

注：以上的說法是站在用戶程序/線程的立場上來說的。

建議把代碼下載下來，自己運行一下，體會體會：

https://github.com/coding-new-talking/java-code-demo.git