大家好，我是易安。
说起 Java I/O，置信你肯定不生疏。你可能应用 I / O 操作读写文件，也可能应用它实现 Socket 的信息传输…这些都是咱们在零碎中最常遇到的和 I / O 无关的操作。
咱们都晓得，I/ O 的速度要比内存速度慢，尤其是在当初这个大数据时代背景下，I/ O 的性能问题更是尤为突出，I/ O 读写曾经成为很多利用场景下的零碎性能瓶颈，不容咱们漠视。
明天，咱们就来深刻理解下 Java I/ O 在高并发、大数据业务场景下暴露出的性能问题，从源头动手，学习优化办法。
什么是 I /O
I/ O 是机器获取和替换信息的次要渠道，而流是实现 I / O 操作的次要形式。
在计算机中，流是一种信息的转换。流是有序的，因而绝对于某一机器或者应用程序而言，咱们通常把机器或者应用程序接管外界的信息称为输出流（InputStream），从机器或者应用程序向外输入的信息称为输入流（OutputStream），合称为输出 / 输入流（I/O Streams）。
机器间或程序间在进行信息替换或者数据交换时，总是先将对象或数据转换为某种模式的流，再通过流的传输，达到指定机器或程序后，再将流转换为对象数据。因而，流就能够被看作是一种数据的载体，通过它能够实现数据交换和传输。
Java 的 I / O 操作类在包 java.io 下，其中 InputStream、OutputStream 以及 Reader、Writer 类是 I / O 包中的 4 个根本类，它们别离解决字节流和字符流。如下图所示：
在首次浏览 Java I/ O 流文档的时候，我有过这样一个疑难，“ 不论是文件读写还是网络发送接管，信息的最小存储单元都是字节，那为什么 I / O 流操作要分为字节流操作和字符流操作呢？”
咱们晓得字符到字节必须通过转码，这个过程十分耗时，如果咱们不晓得编码类型就很容易呈现乱码问题。所以 I / O 流提供了一个间接操作字符的接口，不便咱们平时对字符进行流操作。上面咱们就别离理解下“字节流”和“字符流”。
1. 字节流
InputStream/OutputStream 是字节流的抽象类，这两个抽象类又派生出了若干子类，不同的子类别离解决不同的操作类型。如果是文件的读写操作，就应用 FileInputStream/FileOutputStream；如果是数组的读写操作，就应用 ByteArrayInputStream/ByteArrayOutputStream；如果是一般字符串的读写操作，就应用 BufferedInputStream/BufferedOutputStream。具体内容如下图所示：
2. 字符流
Reader/Writer 是字符流的抽象类，这两个抽象类也派生出了若干子类，不同的子类别离解决不同的操作类型，具体内容如下图所示：
传统 I / O 的性能问题
咱们晓得，I/ O 操作分为磁盘 I / O 操作和网络 I / O 操作。前者是从磁盘中读取数据源输出到内存中，之后将读取的信息长久化输入在物理磁盘上；后者是从网络中读取信息输出到内存，最终将信息输入到网络中。但不论是磁盘 I / O 还是网络 I /O，在传统 I / O 中都存在重大的性能问题。
1. 屡次内存复制
在传统 I / O 中，咱们能够通过 InputStream 从源数据中读取数据流输出到缓冲区里，通过 OutputStream 将数据输入到外部设备（包含磁盘、网络）。你能够先看下输出操作在操作系统中的具体流程，如下图所示：
- JVM 会收回 read() 零碎调用，并通过 read 零碎调用向内核发动读申请；
- 内核向硬件发送读指令，并期待读就绪；
- 内核把将要读取的数据复制到指向的内核缓存中；
- 操作系统内核将数据复制到用户空间缓冲区，而后 read 零碎调用返回。
在这个过程中，数据先从外部设备复制到内核空间，再从内核空间复制到用户空间，这就产生了两次内存复制操作。这种操作会导致不必要的数据拷贝和上下文切换，从而升高 I / O 的性能。
2. 阻塞
在传统 I / O 中，InputStream 的 read() 是一个 while 循环操作，它会始终期待数据读取，直到数据就绪才会返回。 这就意味着如果没有数据就绪，这个读取操作将会始终被挂起，用户线程将会处于阻塞状态。
在大量连贯申请的状况下，应用这种形式没有问题，响应速度也很高。但在产生大量连贯申请时，就须要创立大量监听线程，这时如果线程没有数据就绪就会被挂起，而后进入阻塞状态。一旦产生线程阻塞，这些线程将会一直地争夺 CPU 资源，从而导致大量的 CPU 上下文切换，减少零碎的性能开销。
如何优化 I / O 操作
面对以上两个性能问题，不仅编程语言对此做了优化，各个操作系统也进一步优化了 I /O。JDK1.4 公布了 java.nio 包（new I/ O 的缩写），NIO 的公布优化了内存复制以及阻塞导致的重大性能问题。JDK1.7 又公布了 NIO2，提出了从操作系统层面实现的异步 I /O。上面咱们就来理解下具体的优化实现。
1. 应用缓冲区优化读写流操作
在传统 I / O 中，提供了基于流的 I / O 实现，即 InputStream 和 OutputStream，这种基于流的实现以字节为单位解决数据。
NIO 与传统 I/O 不同，它是基于块（Block）的，它以块为根本单位解决数据。在 NIO 中，最为重要的两个组件是缓冲区（Buffer）和通道（Channel）。Buffer 是一块间断的内存块，是 NIO 读写数据的中转地。Channel 示意缓冲数据的源头或者目的地，它用于读取缓冲或者写入数据，是拜访缓冲的接口。
传统 I / O 和 NIO 的最大区别就是传统 I / O 是面向流，NIO 是面向 Buffer。Buffer 能够将文件一次性读入内存再做后续解决，而传统的形式是边读文件边解决数据。尽管传统 I / O 前面也应用了缓冲块，例如 BufferedInputStream，但依然不能和 NIO 相媲美。应用 NIO 代替传统 I / O 操作，能够晋升零碎的整体性能，成果空谷传声。
2. 应用 DirectBuffer 缩小内存复制
NIO 的 Buffer 除了做了缓冲块优化之外，还提供了一个能够间接拜访物理内存的类 DirectBuffer。一般的 Buffer 调配的是 JVM 堆内存，而 DirectBuffer 是间接调配物理内存 (非堆内存)。
咱们晓得数据要输入到外部设备，必须先从用户空间复制到内核空间，再复制到输出设备，而在 Java 中，在用户空间中又存在一个拷贝，那就是从 Java 堆内存中拷贝到长期的间接内存中，通过长期的间接内存拷贝到内存空间中去。此时的间接内存和堆内存都是属于用户空间。
你必定会在想，为什么 Java 须要通过一个长期的非堆内存来复制数据呢？如果单纯应用 Java 堆内存进行数据拷贝，当拷贝的数据量比拟大的状况下，Java 堆的 GC 压力会比拟大，而应用非堆内存能够减低 GC 的压力。
DirectBuffer 则是间接将步骤简化为数据间接保留到非堆内存，从而缩小了一次数据拷贝。以下是 JDK 源码中 IOUtil.java 类中的 write 办法：
if (src instanceof DirectBuffer)
return writeFromNativeBuffer(fd, src, position, nd);
// Substitute a native buffer
int pos = src.position();
int lim = src.limit();
assert (pos <= lim);
int rem = (pos <= lim ? lim - pos : 0);
ByteBuffer bb = Util.getTemporaryDirectBuffer(rem);
try {bb.put(src);
bb.flip();
// ...............
这里拓展一点，因为 DirectBuffer 申请的是非 JVM 的物理内存，所以创立和销毁的代价很高。DirectBuffer 申请的内存并不是间接由 JVM 负责垃圾回收，但在 DirectBuffer 包装类被回收时，会通过 Java Reference 机制来开释该内存块。
DirectBuffer 只优化了用户空间外部的拷贝，而之前咱们是说优化用户空间和内核空间的拷贝，那 Java 的 NIO 中是否能做到缩小用户空间和内核空间的拷贝优化呢？
答案是能够的，DirectBuffer 是通过 unsafe.allocateMemory(size) 办法分配内存，也就是基于本地类 Unsafe 类调用 native 办法进行内存调配的。而在 NIO 中，还存在另外一个 Buffer 类：MappedByteBuffer，跟 DirectBuffer 不同的是，MappedByteBuffer 是通过本地类调用 mmap 进行文件内存映射的，map() 零碎调用办法会间接将文件从硬盘拷贝到用户空间，只进行一次数据拷贝，从而缩小了传统的 read() 办法从硬盘拷贝到内核空间这一步。
3. 防止阻塞，优化 I / O 操作
NIO 很多人也称之为 Non-block I/O，即非阻塞 I /O，因为这样叫，更能体现它的特点。为什么这么说呢？
传统的 I / O 即便应用了缓冲块，仍然存在阻塞问题。因为线程池线程数量无限，一旦产生大量并发申请，超过最大数量的线程就只能期待，直到线程池中有闲暇的线程能够被复用。而对 Socket 的输出流进行读取时，读取流会始终阻塞，直到产生以下三种状况的任意一种才会解除阻塞：
- 有数据可读；
- 连贯开释；
- 空指针或 I / O 异样。
阻塞问题，就是传统 I / O 最大的弊病。NIO 公布后，通道和多路复用器这两个根本组件实现了 NIO 的非阻塞，上面咱们就一起来理解下这两个组件的优化原理。
通道（Channel）
后面咱们探讨过，传统 I / O 的数据读取和写入是从用户空间到内核空间来回复制，而内核空间的数据是通过操作系统层面的 I / O 接口从磁盘读取或写入。
最开始，在应用程序调用操作系统 I / O 接口时，是由 CPU 实现调配，这种形式最大的问题是“产生大量 I / O 申请时，十分耗费 CPU“；之后，操作系统引入了 DMA（间接存储器存储），内核空间与磁盘之间的存取齐全由 DMA 负责，但这种形式仍然须要向 CPU 申请权限，且须要借助 DMA 总线来实现数据的复制操作，如果 DMA 总线过多，就会造成总线抵触。
通道的呈现解决了以上问题，Channel 有本人的处理器，能够实现内核空间和磁盘之间的 I / O 操作。在 NIO 中，咱们读取和写入数据都要通过 Channel，因为 Channel 是双向的，所以读、写能够同时进行。
多路复用器（Selector）
Selector 是 Java NIO 编程的根底。用于查看一个或多个 NIO Channel 的状态是否处于可读、可写。
Selector 是基于事件驱动实现的，咱们能够在 Selector 中注册 accpet、read 监听事件，Selector 会一直轮询注册在其上的 Channel，如果某个 Channel 下面产生监听事件，这个 Channel 就处于就绪状态，而后进行 I / O 操作。
一个线程应用一个 Selector，通过轮询的形式，能够监听多个 Channel 上的事件。咱们能够在注册 Channel 时设置该通道为非阻塞，当 Channel 上没有 I / O 操作时，该线程就不会始终期待了，而是会一直轮询所有 Channel，从而防止产生阻塞。
目前操作系统的 I / O 多路复用机制都应用了 epoll，相比传统的 select 机制，epoll 没有最大连贯句柄 1024 的限度。所以 Selector 在实践上能够轮询成千上万的客户端。
上面我用一个生活化的场景来举例， 看完你就更分明 Channel 和 Selector 在非阻塞 I / O 中承当什么角色，施展什么作用了。
咱们能够把监听多个 I / O 连贯申请比作一个火车站的进站口。以前检票只能让搭乘就近一趟发车的旅客提前进站，而且只有一个检票员，这时如果有其余车次的旅客要进站，就只能在站口排队。这就相当于最早没有实现线程池的 I / O 操作。
起初火车站降级了，多了几个检票入口，容许不同车次的旅客从各自对应的检票入口进站。这就相当于用多线程创立了多个监听线程，同时监听各个客户端的 I / O 申请。
最初火车站进行了降级革新，能够包容更多旅客了，每个车次载客更多了，而且车次也安顿正当，乘客不再扎堆排队，能够从一个大的对立的检票口进站了，这一个检票口能够同时检票多个车次。这个大的检票口就相当于 Selector，车次就相当于 Channel，旅客就相当于 I / O 流。
总结
Java 的传统 I / O 开始是基于 InputStream 和 OutputStream 两个操作流实现的，这种流操作是以字节为单位，如果在高并发、大数据场景中，很容易导致阻塞，因而这种操作的性能是十分差的。还有，输入数据从用户空间复制到内核空间，再复制到输出设备，这样的操作会减少零碎的性能开销。
传统 I / O 起初应用了 Buffer 优化了“阻塞”这个性能问题，以缓冲块作为最小单位，但相比整体性能来说仍然不尽人意。
于是 NIO 公布，它是基于缓冲块为单位的流操作，在 Buffer 的根底上，新增了两个组件“管道和多路复用器”，实现了非阻塞 I /O，NIO 实用于产生大量 I / O 连贯申请的场景，这三个组件独特晋升了 I / O 的整体性能。
本文由 mdnice 多平台公布