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。因爲這樣最簡單。
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後，會創建一個Socket，並把它交給一個線程進行後續處理。
線程主要從Socket讀取客戶端傳過來的數據，然後進行業務處理，並把結果再寫入Socket傳回客戶端。
由於網絡的原因，Socket創建後並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着。在向Socket寫入數據時，也可能會使線程阻塞。
這裏準備了一個示例，主要邏輯如下：
客戶端：創建20個Socket並連接到服務器上，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，接着創建20個線程，每個線程負責一個Socket。
爲了模擬服務器端的Socket在創建後不能立馬讀取數據，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，爲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爲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，可能會因爲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着，無事可幹，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。至於資源浪費就浪費吧，反正閒着也是閒着。
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，並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着。可能覺着是一種浪費，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。
真正的多路複用技術
多路複用技術原本指的是，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：
一條小水渠裏水在流，在一端往裏倒入大量乒乓球，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”的多路複用，首先在發射端把多種信號或數據進行“混合”，接着是在通道上進行傳輸，最後在接收端“分離”出自己需要的信號或數據。
相信大家都看出來了，這裏的重點其實就是處理好“混合”和“分離”，對於不同的信號或數據，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。
這是由於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）停靠，但城市間的高鐵軌道單方向只有一條，如何保證那麼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於混合，按不同的時刻進站相當於分離。
總結一下，多路指的是多種不同的信號或數據或其它事物，複用指的是共用同一個物理鏈路或通道或載體。
可見，多路複用技術是一種一對多的模型，“多”的這一方複用了“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。
您先看着，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，客人坐下後，會給他一個菜單，讓他先看着，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個服務員綽綽有餘。（這節省的可都是純利潤呀。)
因爲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。
回到代碼裏，情況與之非常相似，完全可以採用相同的理論去處理。
連接建立後，找個地方把它放到那裏，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裏早就有了，就是Java NIO，這裏的大寫字母“N”是單詞“New”，即“新”的意思，主要是爲了和上面的“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。客戶端先請求連接，connect，服務器端然後接受連接，accept，然後客戶端再向連接寫入數據，write，接着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。這裏把接受請求，讀取數據稱爲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的同學不那麼迷茫。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，但是他不願意在門口盯着，於是就委託給跑腿服務員，你幫我盯着，有人來了告訴我。
於是跑腿服務員就有了一個任務，替大堂經理盯梢。終於來客人了，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，不知道什麼時候能看好，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。
於是跑腿服務員就又多了一個任務，就是盯着這桌客人，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，客人終於決定點餐了，跑題服務員趕緊找來一個點餐服務員爲客人寫菜單。
5、就這樣，跑腿服務員既要盯着門外新過來的客人，也要盯着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，並識別出需求的種類，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，可以配合着後面的解說來看，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後，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。
相當於設立一個跑腿服務員。
2、定義一個服務器端套接字通道，ServerSocketChannel，並配置爲非阻塞的。
相等於聘請了一位大堂經理。
3、將套接字通道註冊到選擇器上，並把感興趣的操作設置爲OP_ACCEPT。
相當於大堂經理給跑腿服務員說，幫我盯着門外，有客人來了告訴我。
4、進入死循環，選擇器不時的進行選擇。
相當於跑腿服務員一遍又一遍的去詢問、去轉悠。
5、選擇器終於選擇出了通道，發現通道是需要Acceptable的。
相當於跑腿服務員終於發現門外來客人了，客人是需要接待的。
6、於是服務器端套接字接受了這個通道，開始處理。
相當於跑腿服務員把大堂經理叫來了，大堂經理開始着手接待。
7、把新接受的通道配置爲非阻塞的，並把它也註冊到了選擇器上，該通道感興趣的操作爲OP_READ。
相當於大堂經理把客人帶到座位上，給了客人菜單，並又把客人委託給跑腿服務員，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着。
相當於跑腿服務員繼續不時的詢問着、轉悠着。
9、選擇器終於又選擇出了通道，這次發現通道是需要Readable的。
相當於跑腿服務員終於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。
相當於跑腿服務員叫來了點餐服務員，點餐服務員開始爲客人寫菜單。
11、這個工作線程處理完後，就被回收了，可以再去處理其它通道。
相當於點餐服務員寫好菜單後，就走了，可以再去爲其他客人寫菜單。
12、選擇器繼續着重複的選擇工作，不知道什麼時候是個頭。
相當於跑腿服務員繼續着重複的詢問、轉悠，不知道未來在何方。
相信你已經看出來了，大堂經理相當於服務器端套接字，跑腿服務員相當於選擇器，點餐服務員相當於Worker線程。
啓動服務器端代碼，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，並把它們註冊到選擇器上，此時不需要額外線程。
當某個通道已經有數據時，纔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。
因爲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裏，Worker線程是新的線程。
其實對於選擇器的個數、選擇器運行在哪個線程裏、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，選擇器運行在裏面，處理請求的程序也運行在裏面，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線程裏。對於能快速完成的操作可以直接在I/O線程裏做了，對於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爲的多路複用I/O，多路指的是多個Socket通道，複用指的是隻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着，線程大部分時間都是在等待。
多路複用的形式，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纔會過去，工作線程在數據就緒時纔會開始工作。
從VIP到多路複用，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，經過評估測試後，也會有一個最優解。
一旦達到最優解後，就不可能再提升了，這同樣是由多路複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，如何對多路複用繼續提升呢？答案一定是具有顛覆性的，即拋棄多路複用，採用全新的形式。
還以飯店爲例，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，並告訴他就餐時長、不準浪費等這些規則，然後就不用管了。客人自己選餐，自己喫完，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裏，其實就是AIO，在Java裏也早就有了。
嘻嘻，Java AIO來啦
代碼的寫法非常的固定，可以配合着後面的解說來看，這樣就好理解了，如下：
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，其實就是註冊了個回調，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) { //再次註冊，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之後，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，其實就是註冊了個回調，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 //再次註冊回調，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，並開始監聽
2、通過accept方法註冊一個“完成處理器”的接受連接回調，即CompletionHandler，用於在接受到連接後的相關操作。
3、當客戶端連接過來後，由系統來接受，並創建好AsynchronousSocketChannel對象，然後觸發該回調，並把該對象傳進該回調，該回調會在Worker線程中執行。
4、在接受連接回調裏，再次使用accept方法註冊一次相同的完成處理器對象，用於讓系統接受下一個連接。就是這種註冊只能使用一次，所以要不停的連續註冊，人家就是這樣設計的。
5、在接受連接回調裏，使用AsynchronousSocketChannel對象的read方法註冊另一個接受數據回調，用於在接受到數據後的相關操作。
6、當客戶端數據過來後，由系統接受，並放入指定好的ByteBuffer中，然後觸發該回調，並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、在接受數據回調裏，如果數據沒有接受完，需要再次使用read方法把同一個對象註冊一次，用於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，直到數據接受完爲止。多次接受到的數據合起來纔是完整的數據，這個一定要處理好。
9、關於ByteBuffer，要麼足夠的大，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裏追加即可。要麼每次把ByteBuffer中的數據移到別的地方存儲起來，然後清空ByteBuffer，用於讓系統往裏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。
啓動服務器端代碼，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
系統接受到連接後，在工作線程中執行了回調。並且在回調中執行了read方法，耗時是0，因爲只是註冊了個接受數據的回調而已。
系統接受到數據後，把數據放入ByteBuffer，在工作線程中執行了回調。並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於客戶端傳來的數據。
因爲系統是接受到數據後才觸發的回調，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，這裏只是爲了說明問題而已。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，當工作線程啓動時，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，線程接受到連接後，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，就是多路複用，這是異步阻塞。對應示例二。
一個線程和一個線程池，線程註冊一個accept回調，系統幫我們接受好連接後，才觸發回調在線程池中執行，執行時再註冊read回調，系統幫我們接受好數據後，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也是多路複用，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，所以天然不存在併發問題。只能把它歸爲同步阻塞了。
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，因爲同步一定是阻塞的。
注：以上的說法是站在用戶程序/線程的立場上來說的。