当前位置: 首页 > news >正文

BIO、NIO、AIO的区别?

文章目录

  • BIO、NIO、AIO的区别?
    • 为什么不使用java 原生nio
      • 哪些项目使用了netty
    • BIO
      • 阻塞I/O存在问题
    • NIO(nonblocking IO)
      • Java NIO channel(通道)、buffer、selector(选择器)
    • AIO(Asynchronous I/O)

BIO、NIO、AIO的区别?

Java 中的 BIO、NIO和 AIO 理解为是 Java 语言对操作系统的各种 IO 模型的封装。程序员在使用这些 API 的时候,不需要关心操作系统层面的知识,也不需要根据不同操作系统编写不同的代码。只需要使用Java的API就可以了。

为什么不使用java 原生nio

使用 JDK 原生 NIO 进行网络编程确实存在一些挑战和不便:

  • 需要手动管理 Selector、Channel 和 Buffer代码实现相对复杂,相比 ,Netty等框架,开发周期长,实现相同功能需要更多代码。
  • Netty 提供更简洁的 API,性能和可靠性更有保障。推荐使用Netty等成熟NIO框架,可以显著降低开发复杂度。

哪些项目使用了netty

阿里分布式服务框架 Dubbo 的 RPC 框架使用 Dubbo 协议进行节点间通信,Dubbo 协议默认使用 Netty 作为基础通信组件,用于实现各进程节点之间的内部通信。

淘宝的消息中间件 RocketMQ 的消息生产者和消息消费者之间,采用 Netty 进行高性能、异步通信。

Hadoop 的高性能通信和序列化组件 Avro 的 RPC 框架,默认采用 Netty 进行跨节点通信,它的 Netty Service 基于 Netty 框架二次封装实现。

Elasticsearch(分布式搜索引擎)、gRPC(谷歌开源的RPC框架)、Spark(开源大数据计算框架)、分布式计算框架 Storm、并发应用和分布式应用 Akka。

Netty 基本是 Java 语言处理网络 IO 的首选框架,性能和稳定性都有保障,社区比较活跃,基于 Netty 进行二次定制服务成本小。

BIO

阻塞IO,即在读写数据的过程中会发生阻塞现象。

当用户线程发出IO请求之后,内核会去查看数据是否就绪,如果没有就绪就会等待数据就绪,而用户线程就会处于阻塞状态,用户线程交出CPU。当数据就绪之后,操作系统就会将数据从内核空间拷贝到用户空间,并返回结果给用户线程,用户线程才解除阻塞状态。

(因为我们的用户程序只能获取用户空间的内存,无法直接获取内核空间的内存)

java1.4以前的io模型,一连接对一个线程。同步阻塞IO, 其实就是服务端创建一个ServerSocket, 然后就是客户端用一个Socket去连接服务端的那个ServerSocket, ServerSocket接收到了一个的连接请求就创建一个Socket和一个线程去跟那个Socket进行通讯。

阻塞I/O存在问题

一个使用传统阻塞I/O的系统,如果还是使用传统的一个请求对应一个线程这种模式,一旦有高并发的大量请求,就会有如下问题:

1、线程不够用, 就算使用了线程池复用线程也无济于事;

2、阻塞I/O模式下,会有大量的线程被阻塞,一直在等待数据,这个时候的线程被挂起,只能干等,CPU利用率很低,换句话说,系统的吞吐量差;

3、如果网络I/O堵塞或者有网络抖动或者网络故障等,线程的阻塞时间可能很长。整个系统也变的不可靠;

NIO(nonblocking IO)

当用户线程发起一个read操作后,并不需要等待,而是马上就得到了一个结果。如果结果是一个error时(数据未准备就绪),它就知道数据还没有准备好,于是它可以再次发送read操作。一旦内核中的数据准备好了,并且又再次收到了用户线程的请求,那么它马上就将数据拷贝到了用户线程,然后返回。所以事实上,在非阻塞IO模型中,用户线程需要不断地询问内核数据是否就绪,也就说非阻塞IO不会交出CPU,而会一直占用CPU。

NIO 是可以做到用一个线程来处理多个操作的。假设有 10000 个请求过来,根据实际情况,可以分配50 或者 100 个线程来处理。不像之前的阻塞 IO 那样,非得分配 10000 个。

这里面优化BIO的核心就是,一个客户端并不是时时刻刻都有数据进行交互,没有必要死耗着一个线程不放,所以客户端选择了让线程歇一歇,只有客户端有相应的操作的时候才发起通知,创建一个线程来处理请求。

因为无论多少客户端都可以接入服务端,客户端接入并不会耗费一个线程,只会创建一个连接然后注册到selector上,你就可以去干其他你想干的其他事情了, 一个selector线程不断的轮询所有的socket连接,发现有事件了就通知你,然后你就启动一个线程处理一个请求即可,这个过程的话就是非阻塞的。但是这个处理的过程中,你还是要先读取数据,处理,再返回的,这是个同步的过程。

Java NIO channel(通道)、buffer、selector(选择器)

Java NIO的选择器允许一个单独的线程来监视多个输入通道,你可以注册多个通道使用一个选择器。NIO的线程模型 对Socket发起的连接不需要每个都创建一个线程,完全可以使用一个Selector来多路复用监听N多个Channel是否有请求。

AIO(Asynchronous I/O)

通过AIO发起个文件IO操作之后,你立马就返回可以干别的事儿了,接下来你也不用管了,操作系统自己干完了IO之后,告诉你说ok了, 当你基于AIO的api去都写文件的时候, 当你发起一个请求之后,剩下的事情就是交给了操作系统,当读写完成后, 操作系统会来回调你的接口, 告诉你操作完成, 在这期间不需要等待, 也不需要去轮询判断操作系统完成的状态,你可以去干其他的事情。 同步就是自己还得主动去轮询操作系统,异步就是操作系统反过来通知你。所以来说, AIO就是异步非阻塞的。

相关文章:

BIO、NIO、AIO的区别?

文章目录 BIO、NIO、AIO的区别?为什么不使用java 原生nio哪些项目使用了netty BIO阻塞I/O存在问题 NIO(nonblocking IO)Java NIO channel(通道)、buffer、selector(选择器) AIO(Asynchronous I/O) BIO、NIO…...

音视频入门基础:MPEG2-TS专题(7)——FFmpeg源码中,读取出一个transport packet数据的实现

一、引言 从《音视频入门基础:MPEG2-TS专题(3)——TS Header简介》可以知道,TS格式有三种:分别为transport packet长度固定为188、192和204字节。而FFmpeg源码中是通过read_packet函数从一段MPEG2-TS传输流/TS文件中读…...

Flutter中sqflite的使用案例

目录 引言 安装sqflite 创建表 查询数据 添加数据 删除数据 更新数据 完整使用案例 引言 随着移动应用的发展,本地数据存储成为了一个不可或缺的功能。在Flutter中,sqflite 是一个非常流行且强大的SQLite插件,它允许开发者在移动设备…...

【2024 Optimal Control 16-745】【Lecture 2】integrators.ipynb功能分析

代码功能分析 导入库和项目设置 import Pkg; Pkg.activate(__DIR__); Pkg.instantiate()功能:激活当前文件夹为 Julia 项目环境,并安装当前项目中缺失的依赖包。 import Pkg: 导入 Julia 的包管理模块 Pkg,用于管理项目依赖。 …...

【linux】ubuntu下常用快捷键【笔记】

环境 硬件:通用PC 系统:Ubuntu 20.04 软件 : 打开终端窗口:Ctrl Alt T 关闭当前窗口:Alt F4 改变窗口大小:Alt F8 移动窗口: Alt F7 配合 “←”、“→”、“↑”、“↓”来移动窗口 …...

【Linux】常用命令练习

一、常用命令 1、在/hadoop目录下创建src和WebRoot两个文件夹 分别创建:mkdir -p /hadoop/src mkdir -p /hadoop/WebRoot 同时创建:mkdir -p /hadoop/{src,WebRoot}2、进入到/hadoop目录,在该目录下创建.classpath和README文件 分别创建&am…...

力扣-Hot100-数组【算法学习day.37】

前言 ###我做这类文档一个重要的目的还是给正在学习的大家提供方向(例如想要掌握基础用法,该刷哪些题?)我的解析也不会做的非常详细,只会提供思路和一些关键点,力扣上的大佬们的题解质量是非常非常高滴&am…...

表格不同类型的数据如何向量化?

在进行机器学习项目时,首先需要获取数据,这些数据可以来自数据库、API、网络抓取,或从CSV、Excel等文件中读取。数据可能包含数值、文本和类别等多种特征,但原始数据通常无法直接用于训练模型。 数据预处理包括清洗、填补缺失值和…...

成都栩熙酷,电商服务新选择

在当今数字经济蓬勃发展的时代,电商平台已成为推动商业创新、促进消费升级的重要力量。抖音小店,作为短视频与电商深度融合的产物,凭借其独特的社交属性和内容营销优势,迅速吸引了大量用户和商家的关注。在这场变革中,…...

【java基础】微服务篇

参考黑马八股视频。 目录 Spring Cloud 5大组件 注册中心 负载均衡 限流 CAP和BASE 分布式事务解决方案 分布式服务的接口幂等性 分布式任务调度 Spring Cloud 5大组件 注册中心 Eureka的作用 健康监控 负载均衡 限流 漏桶固定速率,令牌桶不限速 CAP和BA…...

【LLM训练系列02】如何找到一个大模型Lora的target_modules

方法1:观察attention中的线性层 import numpy as np import pandas as pd from peft import PeftModel import torch import torch.nn.functional as F from torch import Tensor from transformers import AutoTokenizer, AutoModel, BitsAndBytesConfig from typ…...

uni-app快速入门(八)--常用内置组件(上)

uni-app提供了一套基础组件&#xff0c;类似HTML里的标签元素&#xff0c;不推荐在uni-app中使用使用div等HTML标签。在uni-app中&#xff0c;对应<div>的标签是view&#xff0c;对应<span>的是text&#xff0c;对应<a>的是navigator&#xff0c;常用uni-app…...

基于Amazon Bedrock:一站式多模态数据处理新体验

目录 引言 关于Amazon Bedrock 基础模型体验 1、进入环境 2、发现模型及快速体验 3、打开 Amazon Bedrock 控制台 4、通过 Playgrounds 体验模型 &#xff08;1&#xff09;文本生成 &#xff08;2&#xff09;图片生成 关于资源清理 结束语 引言 在云计算和人工智能…...

FAX动作文件优化脚本(MAX清理多余关键帧插件)

大较好,为大家介绍一个节省FBX容量的插件!只保留有用的动画轴向,其他不参与动画运动的清除! 一.插件目的:: 1.我们使用的U3D引擎产生的游戏资源包容量太大,故全方位优化动画资源; 2.在max曲线编辑器内,点取轴向太过麻烦,费事,直观清除帧大大提高效率。 如: 二:…...

Chapter 2 - 16. Understanding Congestion in Fibre Channel Fabrics

Transforming an I/O Operation to FC frames A read or write I/O operation (Figure 2-28) between an initiator and a target undergoes a series of transformations before being transmitted on a Fibre Channel link. 启动程序和目标程序之间的读取或写入 I/O 操作(图…...

mysql数据库(六)pymysql、视图、触发器、存储过程、函数、流程控制、数据库连接池

pymysql、视图、触发器、存储过程、函数、流程控制、数据库连接池 文章目录 pymysql、视图、触发器、存储过程、函数、流程控制、数据库连接池一、pymysql二、视图三、触发器四、存储过程五、函数六、流程控制七、数据库连接池 一、pymysql 可以使用pip install pymysql安装py…...

RFdiffusion EuclideanDiffuser类解读

EuclideanDiffuser 是 RFdiffusion 中的一个关键类,专门设计用于对**三维空间中的点(如蛋白质的原子坐标)**进行扩散处理。它通过逐步向这些点添加噪音来实现扩散过程,从而为扩散模型提供输入数据,并通过逆扩散还原这些数据。 get_beta_schedule函数源代码 def get_beta…...

Flutter实现气泡提示框学习

前置知识点学习 GlobalKey GlobalKey 是 Flutter 中一个非常重要的概念&#xff0c;它用于唯一标识 widget 树中的特定 widget&#xff0c;并提供对该 widget 的访问。这在需要跨越 widget 树边界进行交互或在 widget 树重建时保持状态时尤其有用。 GlobalKey 的作用 唯一标…...

vue3 路由守卫

在Vue 3中&#xff0c;路由守卫是一种控制和管理路由跳转的机制。它允许你在执行导航前后进行一些逻辑处理&#xff0c;比如权限验证、数据预取等&#xff0c;从而增强应用的安全性和效率。路由守卫分为几种不同的类型&#xff0c;每种类型的守卫都有其特定的应用场景。 其实路…...

【MATLAB源码-第218期】基于matlab的北方苍鹰优化算法(NGO)无人机三维路径规划,输出做短路径图和适应度曲线.

操作环境&#xff1a; MATLAB 2022a 1、算法描述 北方苍鹰优化算法&#xff08;Northern Goshawk Optimization&#xff0c;简称NGO&#xff09;是一种新兴的智能优化算法&#xff0c;灵感来源于北方苍鹰的捕猎行为。北方苍鹰是一种敏捷且高效的猛禽&#xff0c;广泛分布于北…...

Cursor实现用excel数据填充word模版的方法

cursor主页&#xff1a;https://www.cursor.com/ 任务目标&#xff1a;把excel格式的数据里的单元格&#xff0c;按照某一个固定模版填充到word中 文章目录 注意事项逐步生成程序1. 确定格式2. 调试程序 注意事项 直接给一个excel文件和最终呈现的word文件的示例&#xff0c;…...

k8s从入门到放弃之Ingress七层负载

k8s从入门到放弃之Ingress七层负载 在Kubernetes&#xff08;简称K8s&#xff09;中&#xff0c;Ingress是一个API对象&#xff0c;它允许你定义如何从集群外部访问集群内部的服务。Ingress可以提供负载均衡、SSL终结和基于名称的虚拟主机等功能。通过Ingress&#xff0c;你可…...

智能在线客服平台:数字化时代企业连接用户的 AI 中枢

随着互联网技术的飞速发展&#xff0c;消费者期望能够随时随地与企业进行交流。在线客服平台作为连接企业与客户的重要桥梁&#xff0c;不仅优化了客户体验&#xff0c;还提升了企业的服务效率和市场竞争力。本文将探讨在线客服平台的重要性、技术进展、实际应用&#xff0c;并…...

【CSS position 属性】static、relative、fixed、absolute 、sticky详细介绍,多层嵌套定位示例

文章目录 ★ position 的五种类型及基本用法 ★ 一、position 属性概述 二、position 的五种类型详解(初学者版) 1. static(默认值) 2. relative(相对定位) 3. absolute(绝对定位) 4. fixed(固定定位) 5. sticky(粘性定位) 三、定位元素的层级关系(z-i…...

uniapp微信小程序视频实时流+pc端预览方案

方案类型技术实现是否免费优点缺点适用场景延迟范围开发复杂度​WebSocket图片帧​定时拍照Base64传输✅ 完全免费无需服务器 纯前端实现高延迟高流量 帧率极低个人demo测试 超低频监控500ms-2s⭐⭐​RTMP推流​TRTC/即构SDK推流❌ 付费方案 &#xff08;部分有免费额度&#x…...

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)

本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子&#xff0c;再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列&#xff0c;最后重构出总位移&#xff0c;预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵&#xff08;S…...

JVM暂停(Stop-The-World,STW)的原因分类及对应排查方案

JVM暂停(Stop-The-World,STW)的完整原因分类及对应排查方案,结合JVM运行机制和常见故障场景整理而成: 一、GC相关暂停​​ 1. ​​安全点(Safepoint)阻塞​​ ​​现象​​:JVM暂停但无GC日志,日志显示No GCs detected。​​原因​​:JVM等待所有线程进入安全点(如…...

大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...

GitFlow 工作模式(详解)

今天再学项目的过程中遇到使用gitflow模式管理代码&#xff0c;因此进行学习并且发布关于gitflow的一些思考 Git与GitFlow模式 我们在写代码的时候通常会进行网上保存&#xff0c;无论是github还是gittee&#xff0c;都是一种基于git去保存代码的形式&#xff0c;这样保存代码…...

scikit-learn机器学习

# 同时添加如下代码, 这样每次环境(kernel)启动的时候只要运行下方代码即可: # Also add the following code, # so that every time the environment (kernel) starts, # just run the following code: import sys sys.path.append(/home/aistudio/external-libraries)机…...