java的i/o操作类在包java.io下，大概可以分成如下四组：
- 基于字节操作的 I/O 接口：InputStream 和 OutputStream
- 基于字符操作的 I/O 接口：Writer 和 Reader
- 基于磁盘操作的 I/O 接口：File
- 基于网络操作的 I/O 接口：Socket
前两组主要是根据传输数据的数据格式，后两组主要是根据传输数据的方式。
虽然 Socket 类并不在 java.io 包下，但是为什么仍然把它们划分在一起，I/O 的核心问题要么是数据格式影响 I/O 操作，要么是传输方式影响 I/O 操作，也就是将什么样的数据写到什么地方的问题，流最终写到什么地方必须要指定，要么是写到磁盘要么是写到网络中，流最终从什么地方读也必须要指定，要么是从磁盘要么从网络中读，如何提高它的运行效率了，而数据格式(序列化改变)和传输方式(缓存使用)是影响效率最关键的因素了。
字符字节的I/O
不管是磁盘还是网络传输，最小的存储单元都是字节，而不是字符，所以 I/O 操作的都是字节而不是字符，但是为啥有操作字符的 I/O 接口呢？这是因为我们的程序中通常操作的数据都是以字符形式，为了操作方便当然要提供一个直接写字符的 I/O 接口，如此而已。我们知道字符到字节必须要经过编码转换，而这个编码又非常耗时，而且还会经常出现乱码问题，所以 I/O 的编码问题经常是让人头疼的问题。
字节与字符的转化接口：
- InputStreamReader： 字节到字符的转化
- OutputStreamWriter：字符到字节的转化
InputStream 到 Reader和Writer到OutputStream的过程要指定编码字符集，否则将采用操作系统默认字符集，很可能会出现乱码问题。StreamDecoder&StreamEncoder正是完成解码和编码的实现类。
磁盘I/O
数据在磁盘的唯一最小描述就是文件，也就是说上层应用程序只能通过文件来操作磁盘上的数据，文件也是操作系统和磁盘驱动器交互的一个最小单元。
Java 中通常的 File 并不代表一个真实存在的文件对象，当你通过指定一个路径描述符时，它就会返回一个代表这个路径相关联的一个虚拟对象，这个可能是一个真实存在的文件或者是一个包含多个文件的目录。何时真正会要检查一个文件存不存？就是在真正要读取这个文件时，例如 FileInputStream 类就是操作一个文件的接口，注意到在创建一个 FileInputStream 对象时，会创建一个 FileDescriptor 对象，其实这个对象就是真正代表一个存在的文件对象的描述，当我们在操作一个文件对象时可以通过 getFD() 方法获取真正操作的与底层操作系统关联的文件描述。例如可以调用 FileDescriptor.sync() 方法将操作系统缓存中的数据强制刷新到物理磁盘中。
当传入一个文件路径，将会根据这个路径创建一个 File 对象来标识这个文件，然后将会根据这个 File 对象创建真正读取文件的操作对象，这时将会真正创建一个关联真实存在的磁盘文件的文件描述符 FileDescriptor，通过这个对象可以直接控制这个磁盘文件。由于我们需要读取的是字符格式，所以需要 StreamDecoder 类将 byte 解码为 char 格式。至于如何从磁盘驱动器上读取一段数据，由操作系统帮我们完成。至于操作系统是如何将数据持久化到磁盘以及如何建立数据结构需要根据当前操作系统使用何种文件系统来回答。
网络I/O
Socket 这个概念没有对应到一个具体的实体，它是描述计算机之间完成相互通信一种抽象功能。打个比方，可以把 Socket 比作为两个城市之间的交通工具，有了它，就可以在城市之间来回穿梭了。交通工具有多种，每种交通工具也有相应的交通规则。Socket 也一样，也有多种。大部分情况下我们使用的都是基于 TCP/IP 的流套接字，它是一种稳定的通信协议。
下图是典型的基于 Socket 的通信的场景：
主机 A 的应用程序要能和主机 B 的应用程序通信，必须通过 Socket 建立连接，而建立 Socket 连接必须需要底层 TCP/IP 协议来建立 TCP 连接。建立 TCP 连接需要底层 IP 协议来寻址网络中的主机。我们知道网络层使用的 IP 协议可以帮助我们根据 IP 地址来找到目标主机，但是一台主机上可能运行着多个应用程序，如何才能与指定的应用程序通信就要通过 TCP 或 UPD 的地址也就是端口号来指定。这样就可以通过一个 Socket 实例唯一代表一个主机上的一个应用程序的通信链路了。
客户端
当客户端要与服务端通信，客户端首先要创建一个 Socket 实例，操作系统将为这个 Socket 实例分配一个没有被使用的本地端口号，并创建一个包含本地和远程地址和端口号的套接字数据结构，这个数据结构将一直保存在系统中直到这个连接关闭。在创建 Socket 实例的构造函数正确返回之前，将要进行 TCP 的三次握手协议，TCP 握手协议完成后，Socket 实例对象将创建完成，否则将抛出 IOException 错误。
服务端
服务端将创建一个 ServerSocket 实例，ServerSocket 创建比较简单只要指定的端口号没有被占用，一般实例创建都会成功，同时操作系统也会为 ServerSocket 实例创建一个底层数据结构，这个数据结构中包含指定监听的端口号和包含监听地址的通配符，通常情况下都是“*”即监听所有地址，之后当调用 accept() 方法时，将进入阻塞状态，等待客户端的请求。当一个新的请求到来时，将为这个连接创建一个新的套接字数据结构，该套接字数据的信息包含的地址和端口信息正是请求源地址和端口。这个新创建的数据结构将会关联到 ServerSocket 实例的一个未完成的连接数据结构列表中，注意这时服务端与之对应的 Socket 实例并没有完成创建，而要等到与客户端的三次握手完成后，这个服务端的 Socket 实例才会返回，并将这个 Socket 实例对应的数据结构从未完成列表中移到已完成列表中。所以 ServerSocket 所关联的列表中每个数据结构，都代表与一个客户端的建立的 TCP 连接。
数据传输
当连接已经建立成功，服务端和客户端都会拥有一个 Socket 实例，每个 Socket 实例都有一个 InputStream 和 OutputStream，正是通过这两个对象来交换数据。同时我们也知道网络 I/O 都是以字节流传输的。当 Socket 对象创建时，操作系统将会为 InputStream 和 OutputStream 分别分配一定大小的缓冲区，数据的写入和读取都是通过这个缓存区完成的。写入端将数据写到 OutputStream 对应的 SendQ 队列中，当队列填满时，数据将被发送到另一端 InputStream 的 RecvQ 队列中，如果这时 RecvQ 已经满了，那么 OutputStream 的 write 方法将会阻塞直到 RecvQ 队列有足够的空间容纳 SendQ 发送的数据。值得特别注意的是，这个缓存区的大小以及写入端的速度和读取端的速度非常影响这个连接的数据传输效率。
I/O调优
磁盘 I/O 优化
性能检测
应用程序通常都需要访问磁盘读取数据，而磁盘 I/O 通常都很耗时，我们要判断 I/O 是否是一个瓶颈，我们有一些参数指标可以参考：
如我们可以压力测试应用程序看系统的 I/O wait 指标是否正常，例如测试机器有 4 个 CPU，那么理想的 I/O wait 参数不应该超过 25%，如果超过 25% 的话，I/O 很可能成为应用程序的性能瓶颈。Linux 操作系统下可以通过 iostat 命令查看。
通常我们在判断 I/O 性能时还会看另外一个参数就是 IOPS，我们应用程序需要最低的 IOPS 是多少，而我们的磁盘的 IOPS 能不能达到我们的要求。每个磁盘的 IOPS 通常是在一个范围内，这和存储在磁盘的数据块的大小和访问方式也有关。但是主要是由磁盘的转速决定的，磁盘的转速越高磁盘的 IOPS 也越高。
现在为了提高磁盘 I/O 的性能，通常采用一种叫 RAID 的技术，就是将不同的磁盘组合起来来提高 I/O 性能，目前有多种 RAID 技术，每种 RAID 技术对 I/O 性能提升会有不同，可以用一个 RAID 因子来代表，磁盘的读写吞吐量可以通过 iostat 命令来获取，于是我们可以计算出一个理论的 IOPS 值，计算公式如下所以：
( 磁盘数 * 每块磁盘的 IOPS)/( 磁盘读的吞吐量 +RAID 因子 * 磁盘写的吞吐量 )=IOPS
提升 I/O 性能
提升磁盘 I/O 性能通常的方法有：
- 增加缓存，减少磁盘访问次数。
- 优化磁盘的管理系统，设计最优的磁盘访问策略，以及磁盘的寻址策略，这里是在底层操作系统层面考虑的。
- 设计合理的磁盘存储数据块，以及访问这些数据块的策略，这里是在应用层面考虑的。如我们可以给存放的数据设计索引，通过寻址索引来加快和减少磁盘的访问，还有可以采用异步和非阻塞的方式加快磁盘的访问效率。
- 应用合理的 RAID 策略提升磁盘 IO，每种 RAID 的区别我们可以用下表所示：
网络 I/O 优化
网络 I/O 优化通常有一些基本处理原则：
- 一个是减少网络交互的次数：要减少网络交互的次数通常我们在需要网络交互的两端会设置缓存，比如 Oracle 的 JDBC 驱动程序，就提供了对查询的 SQL 结果的缓存，在客户端和数据库端都有，可以有效的减少对数据库的访问。关于 Oracle JDBC 的内存管理可以参考《 Oracle JDBC 内存管理》。除了设置缓存还有一个办法是，合并访问请求：如在查询数据库时，我们要查 10 个 id，我可以每次查一个 id，也可以一次查 10 个 id。再比如在访问一个页面时通过会有多个 js 或 css 的文件，我们可以将多个 js 文件合并在一个 HTTP 链接中，每个文件用逗号隔开，然后发送到后端 Web 服务器根据这个 URL 链接，再拆分出各个文件，然后打包再一并发回给前端浏览器。这些都是常用的减少网络 I/O 的办法。
- 减少网络传输数据量的大小：减少网络数据量的办法通常是将数据压缩后再传输，如 HTTP 请求中，通常 Web 服务器将请求的 Web 页面 gzip 压缩后在传输给浏览器。还有就是通过设计简单的协议，尽量通过读取协议头来获取有用的价值信息。比如在代理程序设计时，有 4 层代理和 7 层代理都是来尽量避免要读取整个通信数据来取得需要的信息。
- 尽量减少编码：通常在网络 I/O 中数据传输都是以字节形式的，也就是通常要序列化。但是我们发送要传输的数据都是字符形式的，从字符到字节必须编码。但是这个编码过程是比较耗时的，所以在要经过网络 I/O 传输时，尽量直接以字节形式发送。也就是尽量提前将字符转化为字节，或者减少字符到字节的转化过程。
- 根据应用场景设计合适的交互方式：所谓的交互场景主要包括同步与异步阻塞与非阻塞方式。
同步与异步
所谓同步就是一个任务的完成需要依赖另外一个任务时，只有等待被依赖的任务完成后，依赖的任务才能算完成，这是一种可靠的任务序列。要么成功都成功，失败都失败，两个任务的状态可以保持一致。而异步是不需要等待被依赖的任务完成，只是通知被依赖的任务要完成什么工作，依赖的任务也立即执行，只要自己完成了整个任务就算完成了。至于被依赖的任务最终是否真正完成，依赖它的任务无法确定，所以它是不可靠的任务序列。我们可以用打电话和发短信来很好的比喻同步与异步操作。
在设计到 IO 处理时通常都会遇到一个是同步还是异步的处理方式的选择问题。因为同步与异步的 I/O 处理方式对调用者的影响很大，在数据库产品中都会遇到这个问题。因为 I/O 操作通常是一个非常耗时的操作，在一个任务序列中 I/O 通常都是性能瓶颈。但是同步与异步的处理方式对程序的可靠性影响非常大，同步能够保证程序的可靠性，而异步可以提升程序的性能，必须在可靠性和性能之间做个平衡，没有完美的解决办法。
阻塞与非阻塞
阻塞与非阻塞主要是从 CPU 的消耗上来说的，阻塞就是 CPU 停下来等待一个慢的操作完成 CPU 才接着完成其它的事。非阻塞就是在这个慢的操作在执行时 CPU 去干其它别的事，等这个慢的操作完成时，CPU 再接着完成后续的操作。虽然表面上看非阻塞的方式可以明显的提高 CPU 的利用率，但是也带了另外一种后果就是系统的线程切换增加。增加的 CPU 使用时间能不能补偿系统的切换成本需要好好评估。
两种的方式的组合
组合的方式可以由四种，分别是：同步阻塞、同步非阻塞、异步阻塞、异步非阻塞，这四种方式都对 I/O 性能有影响。
