主流 I/O 模型

阻塞IO、非阻塞IO、异步 IO 。

BIO 模型

同步阻塞 模型，一个客户单对应一个链接的处理线程

缺点：

1、IO 中如果进行 read 是阻塞操作，如果请求的链接操作不做任何操作，也会导致线程阻塞，浪费线程资源

2、如果线程很多，会导致服务器压力增加，比如 C10K问题

引用场景：

BIO 方式运用数目比较小且固定的架构，这种方式对服务器资源要求比较高，但是程序简单容易理解。

NIO 模型

同步非阻塞，是服务器实现的模式是一个线程可以处理多个请求（链接），客户端发送的链接都会注册到多路复用器 selector 上，多路复用器轮训到介入的所有 IO 请求进行处理。

应用场景：

NIO方式适用于链接数目多（轻操作） 的架构，比如聊天服务器，弹幕系统，服务器间通讯，编程比较复杂。Java NIO 模型如下图所示：

总结：

NIO 的三大核心组件：Channel（通道）、Buffer （缓冲区）、Selector （多路复用器）

1、Channel 类似流，每个 Channel 对应一个 buffer 缓冲区。

2、Channel 组册到 Selector 上，由 Selecotor 根据 Channel 读写事件发生时交给空闲线程处理。

3、NIO 中 Buffer 与 Channel 都是可读可写的。

NIO 模型实现

在 linux  系统中是通过调用系统内核函数来创建 socket ，selecotor 对应操作系统的 epoll 描述符。可以将 socket 的连接文件描述符绑定到 epoll 文件描述符上，进行事件的异步通知，实现一个线程处理，并且减少大量的无效遍历，事件处理交给了操作系统的内核，提升效率。

Redis 线程模型

Redis 是一个典型的基于 epoll 的 nio 线程模型， epoll 实例手机所有的事件（连接与读事件）由一个服务线程处理所有命令。

Redis 底层相关的 epoll 的源码实现在 src/ae_epoll.c 文件中。

AIO 模型

异步非阻塞、由于操作系统完成后回调通知程序启动线程去处理，一般适用于链接较多且链接时间较长的应用。

应用场景：

AIO 方式适用于链接数目多且比较长（重操作），比如设备每间隔 2秒上报状态。

三种 I/O 模型对比