BIO和NIO了解多少呢？一起从实践角度重新理解下吧

运行结果

代码解析

在解决方案一中，我们采用了非阻塞方式，但是发现一旦非阻塞，等待客户端发送消息时就不会再阻塞了，而是直接重新去获取新客户端的连接请求，这就会造成客户端连接丢失，而在解决方案二中，我们将连接存储在一个list集合中，每次等待客户端消息时都去轮询，看看消息是否准备好，如果准备好则直接打印消息。可以看到，从头到尾我们一直没有开启第二个线程，而是一直采用单线程来处理多个客户端的连接，这样的一个模式可以很完美地解决BIO在单线程模式下无法处理多客户端请求的问题，并且解决了非阻塞状态下连接丢失的问题。

(3)存在的问题(解决方案二)

从刚才的运行结果中其实可以看出，消息没有丢失，程序也没有阻塞。但是，在接收消息的方式上可能有些许不妥，我们采用了一个轮询的方式来接收消息，每次都轮询所有的连接，看消息是否准备好，测试用例中只是三个连接，所以看不出什么问题来，但是我们假设有1000万连接，甚至更多，采用这种轮询的方式效率是极低的。另外，1000万连接中，我们可能只会有100万会有消息，剩下的900万并不会发送任何消息，那么这些连接程序依旧要每次都去轮询，这显然是不合适的。

真实NIO中如何解决

在真实NIO中，并不会在Java层上来进行一个轮询，而是将轮询的这个步骤交给我们的操作系统来进行，他将轮询的那部分代码改为操作系统级别的系统调用(select函数，在linux环境中为epoll)，在操作系统级别上调用select函数，主动地去感知有数据的socket。

06 关于使用select/epoll和直接在应用层做轮询的区别

我们在之前实现了一个使用Java做多个客户端连接轮询的逻辑，但是在真正的NIO源码中其实并不是这么实现的，NIO使用了操作系统底层的轮询系统调用 select/epoll(windows:select,linux:epoll)，那么为什么不直接实现而要去调用系统来做轮询呢?

6.1 select底层逻辑

假设有A、B、C、D、E五个连接同时连接服务器，那么根据我们上文中的设计，程序将会遍历这五个连接，轮询每个连接，获取各自数据准备情况，那么和我们自己写的程序有什么区别呢?

首先，我们写的Java程序其本质在轮询每个Socket的时候也需要去调用系统函数，那么轮询一次调用一次，会造成不必要的上下文切换开销。

而Select会将五个请求从用户态空间全量复制一份到内核态空间，在内核态空间来判断每个请求是否准备好数据，完全避免频繁的上下文切换。所以效率是比我们直接在应用层写轮询要高的。

如果select没有查询到到有数据的请求，那么将会一直阻塞(是的，select是一个阻塞函数)。如果有一个或者多个请求已经准备好数据了，那么select将会先将有数据的文件描述符置位，然后select返回。返回后通过遍历查看哪个请求有数据。

select的缺点

底层存储依赖bitmap，处理的请求是有上限的，为1024。

文件描述符是会置位的，所以如果当被置位的文件描述符需要重新使用时，是需要重新赋空值的。

fd(文件描述符)从用户态拷贝到内核态仍然有一笔开销。

select返回后还要再次遍历，来获知是哪一个请求有数据。

6.2 poll函数底层逻辑

poll的工作原理和select很像，先来看一段poll内部使用的一个结构体。

struct pollfd{ int fd; short events; short revents;}

poll同样会将所有的请求拷贝到内核态，和select一样，poll同样是一个阻塞函数，当一个或多个请求有数据的时候，也同样会进行置位，但是它置位的是结构体pollfd中的events或者revents置位，而不是对fd本身进行置位，所以在下一次使用的时候不需要再进行重新赋空值的操作。poll内部存储不依赖bitmap，而是使用pollfd数组的这样一个数据结构，数组的大小肯定是大于1024的。解决了select 1、2两点的缺点。

6.3 epoll

epoll是最新的一种多路IO复用的函数。这里只说说它的特点。

（编辑：孝感站长网）

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