当前位置: 首页 > news >正文

BIO、NIO、AIO之间的区别

BIO (Blocking I/O)

BIO 属于同步阻塞 IO 模型 。

同步阻塞 IO 模型中,应用程序发起 read 调用后,会一直阻塞,直到内核把数据拷贝到用户空间。

在客户端连接数量不高的情况下,是没问题的。但是,当面对十万甚至百万级连接的时候,传统的 BIO 模型是无能为力的。因此,我们需要一种更高效的 I/O 处理模型来应对更高的并发量。

NIO (Non-blocking/New I/O)

Java 中的 NIO 于 Java 1.4 中引入,对应 java.nio 包,提供了 Channel , Selector,Buffer 等抽象。

NIO 中的 N 可以理解为 Non-blocking,不单纯是 New。它是支持面向缓冲的,基于通道的 I/O 操作方法。 对于高负载、高并发的(网络)应用,应使用 NIO 。

Java 中的 NIO 可以看作是 I/O 多路复用模型。也有很多人认为,Java 中的 NIO 属于同步非阻塞 IO 模型。

跟着我的思路往下看看,相信你会得到答案!

我们先来看看 同步非阻塞 IO 模型。

同步非阻塞 IO 模型中,应用程序会一直发起 read 调用,等待数据从内核空间拷贝到用户空间的这段时间里,线程依然是阻塞的,直到在内核把数据拷贝到用户空间。

相比于同步阻塞 IO 模型,同步非阻塞 IO 模型确实有了很大改进。通过轮询操作,避免了一直阻塞。

但是,这种 IO 模型同样存在问题:应用程序不断进行 I/O 系统调用轮询数据是否已经准备好的过程是十分消耗 CPU 资源的。

这个时候,I/O 多路复用模型 就上场了。

IO 多路复用模型中,线程首先发起 select 调用,询问内核数据是否准备就绪,等内核把数据准备好了,用户线程再发起 read 调用。

read 调用的过程(数据从内核空间 -> 用户空间)还是阻塞的。

  • 目前支持 IO 多路复用的系统调用,有 select,epoll 等等。select 系统调用,目前几乎在所有的操作系统上都有支持。

    • select 调用:内核提供的系统调用,它支持一次查询多个系统调用的可用状态。几乎所有的操作系统都支持。

    • epoll 调用:linux 2.6 内核,属于 select 调用的增强版本,优化了 IO 的执行效率。

IO多路复用模型,通过减少无效的系统调用,减少了对 CPU 资源的消耗。

Java 中的 NIO ,有一个非常重要的选择器 ( Selector ) 的概念,也可以被称为 多路复用器。通过它,只需要一个线程便可以管理多个客户端连接。当客户端数据到了之后,才会为其服务。

Buffer、Channel和Selector三者之间的关系如下:

AIO (Asynchronous I/O)

AIO 也就是 NIO 2。Java 7 中引入了 NIO 的改进版 NIO 2,它是异步 IO 模型。

异步 IO 是基于事件和回调机制实现的,也就是应用操作之后会直接返回,不会堵塞在那里,当后台处理完成,操作系统会通知相应的线程进行后续的操作。

总结

最后,来一张图,简单总结一下 Java 中的 BIO、NIO、AIO。

http://www.jsqmd.com/news/973871/

相关文章:

  • SpringBoot开发实战:从零开始构建高效微服务
  • 5分钟快速上手:开源3D CAD查看器和格式转换器的完整实战指南
  • 100天iOS数据结构与算法实战:配套应用‘啊!算法‘的使用指南与学习技巧
  • 如东县黄金回收实测:南通六家上门回收机构全方位测评 - 专业黄金回收
  • 企业级AI编排:MuleSoft与LangChain分层架构实战
  • 5分钟掌握MOOTDX:Python量化投资的终极金融数据获取解决方案
  • LaTeX 字体应用实战:从基础到专业排版
  • 数据科学家如何与ChatGPT协同:四层工作流中的人机分工
  • 数字孪生项目案例 | 数据管道可视化
  • 垂直领域大语言模型(Vertical LLM):专业场景下的高效AI新范式
  • 基于Vue2+PHP的骑士招聘系统3.16完整源码(含PC后台、手机端、会员中心)
  • 抖音无水印视频批量下载终极指南:免费工具一键搞定所有需求
  • TradingAgents-CN:3步构建你的AI投资决策系统,为什么它值得尝试?
  • Zotero-GPT终极指南:用AI智能管理文献,三步提升科研效率
  • 3种高效安装方式:Mac Mouse Fix快速部署指南
  • 2026年公考培训机构怎么选?过来人的5条建议 - 中青资讯
  • Power Apps全栈开发参考集:Dataverse建模、模型/画布双应用、PCF组件与AI Builder集成示例
  • 【信息科学与工程学】【物理/化学科学和工程技术】知识体系073——电学基础05
  • CSGO实战用YOLOv5瞄准辅助工具:含预训练模型、屏幕捕获与窗口激活Python模块
  • ASMREPL开发者手册:贡献代码、扩展功能与社区参与指南
  • TradingAgents-CN:构建多智能体协作的AI金融分析平台
  • 51单片机并行I/O口P0~P3:从内部结构到实战配置的深度解析
  • 郑州奢侈品回收正规店名单 (2026 年 6 月更新) - 奢侈品回收
  • AI 研发团队搭建与管理实战:2026 年大模型团队组织设计与人才策略
  • 【BBWEYY独立站规则松】2026年品牌如何用独立站建站实现从0到1的飞跃 - 比文云BBWEYY餐宝盈
  • AndroidTDDBootStrap中的数据层设计:Retrofit与SQLBrite打造响应式数据处理
  • 告别杂乱连线:在Altium Designer中高效绘制STM32F103C8T6与SD卡模块的原理图符号与封装
  • ASMREPL完全指南:从安装到寄存器操作的完整入门教程
  • GraspNet1BGeomGraspAscend与其他抓取检测方案的对比分析
  • 实测!LED散热风扇将灯具温度降低30℃,某商场应用后灯具寿命延长2倍! - 资讯快报