相关链接：
https://www.topgoer.cn/docs/golangxiuyang/golangxiuyang-1cmef12eubu5j
https://blog.csdn.net/TTTZZZTTTZZZ/article/details/87888487
https://www.bilibili.com/video/BV11K4y1C7rm?p=2

一、彻底弄懂IO

BIO→NIO→select→epoll

从内核的角度去看 IO 这件事，这也是IO发展的根本原因。

1、基本概念

• 同步
  同步就是发起一个调用后，被调用者未处理完请求之前，调用不返回。
• 异步
  异步就是发起一个调用后，立刻得到被调用者的回应表示已接收到请求，但是被调用者并没有返回结果，此时我们可以处理其他的请求，被调用者通常依靠事件，回调等机制来通知调用者其返回结果。

同步和异步的区别最大在于异步的话调用者不需要等待处理结果，被调用者会通过回调等机制来通知调用者其返回结果。

• 阻塞
  阻塞就是发起一个请求，调用者一直等待请求结果返回，也就是当前线程会被挂起，无法从事其他任务，只有当条件就绪才能继续。
• 非阻塞
  非阻塞就是发起一个请求，调用者不用一直等着结果返回，可以先去干其他事情。
• BIO
  Blocking I/O：同步阻塞I/O模型。
  数据的读取写入必须阻塞在一个线程内等待其完成。
• NIO
  New I/O： 同步非阻塞的I/O模型。
  NIO中的N可以理解为Non-blocking，不单纯是New。它支持面向缓冲的，基于通道的I/O操作方法。 NIO提供了与传统BIO模型中的 Socket 和 ServerSocket 相对应的 SocketChannel 和 ServerSocketChannel 两种不同的套接字通道实现,两种通道都支持阻塞和非阻塞两种模式。阻塞模式使用就像传统中的支持一样，比较简单，但是性能和可靠性都不好；非阻塞模式正好与之相反。对于低负载、低并发的应用程序，可以使用同步阻塞I/O来提升开发速率和更好的维护性；对于高负载、高并发的（网络）应用，应使用 NIO 的非阻塞模式来开发。

BIO与NIO的区别：
（1）IO流是阻塞的，NIO流是不阻塞的。
（2）IO 面向流(Stream oriented)，而 NIO 面向缓冲区(Buffer oriented)。
（3）NIO 通过Channel（通道） 进行读写。
（4） NIO有选择器，而IO没有。

• AIO
  Asynchronous I/O： 异步非阻塞的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。

2、IO 模型

二、IO发展历程

redis、nginx、netty[可设置]、kafka等热门技术都是基于epoll。

1、OS基础

程序存在磁盘里，加载到内存之后才能run起来。

PC开机后第一个运行的程序kernel，它向下管理硬件，向上承托其它程序。

kernel内核程序进入内存之后，进行GDT【全局描述符表】注册，它划分出用户空间和内核空间。内核不能被其它程序直接修改，因为需要保证OS的安全可靠，所以开启了保护模式【基于CPU指令集rang0到3】。

程序是不能直接IO访问硬件的，内核可以。所以程序都是通过系统调用syscall【软中断】的方式去调内核进行IO【包括磁盘IO、网络IO等】。这个IO是需要成本的。如何降低IO成本，是IO发展【BIO>NIO>select>epoll>AIO等多路复用技术】的初衷。

2、引入

一个简单的BIO代码示例。

抓取命令【抓取程序与OS发生的系统调用syscall】

strace -ff -o ./ooxx java TestSocket.java 一个输出文件就是一个线程。

查找哪个文件是主程序 grep 'step1' ./*

思路：如果某个程序慢，找出这个进程，看这个进程下是不是有很多线程。

执行 客户端连接命令：【网络就会多一个连接，文件描述符也多了一个socket，主线程文件就会多一个accept系统调用过程：socket、bind、listen、poll、accept【创建socket会生成一个socket文件并且生成文件描述符，套字节文件，用于存储建立链接后的数据】】

nc localhost 8090

java其实并不值钱，JVM虚拟机才是真正的有价值。凡是可以编译成字节码的语言【不止java】都可以运行在JVM上。
java是解释型语言。JVM是java的解释器，它将由java编译来的字节码文件解释成OS认识的程序，然后再去j进行系统调用。【这也是Java比C语言慢的原因】

3、BIO

凡是服务端应用程序，一定会有以下几个步骤：

socket、bind、listen、accept【这时如果没有客户端连接，则会阻塞，如果有多个客户端来连接，则clone新的线程来处理客户端连接：一个线程对应一个客户端，这是传统的BIO】

缺点很明显：成本高，无论是新建scoket，clone新线程[也占用栈内存，线程切换浪费CPU成本]，还是读写，都需要系统调用syscall软中断。根本原因：阻塞的，bio使得不得不新建多线程。如何非阻塞？

确实可以解决早期的业务，但是随着业务越来越丰富，不得不考虑降低IO成本。

BIO 通过clone新线程处理client请求证明如下：

4、NIO

上述BIO的缺陷使得不得不考虑在应用层实现NIO。

服务器操作系统OS是支持非阻塞NIO的，通过执行 man 2 socket 可以证明。

如果在app应用层【比如Java NIO】可以调用OS底层的NIO【不再创建新线程，通过for死循环来轮询】，那么就实现了的应用层级别的NIO。

app应用层的NIO：New IO。OS操作系统的NIO：NonBlocking IO。

但是NIO也有缺陷：C10K问题。比如来了10000个客户端连接，不管客户端有没有发送数据，服务端就会通过轮询【O[n]复杂度，即O[n]次syscall】所有socket文件来判断有没有发送数据【O[m]复杂度】。所以在高并发下虽然没有新建多个线程，但是多次的系统调用syscall还是依然存在。

5、select

服务器操作系统OS支持另外一种非阻塞的系统调用select，通过执行 man 2 select 可以证明。

select 多路复用器。一次性读取【O[1]复杂度】所有socket文件，处理有数据发送【O[m]复杂度】的的客户端。

缺点：一次需要传很多文件数据【虽然只syscall了一次，但是拷贝了很多数据到内核】；需要CPU主动遍历O[n]次来判断谁发送了数据。

• select函数执行流程
  step1、从用户空间拷贝fd_set（注册的事件集合）到内核空间。
  step2、遍历所有fd文件，并将当前进程挂到每个fd的等待队列中，当某个fd文件设备收到消息后，会唤醒设备等待队列上睡眠的进程，那么当前进程就会被唤醒。
  step3、如果遍历完所有的fd没有I/O事件，则当前进程进入睡眠，当有某个fd文件有I/O事件或当前进程睡眠超时后，当前进程重新唤醒再次遍历所有fd文件。

• select函数的缺点
  单个进程所打开的FD是有限制的，通过 FD_SETSIZE 设置，默认1024。
  每次调用 select，都需要把 fd 集合从用户态拷贝到内核态，这个开销在 fd 很多时会很大。
  每次调用select都需要将进程加入到所有监视socket的等待队列，每次唤醒都需要从每个队列中移除。
  select函数在每次调用之前都要对参数进行重新设定，这样做比较麻烦，而且会降低性能。
  进程被唤醒后，程序并不知道哪些socket收到数据，还需要遍历一次。

6、poll

poll本质上和select没有区别，它将用户传入的数组拷贝到内核空间，然后查询每个fd对应的设备状态， 但是它没有最大连接数的限制，原因是它是基于链表来存储的

7、epoll

如何避免select多路复用器的两个缺陷：
一次需要传很多文件数据。→ 基于增量模式传文件数据。
需要CPU主动遍历O[n]次来判断谁发送了数据。→ 基于事件驱动模式【硬件中断。充分发挥硬件，尽量不浪费CPU】。

epoll可以理解为event pool，不同与select、poll的轮询机制，epoll采用的是事件驱动机制，每个fd上有注册有回调函数，当网卡接收到数据时会回调该函数，同时将该fd的引用放入rdlist就绪列表中。
当调用epoll_wait检查是否有事件发生时，只需要检查eventpoll对象中的rdlist双链表中是否有epitem元素即可。如果rdlist不为空，则把发生的事件复制到用户态，同时将事件数量返回给用户。

• epoll执行流程
  step1、调用epoll_create()创建一个ep对象，即红黑树的根节点，返回一个文件句柄。
  step2、调用epoll_ctl()向这个ep对象（红黑树）中添加、删除、修改感兴趣的事件。
  step3、调用epoll_wait()等待，当有事件发生时网卡驱动会调用fd上注册的函数并将该fd添加到rdlist中，解除阻塞。

服务器操作系统OS支持epoll，通过执行man epoll、man epoll_create、man epoll_ctr、man epoll_wait可以证明。

示例：通过strace命令追踪redis、nginx、kafka等应用程序，可以发现epoll技术的使用。

• nginx

• redis

细节问题：同样使用epoll，nginx为啥阻塞，redis为啥轮询？

redis是单线程的，除了IO，它还需要做其它事，比如LRU、LFU、RDB、AOF等，所以需要轮询。
nginx的work进程仅仅就是等客户端连接，，不需要做其它事情，所以阻塞。

nginx的work进程仅仅就是等客户端连接，，不需要做其它事情，所以阻塞。

8、对比总结

select、poll、epoll等都是多路复用器的实现，返回的是I/O的状态[哪个客户端连接是通的]。读写仍然需要程序自己发起，所以都是同步。

EPOLL支持的最大文件描述符上限是整个系统最大可打开的文件数目, 1G内存理论上最大创建10万个文件描述符。

每个文件描述符上都有一个callback函数，当socket有事件发生时会回调这个函数将该fd的引用添加到就绪列表中，select和poll并不会明确指出是哪些文件描述符就绪，而epoll会。造成的区别就是，系统调用返回后，调用select和poll的程序需要遍历监听的整个文件描述符找到是谁处于就绪，而epoll则直接处理即可。

select、poll采用轮询的方式来检查文件描述符是否处于就绪态，而epoll采用回调机制。造成的结果就是，随着fd的增加，select和poll的效率会线性降低，而epoll不会受到太大影响，除非活跃的socket很多。

三、IO是个细活

redis在版本6.X之前都是单线程，原子性、串行化操作。

redis在版本6.X之后支持多线程，并发读、串行写【写仍然是原子性操作】。

1、epoll

2、零拷贝

kafka是基于JVM的。

kafka是怎么做持久化的？→零拷贝、mmap。

考虑到内核kernel，很多技术的创新都在于减少内核调用。

kafka写：用到mmap技术，将数据封装好之后通过mmap直接刷到磁盘的segment文件上，充分利用硬件支持的mmap技术，不经过syscall。
这里用到虚拟内存，虚拟内存是一种内存扩种技术，如果通过参数设置【RandomAccessFile】可以用到堆外内存，所以才能直接映射到磁盘，不会浪费内存。

kafka读：如果没有零拷贝，消费者消费数据的流程：请求给kafka，kafak调用内核，内核读磁盘，数据从磁盘返回给内核，内核拷贝给kafka，kafka再把数据write给内核的socket返回给客户端。
零拷贝技术，消费者消费数据的流程：请求给kafka，kafak调用内核的sendfile，内核读磁盘，数据从磁盘返回给内核，内核不需要再拷贝给kafka【零拷贝的前提：数据不需要加工】，直接返回到客户端。

附：分布式学习路径

从网络到分布式。

• 网络
  高并发负载均衡：网络协议原理
  高并发负载均衡：LVS的DR TUN,NAT模型推导
  高并发负载均衡：LVS的DR模型试验搭建
  高并发负载均衡：基于keepalived的LVS高可用搭建
• redis
  redis介绍及NIO原理
  redis的string类型&bitmap
  redis的list、set、hash、sorted_set、skiplist
  redis的消息订阅、pipeline、事务、modules、布隆过滤器、缓存LRU
  redis的特久化RDB、fork、copyonwrite、AOF、RDB&AOF混合使用
  redis的集群：主从复制、CAP、PAXOS、cluster分片集群
  redis开发：spring.data.redis、连接、序列化、high/low api
• zookeeper
  zookeeper介绍、安装、shell c小i使用，基本概念验证
  zookeeper原理知识，paxos、zab、角色功能、AP开发基础
  zookeeper案例：分布式配置注册发现、分布式锁、ractive模式编程