NIO（Non-blocking I/O，在Java领域，也称为New I/O），是一种同步非阻塞的I/O模型，也是I/O多路复用的基础，已经被越来越多地应用到大型应用服务器，成为解决高并发与大量连接、I/O处理问题的有效方式。

那么NIO的本质是什么样的呢？它是怎样与事件模型结合来解放线程、提高系统吞吐的呢？

本文会从传统的阻塞I/O和线程池模型面临的问题讲起，然后对比几种常见I/O模型，一步步分析NIO怎么利用事件模型处理I/O，解决线程池瓶颈处理海量连接，包括利用面向事件的方式编写服务端/客户端程序。最后延展到一些高级主题，如Reactor与Proactor模型的对比、Selector的唤醒、Buffer的选择等。

注：本文的代码都是伪代码，主要是为了示意，不可用于生产环境。

让我们先回忆一下传统的服务器端同步阻塞I/O处理（也就是BIO，Blocking I/O）的经典编程模型：

{
 ExecutorService executor = Excutors.newFixedThreadPollExecutor(100);//线程池

 ServerSocket serverSocket = new ServerSocket();
 serverSocket.bind(8088);
 while(!Thread.currentThread.isInturrupted()){//主线程死循环等待新连接到来
 Socket socket = serverSocket.accept();
 executor.submit(new ConnectIOnHandler(socket));//为新的连接创建新的线程
}

class ConnectIOnHandler extends Thread{
    private Socket socket;
    public ConnectIOnHandler(Socket socket){
       this.socket = socket;
    }
    public void run(){
      while(!Thread.currentThread.isInturrupted()&&!socket.isClosed()){死循环处理读写事件
          String someThing = socket.read()....//读取数据
          if(someThing!=null){
             ......//处理数据
             socket.write()....//写数据
          }

      }
    }
}

这是一个经典的一个连接一个线程的模型，之所以使用多线程，主要原因在于socket.accept()、socket.read()、socket.write()三个主要函数都是同步阻塞的，当一个连接在处理I/O的时候，系统是阻塞的，如果是单线程的话必然就挂死在那里；但CPU是被释放出来的，开启多线程，就可以让CPU去处理更多的事情。其实这也是所有使用多线程的本质： 1. 利用多核。 2. 当I/O阻塞系统，但CPU空闲的时候，可以利用多线程使用CPU资源。

现在的多线程一般都使用线程池，可以让线程的创建和回收成本相对较低。在活动连接数不是特别高（小于单机1000）的情况下，这种模型是比较不错的，可以让每一个连接专注于自己的I/O并且编程模型简单，也不用过多考虑系统的过载、限流等问题。线程池本身就是一个天然的漏斗，可以缓冲一些系统处理不了的连接或请求。

不过，这个模型最本质的问题在于，严重依赖于线程。但线程是很”贵”的资源，主要表现在： 1. 线程的创建和销毁成本很高，在Linux这样的操作系统中，线程本质上就是一个进程。创建和销毁都是重量级的系统函数。 2. 线程本身占用较大内存，像Java的线程栈，一般至少分配512K～1M的空间，如果系统中的线程数过千，恐怕整个JVM的内存都会被吃掉一半。 3. 线程的切换成本是很高的。操作系统发生线程切换的时候，需要保留线程的上下文，然后执行系统调用。如果线程数过高，可能执行线程切换的时间甚至会大于线程执行的时间，这时候带来的表现往往是系统load偏高、CPU sy使用率特别高（超过20%以上)，导致系统几乎陷入不可用的状态。 4. 容易造成锯齿状的系统负载。因为系统负载是用活动线程数或CPU核心数，一旦线程数量高但外部网络环境不是很稳定，就很容易造成大量请求的结果同时返回，激活大量阻塞线程从而使系统负载压力过大。

所以，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。随着移动端应用的兴起和各种网络游戏的盛行，百万级长连接日趋普遍，此时，必然需要一种更高效的I/O处理模型。