不是白白浪费了 CPU 的资源吗？ 官方解释说，因为单线程已经够用了，CPU 不是 redis 的瓶颈。Redis 的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且 CPU 不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。
IO复用是串行的a有问题处理a的，但是a的问题要处理10个小时b就得等待10个小时
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例如：当进程需要操作多个IO相关描述符时，服务器程序要同时查看监听socket和大量业务socket是否有数据到来，需要内核能够监控许多描述符，一旦这些描述符就绪就主动告诉进程哪些描述符就绪，站在进程的角度上，就不需要挨个查看每个文件的描述符。
一位工作5年的小伙伴面试时被问到IO相关的问题，说，谈谈你对IO多路复用机制的理解。当时他说只是听过多路复用，具体细节没有了解过。今天，我给大家分享一下我的理解。
几年前的一个下午，公司里码农们正在安静地敲着代码，突然很多人的手机同时“哔哔”地响了起来。本来以为发工资了，都挺高兴！打开一看，原来是告警短信
当别人问我们Redis这么快的时候，很多小白都只会简简单单的回答，因为Redis它是基于内存存储的，使用内存存储数据，可以避免频繁的进行写盘操作，大大降低响应时间。这个确实是一个原因，但回答的还是不够面。起码在这里还得回答上高效的数据结构以及IO网络多路复用的设计架构。
最近越来越认为，在讲解技术相关问题时，大白话固然很重要，通俗易懂，让人有想读下去的欲望。但几乎所有的事，都有两面性，在看到其带来好处时，不妨想想是否也引入了不好的地方。
IO模型是编程语言和软件开发中重要的知识。本篇从IO模型这个切入点横向梳理了从操作系统到应用层IO模型相关知识。考虑到技术本身具有横向迁移的特点，也可以帮助大家在宏观与微观，具体与细节，底层与应用多角度串联技术，本篇是第一篇从IO模型说起。
很多人说BIO不好，会“block”，但到底什么是IO的Block呢？考虑下面两种情况：
很多对技术有追求的读者朋友，做到一定阶段后都希望技术有所精进。有些读者朋友可能会研究一些中间件的技术架构和实现原理。比如，Nginx为什么能同时支撑数万乃至数十万的连接？为什么单工作线程的Redis性能比多线程的Memcached还要强？Dubbo的底层实现是怎样的，为什么他的通信效率非常高？
在 Linux 系统之中有一个核心武器：epoll 池，在高并发的，高吞吐的 IO 系统中常常见到 epoll 的身影。
Redis是目前广为人知的一个内存数据库，在各个场景中都有着非常丰富的应用，前段时间Redis推出了6.0的版本，在新版本中采用了多线程模型。
Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统，它可以用作：数据库、缓存和消息中间件。
清·俞樾《湖楼笔谈》六：“盖诗人用意之妙，在乎深入显出。入之不深，则有浅易之病；出之不显，则有艰涩之患。”
从JDK 7版本开始，Java新加入的文件和网络io特性称为nio2(new io 2, 因为jdk1.4中已经有过一个nio了)，包含了众多性能和功能上的改进，其中最重要的部分，就是对异步io的支持，称为Java AIO(asynchronous IO)。 因为AIO的实施需充分调用OS参与，IO需要操作系统支持、并发也同样需要操作系统的支持，所以性能方面不同操作系统差异会比较明显。所以本文也附带介绍了Linux 2.6及以后版本新增的AIO特性（因为这跟Java AIO是对应关系）。 Java AIO
众所周知，Redis是一个单线程架构的NoSQL数据库，但是是单线程模型的Redis为什么性能如此之高?这就是我们接下来要探究学习的内容。 1、Redis的单线程架构 1.1、Redis单线程简介 首
哈哈，反正我在面试时候经常会问候选人这个问题，这个问题其实是对redis内部机制的一个考察，可以牵扯出好多涉及底层深入原理的一些列问题。
linux系统也是一种应用，它是基于计算机硬件的一种操作系统软件。当我们接收一次网络传输，计算机硬件的网卡会从网络中将读到的字节流写到linux的buffer缓冲区内存中，然后用户空间会调用linux对外暴露的接口，将linux中的buffer内存中的数据再读取到用户空间。这一次读操作就是一次IO。同样写也是这样的。
从操作系统层面怎么理解网络I/O呢？计算机的世界有一套自己定义的概念。如果不明白这些概念，就无法真正明白技术的设计思路和本质。所以在我看来，这些概念是了解技术和计算机世界的基础。
你是否曾经有想过这个问题，我们的一台 web 服务器最多能连接多少个客户端，或者说是服务多少个用户？是不是说，无论用户数量有多少，只要 CPU 和内存足够，就能支持？
前言:tomcat一度是web容器的标准，但是tomcat的并发量却只有200-400之间，即使现在有了aio模式，也没有提升太多。所以现在大部分都是使用netty作为高性能服务器框架，在dubbo，
近乎所有与Java相关的面试都会问到缓存的问题，基础一点的会问到什么是“二八定律”、什么是“热数据和冷数据”，复杂一点的会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题，这些看似不常见的概念，都与我们的缓存服务器相关，一般常用的缓存服务器有Redis、Memcached等，而笔者目前最常用的也只有Redis这一种。
本文从操作系统的角度来解释BIO，NIO，AIO的概念，含义和背后的那些事。本文主要分为3篇。 第一篇讲解BIO和NIO以及IO多路复用 第二篇讲解AIO和文件IO 第三篇讲解在这些机制上的一些应用的实现方式，比如nginx，nodejs，Java NIO等 到底什么是“IO Block” 很多人说BIO不好，会“block”，但到底什么是IO的Block呢？考虑下面两种情况： 用系统调用read从socket里读取一段数据 用系统调用read从一个磁盘文件读取一段数据到内存 如果你的直觉告诉你，这两种都算
程序员：假如我们执行A,B两个IO操作的时候，如果必须等待A完成后才能执行B那么这个就是
Tornado是一种 Web 服务器软件的开源版本。Tornado 和主流Web 服务器框架（包括大多数 Python 的框架）有着明显的区别 它是非阻塞式服务器，而且速度相当快
当调用一次 channel.read 或 stream.read 后，会切换至操作系统内核态来完成真正数据读取，而读取又分为两个阶段，分别为：
I/O是input/output的缩写，表示计算机与外接设备之间的数据传输。最常见的I/O类型有磁盘I/O、网络IO。IO和CPU比起来是非常低效的，为了保障应用程序的运行效率，Linux支持多种IO模型。
Java里面的IO模型种类较多，主要包括BIO，NIO和AIO，每个IO模型都有不一样的地方，那么这些IO模型是如何演变呢，底层的原理又是怎样的呢？ 本文我们就来聊聊。
学习任何东西之前都得知道他是为什么而产生的。任何一个设计，或技术。都是为了解决某个或多个问题而产生的。即BIO到NIO到多路复用再到epollo 再到netty网络编程框架。今天我们来看看这个演进的过程。
我们都知道unix世界里、一切皆文件、而文件是什么呢？文件就是一串二进制流而已、不管socket、还是FIFO、管道、终端、对我们来说、一切都是文件、一切都是流、在信息交换的过程中、我们都是对这些流进行数据的收发操作、简称为I/O操作(input and output)、往流中读出数据、系统调用read、写入数据、系统调用write、不过话说回来了、计算机里有这么多的流、我怎么知道要操作哪个流呢？做到这个的就是文件描述符、即通常所说的fd(file descriptor)、一个fd就是一个整数、所以对这个整数的操作、就是对这个文件（流）的操作、我们创建一个socket、通过系统调用会返回一个文件描述符、那么剩下对socket的操作就会转化为对这个描述符的操作、不能不说这又是一种分层和抽象的思想、
服务器端编程，经常需要构造高性能的网络应用，需要选用高性能的IO模型，这也是通关大公司面试必备的知识。
>>> send_data = input("--->").encode()
操作系统的核心是内核，独立于普通的应用程序，可以访问受保护的内存空间，也有访问底层硬件设备的所有权限。为了保证用户进程不能直接操作内核（kernel），保证内核的安全，操心系统将虚拟空间划分为两部分，一部分为内核空间，一部分为用户空间。
高并发也算是这几年的热门词汇了，尤其在互联网圈，开口不聊个高并发问题，都不好意思出门。高并发有那么邪乎吗？动不动就千万并发、亿级流量，听上去的确挺吓人。但仔细想想，这么大的并发与流量不都是通过路由器来的吗？
当用户线程调用了 read 系统调用，内核（kernel）就开始了 IO 的第一个阶段：准备数据。很多时候，数据在一开始还没有到达（比如，还没有收到一个完整的Socket数据包），这个时候 kernel 就要等待足够的数据到来。
I/O 是 Input/Ouput 的缩写，即输入输出端口，是信息处理系统（例如计算机）与外部世界（可能是人类或另一信息处理系统）之间的通信。输入是系统接收的信号或数据，输出则是从其发送的信号或数据。
I/O 一直是很多小伙伴难以理解的一个知识点，这篇文章我会将我所理解的 I/O 讲给你听，希望可以对你有所帮助。
作者简介：曾任职于阿里巴巴，每日优鲜等互联网公司，任技术总监。15年电商互联网经历。
概述 穿透、回种、熔断 缓存中间件对比 Mencache和Redis区别 主从：mysql复制备份 分片：将大数据打碎，分配到不同物理机节点的分区方案 redis3.0之后支持分片 选型：普
linux操作系统包含了五种IO模型，各种上层编程语言或者网络编程框架的上层实现都是基于操作系统的这些IO实现来实现的。
同步、异步、阻塞、非阻塞都是和I/O（输入输出）有关的概念，最简单的文件读取就是I/O操作。而在文件读取这件事儿上，可以有多种方式。
从本篇开始回顾总结Netty通信框架，尝试为读者揭开它的神秘面纱。Flink内部节点之间的通信是用Akka，比如JobManager和TaskManager之间的通信。而operator之间的数据传输是利用Netty。
之前的面试有问到主线程在 ActivityThread 里初始化 Looper 后调用了 Looper.loop() 这个死循环为什么不会阻塞主线程，当时回答因为在 Looper.loop() 方法里调用了 MessageQueue.next() 方法，这个 next() 中调用了nativePollOnce() ，这个本地方法最终实现是 android_os_MessageQueue_nativePollOnce ，因为这里的 IO 机制采用 epool ，当它没有消息时会调用 wait() 函数释放 CPU 进入休眠等待，当有消息来临会通过管道写入来通知唤醒。后面百度了一下 epool 函数，然后对比其他 IO 模型做一个笔记，首先说 IO 是什么， IO 就是 InputStream 和 OutputStream 的缩写，输入和输出的意思，传统的我们通过字节流或字符流来操作流，此时是同步阻塞 IO 模型，后面更新的Java NIO 是同步非阻塞 IO 模型
高性能是每个程序员的追求，无论写一行代码还是做一个系统，都希望能够达到高性能的效果。高性能架构设计主要集中在两方面：
Linux系统提供给用户用于接收网络IO的系统接口。从套接字上接收一个消息，可同时应用于面向连接和无连接的套接字。
很多的小伙伴，被java IO 模型，搞得有点儿晕，一会儿是4种模型，一会儿又变成了5种模型。
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