I/O基础 1、java1.4之前,java对I/O支持不完善,存在以下问题: 没有数据缓冲区,I/O性能存在问题。 没有C或者C++的channel概念,只有输入输出流。 同步式阻塞式I/O通信,通常会导致通信线程被长时间阻塞。 支持的字符集有限,硬件可移植性不好。 2、Linux网络I/O模型 Linux内核将所有外部设备都看作一个文件来操作,对文件的操作都会调用内核提供的系统命令,返回一个fd(文件描述符)。 描述符就是一个数字,它指向内核中的一个结构体(文件路径,数据区等属性)。 fd演示:
一、linux网络IO模型:linux将所有外部设备都当作文件处理,对一个文件的读写操作通过调用内核命令执行,返回一个file descriptor(fd 文件描述符),而对于一个socket也有对应的socketFD,描述符是一个数字,指向内核中的一个结构体(文件路径,数据区属性等)。
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。
Linux内核将所有的外部设备当做一个文件来操作,对文件的读写操作会调用内核的系统命令,返回一个文件描述符(file descriptor,fd)。而对socket的读写也有相应的描述符,称为socketfd。描述符就是一个数字,指向内存中的一个结构体(文件路径或者数据区等)
IO模型 只关注IO,不关注IO读写完成后的事情。 同步:程序(APP)自己进行读/写操作 异步:由Kernel完成读/写,程序跑起来感觉像没有访问IO,访问的是buffer 阻塞:BLOCKING,一直等待着方法有效的返回结果 非阻塞:NONBLOCKING,调用方法的时候就返回是否读取到,(java中要么返回null,要么返回具体的对象) 所以IO模型有: 同步阻塞:程序(APP)自己读取,调用了方法后一直等待着有效的返回结果 同步非阻塞:程序(APP)自己读取,调用方法的瞬间就给出是否读取到的返回结
看了一些文章,发现有很多不同的理解,可能是因为大家入切的角度、环境不一样。所以,我们先说明基本的IO操作及环境。
在《朴素、Select、Poll和Epoll网络编程模型实现和分析——朴素模型》中我们分析了朴素模型的一个缺陷——一次只能处理一个连接。本文介绍的Select模型则可以解决这个问题。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
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。
前面介绍了NIO中的buffer和Channel,而我们将NIO主要的使用场景还是在网络环境中,在具体介绍之前我们需要了解下IO的模型
前几期的分享,我们站在编码视角去聊 Java IO,旨在理解与编码,本次从 Linux 操作系统层面了解一下 IO 模型,这样方能做到知其然,知其所以然。
因为项目需要,接触和使用了Netty,Netty是高性能NIO通信框架,在业界拥有很好的口碑,但知其然不知其所以然。
http://www.cnblogs.com/hnrainll/p/3625597.html
也叫 同步阻塞IO , 请求数据的进程需要一直阻塞等待读取完成才能返回,同时整个读取的动作也是要同步等待I/O操作的完成才返回。
Linux 的内核将所有外部设备都看做一个文件来操作(一切皆文件),对一个文件的读写操作会调用内核提供的系统命令,返回一个file descriptor(fd,文件描述符)。而对一个socket的读写也会有响应的描述符,称为socket fd(socket文件描述符),描述符就是一个数字,指向内核中的一个结构体(文件路径,数据区等一些属性)。
User space(用户空间)和 Kernel space(内核空间)。Linux里面这么设计的目的主要是为了安全,即使用户空间崩溃了,内核也不受影响。所以在Linux世界,进程不能直接访问硬件设备,当进程需要访问硬件设备(比如读取磁盘文件,接收网络数据等等)时,必须由用户态模式切换至内核态模式,通过系统调用访问硬件设备。
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。
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。
系列文章:http://www.jianshu.com/p/594441fb9c9e
Redis的高性能和他的事件模型是密不可分的,最大程度上利用了单线程、非阻塞IO模型来快速的处理请求(单线程处理多链接)。这里存在一个问题,其实严格意义上来讲,Redis 是单线程对外提供服务,redis内部并不单线程的,还存在一些关于数据持久化的线程。
周日午后,刚刚放下手里的电话,正在给刚刚的面试者写评价。刚刚写到『对Linux的基本IO模型理解不深』这句的时候,女朋友突然出现。
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。
Netty作为高性能的网络通信框架,它是IO模型演变过程中的产物。Netty以Java NIO为基础,是一种基于异步事件驱动的网络通信应用框架,Netty用以快速开发高性能、高可靠的网络服务器和客户端程序,很多开源框架都选择Netty作为其网络通信模块。本文主要通过分析IO模型的优化演进之路,比较不同IO模型的异同,让大家对于Java IO模型有着更加深刻的理解,我想这也是Netty如何实现高性能网络通信理解的重要基础。话不多说,我们赶紧发车了。
epoll简介 epoll 是Linux内核中的一种可扩展IO事件处理机制,最早在 Linux 2.5.44内核中引入,可被用于代替POSIX select 和 poll 系统调用,并且在具有大量应用程序请求时能够获得较好的性能( 此时被监视的文件描述符数目非常大,与旧的 select 和 poll 系统调用完成操作所需 O(n) 不同, epoll能在O(1)时间内完成操作,所以性能相当高),epoll 与 FreeBSD的kqueue类似,都向用户空间提供了自己的文件描述符来进行操作。 [cpp]
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。
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
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
网络应用需要处理的无非就是两大类问题,网络I/O,数据计算。相对于后者,网络I/O的延迟,给应用带来的性能瓶颈大于后者。
从基础讲起,IO的原理和模型是隐藏在编程知识底下的,是开发人员必须掌握的基础原理,是基础的基础,更是通关大厂面试的必备知识。
网络I/O,可以理解为网络上的数据流。通常我们会基于socket与远端建立一条TCP或者UDP通道,然后进行读写。单个socket时,使用一个线程即可高效处理;然而如果是10K个socket连接,或者更多,我们如何做到高性能处理?
Kafka集群到底需要多大的存储空间?这是一个非常经典的规划问题。Kafka需要将消息保存在底层的磁盘上,这些消息默认会被保存一段时间然后自动被删除。虽然这段时间是可以配置的,但你应该如何结合自身业务场景和存储需求来规划Kafka集群的存储容量呢?
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。
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。
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。
上一篇文章讲解了I/O模型的一些基本概念,包括同步与异步,阻塞与非阻塞,同步IO与异步IO,阻塞IO与非阻塞IO。这次一起来了解一下现有的几种IO模型,以及高效IO的两种设计模式,也都是属于IO模型的基础知识。
Java 中的 BIO、NIO和 AIO 理解为是 Java 语言对操作系统的各种 IO 模型的封装。
这里我将对比一下常见的多路复用技术:select、poll、epoll、kqueue 和 IOCP(Windows)。
说到IO模型,都会牵扯到同步、异步、阻塞、非阻塞这几个词。从词的表面上看,很多人都觉得很容易理解。但是细细一想,却总会发现有点摸不着头脑。自己也曾被这几个词弄的迷迷糊糊的,每次看相关资料弄明白了,然后很快又给搞混了。
同步阻塞IO在等待数据就绪上花去太多时间,而传统的同步非阻塞IO虽然不会阻塞进程,但是结合轮询来判断运维
面试指南系列,很多情况下不会去深挖细节,是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式,所以我默认大部分的东西,作为面试官的你,肯定是懂的。
关于 select, poll, epoll,网络 IO 演变发展过程和模型介绍 这篇文章讲得很好,本文就不浪费笔墨了。
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。
上篇文章,我们介绍了Java IO框架的演变,其实编程语言的IO实现是依赖于底层的操作系统,如果OS内核不支持,那么语言层面也无能为力。任何一个跨平台的编程语言,一定是能够在不同操作系统之间选择使用最优的IO模型,那么不同平台的io策略都有哪些实现呢?本篇文章我们就来了解一下。
Epoll但是当前在Linux下开发大规模并发网络程序的热门人选,Epoll 在Linux2.6内核中正式引入,和select类似,事实上都I/O多路复用技术而已,并没有什么神奇的。
此时,用户应用程序也同样需要占用这些资源,如果不加以限制,那么会和操作系统争抢资源,导致冲突。
之前写了篇文章 C语言网络编程-tcp服务器实现 里面有讲到了select模型以及epoll模型的区别,但是没有讲到各自的优缺点
先抛出一个问题,基于此问题引出文章的主题:1999 年 Dan Kegel 在其个人站点提出了 C10K问题,首字母 C 是 Client 的缩写,C10K 即单机同时处理 1 万个连接的问题。C10K 表示处理 10000 个并发连接,注意这里的并发连接和每秒请求数不同,虽然它们是相似的,每秒处理许多请求需要很高的吞吐量(快速处理它们),但是更大数量的并发连接需要高效的连接调度,即 I/O 模型的问题。
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?
ASP.NET Core(ASP.NET Core 简介) ASP.NET Core 是一个跨平台的开源框架,用于在 Windows、macOS 或 Linux 上生成基于云的新式 Web 应用。
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