大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
我们常见的IO模型有：阻塞 IO 模型、非阻塞 IO 模型、多路复用 IO 模型、 信号驱动 IO 模型、异步 IO 模型；下面我们就简单介绍一下以上IO模型。
1、阻塞 IO 模型
最传统的一种IO 模型，即在读写数据过程中会发生阻塞现象。当用户线程发出IO 请求之后，内核会去查看数据是否就绪，如果没有就绪就会等待数据就绪，而用户线程就会处于阻塞状态，用户线程交出CPU。当数据就绪之后，内核会将数据拷贝到用户线程，并返回结果给用户线程，用户线程才解除block 状态。典型的阻塞IO 模型的例子为：data = socket.read();如果数据没有就绪，就会一直阻塞在read 方法。
2、非阻塞 IO 模型
当用户线程发起一个read 操作后，并不需要等待，而是马上就得到了一个结果。如果结果是一个error 时，它就知道数据还没有准备好，于是它可以再次发送read 操作。一旦内核中的数据准备好了，并且又再次收到了用户线程的请求，那么它马上就将数据拷贝到了用户线程，然后返回。所以事实上，在非阻塞IO 模型中，用户线程需要不断地询问内核数据是否就绪，也就说非阻塞IO不会交出CPU，而会一直占用CPU。典型的非阻塞IO 模型一般如下：
代码语言：javascript复制while(true){
data = socket.read();
if(data!= error){
处理数据
break;
}
}但是对于非阻塞IO 就有一个非常严重的问题，在while 循环中需要不断地去询问内核数据是否就绪，这样会导致CPU 占用率非常高，因此一般情况下很少使用while 循环这种方式来读取数据。
3、多路复用 IO 模型
多路复用IO 模型是目前使用得比较多的模型。Java NIO 实际上就是多路复用IO。在多路复用IO模型中，会有一个线程不断去轮询多个socket 的状态，只有当socket 真正有读写事件时，才真正调用实际的IO 读写操作。因为在多路复用IO 模型中，只需要使用一个线程就可以管理多个socket，系统不需要建立新的进程或者线程，也不必维护这些线程和进程，并且只有在真正有socket 读写事件进行时，才会使用IO 资源，所以它大大减少了资源占用。在Java NIO 中，是通过selector.select()去查询每个通道是否有到达事件，如果没有事件，则一直阻塞在那里，因此这种方式会导致用户线程的阻塞。多路复用IO 模式，通过一个线程就可以管理多个socket，只有当socket 真正有读写事件发生才会占用资源来进行实际的读写操作。因此，多路复用IO 比较适合连接数比较多的情况。
另外多路复用IO 为何比非阻塞IO 模型的效率高是因为在非阻塞IO 中，不断地询问socket 状态时通过用户线程去进行的，而在多路复用IO 中，轮询每个socket 状态是内核在进行的，这个效率要比用户线程要高的多。不过要注意的是，多路复用IO 模型是通过轮询的方式来检测是否有事件到达，并且对到达的事件逐一进行响应。因此对于多路复用IO 模型来说，一旦事件响应体很大，那么就会导致后续的事件迟迟得不到处理，并且会影响新的事件轮询。
4、信号驱动 IO 模型
在信号驱动IO 模型中，当用户线程发起一个IO 请求操作，会给对应的socket 注册一个信号函数，然后用户线程会继续执行，当内核数据就绪时会发送一个信号给用户线程，用户线程接收到信号之后，便在信号函数中调用IO 读写操作来进行实际的IO 请求操作。
5、异步 IO 模型
异步IO 模型才是最理想的IO 模型，在异步IO 模型中，当用户线程发起read 操作之后，立刻就可以开始去做其它的事。而另一方面，从内核的角度，当它受到一个asynchronous read 之后，它会立刻返回，说明read 请求已经成功发起了，因此不会对用户线程产生任何block。然后，内核会等待数据准备完成，然后将数据拷贝到用户线程，当这一切都完成之后，内核会给用户线程 发送一个信号，告诉它read 操作完成了。也就说用户线程完全不需要实际的整个IO 操作是如何进行的，只需要先发起一个请求，当接收内核返回的成功信号时表示IO 操作已经完成，可以直接去使用数据了。也就说在异步IO 模型中，IO 操作的两个阶段都不会阻塞用户线程，这两个阶段都是由内核自动完成，然后发送一个信号告知用户线程操作已完成。用户线程中不需要再次调用IO 函数进行具体的读写。这点是和信号驱动模型有所不同的，在信号驱动模型中，当用户线程接收到信号表示数据已经就绪，然后需要用户线程调用IO 函数进行实际的读写操作；而在异步IO 模型中，收到信号表示IO 操作已经完成，不需要再在用户线程中调用IO 函数进行实际的读写操作。 注意，异步IO 是需要操作系统的底层支持，在Java 7 中，提供了Asynchronous IO。
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