（Netty）1-nio

一. NIO 基础

non-blocking io 非阻塞 IO

1. 三大组件

1.1 Channel & Buffer

channel 有一点类似于 stream，它就是读写数据的双向通道，可以从 channel 将数据读入 buffer，也可以将 buffer 的数据写入 channel，而之前的 stream 要么是输入，要么是输出，channel 比 stream 更为底层

1
2
3

graph LR
channel --> buffer
buffer --> channel

常见的 Channel 有

FileChannel
DatagramChannel
SocketChannel
ServerSocketChannel

buffer 则用来缓冲读写数据，常见的 buffer 有

ByteBuffer
- MappedByteBuffer
- DirectByteBuffer
- HeapByteBuffer
ShortBuffer
IntBuffer
LongBuffer
FloatBuffer
DoubleBuffer
CharBuffer

1.2 Selector

selector 单从字面意思不好理解，需要结合服务器的设计演化来理解它的用途

多线程版设计

graph TD
subgraph 多线程版
t1(thread) --> s1(socket1)
t2(thread) --> s2(socket2)
t3(thread) --> s3(socket3)
end

⚠️ 多线程版缺点

内存占用高
线程上下文切换成本高
只适合连接数少的场景

线程池版设计

graph TD
subgraph 线程池版
t4(thread) --> s4(socket1)
t5(thread) --> s5(socket2)
t4(thread) -.-> s6(socket3)
t5(thread) -.-> s7(socket4)
end

⚠️ 线程池版缺点

阻塞模式下，线程仅能处理一个 socket 连接
仅适合短连接场景

selector 版设计

selector 的作用就是配合一个线程来管理多个 channel，获取这些 channel 上发生的事件，这些 channel 工作在非阻塞模式下，不会让线程吊死在一个 channel 上。适合连接数特别多，但流量低的场景（low traffic）

graph TD
subgraph selector 版
thread --> selector
selector --> c1(channel)
selector --> c2(channel)
selector --> c3(channel)
end

调用 selector 的 select() 会阻塞直到 channel 发生了读写就绪事件，这些事件发生，select 方法就会返回这些事件交给 thread 来处理

2. ByteBuffer

有一普通文本文件 data.txt，内容为

1	1234567890abcd

使用 FileChannel 来读取文件内容

@Slf4j
public class ChannelDemo1 {
    public static void main(String[] args) {
        try (RandomAccessFile file = new RandomAccessFile("helloword/data.txt", "rw")) {
            FileChannel channel = file.getChannel();
            ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(10);
            do {
                // 向 buffer 写入
                int len = channel.read(buffer);
                log.debug("读到字节数：{}", len);
                if (len == -1) {
                    break;
                }
                // 切换 buffer 读模式
                buffer.flip();
                while(buffer.hasRemaining()) {
                    log.debug("{}", (char)buffer.get());
                }
                // 切换 buffer 写模式
                buffer.clear();
            } while (true);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

输出

10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 读到字节数：10
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 1
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 2
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 3
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 4
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 5
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 6
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 7
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 8
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 9
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 0
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 读到字节数：4
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - a
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - b
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - c
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - d
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 读到字节数：-1

2.1 ByteBuffer 正确使用姿势

向 buffer 写入数据，例如调用 channel.read(buffer)
调用 flip() 切换至读模式
从 buffer 读取数据，例如调用 buffer.get()
调用 clear() 或 compact() 切换至写模式
1. clear（是从头开始写）
2. compact（不一定是从头开始写）
重复 1~4 步骤

2.2 ByteBuffer 结构

ByteBuffer 有以下重要属性

capacity
position ：读写指针
limit

一开始

写模式下，position 是写入位置，limit 等于容量，下图表示写入了 4 个字节后的状态

flip 动作发生后，position 切换为读取位置，limit 切换为读取限制

读取 4 个字节后，状态

clear 动作发生后（读模式 --> 写模式，且是从头开始写），状态

compact 方法，是把未读完的部分向前压缩，然后切换至写模式（读模式 --> 写模式，不是从头开始写）

💡 调试工具类

public class ByteBufferUtil {
    private static final char[] BYTE2CHAR = new char[256];
    private static final char[] HEXDUMP_TABLE = new char[256 * 4];
    private static final String[] HEXPADDING = new String[16];
    private static final String[] HEXDUMP_ROWPREFIXES = new String[65536 >>> 4];
    private static final String[] BYTE2HEX = new String[256];
    private static final String[] BYTEPADDING = new String[16];

    static {
        final char[] DIGITS = "0123456789abcdef".toCharArray();
        for (int i = 0; i < 256; i++) {
            HEXDUMP_TABLE[i << 1] = DIGITS[i >>> 4 & 0x0F];
            HEXDUMP_TABLE[(i << 1) + 1] = DIGITS[i & 0x0F];
        }

        int i;

        // Generate the lookup table for hex dump paddings
        for (i = 0; i < HEXPADDING.length; i++) {
            int padding = HEXPADDING.length - i;
            StringBuilder buf = new StringBuilder(padding * 3);
            for (int j = 0; j < padding; j++) {
                buf.append("   ");
            }
            HEXPADDING[i] = buf.toString();
        }

        // Generate the lookup table for the start-offset header in each row (up to 64KiB).
        for (i = 0; i < HEXDUMP_ROWPREFIXES.length; i++) {
            StringBuilder buf = new StringBuilder(12);
            buf.append(NEWLINE);
            buf.append(Long.toHexString(i << 4 & 0xFFFFFFFFL | 0x100000000L));
            buf.setCharAt(buf.length() - 9, '|');
            buf.append('|');
            HEXDUMP_ROWPREFIXES[i] = buf.toString();
        }

        // Generate the lookup table for byte-to-hex-dump conversion
        for (i = 0; i < BYTE2HEX.length; i++) {
            BYTE2HEX[i] = ' ' + StringUtil.byteToHexStringPadded(i);
        }

        // Generate the lookup table for byte dump paddings
        for (i = 0; i < BYTEPADDING.length; i++) {
            int padding = BYTEPADDING.length - i;
            StringBuilder buf = new StringBuilder(padding);
            for (int j = 0; j < padding; j++) {
                buf.append(' ');
            }
            BYTEPADDING[i] = buf.toString();
        }

        // Generate the lookup table for byte-to-char conversion
        for (i = 0; i < BYTE2CHAR.length; i++) {
            if (i <= 0x1f || i >= 0x7f) {
                BYTE2CHAR[i] = '.';
            } else {
                BYTE2CHAR[i] = (char) i;
            }
        }
    }

    /**
     * 打印所有内容
     * @param buffer
     */
    public static void debugAll(ByteBuffer buffer) {
        int oldlimit = buffer.limit();
        buffer.limit(buffer.capacity());
        StringBuilder origin = new StringBuilder(256);
        appendPrettyHexDump(origin, buffer, 0, buffer.capacity());
        System.out.println("+--------+-------------------- all ------------------------+----------------+");
        System.out.printf("position: [%d], limit: [%d]\n", buffer.position(), oldlimit);
        System.out.println(origin);
        buffer.limit(oldlimit);
    }

    /**
     * 打印可读取内容
     * @param buffer
     */
    public static void debugRead(ByteBuffer buffer) {
        StringBuilder builder = new StringBuilder(256);
        appendPrettyHexDump(builder, buffer, buffer.position(), buffer.limit() - buffer.position());
        System.out.println("+--------+-------------------- read -----------------------+----------------+");
        System.out.printf("position: [%d], limit: [%d]\n", buffer.position(), buffer.limit());
        System.out.println(builder);
    }

    private static void appendPrettyHexDump(StringBuilder dump, ByteBuffer buf, int offset, int length) {
        if (isOutOfBounds(offset, length, buf.capacity())) {
            throw new IndexOutOfBoundsException(
                    "expected: " + "0 <= offset(" + offset + ") <= offset + length(" + length
                            + ") <= " + "buf.capacity(" + buf.capacity() + ')');
        }
        if (length == 0) {
            return;
        }
        dump.append(
                "         +-------------------------------------------------+" +
                        NEWLINE + "         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |" +
                        NEWLINE + "+--------+-------------------------------------------------+----------------+");

        final int startIndex = offset;
        final int fullRows = length >>> 4;
        final int remainder = length & 0xF;

        // Dump the rows which have 16 bytes.
        for (int row = 0; row < fullRows; row++) {
            int rowStartIndex = (row << 4) + startIndex;

            // Per-row prefix.
            appendHexDumpRowPrefix(dump, row, rowStartIndex);

            // Hex dump
            int rowEndIndex = rowStartIndex + 16;
            for (int j = rowStartIndex; j < rowEndIndex; j++) {
                dump.append(BYTE2HEX[getUnsignedByte(buf, j)]);
            }
            dump.append(" |");

            // ASCII dump
            for (int j = rowStartIndex; j < rowEndIndex; j++) {
                dump.append(BYTE2CHAR[getUnsignedByte(buf, j)]);
            }
            dump.append('|');
        }

        // Dump the last row which has less than 16 bytes.
        if (remainder != 0) {
            int rowStartIndex = (fullRows << 4) + startIndex;
            appendHexDumpRowPrefix(dump, fullRows, rowStartIndex);

            // Hex dump
            int rowEndIndex = rowStartIndex + remainder;
            for (int j = rowStartIndex; j < rowEndIndex; j++) {
                dump.append(BYTE2HEX[getUnsignedByte(buf, j)]);
            }
            dump.append(HEXPADDING[remainder]);
            dump.append(" |");

            // Ascii dump
            for (int j = rowStartIndex; j < rowEndIndex; j++) {
                dump.append(BYTE2CHAR[getUnsignedByte(buf, j)]);
            }
            dump.append(BYTEPADDING[remainder]);
            dump.append('|');
        }

        dump.append(NEWLINE +
                "+--------+-------------------------------------------------+----------------+");
    }

    private static void appendHexDumpRowPrefix(StringBuilder dump, int row, int rowStartIndex) {
        if (row < HEXDUMP_ROWPREFIXES.length) {
            dump.append(HEXDUMP_ROWPREFIXES[row]);
        } else {
            dump.append(NEWLINE);
            dump.append(Long.toHexString(rowStartIndex & 0xFFFFFFFFL | 0x100000000L));
            dump.setCharAt(dump.length() - 9, '|');
            dump.append('|');
        }
    }

    public static short getUnsignedByte(ByteBuffer buffer, int index) {
        return (short) (buffer.get(index) & 0xFF);
    }
}

2.3 ByteBuffer 常见方法

分配空间

可以使用 allocate 方法为 ByteBuffer 分配空间，其它 buffer 类也有该方法

1	Bytebuffer buf = ByteBuffer.allocate(16);

向 buffer 写入数据

有两种办法

调用 channel 的 read 方法
调用 buffer 自己的 put 方法

1	int readBytes = channel.read(buf);

和

1	buf.put((byte)127);

从 buffer 读取数据

同样有两种办法

调用 channel 的 write 方法
调用 buffer 自己的 get 方法

1	int writeBytes = channel.write(buf);

和

1	byte b = buf.get();

get 方法会让 position 读指针向后走，如果想重复读取数据

可以调用 rewind 方法将 position 重新置为 0
或者调用 get(int i) 方法获取索引 i 的内容，它不会移动读指针

mark 和 reset

mark 是在读取时，做一个标记，即使 position 改变，只要调用 reset 就能回到 mark 的位置

注意

rewind 和 flip 都会清除 mark 位置

字符串与 ByteBuffer 互转

ByteBuffer buffer1 = StandardCharsets.UTF_8.encode("你好");
ByteBuffer buffer2 = Charset.forName("utf-8").encode("你好");

debug(buffer1);
debug(buffer2);

CharBuffer buffer3 = StandardCharsets.UTF_8.decode(buffer1);
System.out.println(buffer3.getClass());
System.out.println(buffer3.toString());

输出

         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| e4 bd a0 e5 a5 bd                               |......          |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| e4 bd a0 e5 a5 bd                               |......          |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
class java.nio.HeapCharBuffer
你好

Charset :

wrap

decode : 可以将ByteBuffer --> CharBuffer

⚠️ Buffer 的线程安全

Buffer 是非线程安全的

2.4 Scattering Reads（分散读）

分散读取，有一个文本文件 3parts.txt

1	onetwothree

使用如下方式读取，可以将数据填充至多个 buffer

try (RandomAccessFile file = new RandomAccessFile("helloword/3parts.txt", "rw")) {
    FileChannel channel = file.getChannel();
    ByteBuffer a = ByteBuffer.allocate(3);
    ByteBuffer b = ByteBuffer.allocate(3);
    ByteBuffer c = ByteBuffer.allocate(5);
    channel.read(new ByteBuffer[]{a, b, c});
    a.flip();
    b.flip();
    c.flip();
    debug(a);
    debug(b);
    debug(c);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

结果

         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 6f 6e 65                                        |one             |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 74 77 6f                                        |two             |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 74 68 72 65 65                                  |three           |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

运用分散读集中写，可以减少数据在ByteBuffer之间的一个拷贝复制次数，这样可以变现的提高效率

2.5 Gathering Writes（集中写）

使用如下方式写入，可以将多个 buffer 的数据填充至 channel

try (RandomAccessFile file = new RandomAccessFile("helloword/3parts.txt", "rw")) {
    FileChannel channel = file.getChannel();
    ByteBuffer d = ByteBuffer.allocate(4);
    ByteBuffer e = ByteBuffer.allocate(4);
    channel.position(11);

    d.put(new byte[]{'f', 'o', 'u', 'r'});
    e.put(new byte[]{'f', 'i', 'v', 'e'});
    d.flip();
    e.flip();
    debug(d);
    debug(e);
    channel.write(new ByteBuffer[]{d, e});
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

输出

         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 66 6f 75 72                                     |four            |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 66 69 76 65                                     |five            |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

文件内容

1	onetwothreefourfive

2.6 练习

网络上有多条数据发送给服务端，数据之间使用 \n 进行分隔
但由于某种原因这些数据在接收时，被进行了重新组合，例如原始数据有3条为：

Hello,world\n
I’m zhangsan\n
How are you?\n

变成了下面的两个 byteBuffer ( 黏包【两个消息黏在一起了】，半包【消息被截断了】 )

Hello,world\nI’m zhangsan\nHo
w are you?\n

现在要求你编写程序，将错乱的数据恢复成原始的按 \n 分隔的数据

这种方法其实缺点的，比较慢，因为要遍历一个一个字节去判断，所以比较慢。是有其他更好的方法的

public static void main(String[] args) {
    ByteBuffer source = ByteBuffer.allocate(32);
    //                     11            24
    source.put("Hello,world\nI'm zhangsan\nHo".getBytes());
    split(source);

    source.put("w are you?\nhaha!\n".getBytes());
    split(source);
}

private static void split(ByteBuffer source) {
    source.flip();
    int oldLimit = source.limit();
    for (int i = 0; i < oldLimit; i++) {
        if (source.get(i) == '\n') {
            System.out.println(i);
            ByteBuffer target = ByteBuffer.allocate(i + 1 - source.position());
            // 0 ~ limit
            source.limit(i + 1);
            target.put(source); // 从source 读，向 target 写
            debugAll(target);
            source.limit(oldLimit);
        }
    }
    // 这里不同用clear，因为clear会让position-->0，可能导致由的数据丢失
    // compact是把未读完的部分向前压缩
    source.compact();
}

ps:

黏包的原因：主要是效率，为了效率高，一次性将多小数据发送给服务器，从而导致可能产生黏包现象

半包的原因：空间问题，一次性只能接收这么大的数据，剩余的数据第二次接收，从而可能导致有的数据被截断了

3. 文件编程

3.1 FileChannel

⚠️ FileChannel 工作模式

FileChannel 只能工作在阻塞模式下（不可以根Selector一起使用）

获取

不能直接打开 FileChannel，必须通过 FileInputStream、FileOutputStream 或者 RandomAccessFile 来获取 FileChannel，它们都有 getChannel 方法

通过 FileInputStream 获取的 channel 只能读
通过 FileOutputStream 获取的 channel 只能写
通过 RandomAccessFile 是否能读写根据构造 RandomAccessFile 时的读写模式决定

读取

会从 channel 读取数据填充 ByteBuffer，返回值表示读到了多少字节，-1 表示到达了文件的末尾

1	int readBytes = channel.read(buffer);

写入

写入的正确姿势如下， SocketChannel

ByteBuffer buffer = ...;
buffer.put(...); // 存入数据
buffer.flip();   // 切换读模式

while(buffer.hasRemaining()) {
    channel.write(buffer);
}

在 while 中调用 channel.write 是因为 write 方法并不能保证一次将 buffer 中的内容全部写入 channel

关闭

channel 必须关闭，不过调用了 FileInputStream、FileOutputStream 或者 RandomAccessFile 的 close 方法会间接地调用 channel 的 close 方法

位置

获取当前位置

1	long pos = channel.position();

设置当前位置

1 2	long newPos = ...; channel.position(newPos);

设置当前位置时，如果设置为文件的末尾

这时读取会返回 -1
这时写入，会追加内容，但要注意如果 position 超过了文件末尾，再写入时在新内容和原末尾之间会有空洞（00）

大小

使用 size 方法获取文件的大小

强制写入

操作系统出于性能的考虑，会将数据缓存，不是立刻写入磁盘。可以调用 force(true) 方法将文件内容和元数据（文件的权限等信息）立刻写入磁盘

3.2 两个 Channel 传输数据

String FROM = "helloword/data.txt";
String TO = "helloword/to.txt";
long start = System.nanoTime();
try (
    FileChannel from = new FileInputStream(FROM).getChannel();
    FileChannel to = new FileOutputStream(TO).getChannel();
) {
    // 效率高，底层会利用操作系统的 零拷贝 进行优化，这个方法一次性传输的数据的上限是 2g 
    from.transferTo(0, from.size(), to);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}
long end = System.nanoTime();
System.out.println("transferTo 用时：" + (end - start) / 1000_000.0);

输出

1	transferTo 用时：8.2011

from.transferTo（）这个方法效率高，底层会利用操作系统的零拷贝进行优化，这个方法一次性传输的数据的上限是 2g

超过 2g 大小的文件传输，需要用循环

public class TestFileChannelTransferTo {
    public static void main(String[] args) {
        try (
                FileChannel from = new FileInputStream("data.txt").getChannel();
                FileChannel to = new FileOutputStream("to.txt").getChannel();
        ) {
            long size = from.size();
            // left 变量代表还剩余多少字节
            for (long left = size; left > 0; ) {
                System.out.println("position:" + (size - left) + " left:" + left);
                // from.transferTo（）返回的是实际传输的字节数
                left -= from.transferTo((size - left), left, to);
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

实际传输一个超大文件的执行输出如下：

position:0 left:7769948160
position:2147483647 left:5622464513
position:4294967294 left:3474980866
position:6442450941 left:1327497219

3.3 Path

jdk7 引入了 Path 和 Paths 类

Path 用来表示文件路径
Paths 是工具类，用来获取 Path 实例

Path source = Paths.get("1.txt"); // 相对路径 使用 user.dir 环境变量来定位 1.txt

Path source = Paths.get("d:\\1.txt"); // 绝对路径 代表了  d:\1.txt

Path source = Paths.get("d:/1.txt"); // 绝对路径 同样代表了  d:\1.txt

Path projects = Paths.get("d:\\data", "projects"); // 代表了  d:\data\projects

. 代表了当前路径
.. 代表了上一级路径

例如目录结构如下

d:
	|- data
		|- projects
			|- a
			|- b

代码

1
2
3

Path path = Paths.get("d:\\data\\projects\\a\\..\\b");
System.out.println(path);
System.out.println(path.normalize()); // 正常化路径

会输出

1 2	d:\data\projects\a\..\b d:\data\projects\b

3.4 Files

检查文件是否存在

1 2	Path path = Paths.get("helloword/data.txt"); System.out.println(Files.exists(path));

创建一级目录

1 2	Path path = Paths.get("helloword/d1"); Files.createDirectory(path);

如果目录已存在，会抛异常 FileAlreadyExistsException
不能一次创建多级目录，否则会抛异常 NoSuchFileException

创建多级目录用

1 2	Path path = Paths.get("helloword/d1/d2"); // 即使d1目录不能存在也会创建出来 Files.createDirectories(path);

拷贝文件

Path source = Paths.get("helloword/data.txt");
Path target = Paths.get("helloword/target.txt");

Files.copy(source, target);  // 从source 拷贝到 target

如果文件已存在，会抛异常 FileAlreadyExistsException

如果希望用 source 覆盖掉 target，需要用 StandardCopyOption 来控制

1	Files.copy(source, target, StandardCopyOption.REPLACE_EXISTING);

要拷贝文件的话，就用这个这个 copy或是 transferTo，这两个方法都是效率比较高的

移动文件

Path source = Paths.get("helloword/data.txt");
Path target = Paths.get("helloword/data.txt");

Files.move(source, target, StandardCopyOption.ATOMIC_MOVE);

StandardCopyOption.ATOMIC_MOVE 保证文件移动的原子性

删除文件

1
2
3

Path target = Paths.get("helloword/target.txt");

Files.delete(target);

如果文件不存在，会抛异常 NoSuchFileException

1
2
3

Path target = Paths.get("helloword/d1");

Files.delete(target);

如果目录还有内容，会抛异常 DirectoryNotEmptyException

遍历目录文件

public static void main(String[] args) throws IOException {
    Path path = Paths.get("C:\\Program Files\\Java\\jdk1.8.0_91");   // 遍历的其实文件
    AtomicInteger dirCount = new AtomicInteger();
    AtomicInteger fileCount = new AtomicInteger();
    //                       这里的代码模式用到了访问者模式，你要做的操作就通过访问者来加入你的逻辑即可
    Files.walkFileTree(path, new SimpleFileVisitor<Path>(){
        @Override
        public FileVisitResult preVisitDirectory(Path dir, BasicFileAttributes attrs) 
            throws IOException {
            System.out.println(dir);
            dirCount.incrementAndGet();  // +1   
            // 注意这里是匿名内部类里的，所以不能用 在外面的 int 来 ++，匿名类要应用外部局部变量实质是个常量来的，是不能改变它的值的
            // 要用要用累加器来计算
            return super.preVisitDirectory(dir, attrs);
        }

        @Override
        public FileVisitResult visitFile(Path file, BasicFileAttributes attrs) 
            throws IOException {
            System.out.println(file);
            fileCount.incrementAndGet();
            return super.visitFile(file, attrs);
        }
    });
    System.out.println(dirCount); // 133
    System.out.println(fileCount); // 1479
}

统计 jar 的数目

Path path = Paths.get("C:\\Program Files\\Java\\jdk1.8.0_91");
AtomicInteger fileCount = new AtomicInteger();
Files.walkFileTree(path, new SimpleFileVisitor<Path>(){
    @Override
    public FileVisitResult visitFile(Path file, BasicFileAttributes attrs) 
        throws IOException {
        if (file.toFile().getName().endsWith(".jar")) {
            fileCount.incrementAndGet();
        }
        return super.visitFile(file, attrs);
    }
});
System.out.println(fileCount); // 724

删除多级目录

Path path = Paths.get("d:\\a");
Files.walkFileTree(path, new SimpleFileVisitor<Path>(){
    @Override
    public FileVisitResult visitFile(Path file, BasicFileAttributes attrs) 
        throws IOException {
        Files.delete(file);
        return super.visitFile(file, attrs);
    }

    @Override
    public FileVisitResult postVisitDirectory(Path dir, IOException exc) 
        throws IOException {
        Files.delete(dir);
        return super.postVisitDirectory(dir, exc);
    }
});

⚠️ 删除很危险

删除是危险操作，确保要递归删除的文件夹没有重要内容

拷贝多级目录

public static void main(String[] args) throws IOException {

        long start = System.currentTimeMillis();
        String source = "F:\\aaaa";     // 被拷贝的原始目录
        String target = "F:\\bbbb";
        //          起始路径 Paths.get(source)返回的是一个Stream流，所以我们可以用Stream流对应的一些 api 来进行操作
        //                                    path : 就是遍历到的文件目录
        Files.walk(Paths.get(source)).forEach(path -> {
            try {

                System.out.println( " 遍历到的 =====》" +  path );

                // targerName就是最终要操作的目录
                /*
                 source 目录被替换成target目录，比如 source = F:\\aaaa, target = "F:\\bbbb"
                 那么再拷贝 D:\\aaaa\\bb.txt时，就需要替换成 D:\\bbbb\\bb.txt，即source部分被替换成target
                 */
                String targetName = path.toString().replace(source, target);
                System.out.println( "替换后的 ------>" +  targetName );
                // 是目录
                if (Files.isDirectory(path)) {
                    Files.createDirectory(Paths.get(targetName));
                }
                // 是普通文件
                else if (Files.isRegularFile(path)) {
                    // 把
                    Files.copy(path, Paths.get(targetName));
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println( "花时 ： " + (end - start)+ "ms" );
    }
}

运行时输出：

拷贝出了bbbb

4. 网络编程

4.1 非阻塞 vs 阻塞

阻塞

阻塞模式下，相关方法都会导致线程暂停
- ServerSocketChannel.accept 会在没有连接建立时让线程暂停
- SocketChannel.read 会在没有数据可读时让线程暂停
- 阻塞的表现其实就是线程暂停了，暂停期间不会占用 cpu，但线程相当于闲置
单线程下，阻塞方法之间相互影响（比如accept阻塞就不能执行read，read阻塞就不能执行accept了），几乎不能正常工作，需要多线程支持
但多线程下，有新的问题，体现在以下方面
- 32 位 jvm 一个线程 320k，64 位 jvm 一个线程 1024k，如果连接数过多，必然导致 OOM，并且线程太多，反而会因为频繁上下文切换导致性能降低
- 可以采用线程池技术来减少线程数和线程上下文切换，但治标不治本，如果有很多连接建立，但长时间 inactive，会阻塞线程池中所有线程，因此不适合长连接，只适合短连接

服务器端

// 使用 nio 来理解阻塞模式, 单线程
// 0. ByteBuffer
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(16);
// 1. 创建了服务器对象
ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();

// 2. 绑定监听端口
ssc.bind(new InetSocketAddress(8080));

// 3. 连接集合
List<SocketChannel> channels = new ArrayList<>();
while (true) {
    // 4. accept 建立与客户端连接， SocketChannel 用来与客户端之间通信
    log.debug("connecting...");
    SocketChannel sc = ssc.accept(); // 阻塞方法，线程停止运行（要有新的连接建立）
    log.debug("connected... {}", sc);
    channels.add(sc);
    for (SocketChannel channel : channels) {
        // 5. 接收客户端发送的数据
        log.debug("before read... {}", channel);
        channel.read(buffer); // 阻塞方法，线程停止运行（因为客户端并没有向服务端发送数据，要读入数据而又没有数据，就会继续干等）
        buffer.flip();
        debugRead(buffer);
        buffer.clear();
        log.debug("after read...{}", channel);
    }
}

客户端

1
2
3

SocketChannel sc = SocketChannel.open();
sc.connect(new InetSocketAddress("localhost", 8080));
System.out.println("waiting...");

ps：这里用到了debug模式下的一个功能，通过写一个表达式来传入数据

ps：介绍一个idea的功能，idea中可以根据客户端运行多次，设置操作如下：

非阻塞

非阻塞模式下，相关方法都会不会让线程暂停
- 在 ServerSocketChannel.accept 在没有连接建立时，会返回 null，继续运行
- SocketChannel.read 在没有数据可读时，会返回 0，但线程不必阻塞，可以去执行其它 SocketChannel 的 read 或是去执行 ServerSocketChannel.accept
- 写数据时，线程只是等待数据写入 Channel 即可，无需等 Channel 通过网络把数据发送出去
但非阻塞模式下，即使没有连接建立，和可读数据，线程仍然在不断运行，白白浪费了 cpu（这种非阻塞模式下，在实际开发中是不会用的）
数据复制过程中，线程实际还是阻塞的（AIO 改进的地方）

服务器端，客户端代码不变，主要添加了代码：

ssc.configureBlocking(false); // ServerSocketChannel 切换成非阻塞模式（会让 accept 变成非阻塞）

sc.configureBlocking(false); // 将SocketChannel切换成非阻塞模式，会将SocketChannel的read方法变成非阻塞

// 使用 nio 来理解非阻塞模式, 单线程
// 0. ByteBuffer
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(16);
// 1. 创建了服务器
ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();
ssc.configureBlocking(false); // ServerSocketChannel 切换成 非阻塞模式（会让 accept 变成非阻塞）
// 2. 绑定监听端口
ssc.bind(new InetSocketAddress(8080));
// 3. 连接集合
List<SocketChannel> channels = new ArrayList<>();
while (true) {
    // 4. accept 建立与客户端连接， SocketChannel 用来与客户端之间通信
    SocketChannel sc = ssc.accept(); // 非阻塞，线程还会继续运行，如果没有连接建立，但sc是null
    if (sc != null) {
        log.debug("connected... {}", sc);
        sc.configureBlocking(false); // 将SocketChannel切换成 非阻塞模式，会将SocketChannel的read方法变成非阻塞
        channels.add(sc);  // sc != null 才加入连接集合
    }
    for (SocketChannel channel : channels) {
        // 5. 接收客户端发送的数据
        int read = channel.read(buffer);// 非阻塞，线程仍然会继续运行，如果没有读到数据，read 返回 0
        if (read > 0) {
            buffer.flip();
            debugRead(buffer);
            buffer.clear();
            log.debug("after read...{}", channel);
        }
    }
}

多路复用

单线程可以配合 Selector 完成对多个 Channel 可读写事件的监控，这称之为多路复用

（当有事件发生了Selector才会让你的线程继续向下运行，如果没有事件发生Selector是阻塞的，不会让你的线程白忙活）

多路复用仅针对网络 IO，而普通文件 IO 没法利用多路复用
如果不用 Selector 的非阻塞模式，线程大部分时间都在做无用功，而 Selector 能够保证
- 有可连接事件时才去连接
- 有可读事件才去读取
- 有可写事件才去写入
  - 限于网络传输能力，Channel 未必时时可写，一旦 Channel 可写，会触发 Selector 的可写事件

4.2 Selector

graph TD
subgraph selector 版
thread --> selector
selector --> c1(channel)
selector --> c2(channel)
selector --> c3(channel)
end

好处

一个线程配合 selector 就可以监控多个 channel 的事件，事件发生线程才去处理。避免非阻塞模式下所做无用功
让这个线程能够被充分利用
节约了线程的数量
减少了线程上下文切换

创建

1	Selector selector = Selector.open();

绑定 Channel 事件

也称之为注册事件，绑定的事件 selector 才会关心

1 2	channel.configureBlocking(false); SelectionKey key = channel.register(selector, 绑定事件);

channel 必须工作在非阻塞模式
FileChannel 没有非阻塞模式，因此不能配合 selector 一起使用
绑定的事件类型可以有
- connect - 客户端连接成功时触发
- accept - 服务器端成功接受连接时触发
- read - 数据可读入时触发，有因为接收能力弱，数据暂不能读入的情况
- write - 数据可写出时触发，有因为发送能力弱，数据暂不能写出的情况

监听 Channel 事件

可以通过下面三种方法来监听是否有事件发生，方法的返回值代表有多少 channel 发生了事件

方法1，阻塞，直到绑定事件发生（即：没有事件时就一直阻塞）

1	int count = selector.select();

方法2，阻塞，直到绑定事件发生，或是超时（就恢复非阻塞）（时间单位为 ms）

1	int count = selector.select(long timeout);

方法3，不会阻塞，也就是不管有没有事件，立刻返回，自己根据返回值检查是否有事件

1	int count = selector.selectNow();

💡 select 何时不阻塞

事件发生时

客户端发起连接请求，会触发 accept 事件

客户端发送数据过来，客户端正常、异常关闭时，都会触发 read 事件，另外如果发送的数据大于 buffer 缓冲区，会触发多次读取事件

channel 可写，会触发 write 事件

在 linux 下 nio bug 发生时

调用 selector.wakeup()

调用 selector.close()

selector 所在线程 interrupt

4.3 处理 accept 事件

客户端代码为

public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        try (Socket socket = new Socket("localhost", 8080)) {
            System.out.println(socket);
            socket.getOutputStream().write("world".getBytes());
            System.in.read();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

服务器端代码为

@Slf4j
public class ChannelDemo6 {
    public static void main(String[] args) {
        try (ServerSocketChannel channel = ServerSocketChannel.open()) {
            channel.bind(new InetSocketAddress(8080));
            System.out.println(channel);
            Selector selector = Selector.open();
            channel.configureBlocking(false);
            channel.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);

            while (true) {
                int count = selector.select();
//                int count = selector.selectNow();
                log.debug("select count: {}", count);
//                if(count <= 0) {
//                    continue;
//                }

                // 获取所有事件
                Set<SelectionKey> keys = selector.selectedKeys();

                // 遍历所有事件，逐一处理
                Iterator<SelectionKey> iter = keys.iterator();
                while (iter.hasNext()) {
                    SelectionKey key = iter.next();
                    // 判断事件类型
                    if (key.isAcceptable()) {
                        ServerSocketChannel c = (ServerSocketChannel) key.channel();
                        // 必须处理
                        SocketChannel sc = c.accept();
                        log.debug("{}", sc);
                    }
                    // 处理完毕，必须将事件移除
                    iter.remove();
                }
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

💡 事件发生后能否不处理

事件发生后，要么处理，要么取消（cancel），不能什么都不做，否则下次该事件仍会触发，这是因为 nio 底层使用的是水平触发

事件取消：key.cancel(); （即 SelectionKey中的cancel方法）

4.4 处理 read 事件

@Slf4j
public class ChannelDemo6 {
    public static void main(String[] args) {
        try (ServerSocketChannel channel = ServerSocketChannel.open()) {
            channel.bind(new InetSocketAddress(8080));
            System.out.println(channel);
            Selector selector = Selector.open();
            channel.configureBlocking(false);
            channel.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);

            while (true) {
                int count = selector.select();
//                int count = selector.selectNow();
                log.debug("select count: {}", count);
//                if(count <= 0) {
//                    continue;
//                }

                // 获取所有事件
                Set<SelectionKey> keys = selector.selectedKeys();

                // 遍历所有事件，逐一处理
                Iterator<SelectionKey> iter = keys.iterator();
                while (iter.hasNext()) {
                    SelectionKey key = iter.next();
                    // 判断事件类型
                    if (key.isAcceptable()) {
                        ServerSocketChannel c = (ServerSocketChannel) key.channel();
                        // 必须处理
                        SocketChannel sc = c.accept();
                        sc.configureBlocking(false);
                        sc.register(selector, SelectionKey.OP_READ);
                        log.debug("连接已建立: {}", sc);
                    } else if (key.isReadable()) {
                        SocketChannel sc = (SocketChannel) key.channel();
                        ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(128);
                        int read = sc.read(buffer);
                        if(read == -1) {
                            key.cancel();
                            sc.close();
                        } else {
                            buffer.flip();
                            debug(buffer);
                        }
                    }
                    // 处理完毕，必须将事件移除
                    iter.remove();
                }
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

开启两个客户端，修改一下发送文字，输出

sun.nio.ch.ServerSocketChannelImpl[/0:0:0:0:0:0:0:0:8080]
21:16:39 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo6 - select count: 1
21:16:39 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo6 - 连接已建立: java.nio.channels.SocketChannel[connected local=/127.0.0.1:8080 remote=/127.0.0.1:60367]
21:16:39 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo6 - select count: 1
         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 68 65 6c 6c 6f                                  |hello           |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
21:16:59 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo6 - select count: 1
21:16:59 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo6 - 连接已建立: java.nio.channels.SocketChannel[connected local=/127.0.0.1:8080 remote=/127.0.0.1:60378]
21:16:59 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo6 - select count: 1
         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 77 6f 72 6c 64                                  |world           |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

💡 为何要 iter.remove()

因为 select 在事件发生后，就会将相关的 key 放入 selectedKeys 集合，但不会在处理完后从 selectedKeys 集合中移除，需要我们自己编码删除。例如

第一次触发了 ssckey 上的 accept 事件，没有移除 ssckey

第二次触发了 sckey 上的 read 事件，但这时 selectedKeys 中还有上次的 ssckey ，在处理时因为没有真正的 serverSocket 连上了，就会导致空指针异常

💡 cancel 的作用

cancel 会取消注册在 selector 上的 channel，并从 keys 集合中删除 key 后续不会再监听事件

不能因为一个客户端断开了，导致服务器停了，所以我们需要把异常捉住

无论客户端是正常断开（ sc.close() ）还是异常断开（直接停掉客户端），它总会产生一个读事件，异常断开会进入这个catch块里执行key.cancel()，但是正常断开就不会进入了，所以，要区分正常断开和异常断开。平时read()方法返回的是事件数，但当客户端正常断开的时候，触发一次read，会返回一个 -1

⚠️ 不处理边界的问题

以前有同学写过这样的代码，思考注释中两个问题，以 bio 为例，其实 nio 道理是一样的

public class Server {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        ServerSocket ss=new ServerSocket(9000);
        while (true) {
            Socket s = ss.accept();
            InputStream in = s.getInputStream();
            // 这里这么写，有没有问题
            byte[] arr = new byte[4];
            while(true) {
                int read = in.read(arr);
                // 这里这么写，有没有问题
                if(read == -1) {
                    break;
                }
                System.out.println(new String(arr, 0, read));
            }
        }
    }
}

客户端

public class Client {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Socket max = new Socket("localhost", 9000);
        OutputStream out = max.getOutputStream();
        out.write("hello".getBytes());
        out.write("world".getBytes());
        out.write("你好".getBytes());
        max.close();
    }
}

输出

hell
owor
ld�
�好

为什么？

处理消息的边界 & 附件与扩容

一种思路是固定消息长度，数据包大小一样，服务器按预定长度读取，缺点是浪费带宽
另一种思路是按分隔符拆分，缺点是效率低
TLV 格式，即 Type 类型、Length 长度、Value 数据，类型和长度已知的情况下，就可以方便获取消息大小，分配合适的 buffer，缺点是 buffer 需要提前分配，如果内容过大，则影响 server 吞吐量
- Http 1.1 是 TLV 格式
- Http 2.0 是 LTV 格式

sequenceDiagram 
participant c1 as 客户端1
participant s as 服务器
participant b1 as ByteBuffer1
participant b2 as ByteBuffer2
c1 ->> s: 发送 01234567890abcdef3333\r
s ->> b1: 第一次 read 存入 01234567890abcdef
s ->> b2: 扩容
b1 ->> b2: 拷贝 01234567890abcdef
s ->> b2: 第二次 read 存入 3333\r
b2 ->> b2: 01234567890abcdef3333\r

服务器端

private static void split(ByteBuffer source) {
    source.flip();
    for (int i = 0; i < source.limit(); i++) {
        // 找到一条完整消息
        if (source.get(i) == '\n') {
            int length = i + 1 - source.position();
            // 把这条完整消息存入新的 ByteBuffer
            ByteBuffer target = ByteBuffer.allocate(length);
            // 从 source 读，向 target 写
            for (int j = 0; j < length; j++) {
                target.put(source.get());
            }
            debugAll(target);
        }
    }
    source.compact(); // 0123456789abcdef  position 16 limit 16
}

public static void main(String[] args) throws IOException {
    // 1. 创建 selector, 管理多个 channel
    Selector selector = Selector.open();
    ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();
    ssc.configureBlocking(false);
    // 2. 建立 selector 和 channel 的联系（注册）
    // SelectionKey 就是将来事件发生后，通过它可以知道事件和哪个channel的事件
    SelectionKey sscKey = ssc.register(selector, 0, null);
    // key 只关注 accept 事件
    sscKey.interestOps(SelectionKey.OP_ACCEPT);
    log.debug("sscKey:{}", sscKey);
    ssc.bind(new InetSocketAddress(8080));
    while (true) {
        // 3. select 方法, 没有事件发生，线程阻塞，有事件，线程才会恢复（向下）运行
        // select 在事件未处理时，它不会阻塞, 事件发生后要么处理，要么取消，不能置之不理
        selector.select();
        // 4. 处理事件, selectedKeys 内部包含了所有发生的事件
        Iterator<SelectionKey> iter = selector.selectedKeys().iterator(); // accept, read
        while (iter.hasNext()) {
            SelectionKey key = iter.next();
            // 处理key 时，要从 selectedKeys 集合中删除，否则下次处理就会有问题
            iter.remove();
            log.debug("key: {}", key);
            // 5. 区分事件类型
            if (key.isAcceptable()) { // 如果是 accept
                ServerSocketChannel channel = (ServerSocketChannel) key.channel();
                SocketChannel sc = channel.accept();
                sc.configureBlocking(false);
                ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(16); // attachment附件
                // 将一个 byteBuffer 作为附件关联到 selectionKey 上，让每一个selectionKey具有自己的ByteBuffer
                SelectionKey scKey = sc.register(selector, 0, buffer);
                scKey.interestOps(SelectionKey.OP_READ);
                log.debug("{}", sc);
                log.debug("scKey:{}", scKey);
            } else if (key.isReadable()) { // 如果是 read
                try {
                    SocketChannel channel = (SocketChannel) key.channel(); // 拿到触发事件的channel
                    // 获取 selectionKey 上关联的附件
                    ByteBuffer buffer = (ByteBuffer) key.attachment();
                    int read = channel.read(buffer); // 如果是正常断开，read 的方法的返回值是 -1
                    if(read == -1) {
                        key.cancel();
                    } else {
                        split(buffer);
                        // 需要扩容
                        if (buffer.position() == buffer.limit()) {
                            ByteBuffer newBuffer = ByteBuffer.allocate(buffer.capacity() * 2);
                            buffer.flip();
                            newBuffer.put(buffer); // 0123456789abcdef3333\n
                            key.attach(newBuffer); // 将扩容的ByteBuffer作为新的绑定的附件，覆盖旧的附件
                        }
                    }

                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                    key.cancel();  // 因为客户端断开了,因此需要将 key 取消（从 selector 的 keys 集合中真正删除 key）
                }
            }
        }
    }
}

客户端

SocketChannel sc = SocketChannel.open();
sc.connect(new InetSocketAddress("localhost", 8080));
SocketAddress address = sc.getLocalAddress();
// sc.write(Charset.defaultCharset().encode("hello\nworld\n"));
sc.write(Charset.defaultCharset().encode("0123\n456789abcdef"));
sc.write(Charset.defaultCharset().encode("0123456789abcdef3333\n"));
System.in.read();

测试结果图：

ByteBuffer 大小分配

每个 channel 都需要记录可能被切分的消息，因为 ByteBuffer 不能被多个 channel 共同使用，因此需要为每个 channel 维护一个独立的 ByteBuffer
ByteBuffer 不能太大，比如一个 ByteBuffer 1Mb 的话，要支持百万连接就要 1Tb 内存，因此需要设计大小可变的 ByteBuffer
- 一种思路是首先分配一个较小的 buffer，例如 4k，如果发现数据不够，再分配 8k 的 buffer，将 4k buffer 内容拷贝至 8k buffer，优点是消息连续容易处理，缺点是数据拷贝耗费性能，参考实现 http://tutorials.jenkov.com/java-performance/resizable-array.html
- 另一种思路是用多个数组组成 buffer，一个数组不够，把多出来的内容写入新的数组，与前面的区别是消息存储不连续解析复杂，优点是避免了拷贝引起的性能损耗

4.5 处理 write 事件

一次无法写完例子

非阻塞模式下，无法保证把 buffer 中所有数据都写入 channel，因此需要追踪 write 方法的返回值（代表实际写入字节数）
用 selector 监听所有 channel 的可写事件，每个 channel 都需要一个 key 来跟踪 buffer，但这样又会导致占用内存过多，就有两阶段策略
- 当消息处理器第一次写入消息时，才将 channel 注册到 selector 上
- selector 检查 channel 上的可写事件，如果所有的数据写完了，就取消 channel 的注册
- 如果不取消，会每次可写均会触发 write 事件

public class WriteServer {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();
        ssc.configureBlocking(false);
        ssc.bind(new InetSocketAddress(8080));

        Selector selector = Selector.open();
        ssc.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);

        while(true) {
            selector.select();

            Iterator<SelectionKey> iter = selector.selectedKeys().iterator();
            while (iter.hasNext()) {
                SelectionKey key = iter.next();
                iter.remove();
                if (key.isAcceptable()) {
                    SocketChannel sc = ssc.accept();
                    sc.configureBlocking(false);
                    SelectionKey sckey = sc.register(selector, SelectionKey.OP_READ);
                    // 1. 向客户端发送内容
                    StringBuilder sb = new StringBuilder();
                    for (int i = 0; i < 3000000; i++) {
                        sb.append("a");
                    }
                    ByteBuffer buffer = Charset.defaultCharset().encode(sb.toString());
                    int write = sc.write(buffer);
                    // 3. write 表示实际写了多少字节
                    System.out.println("实际写入字节:" + write);
                    // 4. 如果有剩余未读字节，才需要关注写事件
                    if (buffer.hasRemaining()) {
                       
                        // 在原有关注事件的基础上，多关注 写事件
                        // read 1  write 4
                        sckey.interestOps(sckey.interestOps() + SelectionKey.OP_WRITE);
                        // sckey.interestOps(sckey.interestOps() | SelectionKey.OP_WRITE);
                        
                        // 把 buffer 作为附件加入 sckey
                        sckey.attach(buffer);
                    }
                } else if (key.isWritable()) {
                    ByteBuffer buffer = (ByteBuffer) key.attachment();
                    SocketChannel sc = (SocketChannel) key.channel();
                    int write = sc.write(buffer);
                    System.out.println("实际写入字节:" + write);
                    if (!buffer.hasRemaining()) { // 写完了
                        key.attach(null);  // 需要清理buffer
                        key.interestOps(key.interestOps() - SelectionKey.OP_WRITE);  // 不需要关注写事件
                    }
                }
            }
        }
    }
}

客户端

public class WriteClient {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Selector selector = Selector.open();
        SocketChannel sc = SocketChannel.open();
        sc.configureBlocking(false);
        sc.register(selector, SelectionKey.OP_CONNECT | SelectionKey.OP_READ);
        sc.connect(new InetSocketAddress("localhost", 8080));
        int count = 0;
        while (true) {
            selector.select();
            Iterator<SelectionKey> iter = selector.selectedKeys().iterator();
            while (iter.hasNext()) {
                SelectionKey key = iter.next();
                iter.remove();
                if (key.isConnectable()) {
                    System.out.println(sc.finishConnect());
                } else if (key.isReadable()) {
                    ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024 * 1024);
                    count += sc.read(buffer);
                    buffer.clear();
                    System.out.println(count);
                }
            }
        }
    }
}

💡 write 为何要取消

只要向 channel 发送数据时，socket 缓冲可写，这个事件会频繁触发，因此应当只在 socket 缓冲区写不下时再关注可写事件，数据写完之后再取消关注

虽然可以全部发送给客户端，但是不好地点是，当还有数据没发送完且缓冲区写满了的时候，一直处于while里面，就卡在一个SocketChannel了，当其它SocketChannel有事件来的时候，无法处理到。我们应该当发现发送的缓冲区写满写不下时，可以暂时去处理其他别的操作（比如缓冲区写满了，但可以去读啊）

4.6 更进一步

💡 利用多线程优化

现在都是多核 cpu，设计时要充分考虑别让 cpu 的力量被白白浪费

前面的代码只有一个选择器，没有充分利用多核 cpu，如何改进呢？

分两组选择器

单线程配一个选择器，专门处理 accept 事件
创建 cpu 核心数的线程，每个线程配一个选择器，轮流处理 read 事件

public class ChannelDemo7 {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        new BossEventLoop().register();
    }


    @Slf4j
    static class BossEventLoop implements Runnable {
        private Selector boss;
        private WorkerEventLoop[] workers;
        private volatile boolean start = false;
        AtomicInteger index = new AtomicInteger();

        public void register() throws IOException {
            if (!start) {
                ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();
                ssc.bind(new InetSocketAddress(8080));
                ssc.configureBlocking(false);
                boss = Selector.open();
                SelectionKey ssckey = ssc.register(boss, 0, null);
                ssckey.interestOps(SelectionKey.OP_ACCEPT);
                workers = initEventLoops();
                new Thread(this, "boss").start();
                log.debug("boss start...");
                start = true;
            }
        }

        public WorkerEventLoop[] initEventLoops() {
//        EventLoop[] eventLoops = new EventLoop[Runtime.getRuntime().availableProcessors()];
            WorkerEventLoop[] workerEventLoops = new WorkerEventLoop[2];
            for (int i = 0; i < workerEventLoops.length; i++) {
                workerEventLoops[i] = new WorkerEventLoop(i);
            }
            return workerEventLoops;
        }

        @Override
        public void run() {
            while (true) {
                try {
                    boss.select();
                    Iterator<SelectionKey> iter = boss.selectedKeys().iterator();
                    while (iter.hasNext()) {
                        SelectionKey key = iter.next();
                        iter.remove();
                        if (key.isAcceptable()) {
                            ServerSocketChannel c = (ServerSocketChannel) key.channel();
                            SocketChannel sc = c.accept();
                            sc.configureBlocking(false);
                            log.debug("{} connected", sc.getRemoteAddress());
                            workers[index.getAndIncrement() % workers.length].register(sc);
                        }
                    }
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }

    @Slf4j
    static class WorkerEventLoop implements Runnable {
        private Selector worker;
        private volatile boolean start = false;
        private int index;

        private final ConcurrentLinkedQueue<Runnable> tasks = new ConcurrentLinkedQueue<>();

        public WorkerEventLoop(int index) {
            this.index = index;
        }

        public void register(SocketChannel sc) throws IOException {
            if (!start) {
                worker = Selector.open();
                new Thread(this, "worker-" + index).start();
                start = true;
            }
            tasks.add(() -> {
                try {
                    SelectionKey sckey = sc.register(worker, 0, null);
                    sckey.interestOps(SelectionKey.OP_READ);
                    worker.selectNow();
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
            worker.wakeup();
        }

        @Override
        public void run() {
            while (true) {
                try {
                    worker.select();
                    Runnable task = tasks.poll();
                    if (task != null) {
                        task.run();
                    }
                    Set<SelectionKey> keys = worker.selectedKeys();
                    Iterator<SelectionKey> iter = keys.iterator();
                    while (iter.hasNext()) {
                        SelectionKey key = iter.next();
                        if (key.isReadable()) {
                            SocketChannel sc = (SocketChannel) key.channel();
                            ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(128);
                            try {
                                int read = sc.read(buffer);
                                if (read == -1) {
                                    key.cancel();
                                    sc.close();
                                } else {
                                    buffer.flip();
                                    log.debug("{} message:", sc.getRemoteAddress());
                                    debugAll(buffer);
                                }
                            } catch (IOException e) {
                                e.printStackTrace();
                                key.cancel();
                                sc.close();
                            }
                        }
                        iter.remove();
                    }
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
}

💡 如何拿到 cpu 个数

Runtime.getRuntime().availableProcessors() 如果工作在 docker 容器下，因为容器不是物理隔离的，会拿到物理 cpu 个数，而不是容器申请时的个数

这个问题直到 jdk 10 才修复，使用 jvm 参数 UseContainerSupport 配置，默认开启

4.7 UDP（教程老师不说，不是重点）

UDP 是无连接的，client 发送数据不会管 server 是否开启
server 这边的 receive 方法会将接收到的数据存入 byte buffer，但如果数据报文超过 buffer 大小，多出来的数据会被默默抛弃

首先启动服务器端

public class UdpServer {
    public static void main(String[] args) {
        try (DatagramChannel channel = DatagramChannel.open()) {
            channel.socket().bind(new InetSocketAddress(9999));
            System.out.println("waiting...");
            ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(32);
            channel.receive(buffer);
            buffer.flip();
            debug(buffer);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

输出

1	waiting...

运行客户端

public class UdpClient {
    public static void main(String[] args) {
        try (DatagramChannel channel = DatagramChannel.open()) {
            ByteBuffer buffer = StandardCharsets.UTF_8.encode("hello");
            InetSocketAddress address = new InetSocketAddress("localhost", 9999);
            channel.send(buffer, address);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

接下来服务器端输出

         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 68 65 6c 6c 6f                                  |hello           |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

5. NIO vs BIO

5.1 stream vs channel

stream 不会自动缓冲数据；channel 会利用系统提供的发送缓冲区、接收缓冲区（更为底层）
stream 仅支持阻塞 API；channel 同时支持阻塞、非阻塞 API，网络 channel 可配合 selector 实现多路复用
二者均为全双工，即读写可以同时进行

5.2 IO 模型

同步阻塞、同步非阻塞、同步多路复用、异步阻塞（没有此情况）、异步非阻塞

同步：线程自己去获取结果（一个线程）
异步：线程自己不去获取结果，而是由其它线程送结果（至少两个线程）

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：

等待数据阶段
复制数据阶段

阻塞 IO
非阻塞 IO
多路复用
信号驱动
异步 IO
阻塞 IO vs 多路复用

🔖 参考（以后想走网络编程方向的可以看看）

UNIX 网络编程 - 卷 I

5.3 零拷贝

传统 IO 问题

需求：从服务器的一个文件读取进来，通过socket 的 API 发送给客户端

传统的 IO 将一个文件通过 socket 写出

File f = new File("helloword/data.txt");
RandomAccessFile file = new RandomAccessFile(file, "r");

byte[] buf = new byte[(int)f.length()];
file.read(buf);  // 通过read将数据从文件里读到byte[]数组里

Socket socket = ...;
socket.getOutputStream().write(buf);

内部工作流程是这样的：

java 本身并不具备 IO 读写能力，因此 read 方法调用后，要从 java 程序的用户态切换至内核态，去调用操作系统（Kernel）的读能力，将数据读入内核缓冲区。这期间用户线程阻塞，操作系统使用 DMA（Direct Memory Access）来实现文件读，其间也不会使用 cpu

DMA 也可以理解为硬件单元，用来解放 cpu 完成文件 IO
从内核态切换回用户态，将数据从内核缓冲区读入用户缓冲区（即 byte[] buf），这期间 cpu 会参与拷贝，无法利用 DMA
调用 write 方法，这时将数据从用户缓冲区（byte[] buf）写入 socket 缓冲区，cpu 会参与拷贝
接下来要向网卡写数据，这项能力 java 又不具备，因此又得从用户态切换至内核态，调用操作系统的写能力，使用 DMA 将 socket 缓冲区的数据写入网卡，不会使用 cpu

可以看到中间环节较多，java 的 IO 实际不是物理设备级别的读写，而是缓存的复制，底层的真正读写是操作系统来完成的

用户态与内核态的切换发生了 3 次，这个操作比较重量级
数据拷贝了共 4 次

NIO 优化

通过 DirectByteBuf

ByteBuffer.allocate(10) HeapByteBuffer 使用的还是 java 内存
ByteBuffer.allocateDirect(10) DirectByteBuffer 使用的是操作系统内存

大部分步骤与优化前相同，不再赘述。唯有一点：java 可以使用 DirectByteBuf 将堆外内存映射到 jvm 内存中来直接访问使用

这块内存不受 jvm 垃圾回收的影响，因此内存地址固定，有助于 IO 读写
java 中的 DirectByteBuf 对象仅维护了此内存的虚引用，内存回收分成两步
- DirectByteBuf 对象被垃圾回收，将虚引用加入引用队列
- 通过专门线程访问引用队列，根据虚引用释放堆外内存
减少了一次数据拷贝，用户态与内核态的切换次数没有减少

进一步优化（底层采用了 linux 2.1 后提供的 sendFile 方法），java 中对应着两个 channel 调用 transferTo/transferFrom 方法拷贝数据

java 调用 transferTo 方法后，要从 java 程序的用户态切换至内核态，使用 DMA将数据读入内核缓冲区，不会使用 cpu
数据从内核缓冲区传输到 socket 缓冲区，cpu 会参与拷贝
最后使用 DMA 将 socket 缓冲区的数据写入网卡，不会使用 cpu

可以看到

只发生了一次用户态与内核态的切换
数据拷贝了 3 次

进一步优化（linux 2.4）

java 调用 transferTo 方法后，要从 java 程序的用户态切换至内核态，使用 DMA将数据读入内核缓冲区，不会使用 cpu
只会将一些 offset 和 length 信息拷入 socket 缓冲区，几乎无消耗
使用 DMA 将 内核缓冲区的数据写入网卡，不会使用 cpu

整个过程仅只发生了一次用户态与内核态的切换，数据拷贝了 2 次。所谓的【零拷贝】，并不是真正无拷贝，而是在不会拷贝重复数据到 jvm 内存中，零拷贝的优点有

更少的用户态与内核态的切换
不利用 cpu 计算，减少 cpu 缓存伪共享
零拷贝适合小文件传输

5.3 AIO（不是重点，了解就行）

AIO就是All In One（一体)的意思。AIO：Asynchronous Input/Output异步输入/输出是任何特殊输入/输出流

AIO 用来解决数据复制阶段的阻塞问题

同步意味着，在进行读写操作时，线程需要等待结果，还是相当于闲置
异步意味着，在进行读写操作时，线程不必等待结果，而是将来由操作系统来通过回调方式由另外的线程来获得结果

异步模型需要底层操作系统（Kernel）提供支持

Windows 系统通过 IOCP 实现了真正的异步 IO

Linux 系统异步 IO 在 2.6 版本引入，但其底层实现还是用多路复用模拟了异步 IO，性能没有优势

文件 AIO

先来看看 AsynchronousFileChannel

@Slf4j
public class AioDemo1 {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        try{
            AsynchronousFileChannel s = 
                AsynchronousFileChannel.open(
                	Paths.get("1.txt"), StandardOpenOption.READ);
            ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(2);
            log.debug("begin...");
            s.read(buffer, 0, null, new CompletionHandler<Integer, ByteBuffer>() {
                @Override
                public void completed(Integer result, ByteBuffer attachment) {
                    log.debug("read completed...{}", result);
                    buffer.flip();
                    debug(buffer);
                }

                @Override
                public void failed(Throwable exc, ByteBuffer attachment) {
                    log.debug("read failed...");
                }
            });

        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        log.debug("do other things...");
        System.in.read();
    }
}

输出

13:44:56 [DEBUG] [main] c.i.aio.AioDemo1 - begin...
13:44:56 [DEBUG] [main] c.i.aio.AioDemo1 - do other things...
13:44:56 [DEBUG] [Thread-5] c.i.aio.AioDemo1 - read completed...2
         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 61 0d                                           |a.              |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+