IO 模型

IO 模型的分类

Unix/Linux 下有 5 种 IO 模型：

模型	描述	特点
阻塞 IO（BIO）	进程在 IO 完成前阻塞	简单但浪费 CPU
非阻塞 IO（NIO）	立即返回，轮询检查	忙等待浪费 CPU
IO 多路复用（select/poll/epoll）	单线程监视多个 fd	高并发关键
信号驱动 IO（SIGIO）	fd 就绪时发信号	不常用
异步 IO（AIO）	内核完成 IO 后通知进程	复杂，应用少

阻塞 IO（BIO）

fd = open("/data/file", O_RDONLY);
read(fd, buf, 1024);  // 进程挂起，直到数据就绪
// 继续执行

流程：

1. 进程调用 read()，陷入内核
2. 内核检查数据是否就绪
3. 数据未就绪 → 进程进入睡眠
4. 数据就绪（DMA 到内核 buffer）→ 数据拷贝到用户 buffer
5. 进程唤醒，read() 返回

缺点：每个连接需要独立线程/进程，C10K 问题。

非阻塞 IO（NIO）

fd = open("/data/file", O_RDONLY | O_NONBLOCK);
while (read(fd, buf, 1024) == -1) {
    // 忙等待或做其他事
    if (errno == EAGAIN) continue;
}

特点：read() 立即返回，如果数据未就绪返回 EAGAIN。需要用户程序轮询，浪费 CPU。

IO 多路复用

单线程监视多个文件描述符的就绪状态：

select

fd_set readfds;
FD_ZERO(&readfds);
FD_SET(fd1, &readfds);
select(max_fd + 1, &readfds, NULL, NULL, NULL);
if (FD_ISSET(fd1, &readfds)) read(fd1, ...);

局限：

• 监视的 fd 数量上限 FD_SETSIZE（默认 1024）
• 每次调用需将全部 fd 集合从用户态拷贝到内核态
• 返回后需遍历所有 fd 检查哪个就绪 → O(n)

poll

类似 select，但使用链表结构，无上限限制。仍有全量拷贝 + 全量遍历问题。

epoll（Linux 特有）

int epfd = epoll_create1(0);
struct epoll_event ev;
ev.events = EPOLLIN;
ev.data.fd = fd;
epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_ADD, fd, &ev);

struct epoll_event events[128];
int n = epoll_wait(epfd, events, 128, -1);
for (int i = 0; i < n; i++) {
    // 直接处理就绪的 fd
    read(events[i].data.fd, ...);
}

epoll 的优势：

对比	select	poll	epoll
fd 上限	1024	无限制	无限制
数据传递	全量拷贝用户↔内核	全量拷贝	注册时拷贝，事件通知
就绪查询	O(n) 遍历	O(n) 遍历	O(1) 直接返回就绪列表
模式	水平触发 LT	LT	LT + ET（边缘触发）
平台	跨平台	跨平台	Linux only

边缘触发（Edge-Triggered, ET）：文件描述符状态变化时才通知一次，应用需一次性将数据读完。性能更高但编程更复杂。

异步 IO（AIO）

// POSIX AIO（略）
// Linux io_uring（现代推荐）

真正的异步：应用发起 IO 后立即返回，内核完成全部操作（包括数据拷贝到用户 buffer）后通知应用。

io_uring（Linux 5.1+）

io_uring 是 Linux 最新最强大的异步 IO 框架：

• 使用共享内存环形队列消除系统调用开销
• 支持读写、网络、文件系统等各类操作
• 零拷贝 IO 提交与完成

// 使用 liburing
struct io_uring ring;
io_uring_queue_init(32, &ring, 0);

struct io_uring_sqe *sqe = io_uring_get_sqe(&ring);
io_uring_prep_read(sqe, fd, buf, size, offset);
io_uring_submit(&ring);

// 等待完成
struct io_uring_cqe *cqe;
io_uring_wait_cqe(&ring, &cqe);
// cqe->res 包含结果
io_uring_cqe_seen(&ring, cqe);

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零拷贝（Zero-Copy）

传统 IO 路径中，数据在磁盘 → 内核 buffer → 用户 buffer → Socket buffer → 网卡之间多次拷贝。

mmap + write

buf = mmap(file, len);
write(socket_fd, buf, len);

减少一次内核 buffer → 用户 buffer 的拷贝。

sendfile

sendfile(out_fd, in_fd, NULL, len);

一次系统调用完成文件到 Socket 的传输，数据不经过用户空间：

磁盘 → 内核 PageCache → 网卡（DMA）

splice（管道 splice）

splice(fd_in, &off, pipe[1], NULL, len, 0);
splice(pipe[0], NULL, fd_out, NULL, len, 0);

通过管道在两个文件描述符间移动数据，无需用户 buffer。

零拷贝应用

• Nginx：sendfile on; 发送静态文件
• Kafka：利用 sendfile 高效传输日志数据
• Netty：FileRegion 封装了零拷贝传输

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Java 中的 IO 模型

API	底层	是否阻塞	使用场景
java.io.*（BIO）	同步阻塞 Socket	阻塞	低并发，简单场景
java.nio.*（NIO）	多路复用（select/poll/epoll）	非阻塞	高并发，Netty 底层
java.nio.channels.Asynchronous*（AIO）	异步 Channel	非阻塞	Windows IOCP 效果好，Linux 实际仍用 NIO

实际工程中，Java 高并发场景基本使用 Netty（封装 NIO），较少直接使用 AIO。

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常见面试问题

1. BIO、NIO、AIO 的区别？
2. select、poll、epoll 的区别？epoll 为什么高效？
3. epoll 的水平触发（LT）和边缘触发（ET）有什么区别？
4. 零拷贝是什么？sendfile 的流程？
5. Java NIO 的 Selector 底层是 epoll 吗？
6. io_uring 相比 epoll 的优势？