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一個故事講清楚NIO

LeviDing / 2874人閱讀

摘要：盡管異步能提高系統吞吐量，但其并不能讓一個請求的等待時間下降，相反可能會增加等待時間。

假設某銀行只有10個職員。該銀行的業務流程分為以下4個步驟：
1） 顧客填申請表（5分鐘）；
2） 職員審核（1分鐘）；
3） 職員叫保安去金庫取錢（3分鐘）；
4） 職員打印票據，并將錢和票據返回給顧客（1分鐘）。
　　我們看看銀行不同的工作方式對其工作效率到底有何影響。
1 BIO方式
　　每來一個顧客，馬上由一位職員來接待處理，并且這個職員需要負責以上4個完整流程。當超過10個顧客時，剩余的顧客需要排隊等候。
　　我們算算這個銀行一個小時到底能處理多少顧客？一個職員處理一個顧客需要10分鐘（5+1+3+1）時間，一個小時（60分鐘）能處理6個顧客，一共10個職員，那就是只能處理60個顧客。
　　可以看到銀行職員的工作狀態并不飽和，比如在第1步，其實是處于等待中。
　　這種工作其實就是BIO，每次來一個請求（顧客），就分配到線程池中由一個線程（職員）處理，如果超出了線程池的最大上限（10個），就扔到隊列等待 。
2 NIO方式
　　如何提高銀行的吞吐量呢？
　　思路：分而治之，將任務拆分開來，由專門的人負責專門的任務。
　　具體來講，銀行專門指派一名職員A，A的工作就是每當有顧客到銀行，他就遞上表格讓顧客填寫，每當有顧客填好表后，A就將其隨機指派給剩余的9名職員完成后續步驟。
　　我們計算下這種工作方式下銀行一個小時到底能處理多少顧客？
　　假設顧客非常多，職員A的工作處于飽和中，他不斷的將填好表的顧客帶到柜臺處理，柜臺一個職員5分鐘能處理完一個顧客，一個小時9名職員能處理：9*（60/5）=108。
　　可見工作方式的轉變能帶來效率的極大提升。

  這種工作方式其實就NIO的思路。下圖是非常經典的NIO說明圖，mainReactor線程負責監聽server socket，accept新連接，并將建立的socket分派給subReactor；subReactor可以是一個線程，也可以是線程池（一般可以設置為CPU核數），負責多路分離已連接的socket，讀寫網絡數據，這里的讀寫網絡數據可類比顧客填表這一耗時動作，對具體的業務處理功能，其扔給worker線程池完成。

　　可以看到典型NIO有三類線程，分別是mainReactor線程、subReactor線程、work線程。不同的線程干專業的事情，最終每個線程都沒空著，系統的吞吐量自然就上去了。

3 異步方式
　　第二種工作方式有沒有什么可以提高的地方呢？
　　仔細查看可發現第3步驟這3分鐘柜臺職員是在等待中度過的，那怎么能讓柜臺職員保持滿負荷呢？
　　還是分而治之的思路，指派1個職員B來專門負責第3步驟。每當柜臺員工完成第2步時，就通知職員B來負責與保安溝通取錢。這時候柜臺員工可以繼續處理下一個顧客。當職員B拿到錢之后，他會怎么辦呢？他會通知顧客錢已經到柜臺了，讓顧客重新排隊處理，當柜臺職員再次服務該顧客時，發現該顧客前3步已經完成，直接執行第4步即可。
　　我們可以算算通過這種方法，銀行的吞吐量能提高到多少。
　　假設職員B的工作非常飽和，柜臺一個職員現在2分鐘能處理完一個顧客，一個小時8名職員能處理：8*（60/2）=240。
　　在當今web服務中，經常需要通過RPC或者Http等方式調用第三方服務，這里對應的就是第3步，如果這步耗時較長，通過異步方式將能極大降低資源使用率。
　　jetty Continuations 就實現了上述異步方式（http://wiki.eclipse.org/Jetty...）。
　　NIO+異步的方式能讓少量的線程（資源）做大量的事情，這適用于很多應用場景，比如代理服務、api服務、長連接服務等等，這些應用如果用同步方式將耗費大量機器資源。盡管NIO+異步能提高系統吞吐量，但其并不能讓一個請求的等待時間下降，相反可能會增加等待時間。
4 小結
　　總結就一句：“分而治之，將任務拆分開來，由專門的人負責專門的任務”，這不僅在計算機領域生效，在整個社會領域都生效。

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