我们的计算机系统架构简易可看成如下，I/O接口连接其他硬件如：网卡、键盘鼠标、磁盘等。
在我们工作和学习中，经常会接触到“同步”、“异步”、“堵塞”和“非堵塞”这些概念，但是并不是每个人都能将它们的关系和区别说清楚。本文将对这些基本概念进行讨论，以期让大家有更清楚的认识。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
Redis的处理速度之快相比大家都是见惯不怪的了，主要的原因时什么呢，主要时以下的三个原因：
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。
BIO：Block IO 同步阻塞式 IO，就是我们平常使用的传统 IO，它的特点是模式简单使用方便，并发处理能力低。 NIO：New IO 同步非阻塞 IO，是传统 IO 的升级，客户端和服务器端通过 Channel（通道）通讯，实现了多路复用。 AIO：Asynchronous IO 是 NIO 的升级，也叫 NIO2，实现了异步非堵塞 IO ，异步 IO 的操作基于事件和回调机制。
16.BIO、NIO、AIO 有什么区别？ BIO：Block IO 同步阻塞式 IO，就是我们平常使用的传统 IO，它的特点是模式简单使用方便，并发处理能力低。 NIO：New IO 同步非阻塞 IO，是传统 IO 的升级，客户端和服务器端通过 Channel（通道）通讯，实现了多路复用。 AIO：Asynchronous IO 是 NIO 的升级，也叫 NIO2，实现了异步非堵塞 IO ，异步 IO 的操作基于事件和回调机制。
洗衣机洗衣服（无论阻塞式IO还是非阻塞式IO，都是同步IO模型） 同步阻塞：你把衣服丢到洗衣机洗，然后看着洗衣机洗完，洗好后再去晾衣服（你就干等，啥都不做，阻塞在那边）
导读：本文你将获取到：同/异步 + 阻/非阻塞的性能区别；BIO、NIO、AIO 的区别；理解和实现 NIO 操作 Socket 时的多路复用；同时掌握 IO 最底层最核心的操作技巧。
NodeJs事件驱动和非阻塞机制详解 NodeJs强调错误优先 因为事件的操作大多数都是异步的方式，无法通过try catch捕获异常 采用错误优先的回调函数 ---- NodeJs基本介绍（菜鸟教程） Node.js 是单进程单线程应用程序，但是通过事件和回调支持并发，所以性能非常高。 Node.js 的每一个 API 都是异步的，并作为一个独立线程运行，使用异步函数调用，并处理并发。 Node.js 基本上所有的事件机制都是用设计模式中观察者模式实现。 Node.js 单线程类似进入一个while(tr
io是面向流、阻塞的。 Nio是面向缓存、非阻塞的。 传统IO基于字节流和字符流进行操作。 NIO基于Channel（通道）、Buffer（缓冲区）进行操作，数据从通道读取到缓冲区中，或者从缓冲区读取到通道中。 NIO中使用Selector（选择区）监听多个Channel（通道）事件，因此单个线程可以监听多个数据通道。（比如：连接打开，数据到达）
CyclicBarrier能让一组线程到达一个屏障时被阻塞，直到最后一个线程到达时，所有被拦截的线程才会继续运行。与CountDownLatch区别在于这个计数器可以反复使用。
按照流的流向分，可以分为输入流和输出流； 按照操作单元划分，可以划分为字节流和字符流； 按照流的角色划分为节点流和处理流。 Java Io流共涉及40多个类，这些类看上去很杂乱，但实际上很有规则，而且彼此之间存在非常紧密的联系， Java I0流的40多个类都是从如下4个抽象类基类中派生出来的。
main 方法：抽象类可以有 main 方法，并且我们能运行它；接口不能有 main 方法。
在平时的开发过程中，经常会遇到下载文件、加载资源一类的操作，它们都需要耗费一定的时间才能完成。如果这些程序的代码采用同步方式来实现，将严重影响程序的可操作性，因为在文件下载或资源加载的过程中，我们什么都不能做，只能傻傻地等待，也无法获悉执行进度。为了解决这样地问题，异步编程就孕育而生了
你应当尽可能地避免线程，对于GUI和分布式系统或低端服务器不要用线程，只有处理CPU并发时才需要线程，如果必须使用线程，将线程隔离在核心内部，让大部分代码保持单线程。 而基于线程的粉丝认为Why events are a bad idea，反驳理由是：
我们继续学习Python异步编程，这里将介绍异步Web框架sanic，为什么不是tornado？从框架的易用性来说，Flask要远远比tornado简单，可惜flask不支持异步，而sanic就是类似Flask语法的异步框架。
1.DubboCodec.encodeRequestData() 116L // 编码request 2.DecodeableRpcInvocation.decode() 89L // 解码request 3.DubboCodec.encodeResponseData() 184L // 编码response 4.DecodeableRpcResult.decode() 73L // 解码response
1.完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；
aiohttp是基于asyncio和Python的异步HTTP客户端以及服务器，在这里主要介绍aiohttp在客户端应用请求中的案例应用和案例实战。在使用前需要安装该第三方的库，安装的命令为：
如图，USER PUSH-BUTTON在原理图上的位置在LED旁边，对应的端口为P004，按钮名称为S1。
webfulx 内部使用的是响应式编程（Reactive Programming），以 Reactor 库为基础, 基于异步和事件驱动，可以让我们在不扩充硬件资源的前提下，提升系统的吞吐量和伸缩性。
微服务目前比较热，但是微服务最难的还是可靠性问题，因为一个系统微服务可能几百个，网络调用频繁，网络的容错性就非常重要，因为对于分布式系统，需要默认网络环境是不可靠的，丢包或堵塞等情况都是可能会发生的，这里面其实就是经典的拜占庭将军问题，两个将军想约定某个时候一起进攻，但是不能确保这个信息能否可靠地传递给对方，是路途耽误了还是送信的人死了永远不可能送达，都无法确定，网络之间的通讯也是如此，A给B发个TCP数据包，这个数据包是因为网络繁忙暂时堵塞，还是就是被丢弃了呢？双方都不知道。
响应式编程或反应式编程（英语：Reactive programming）是一种面向数据流和变化传播的编程范式，直白的说就是：将变化的值通过数据流进行传播。
学了网络安全快一年了，都是学一会玩一会，感觉什么都没学进去，什么知识点都知道，但是一做题、一打比赛全部都要去谷歌和翻看自己以前的笔记，什么都没有记在脑子里。
如果你是面试高级Android开发，Handler绝对是必问问题，没有之一。本文结合了2021年4-5月份字节、阿里、网易等公司的面试经历，整理了面试过程中被问及的Handler相关的知识点。会涉及到很多细节知识，大家可以作为面试参考了解一下。
Spring 5.0 中发布了重量级组件 Webflux，拉起了响应式编程的规模使用序幕。
JDK 7 引入了 Asynchronous I/O， 即AIO。在进行 I/O 编程中， 常用到两种模式： Reactor 和 Proactor。 Java的NIO就是Reactor， 当有事件触发时， 服务器端得到通知， 进行相应的处理。 AIO即NIO2.0，叫做异步不阻塞的IO。 AIO引入异步通道的概念， 采用了 Proactor 模式， 简化了程序编写，有效的请求才启动线程， 它的特点是先由操作系统完成后才通知服务端程序启动线程去处理， 一般适用于连接。
一个刚入前端的小菜，虽然以前看到过关于回调的文章，但是呢，理解起来有点费劲啊。当时的脑海里就一个概念。
假设有一个展示用户详情的需求，分两步，先调用一个HTTP接口拿到详情数据，然后使用适合的视图展示详情数据。
在学习Reactor模式之前，我们需要对“I/O的四种模型”以及“什么是I/O多路复用”进行简单的介绍，因为Reactor是一个使用了同步非阻塞的I/O多路复用机制的模式。
本文是Netty文集中“Netty 那些事儿”系列的文章。主要结合在开发实战中，我们遇到的一些“奇奇怪怪”的问题，以及如何正确且更好的使用Netty框架，并会对Netty中涉及的重要设计理念进行介绍。 在学习Reactor模式之前，我们需要对“I/O的四种模型”以及“什么是I/O多路复用”进行简单的介绍，因为Reactor是一个使用了同步非阻塞的I/O多路复用机制的模式。 I/O的四种模型 I/0 操作 主要分成两部分 ① 数据准备，将数据加载到内核缓存 ② 将内核缓存中的数据加载到用户缓存 S
单块IO，指一次只读一个块。例如，当一个session等待一个单块IO时，典型的等待事件就是“db file sequential read”，表明正在等待需要的块。
如果说php是最好的语言，那么golang就是最并发的语言。 支持golang的并发很重要的一个是goroutine的实现，那么本文将重点围绕goroutine来做一下相关的笔记，以便日后快速留恋。
前言 之前在springboot项目启动不报错，但一启动就断开连接问题排查实录一文中，留了一个小尾巴。即如何在springboot项目中不引入web包，也能实现项目启动后，后台能不停止，能一直运行？答
PS：NIO不需要的代码里面根本没有多线程，实际上nio只有一个工作线程，一个线程可以为多个客人服务。
PS：NIO就是用最少的线程干最多的事情，BIO是找更多的人来干。都是要进行堵塞的，尤其是selector.select()方法上，跟bio的accept()一样，其实都在阻塞。比较单线程和多线程的处理方式，一般情况下无论哪种，nio模式都要比bio更优。
这是一篇来自Python世界的文章，但是对整个编程领域还是适用的，多线程虽然让我们处理请求更快，但是也是有天花板的，绿色(微线程micro-thread)线程之类才是解决方案。 多线程软件开发解决了大量的问题，尤其是以网络为中心的应用程序，这些程序需要严苛的性能快速响应用户。不幸的是，多线程并不足以解决大规模并发性的问题。 解决这些问题需要改变编程模型，使用异步事件和基于回调机制。在Druva,我们创建了一个基于python库的名为Dhaga来解决大规模并发，而编程模型不需要重大改变。 软件开发人员生活在一个并发的世界。线程如今是一等公民，今天在开发过程中，特别是当您的应用程序执行密集的网络运营，如同Druva一样的inSync系统(网络安全同步产品)。多线程帮助网络操作的编程代码流变得简单和顺序。当我们的应用程序需要增强的性能或改善其可伸缩性,我们可以增加线程的数量。 但是当需要成千上万规模的并发请求,线程是不够的。 我们发现多线程使用有以下缺点： 1. inSync系统客户端需要大量的文件通过网络RPC调用备份到服务器。开发人员加快速度的典型方法是使用线程。但多线程带来的性能却增加内存和CPU的使用成本;开发人员需要在速度和线程数之间保持一个平衡。 2.我们的服务器需要处理inSync系统与成千上万的客户之间并发连接和通知。为了有效地处理连接,我们使用线程来处理请求。但inSync系统客户的不断增加也意味着我们不得不继续增加线程的数量,从而消耗大量服务器的内存和CPU。 3.我们的Web服务器需要处理成千上万的平行的HTTP请求。大部分工作是在接收和发送的数据网络套接字并将其传给inSync系统的后端。导致大多数的线程等待网络操作。导致C10K问题，当有成千上万的同步请求到Web服务器，为每个请求生成一个线程是相当不可扩展的(Scale)。 异步框架的限制 许多异步框架,包括 Twisted扭曲、Tornado龙卷风和asyncore可以帮助开发人员远离使用线程的流行的方式。这些框架依赖非阻塞套接字和回调机制(类似Node.js)。如果我们按原样使用这些框架,我们Druva代码的主要部分必须重构。这不是我们想要做的事。重构代码会增加开发和测试周期,从而阻止我们达到规模要求。鉴于产品的多个部分需要大规模,我们每个人将不得不重构他们——因此增加一倍或两倍的努力。 为了避免改变如此多的代码,我们不得不离开直接使用现有的框架。幸运的是,我们发现一些有用的工具。 因为我们想要控制在网络I / O的代码执行,我们需要一种将一个线程划分为微线程micro-thread的方法。我们发现greenlets。它提供一种非隐式的微线程调度，称为co-routine协程。换句话说。当你想控制你的代码运行时它非常有用。您可以构建自定义计划的微线程，因为你可以控制greenlets什么时候yield暂停。这对我们来说是完美的,因为它给了我们完全控制我们的代码的调度。 Tornado是一个用Python编写的简单的、非阻塞的Web服务器框架,旨在处理成千上万的异步请求。我们使用它的核心组件,IOLoop IOStream。IOLoop是一个非阻塞套接字I / O事件循环;它使用epoll(在Linux上)或队列(BSD和Mac OS X)，如果他们是可用的,否则选择()(在Windows上)。IOStream提供方便包装等非阻塞套接字读和写。我们委托所有套接字操作给Tornado，然后使用回调触发代码操作完成(banq注：非常类似Node.js机制)。 这是一个好的开始,但我们需要更多。如果我们在我们的代码中直接用上面的模块,我们大量的RPC代码将不得不改变，通过greenlets调度RPC，确保greenlets不要阻塞(如果greenlets堵塞，它会堵塞整个线程和其他全部),处理来自tornado的回调功能。 我们需要一个抽象来管理和安排greenlets 以避免让它被外部调用堵塞，这个抽象能够超越线程达到大规模可扩展。这个抽象是Dhaga，它能让应用代码流编程起来像传统同步顺序，但是执行是异步的。 Dhaga(来自印地语,这意味着线程)是我们抽象的一个轻量级线程的执行框架。Dhaga类是来源于greenlet，使用堆栈切换在一个操作系统线程中执行多个代码流。一个操作系统的线程中使用协作调度执行多个dhagas。每当一段dhaga等待时(主要是等待一个RPC调用返回)，它yield控制权给父一级(也就是说,是创建它的操作系统级别线程的执行上下文)。然后父一级会调度安排的另一个dhaga准备运行。RPC调用将传递给tornado web服务器异步写入Socket，然后在其返回时注册一个回调，当这个RPC返回时，正在等待的dhaga将被添加到可运行队列中，然后后被父线程拾起。(banq注：类似node.js原理) 我们可以使用Dhaga代替线程
并发：多个任务在同一个CPU上，按照细分的时间片轮流交替执行，由于时间很短，看上去好像是同时进行的。 并行：单位时间内，多个处理器或多核处理器同时处理多个任务，是真正意义上的同时进行。 串行：有n个任务，由一个线程按照顺序执行。
PS：阻塞就一直等待，这也是NIO出现的原因，一个线程好不容易在操作系统上申请一个宝贵的资源，JVM也为它创建了一个对象，宝贵的内存分给他一部分了，结果他只是去等待，这样不太好，想象也可以想象的到。非万不得不用阻塞IO。
这里是一张高清无码大图，如果直接走下载，然后加载UI，整个程序就会有堵塞。 解决办法就是开启异步线程，进行下载，最后回到UI更新
问题本质想问：不管是文件读写还是网络发送接收，信息的最小存储单元都是字节，那为什么 I/O 流操作要分为字节流操作和字符流操作呢？
就在今天Spring Boot 2.0.0.RELEASE正式发布，今天早上在发布Spring Boot2.0的时候还出现一个小插曲，将Spring Boot2.0同步到Maven仓库的时候出现了错误，然后Spring Boot官方又赶紧把 GitHub 上发布的 v2.0.0.RELEASE 版本进行了撤回。到了下午将问题修复后，又重新进行了上传，至此Spring Boot2.0正式推出！ 要知道这是Spring Boot1.0发布4年之后第一次重大修订，因此有多的新功能和特性值得大家期待！在Spring
就在昨天Spring Boot2.0.0.RELEASE正式发布，今天早上在发布Spring Boot2.0的时候还出现一个小插曲，将Spring Boot2.0同步到Maven仓库的时候出现了错误，然后Spring Boot官方又赶紧把 GitHub 上发布的 v2.0.0.RELEASE 版本进行了撤回。到了下午将问题修复后，又重新进行了上传，至此Spring Boot2.0正式推出！
就在本月的1号，Spring Boot 2.0.0.RELEASE正式发布，1号在发布Spring Boot2.0的时候还出现一个小插曲，将Spring Boot2.0同步到Maven仓库的时候出现了错误，然后Spring Boot官方又赶紧把 GitHub 上发布的 v2.0.0.RELEASE 版本进行了撤回。到了下午将问题修复后，又重新进行了上传，至此Spring Boot2.0正式推出！
NIO的作用就是改进程序的性能。由于有时候程序的性能瓶颈不再是CPU，而是IO。这时候NIO就派上用场了。NIO的原理就是尽量利用系统底层的资源来提高效率，比方利用DMA硬件减小CPU负荷，利用操作系统的epoll机制避免线程频繁切换。通过底层资源提高系统的吞吐量。
Redis持久化的取舍和选择 持久化的作用 什么是持久化 redis所有数据保持在内存中,对数据的更新将异步地保存到磁盘上。 持久化的实现方式 快照(eg. Mysql Dump、Redis Rdb) 写日志(eg. Mysql Binlog、Hbase Hlog、Redis AOF) RDB 什么是RDB RDB是Redis内存到硬盘的快照 ,用于持久化。 redis内存数据通过创建RDB文件到硬盘(二进制) redis启动时硬盘中的RDB文件(二进制)载入到内存 触发机制-主要三种方式 sav
该系统属于长连接消息推送业务，某节假日推送消息的流量突增几倍，顺时出现比平日多出几倍的消息量等待下推。事后，发现生产消息的业务服务端因为某 bug ，把大量消息堆积在内存里，在一段时间后，突发性的发送大量消息到推送系统。但由于流量保护器的上限较高，当前未触发熔断和限流，所以消息依然进行流转。消息系统不能简单的进行削峰填谷式的排队处理，因为很容易造成消息的耗时长尾，所以在不触发流量保护器的前提下，需要进行的并发并行的去流转消息。
在微服务的架构中，一般使用的是轻量级的通信方式，也就是基于HTTP的REST，也就是基于应用层的协议。就像在前面的文章中介绍中，微服务把一个单一的应用程序拆分成N个一组服务，这些服务来各自处理各自的外部请求，另外一点是这些服务会部署在不同的终端上运行，所以这些服务交互必须通过进程间的通信才能够完成，如下图：
Handy是一个简洁优雅的C++11网络库，适用于linux与Mac平台。十行代码即可完成一个完整的网络服务器。
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