>>> send_data = input("--->").encode()
网络I/O，可以理解为网络上的数据流。通常我们会基于socket与远端建立一条TCP或者UDP通道，然后进行读写。单个socket时，使用一个线程即可高效处理；然而如果是10K个socket连接，或者更多，我们如何做到高性能处理？
由于本人的码云太多太乱了，于是决定一个一个的整合到一个springboot项目里面。
在分享这次面试经典题目汇总之前，预告一下，下期分享面试题目汇总，会把之前网友在群里分享的一份面试题目答案完善出来：
同步阻塞模式。在JDK1.4以前，使用Java建立网络连接时，只能采用BIO方式，在服务器端启动一个ServerSocket，然后使用accept等待客户端请求，对于每一个请求，使用一个线程来进行处理用户请求。线程的大部分时间都在等待请求的到来和IO操作，利用率很低。而且线程的开销比较大，数量有限，因此服务器同时能处理的连接数也很低。
当用户线程调用了 read 系统调用，内核（kernel）就开始了 IO 的第一个阶段：准备数据。很多时候，数据在一开始还没有到达（比如，还没有收到一个完整的Socket数据包），这个时候 kernel 就要等待足够的数据到来。
从本篇开始回顾总结Netty通信框架，尝试为读者揭开它的神秘面纱。Flink内部节点之间的通信是用Akka，比如JobManager和TaskManager之间的通信。而operator之间的数据传输是利用Netty。
很多的小伙伴，被java IO 模型，搞得有点儿晕，一会儿是4种模型，一会儿又变成了5种模型。
select，poll，epoll 都是 IO 多路复用的机制。I/O 多路复用就通过一种机制，可以监视多个描述符，一旦某个描述符就绪（一般是读就绪或者写就绪），能够通知程序进行相应的读写操作。但 select，poll，epoll 本质上都是同步 I/O，因为他们都需要在读写事件就绪后自己负责进行读写，也就是说这个读写过程是阻塞的，而异步 I/O 则无需自己负责进行读写，异步 I/O 的实现会负责把数据从内核拷贝到用户空间。
mmap是linux中提高文件读写效率的一种手段，这里简单整理一下mmap的原理和使用。
操作系统的核心是内核，独立于普通的应用程序，可以访问受保护的内存空间，也有访问底层硬件设备的所有权限。为了保证用户进程不能直接操作内核（kernel），保证内核的安全，操心系统将虚拟空间划分为两部分，一部分为内核空间，一部分为用户空间。
同步、异步、阻塞、非阻塞都是和I/O（输入输出）有关的概念，最简单的文件读取就是I/O操作。而在文件读取这件事儿上，可以有多种方式。
由于笔者在之前发布的一文玩转NGINX中提到过I/O复用模型，在此另起一篇文章简述相关技术。
image.png 基本原理 Nginx 的进程模型 Nginx 服务器，正常运行过程中： 多进程：一个 Master 进程、多个 Worker 进
IO模型介绍 为了更好地了解IO模型，我们需要事先回顾下：同步、异步、阻塞、非阻塞 同步（synchronous） IO和异步（asynchronous） IO，阻塞（blocking） IO和非阻塞（non-blocking）IO分别是什么，到底有什么区别？这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同，比如wiki，就认为asynchronous IO和non-blocking IO是一个东西。这其实是因为不同的人的知识背景不同，并且在讨论这个问题的时候上下文(context)也不相同。所以，为了更好
从基础讲起，IO的原理和模型是隐藏在编程知识底下的，是开发人员必须掌握的基础原理，是基础的基础，更是通关大厂面试的必备知识。
3.性能最大化，redis开始持久化时，分叉出进程，由子进程完成持久化的工作 ，避免服务器进程执行I/O操作，启动效率高
Netty作为高性能的网络通信框架，它是IO模型演变过程中的产物。Netty以Java NIO为基础，是一种基于异步事件驱动的网络通信应用框架，Netty用以快速开发高性能、高可靠的网络服务器和客户端程序，很多开源框架都选择Netty作为其网络通信模块。本文主要通过分析IO模型的优化演进之路，比较不同IO模型的异同，让大家对于Java IO模型有着更加深刻的理解，我想这也是Netty如何实现高性能网络通信理解的重要基础。话不多说，我们赶紧发车了。
Linux有Linux kernal，我们的客户端，进行连接，首先到达的是Linux kernal，在Linux的早期版本，只有read和write进行文件读写。我们使用一个线程/进程 进行调用read和write函数，那么将会返回一个文件描述符fd(file description)。我们开启线程/进程去调用read进行读取。因为socket在这个时期是blocking（阻塞的），遇到高并发，就会阻塞，也就是bio时期。
服务器端编程，经常需要构造高性能的网络应用，需要选用高性能的IO模型，这也是通关大公司面试必备的知识。
这一期我们来看一下有哪些办法可以减少linux下的文件碎片。主要是针对磁盘长期满负荷运转的使用场景（例如http代理服务器）；另外有一个小技巧，针对互联网图片服务器，可以将io性能提升数倍。如果为服务器订制一个专用文件系统，可以完全解决文件碎片的问题，将磁盘io的性能发挥至极限。对于我们的代理服务器，相当于把io性能提升到3-5倍。 在现有文件系统下进行优化linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。 文件系统缓存lin
上一篇文章讲解了I/O模型的一些基本概念，包括同步与异步，阻塞与非阻塞，同步IO与异步IO，阻塞IO与非阻塞IO。这次一起来了解一下现有的几种IO模型，以及高效IO的两种设计模式，也都是属于IO模型的基础知识。
一 概念理解 在进行网络编程时，我们常常见到同步(Sync)/异步(Async)，阻塞(Block)/非阻塞(Unblock)四种调用方式： 同步： 所谓同步，就是在发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不会返回。按照这个定义，其实绝大多数函数都是同步调用。但是一般而言，我们在说同步、异步的时候，特指那些需要其他部件协作或者需要一定时间完成的任务。 举例： 1. multiprocessing.Pool下的apply #发起同步调用后，就在原地等着任务结束，根本不考虑任务是在计算还是在io
高性能是每个程序员的追求，无论写一行代码还是做一个系统，都希望能够达到高性能的效果。高性能架构设计主要集中在两方面：
面试中经常会被问到高性能服务模型选择对比，以及如何提高服务性能和处理能力，这其中涉及操作系统软件和计算机硬件知识，其实都是在考察候选人的基础知识掌握程度，但如果没准备的话容易一头雾水，这次带大家从头到尾学习一遍，学完这一篇再也不怕面试官刨根问底了！
在JavaScript语言努力摆脱“玩具语言”这个标签的进化历程中，Node.js绝对能记下浓墨重彩的一笔。Node.js并不是一个用于实现具体功能的第三方工具库，而是JavaScript程序的运行环境。
Go语言的出现，让我见到了一门语言把网络编程这件事情给做“正确”了，当然，除了Go语言以外，还有很多语言也把这件事情做”正确”了。我一直坚持着这样的理念——要做”正确”的事情，而不是”高性能”的事情；很多时候，我们在做系统设计、技术选型的时候，都被“高性能”这三个字给绑架了，当然不是说性能不重要，你懂的。 目前很多高性能的基础网络服务器都是采用的C语言开发的，比如：Nginx、Redis、memcached等，它们都是基于”事件驱动 + 事件回调函数”的方式实现，也就是采用epoll等作为网络收发数据包的核
在现今的数据驱动世界中，数据持久化成为了一项至关重要的任务。它不仅需要保证数据的安全，还要提供快速读写的功能。
接下来我们会学习一个 Netty 系列教程，Netty 系列由「架构与原理」，「源码」，「架构」三部分组成，今天我们先来看看第一部分：Netty 架构与原理初探，大纲如下：
IO类型 同步与异步(synchronous,asynchronous)：关注消息通知机制 同步: 进程发出系统调用之后，不会立即有返回信息，但是一旦有返回信息，则一定是最终结果. 异步: 进程发出系统调用之后，会有立即返回结果，但不是最终的结果，当内核处理完成之后，内核通过通知机制通知进程,该系统调用已完成. 阻塞与非阻塞(blocking,nonblocking)：关注系统调用完成时,调用者的状态 阻塞: 调用者在返回结果之前，一直处于被挂起状态，直到有调用结果返回时才能继续工作. 非阻塞: 调用者在调
应用程序向操作系统发出IO请求：应用程序发出IO请求给操作系统内核，操作系统内核需要等待数据就绪，这里的数据可能来自别的应用程序或者网络。一般来说，一个IO分为两个阶段：
本⽂以爱奇艺开源的⽹络协程库（https://github.com/iqiyi/libfiber ）为例，讲解⽹络协程的设计原理、编程实践、性能优化等⽅⾯内容。
yiuanli最近在研读书籍 深入浅出nodejs ， 随手写下的一些笔记， 和大家分享~ 如有错误，欢迎指正~
传统的IO模型了处理一个Get请求，需要监听客户端请求（bind/listen），和客户端建立连接（accept），从 socket中读取请求（recv），解析客户端发送请求（parse），根据请求类型读取键值数据（get），最后给客户端返回结果即向 socket中写回数据（send）；
不同的数据库存储系统都会设计不同的索引结构来优化查询/写入效率， 在讨论这些结构之前， 我们先从头回顾一下计算机存储的一些设计
上回说到小枫在接受面试官的拷打，所幸第一个问题回答的还不错，因此面试官对于小枫的初步印象还行。我们接着来看看小枫是怎么和面试官继续过招的吧，他还能扛得住面试官几个连环炮呢？
Record Lock 称为记录锁，锁住的是一条记录。而且记录锁是有 S 锁和 X 锁之分的：
写过 Linux 驱动的小伙伴，一定对 file_operations 结构体不陌生，我们常常实现其中的 open、read、write、poll 等函数，今天为大家讲解其中每个函数的作用。
多线程应用实际上和多进程类似，只不过将一个请求分配一个进程换成了一个请求分配一个线程。线程对比进程更轻量，在系统资源占用上更少，上下文切换（ps：所谓上下文切换，稍微解释一下：单核心CPU的情况下同一时间只能执行一个进程或线程中的任务，而为了宏观上的并行，则需要在多个进程或线程之间按时间片来回切换以保证各进、线程都有机会被执行）的开销也更小；同时线程间更容易共享内存，便于开发
这是05年的老文章，网上应该有人早就翻译过了，我翻译它仅仅为了学习Reactor/Proactor两种TCP服务器设计模式，顺便作翻译练习。
当为 es 集群更新配置，升级版本时，需要滚动升级：关闭数据平衡，依次 kill 节点。但是 kill 一个节点的操作是否安全？如果此时节点有正在执行的读写操作会有什么影响，如果节点是 master 是如何处理的？关闭流程是怎么实现的？kill 节点都会带来哪些风险？
目前我们网络所面临的依然是高并发的问题，就像某cat双11时的情况，瞬间的并发量是惊人的，当然我们会有很多种方法去解决这个问题，本文我们谈论的是单台服务器，如何提高自己对并发请求的处理能力。要想解决这个问题，我们需要先理清楚Unix和类Unix系统的I/O模型。
程序员：假如我们执行A,B两个IO操作的时候，如果必须等待A完成后才能执行B那么这个就是
我个人对于网络编程有着强烈的兴趣，最近打算开始看 muduo 的网络库，了解到其构建了基于 Reactor 的事件处理机制，本质涉及 I/O 多路复用的知识。为了后续的理解，首先搞清楚一个有无数讲解却又令人费解的概念：阻塞和非阻塞、同步和异步。
http://www.cnblogs.com/Anker/p/3265058.html
本⽂以爱奇艺开源的⽹络协程库（https://www.jintianxuesha.com）为例，讲解⽹络协程的设计原理、编程实践、性能优化等⽅⾯内容。
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