對于一個軟件系統而言，其性能受諸多因素影響，其中與 IO 之間的交互是極為關鍵的一項。

然而，可能不少程序員認為，IO 交互屬于操作系統底層的工作，似乎和上層業務關聯不大，因而較少關注 IO 交互的設計。實際上，這種認識是不太科學的。

要知道，在對軟件性能進行測試時，倘若出現這樣一種奇特的現象：盡管 CPU 使用率尚未達到 100%，但系統吞吐量卻無法繼續提高。那么在這個時候，極有可能是由于 IO 交互設計不佳，致使軟件的眾多業務處理線程被阻塞，所以性能難以提升。

由此可見，在軟件設計過程中，良好的 IO 交互設計對于系統性能的提升有著至關重要的作用。

我首先要為您開拓一下思維，讓您知曉在軟件設計中可能會遭遇的各類 IO 場景，進而樹立起關于 IO 交互設計的正確認識。

接著，我會為您講解針對不同的 IO 場景，應當如何開展 IO 交互設計，以便在軟件實現的復雜度和性能之間達成平衡，從而助力您增強在 IO 交互設計方面的能力。

那么接下來，就讓我們一同來了解一下，在軟件設計里究竟存在哪些 IO 場景吧。

突破對 IO 的片面認識

提到 IO，您首先想到的會是什么？是鍵盤、鼠標、打印機嗎？實際上，在如今的軟件系統中，這些東西已經很少被使用了。

一般來講，大多數程序員所理解的 IO 交互，是文件讀取操作、底層網絡通信等等。那么在這里，我想問您一個問題：是不是系統中沒有這些操作，就無需進行 IO 交互設計了？答案其實是否定的。

對于一個軟件系統來說，除了 CPU 和內存，對其他資源或者服務的訪問也能被看作是 IO 交互。例如針對數據庫的訪問、REST 請求，以及消息隊列的使用，都可以視作 IO 交互問題，因為這些軟件服務都位于不同的服務器上，直接的信息交互也是通過底層的 IO 設備來實現的。

接下來，我將帶您來看一段使用 Java 語言訪問 MongoDB 的代碼實現，您會發現，在軟件開發中，有許多與 IO 相關的代碼實現是比較隱蔽的，不容易被察覺。所以，您應當對這些 IO 相關的問題始終保持警惕，不能讓它們影響軟件的業務性能。

這段代碼的業務邏輯是在數據庫中查詢一條數據并返回，具體代碼如下：

// 從數據庫查詢一條數據。
MongoClient client = new MongoClient("*.*.*.*");
DBCollection collection = mClient.getDB("testDB").getCollection("firstCollection");
BasicDBObject queryObject = new BasicDBObject("name","999");
DBObject obj = collection.findOne(queryObject);  // 查詢操作

其中我們能夠發現，代碼中的最后一行采用了同步阻塞的交互方式。這意味著，在這段代碼的執行過程中，會將當前線程阻塞住，此過程和讀取一個文件的代碼原理相同。所以，這也是一類十分典型的 IO 業務問題。由此可見，我們務必要突破對于傳統 IO 的那種狹隘理解與認識，運用更具全局性、系統性的視角，去認識系統里的各類 IO 場景，這是做好基于 IO 交互設計，提升軟件性能的前提條件。

那么說到此，我們具體應該怎樣針對系統中不同的 IO 場景，進行交互設計并提升系統性能呢？接下來，我就為您詳細介紹在軟件設計中，IO 交互設計的不同實現模式，從而幫助您理解不同的 IO 交互對軟件設計與實現以及在性能方面的影響

IO 交互設計與軟件設計

我們了解到，在 Linux 操作系統內核里，內置了 5 種各異的 IO 交互模式，即阻塞 IO、非阻塞 IO、多路復用 IO、信號驅動 IO、異步 IO。然而，不同的編程語言和代碼庫，均基于底層 IO 接口重新封裝了一層接口，并且這些接口在使用方面存在諸多差異。

正因如此，致使許多程序員對 IO 交互模型的理解和認識無法統一，進而為做好 IO 的交互設計與實現帶來了較大的阻礙。所以接下來，我將會從業務使用的視角出發，把 IO 交互設計劃分為三種方式，分別是同步阻塞交互方式、同步非阻塞交互方式和異步回調交互方式，并為您逐一介紹它們的設計原理。

我覺得，只要您弄清楚這些 IO 交互設計的原理，并且理解它們在不同的 IO 場景中，怎樣在軟件實現復雜度與性能之間做好權衡，您距離設計出高性能的軟件就不遠了。

另外在此您需要知曉，這三種交互設計方式存在層層遞進的關系，越是靠后的方式，在 IO 交互過程中，CPU 介入的開銷可能就越少。當然，CPU 介入越少，也就意味著在相同的 CPU 硬件資源上，潛在能夠支撐更多的業務處理流程，從而性能就有可能會更高。

同步阻塞交互方式

首先，讓我們來瞧瞧第一種 IO 交互方式：同步阻塞交互方式。那什么叫做同步阻塞交互方式呢？在 Java 語言里，傳統基于流的讀寫操作方式，實際上運用的就是同步阻塞方式，前面我所介紹的那個 MongoDB 的查詢請求，同樣是同步阻塞的交互方式。也就是說，盡管從開發人員的角度來看，采用同步阻塞交互方式的程序屬于同步調用，然而在實際的執行進程中，程序會被操作系統掛起并阻塞。接下來，我們看看采用了同步阻塞交互方式的原理示意圖：

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從圖中您能夠看到，在業務代碼發出讀寫請求之后，當前的線程或進程會被阻塞，只有等到 IO 處理完畢才會被喚醒。

所以在這里您或許會產生一個疑問：使用同步阻塞交互方式，性能是不是就一定會很差呢？實際上，并非如此絕對，因為并非所有的 IO 訪問場景都屬于性能關鍵的場景。

我給您舉個例子，就比如在程序啟動過程中加載配置文件的場景，由于軟件在運行過程中只會加載配置文件一次，所以這次的讀取操作并不會對軟件的業務性能造成影響，如此一來，我們就應當選擇最為簡單的實現方式，即同步阻塞交互方式。

既然這樣，您可能又要問了：倘若系統中存在很多此類 IO 請求操作，那么軟件系統架構會是什么樣的呢？實際上，早期的 Java 服務器端經常運用 Socket 通信，采用的也是同步阻塞交互方式，其對應的架構圖是這樣的：

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可以看到，每個 Socket 都會單獨使用一個線程，在使用 Socket 接口進行寫入或讀取數據時，這個對應的線程就會被阻塞。

那么對于這樣的架構而言，如果系統中的連接數較少，即便某一個線程出現了阻塞，還有其他的業務線程能夠正常處理請求，所以它的系統性能實際上并非很差。

不過，當下很多基于 Java 開發的后端服務，在訪問數據庫的時候實際上也是運用同步阻塞的方式，所以就只能采用眾多的線程，分別去處理不同的數據庫操作請求。

而要是針對系統中線程數眾多的場景，每次訪問數據庫都會引發阻塞，那么就極易致使系統的性能受到限制。

由此，我們需要考慮采用其他類型的 IO 交互方式，避免因頻繁地進行線程間切換而導致 CPU 資源浪費，從而進一步提升軟件的性能。

所以，同步非阻塞交互模式被提出，其目的就是為了解決這個問題，下面我們具體來看看它的設計原理。

同步非阻塞交互方式

這里，我們先來了解下同步非阻塞交互方式的設計特點：在請求 IO 交互的過程中，如果 IO 交互沒有結束的話，當前線程或者進程并不會被阻塞，而是會去執行其他的業務代碼，然后等過段時間再來查詢 IO 交互是否完成。Java 語言在 1.4 版本之后引入的 NIO 交互模式，其實就屬于同步非阻塞的模式。

那么接下來，我們就通過一個 SocketChannel 在非阻塞模式中讀取數據的代碼片段，來具體看看同步非阻塞交互方式的工作原理：

while(selector.select()>0){   //不斷循環選擇可操作的通道。
for(SelectionKey sk:selector.selectedKeys()){
        selector.selectedKeys().remove(sk);
if(sk.isReadable()){ //是一個可讀的通道
            SocketChannel sc=(SocketChannel)sk.channel();
            String cnotallow="";
            ByteBuffer buff=ByteBuffer.allocate(1024);
while(sc.read(buff)>0){
                sc.read(buff);
                buff.flip();
                content+=charset.decode(bff);
                }
            System.out.println(content);
            sk.interestOps(SelectionKey.OP_READ);          
        }
    }
}

您能看到，業務代碼中會持續不斷地循環執行 selector.select() 操作，挑選出可讀就緒的 SocketChannel，而后再調用 channel.read，將通道數據讀取到 Buffer 中。也就是說，在這段代碼的執行過程里，SocketChannel 從網口設備接收數據的期間，不會長時間地阻塞當前業務線程的執行，所以能夠進一步提升性能。這個 IO 交互方式對應的原理圖如下：

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從圖中您能看到，當前的業務線程雖然避免了長時間被阻塞掛起，然而在業務線程里，會頻繁地調用 selector.select 接口來查詢狀態。這意味著，在單 IO 通道的場景下，運用這種同步非阻塞交互方式，性能的提升實際上是非常有限的。

不過，與同步阻塞交互方式恰好相反，當業務系統中同時存在眾多的 IO 交互通道時，使用同步非阻塞交互方式，我們能夠復用一個線程，來查詢可讀就緒的通道，如此便能夠大大降低由 IO 交互引起的頻繁切換線程的開銷。

因此，在軟件設計的過程中，如果您發現核心業務邏輯也存在多 IO 交互的問題，您就能夠基于這種 IO 同步非阻塞交互方式，來支撐產品的軟件架構設計。在采用這種 IO 交互設計方式來實現多個 IO 交互時，它的軟件架構如下圖所示：

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如果您仔細閱讀了前面 SocketChannel 在非阻塞模式中讀取數據的代碼片段，就會發現這個圖中包含了三個頗為熟悉的概念，分別是 Buffer、Channel、Selector，它們正是 Java NIO 的核心。在此我也為您簡單介紹一下：Buffer 是一個用于緩存讀取和寫入數據的緩沖區；Channel 是一個負責在后臺對接 IO 數據的通道；而 Selector 所實現的主要功能，便是主動查詢哪些通道處于就緒狀態。所以，Java NIO 正是基于這個 IO 交互模型，支撐業務代碼實現針對 IO 的同步非阻塞設計，進而降低了原來傳統的同步阻塞 IO 交互過程中，線程頻繁被阻塞和切換的開銷。

不過，基于同步非阻塞方式的 IO 交互設計，倘若在并發設計中，未能平衡好 IO 狀態查詢與業務處理 CPU 執行開銷的管理，就極易致使軟件執行期間存在大量的 IO 狀態冗余查詢，進而造成對 CPU 資源的浪費。

因此，我們仍需從業務角度的 IO 交互設計著手，進一步降低 IO 給 CPU 帶來的額外開銷，而這正是接下來我要為您介紹的異步回調交互方式的重要優勢。

異步回調交互方式

所謂異步回調，其含義為，當業務代碼觸發 IO 接口調用之后，當前的線程會繼續執行后續的處理流程，而后等到 IO 處理結束，再通過回調函數來執行 IO 結束后的代碼邏輯。

這里我們同樣來看一段代碼示例，這是 Java 語言針對 MongoDB 的插入操作，其采用的便是異步回調的實現方式：

Document doc = new Document("name", "Geek")
               .append("info", new Document("age", 203).append("sex", "male"));


collection.insertOne(doc, new SingleResultCallback<Void>() { 
@Override
public void onResult(final Void result, final Throwable t) {
        System.out.println("Inserted success");
    }
});

我們能夠發現，在這段代碼里，調用 collection.insertOne 進行插入數據時，同時傳入了回調函數。實際上，這個 MongoDB 訪問接口在底層運用的是 Netty 框架，只是重新封裝了接口的使用方法罷了。由此，我們能夠最大程度地降低 IO 交互過程中 CPU 參與的開銷。這種 IO 交互方式的原理圖如下所示：

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從這個圖中能夠看到，在運用異步回調這種處理方式時，回調函數常常會被掛載到另外一個線程中去執行。所以采用這種方式存在一個好處，即業務邏輯無需頻繁地查詢數據，但與此同時，它也會引入一個新的問題，那便是回調處理函數與正常的業務代碼被割裂開來，這會給代碼的實現增添許多的復雜度。

我給您舉個例子，如果代碼中的回調函數在處理過程中，還需要進一步執行其他 IO 請求，倘若再使用回調機制，那么就會出現可惡的回調嵌套問題，也就是回調函數中再嵌套一個回調函數，如此一直嵌套下去，代碼就會變得難以閱讀和維護。

所以后來，在 Node.js 中引入了 async 和 await 機制（在 C++、Rust 中，也都引入了類似的機制），較好地解決了這個問題。我們使用這個機制，可以將背后的回調函數機制封裝到語言內部的底層實現當中，這樣我們依然能夠使用串行思維模式來處理 IO 交互。

而且，當具備這種機制之后，IO 交互方式對軟件設計架構的影響就相對較少了，所以像 Node.js 這樣的單進程模型也能夠處理數量眾多的 IO 請求。

另外，使用異步回調交互方式還有一個好處，因為在當下的互聯網場景中，對于數據庫、消息隊列、REST 請求的使用是非常頻繁的，所以如果您采用異步回調方式，就比較有可能將 IO 阻塞引發的線程切換開銷，以及頻繁查詢 IO 狀態的時間開銷，都降低到一個較低的狀態。

最后我還想要告訴您的是，實際上，IO 交互設計不僅與語言系統的并發設計有著很大的關聯，而且與緩沖區（Buffer）的設計和實現關系也十分緊密，我們在進行 IO 交互設計時，實際上需要權衡眾多因素，這是一項頗為復雜的工作，我們絕對不能輕視它。