网络 I/O 优化
网络 I/O 优化通常有一些基本处理原则：
1、一个是减少网络交互的次数：要减少网络交互的次数通常我们在需要网络交互的两端会设置缓存，比如 Oracle 的 JDBC 驱动程序，就提供了对查询的 SQL 结果的缓存，在客户端和数据库端都有，可以有效的减少对数据库的访问。关于 Oracle JDBC 的内存管理可以参考《 Oracle JDBC 内存管理》。除了设置缓存还有一个办法是，合并访问请求：如在查询数据库时，我们要查 10 个 id，我可以每次查一个 id，也可以一次查 10 个 id。再比如在访问一个页面时通过会有多个 js 或 css 的文件，我们可以将多个 js 文件合并在一个 HTTP 链接中，每个文件用逗号隔开，然后发送到后端 Web 服务器根据这个 URL 链接，再拆分出各个文件，然后打包再一并发回给前端浏览器。这些都是常用的减少网络 I/O 的办法。
2、减少网络传输数据量的大小：减少网络数据量的办法通常是将数据压缩后再传输，如 HTTP 请求中，通常 Web 服务器将请求的 Web 页面 gzip 压缩后在传输给浏览器。还有就是通过设计简单的协议，尽量通过读取协议头来获取有用的价值信息。比如在代理程序设计时，有 4 层代理和 7 层代理都是来尽量避免要读取整个通信数据来取得需要的信息。
3、尽量减少编码：通常在网络 I/O 中数据传输都是以字节形式的，也就是通常要序列化。但是我们发送要传输的数据都是字符形式的，从字符到字节必须编码。但是这个编码过程是比较耗时的，所以在要经过网络 I/O 传输时，尽量直接以字节形式发送。也就是尽量提前将字符转化为字节，或者减少字符到字节的转化过程。
4、根据应用场景设计合适的交互方式：所谓的交互场景主要包括同步与异步阻塞与非阻塞方式，下面将详细介绍。
同步与异步
所谓同步就是一个任务的完成需要依赖另外一个任务时，只有等待被依赖的任务完成后，依赖的任务才能算完成，这是一种可靠的任务序列。要么成功都成功，失败都失败，两个任务的状态可以保持一致。而异步是不需要等待被依赖的任务完成，只是通知被依赖的任务要完成什么工作，依赖的任务也立即执行，只要自己完成了整个任务就算完成了。至于被依赖的任务最终是否真正完成，依赖它的任务无法确定，所以它是不可靠的任务序列。我们可以用打电话和发短信来很好的比喻同步与异步操作。
在设计到 IO 处理时通常都会遇到一个是同步还是异步的处理方式的选择问题。因为同步与异步的 I/O 处理方式对调用者的影响很大，在数据库产品中都会遇到这个问题。因为 I/O 操作通常是一个非常耗时的操作，在一个任务序列中 I/O 通常都是性能瓶颈。但是同步与异步的处理方式对程序的可靠性影响非常大，同步能够保证程序的可靠性，而异步可以提升程序的性能，必须在可靠性和性能之间做个平衡，没有完美的解决办法。
阻塞与非阻塞
阻塞与非阻塞主要是从 CPU 的消耗上来说的，阻塞就是 CPU 停下来等待一个慢的操作完成 CPU 才接着完成其它的事。非阻塞就是在这个慢的操作在执行时 CPU 去干其它别的事，等这个慢的操作完成时，CPU 再接着完成后续的操作。虽然表面上看非阻塞的方式可以明显的提高 CPU 的利用率，但是也带了另外一种后果就是系统的线程切换增加。增加的 CPU 使用时间能不能补偿系统的切换成本需要好好评估。
两种的方式的组合
组合的方式可以由四种，分别是：同步阻塞、同步非阻塞、异步阻塞、异步非阻塞，这四种方式都对 I/O 性能有影响。下面给出分析，并有一些常用的设计用例参考。
表 3. 四种组合方式
组合方式
性能分析
同步阻塞
最常用的一种用法，使用也是最简单的，但是 I/O 性能一般很差，CPU 大部分在空闲状态。
同步非阻塞
提升 I/O 性能的常用手段，就是将 I/O 的阻塞改成非阻塞方式，尤其在网络 I/O 是长连接，同时传输数据也不是很多的情况下，提升性能非常有效。这种方式通常能提升 I/O 性能，但是会增加 CPU 消耗，要考虑增加的 I/O 性能能不能补偿 CPU 的消耗，也就是系统的瓶颈是在 I/O 还是在 CPU 上。
异步阻塞
这种方式在分布式数据库中经常用到，例如在网一个分布式数据库中写一条记录，通常会有一份是同步阻塞的记录，而还有两至三份是备份记录会写到其它机器上，这些备份记录通常都是采用异步阻塞的方式写 I/O。异步阻塞对网络 I/O 能够提升效率，尤其像上面这种同时写多份相同数据的情况。
异步非阻塞
这种组合方式用起来比较复杂，只有在一些非常复杂的分布式情况下使用，像集群之间的消息同步机制一般用这种 I/O 组合方式。如 Cassandra 的Gossip 通信机制就是采用异步非阻塞的方式。它适合同时要传多份相同的数据到集群中不同的机器，同时数据的传输量虽然不大，但是却非常频繁。这种网络 I/O 用这个方式性能能达到最高。
虽然异步和非阻塞能够提升 I/O 的性能，但是也会带来一些额外的性能成本，例如会增加线程数量从而增加 CPU 的消耗，同时也会导致程序设计的复杂度上升。如果设计的不合理的话反而会导致性能下降。在实际设计时要根据应用场景综合评估一下。
下面举一些异步和阻塞的操作实例：
在 Cassandra 中要查询数据通常会往多个数据节点发送查询命令，但是要检查每个节点返回数据的完整性，所以需要一个异步查询同步结果的应用场景，部分代码如下：
清单 3.异步查询同步结果
class AsyncResult implements IAsyncResult{ private byte[] result_; private AtomicBoolean done_ = new AtomicBoolean(false); private Lock lock_ = new ReentrantLock(); private Condition condition_; private long startTime_; public AsyncResult(){ condition_ = lock_.newCondition();// 创建一个锁 startTime_ = System.currentTimeMillis(); } /*** 检查需要的数据是否已经返回，如果没有返回阻塞 */ public byte[] get(){ lock_.lock(); try{ if (!done_.get()){condition_.await();} }catch (InterruptedException ex){ throw new AssertionError(ex); }finally{lock_.unlock();} return result_; } /*** 检查需要的数据是否已经返回 */ public boolean isDone(){return done_.get();} /*** 检查在指定的时间内需要的数据是否已经返回，如果没有返回抛出超时异常 */ public byte[] get(long timeout, TimeUnit tu) throws TimeoutException{ lock_.lock(); try{ boolean bVal = true; try{ if ( !done_.get() ){ long overall_timeout = timeout – (System.currentTimeMillis() – startTime_); if(overall_timeout > 0)// 设置等待超时的时间 bVal = condition_.await(overall_timeout, TimeUnit.MILLISECONDS); else bVal = false; } }catch (InterruptedException ex){ throw new AssertionError(ex); } if ( !bVal && !done_.get() ){// 抛出超时异常 throw new TimeoutException(“Operation timed out.”); } }finally{lock_.unlock(); } return result_; } /*** 该函数拱另外一个线程设置要返回的数据，并唤醒在阻塞的线程 */ public void result(Message response){ try{ lock_.lock(); if ( !done_.get() ){ result_ = response.getMessageBody();// 设置返回的数据 done_.set(true); condition_.signal();// 唤醒阻塞的线程 } }finally{lock_.unlock();} } }
总结
本文阐述的内容较多，从 Java 基本 I/O 类库结构开始说起，主要介绍了磁盘 I/O 和网络 I/O 的基本工作方式，最后介绍了关于 I/O 调优的一些方法。
忍耐力较诸脑力，尤胜一筹。
