对于一个软件系统而言，其性能受诸多因素影响，其中与 IO 之间的交互是极为关键的一项。
然而，可能不少程序员认为，IO 交互属于操作系统底层的工作，似乎和上层业务关联不大，因而较少关注 IO 交互的设计。实际上，这种认识是不太科学的。
要知道，在对软件性能进行测试时，倘若出现这样一种奇特的现象：尽管 CPU 使用率尚未达到 100%，但系统吞吐量却无法继续提高。那么在这个时候，极有可能是由于 IO 交互设计不佳，致使软件的众多业务处理线程被阻塞，所以性能难以提升。
由此可见，在软件设计过程中，良好的 IO 交互设计对于系统性能的提升有着至关重要的作用。
我首先要为您开拓一下思维，让您知晓在软件设计中可能会遭遇的各类 IO 场景，进而树立起关于 IO 交互设计的正确认识。
接着，我会为您讲解针对不同的 IO 场景，应当如何开展 IO 交互设计，以便在软件实现的复杂度和性能之间达成平衡，从而助力您增强在 IO 交互设计方面的能力。
那么接下来，就让我们一同来了解一下，在软件设计里究竟存在哪些 IO 场景吧。
突破对 IO 的片面认识
提到 IO，您首先想到的会是什么？是键盘、鼠标、打印机吗？实际上，在如今的软件系统中，这些东西已经很少被使用了。
一般来讲，大多数程序员所理解的 IO 交互，是文件读取操作、底层网络通信等等。那么在这里，我想问您一个问题：是不是系统中没有这些操作，就无需进行 IO 交互设计了？答案其实是否定的。
对于一个软件系统来说，除了 CPU 和内存，对其他资源或者服务的访问也能被看作是 IO 交互。例如针对数据库的访问、REST 请求，以及消息队列的使用，都可以视作 IO 交互问题，因为这些软件服务都位于不同的服务器上，直接的信息交互也是通过底层的 IO 设备来实现的。
接下来，我将带您来看一段使用 Java 语言访问 MongoDB 的代码实现，您会发现，在软件开发中，有许多与 IO 相关的代码实现是比较隐蔽的，不容易被察觉。所以，您应当对这些 IO 相关的问题始终保持警惕，不能让它们影响软件的业务性能。
这段代码的业务逻辑是在数据库中查询一条数据并返回，具体代码如下：
// 从数据库查询一条数据。
MongoClient client = new MongoClient("*.*.*.*");
DBCollection collection = mClient.getDB("testDB").getCollection("firstCollection");
BasicDBObject queryObject = new BasicDBObject("name","999");
DBObject obj = collection.findOne(queryObject); // 查询操作其中我们能够发现，代码中的最后一行采用了同步阻塞的交互方式。这意味着，在这段代码的执行过程中，会将当前线程阻塞住，此过程和读取一个文件的代码原理相同。所以，这也是一类十分典型的 IO 业务问题。由此可见，我们务必要突破对于传统 IO 的那种狭隘理解与认识，运用更具全局性、系统性的视角，去认识系统里的各类 IO 场景，这是做好基于 IO 交互设计，提升软件性能的前提条件。
那么说到此，我们具体应该怎样针对系统中不同的 IO 场景，进行交互设计并提升系统性能呢？接下来，我就为您详细介绍在软件设计中，IO 交互设计的不同实现模式，从而帮助您理解不同的 IO 交互对软件设计与实现以及在性能方面的影响
IO 交互设计与软件设计
我们了解到，在 Linux 操作系统内核里，内置了 5 种各异的 IO 交互模式，即阻塞 IO、非阻塞 IO、多路复用 IO、信号驱动 IO、异步 IO。然而，不同的编程语言和代码库，均基于底层 IO 接口重新封装了一层接口，并且这些接口在使用方面存在诸多差异。
正因如此，致使许多程序员对 IO 交互模型的理解和认识无法统一，进而为做好 IO 的交互设计与实现带来了较大的阻碍。所以接下来，我将会从业务使用的视角出发，把 IO 交互设计划分为三种方式，分别是同步阻塞交互方式、同步非阻塞交互方式和异步回调交互方式，并为您逐一介绍它们的设计原理。
我觉得，只要您弄清楚这些 IO 交互设计的原理，并且理解它们在不同的 IO 场景中，怎样在软件实现复杂度与性能之间做好权衡，您距离设计出高性能的软件就不远了。
另外在此您需要知晓，这三种交互设计方式存在层层递进的关系，越是靠后的方式，在 IO 交互过程中，CPU 介入的开销可能就越少。当然，CPU 介入越少，也就意味着在相同的 CPU 硬件资源上，潜在能够支撑更多的业务处理流程，从而性能就有可能会更高。
同步阻塞交互方式
首先，让我们来瞧瞧第一种 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 语言里，传统基于流的读写操作方式，实际上运用的就是同步阻塞方式，前面我所介绍的那个 MongoDB 的查询请求，同样是同步阻塞的交互方式。也就是说，尽管从开发人员的角度来看，采用同步阻塞交互方式的程序属于同步调用，然而在实际的执行进程中，程序会被操作系统挂起并阻塞。接下来，我们看看采用了同步阻塞交互方式的原理示意图：
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从图中您能够看到，在业务代码发出读写请求之后，当前的线程或进程会被阻塞，只有等到 IO 处理完毕才会被唤醒。
所以在这里您或许会产生一个疑问：使用同步阻塞交互方式，性能是不是就一定会很差呢？实际上，并非如此绝对，因为并非所有的 IO 访问场景都属于性能关键的场景。
我给您举个例子，就比如在程序启动过程中加载配置文件的场景，由于软件在运行过程中只会加载配置文件一次，所以这次的读取操作并不会对软件的业务性能造成影响，如此一来，我们就应当选择最为简单的实现方式，即同步阻塞交互方式。
既然这样，您可能又要问了：倘若系统中存在很多此类 IO 请求操作，那么软件系统架构会是什么样的呢？实际上，早期的 Java 服务器端经常运用 Socket 通信，采用的也是同步阻塞交互方式，其对应的架构图是这样的：
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可以看到，每个 Socket 都会单独使用一个线程，在使用 Socket 接口进行写入或读取数据时，这个对应的线程就会被阻塞。
那么对于这样的架构而言，如果系统中的连接数较少，即便某一个线程出现了阻塞，还有其他的业务线程能够正常处理请求，所以它的系统性能实际上并非很差。
不过，当下很多基于 Java 开发的后端服务，在访问数据库的时候实际上也是运用同步阻塞的方式，所以就只能采用众多的线程，分别去处理不同的数据库操作请求。
而要是针对系统中线程数众多的场景，每次访问数据库都会引发阻塞，那么就极易致使系统的性能受到限制。
由此，我们需要考虑采用其他类型的 IO 交互方式，避免因频繁地进行线程间切换而导致 CPU 资源浪费，从而进一步提升软件的性能。
所以，同步非阻塞交互模式被提出，其目的就是为了解决这个问题，下面我们具体来看看它的设计原理。
同步非阻塞交互方式
这里，我们先来了解下同步非阻塞交互方式的设计特点：在请求 IO 交互的过程中，如果 IO 交互没有结束的话，当前线程或者进程并不会被阻塞，而是会去执行其他的业务代码，然后等过段时间再来查询 IO 交互是否完成。Java 语言在 1.4 版本之后引入的 NIO 交互模式，其实就属于同步非阻塞的模式。
那么接下来，我们就通过一个 SocketChannel 在非阻塞模式中读取数据的代码片段，来具体看看同步非阻塞交互方式的工作原理：
while(selector.select()>0){ //不断循环选择可操作的通道。
for(SelectionKey sk:selector.selectedKeys()){
selector.selectedKeys().remove(sk);
if(sk.isReadable()){ //是一个可读的通道
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，业务代码中会持续不断地循环执行 selector.select() 操作，挑选出可读就绪的 SocketChannel，而后再调用 channel.read，将通道数据读取到 Buffer 中。也就是说，在这段代码的执行过程里，SocketChannel 从网口设备接收数据的期间，不会长时间地阻塞当前业务线程的执行，所以能够进一步提升性能。这个 IO 交互方式对应的原理图如下：
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从图中您能看到，当前的业务线程虽然避免了长时间被阻塞挂起，然而在业务线程里，会频繁地调用 selector.select 接口来查询状态。这意味着，在单 IO 通道的场景下，运用这种同步非阻塞交互方式，性能的提升实际上是非常有限的。
不过，与同步阻塞交互方式恰好相反，当业务系统中同时存在众多的 IO 交互通道时，使用同步非阻塞交互方式，我们能够复用一个线程，来查询可读就绪的通道，如此便能够大大降低由 IO 交互引起的频繁切换线程的开销。
因此，在软件设计的过程中，如果您发现核心业务逻辑也存在多 IO 交互的问题，您就能够基于这种 IO 同步非阻塞交互方式，来支撑产品的软件架构设计。在采用这种 IO 交互设计方式来实现多个 IO 交互时，它的软件架构如下图所示：
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如果您仔细阅读了前面 SocketChannel 在非阻塞模式中读取数据的代码片段，就会发现这个图中包含了三个颇为熟悉的概念，分别是 Buffer、Channel、Selector，它们正是 Java NIO 的核心。在此我也为您简单介绍一下：Buffer 是一个用于缓存读取和写入数据的缓冲区；Channel 是一个负责在后台对接 IO 数据的通道；而 Selector 所实现的主要功能，便是主动查询哪些通道处于就绪状态。所以，Java NIO 正是基于这个 IO 交互模型，支撑业务代码实现针对 IO 的同步非阻塞设计，进而降低了原来传统的同步阻塞 IO 交互过程中，线程频繁被阻塞和切换的开销。
不过，基于同步非阻塞方式的 IO 交互设计，倘若在并发设计中，未能平衡好 IO 状态查询与业务处理 CPU 执行开销的管理，就极易致使软件执行期间存在大量的 IO 状态冗余查询，进而造成对 CPU 资源的浪费。
因此，我们仍需从业务角度的 IO 交互设计着手，进一步降低 IO 给 CPU 带来的额外开销，而这正是接下来我要为您介绍的异步回调交互方式的重要优势。
异步回调交互方式
所谓异步回调，其含义为，当业务代码触发 IO 接口调用之后，当前的线程会继续执行后续的处理流程，而后等到 IO 处理结束，再通过回调函数来执行 IO 结束后的代码逻辑。
这里我们同样来看一段代码示例，这是 Java 语言针对 MongoDB 的插入操作，其采用的便是异步回调的实现方式：
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");
}
});我们能够发现，在这段代码里，调用 collection.insertOne 进行插入数据时，同时传入了回调函数。实际上，这个 MongoDB 访问接口在底层运用的是 Netty 框架，只是重新封装了接口的使用方法罢了。由此，我们能够最大程度地降低 IO 交互过程中 CPU 参与的开销。这种 IO 交互方式的原理图如下所示：
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从这个图中能够看到，在运用异步回调这种处理方式时，回调函数常常会被挂载到另外一个线程中去执行。所以采用这种方式存在一个好处，即业务逻辑无需频繁地查询数据，但与此同时，它也会引入一个新的问题，那便是回调处理函数与正常的业务代码被割裂开来，这会给代码的实现增添许多的复杂度。
我给您举个例子，如果代码中的回调函数在处理过程中，还需要进一步执行其他 IO 请求，倘若再使用回调机制，那么就会出现可恶的回调嵌套问题，也就是回调函数中再嵌套一个回调函数，如此一直嵌套下去，代码就会变得难以阅读和维护。
所以后来，在 Node.js 中引入了 async 和 await 机制（在 C++、Rust 中，也都引入了类似的机制），较好地解决了这个问题。我们使用这个机制，可以将背后的回调函数机制封装到语言内部的底层实现当中，这样我们依然能够使用串行思维模式来处理 IO 交互。
而且，当具备这种机制之后，IO 交互方式对软件设计架构的影响就相对较少了，所以像 Node.js 这样的单进程模型也能够处理数量众多的 IO 请求。
另外，使用异步回调交互方式还有一个好处，因为在当下的互联网场景中，对于数据库、消息队列、REST 请求的使用是非常频繁的，所以如果您采用异步回调方式，就比较有可能将 IO 阻塞引发的线程切换开销，以及频繁查询 IO 状态的时间开销，都降低到一个较低的状态。
最后我还想要告诉您的是，实际上，IO 交互设计不仅与语言系统的并发设计有着很大的关联，而且与缓冲区（Buffer）的设计和实现关系也十分紧密，我们在进行 IO 交互设计时，实际上需要权衡众多因素，这是一项颇为复杂的工作，我们绝对不能轻视它。
