牛逼！一个故事讲清楚 NIO 了
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作者：zhanlijun
原文链接：http://www.cnblogs.com/LBSer
前言
假设某银行只有10个职员。该银行的业务流程分为以下4个步骤：
我们看看银行不同的工作方式对其工作效率到底有何影响。
1 BIO方式
每来一个顾客，马上由一位职员来接待处理，并且这个职员需要负责以上4个完整流程。当超过10个顾客时，剩余的顾客需要排队等候。
我们算算这个银行一个小时到底能处理多少顾客？一个职员处理一个顾客需要10分钟（5+1+3+1）时间，一个小时（60分钟）能处理6个顾客，一共10个职员，那就是只能处理60个顾客。
可以看到银行职员的工作状态并不饱和，比如在第1步，其实是处于等待中。
这种工作其实就是BIO，每次来一个请求（顾客），就分配到线程池中由一个线程（职员）处理，如果超出了线程池的最大上限（10个），就扔到队列等待 。
2 NIO方式
如何提高银行的吞吐量呢？
思路：分而治之，将任务拆分开来，由专门的人负责专门的任务。
具体来讲，银行专门指派一名职员A，A的工作就是每当有顾客到银行，他就递上表格让顾客填写，每当有顾客填好表后，A就将其随机指派给剩余的9名职员完成后续步骤。
我们计算下这种工作方式下银行一个小时到底能处理多少顾客？
假设顾客非常多，职员A的工作处于饱和中，他不断的将填好表的顾客带到柜台处理，柜台一个职员5分钟能处理完一个顾客，一个小时9名职员能处理：9*（60/5）=108。
可见工作方式的转变能带来效率的极大提升。
这种工作方式其实就NIO的思路。下图是非常经典的NIO说明图，mainReactor线程负责监听server socket，accept新连接，并将建立的socket分派给subReactor；subReactor可以是一个线程，也可以是线程池（一般可以设置为CPU核数），负责多路分离已连接的socket，读写网络数据，这里的读写网络数据可类比顾客填表这一耗时动作，对具体的业务处理功能，其扔给worker线程池完成。
可以看到典型NIO有三类线程，分别是mainReactor线程、subReactor线程、work线程。不同的线程干专业的事情，最终每个线程都没空着，系统的吞吐量自然就上去了。
3 异步方式
第二种工作方式有没有什么可以提高的地方呢？
仔细查看可发现第3步骤这3分钟柜台职员是在等待中度过的，那怎么能让柜台职员保持满负荷呢？
还是分而治之的思路，指派1个职员B来专门负责第3步骤。每当柜台员工完成第2步时，就通知职员B来负责与保安沟通取钱。这时候柜台员工可以继续处理下一个顾客。当职员B拿到钱之后，他会怎么办呢？他会通知顾客钱已经到柜台了，让顾客重新排队处理，当柜台职员再次服务该顾客时，发现该顾客前3步已经完成，直接执行第4步即可。
我们可以算算通过这种方法，银行的吞吐量能提高到多少。
假设职员B的工作非常饱和，柜台一个职员现在2分钟能处理完一个顾客，一个小时8名职员能处理：8*（60/2）=240。
在当今web服务中，经常需要通过RPC或者Http等方式调用第三方服务，这里对应的就是第3步，如果这步耗时较长，通过异步方式将能极大降低资源使用率。
jetty Continuations 就实现了上述异步方式，有兴趣的同学可以去尝试下（http://wiki.eclipse.org/Jetty/Feature/Continuations）。
NIO+异步的方式能让少量的线程（资源）做大量的事情，这适用于很多应用场景，比如代理服务、api服务、长连接服务等等，这些应用如果用同步方式将耗费大量机器资源。尽管NIO+异步能提高系统吞吐量，但其并不能让一个请求的等待时间下降，相反可能会增加等待时间。
4 小结
总结就一句：“分而治之，将任务拆分开来，由专门的人负责专门的任务”，这不仅在计算机领域生效，在整个社会领域都生效。
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