深入Hotspot源码与Linux内核理解NIO与Epoll
- 前言介绍
- Netty 的介绍
- Netty 的应用场景
- 理解阻塞和同步关键字
- 初始BIO、NIO、AIO
- BIO(Blocking IO)
- 缺点：
- 应用场景：
- NIO(Non Blocking IO)
- 应用场景：
- NIO非阻塞代码示例
- 存在的问题
- NIO 有三大核心组件：Channel(通道)， Buffer(缓冲区)，Selector(多路复用器)
- Epoll函数详解
- Redis线程模型
- AIO(NIO 2.0)
- BIO、 NIO、 AIO 对比：
- 为什么Netty使用NIO而不是AIO？
- 同步异步与阻塞非阻塞(段子)
前言介绍
在Java中，提供了一些关于使用IO的API，可以供开发者来读写外部数据和文件，我们称这些API为Java IO。IO是Java中比较重要知识点，且比较难学习的知识点。并且随着Java的发展为提供更好的数据传输性能，目前有三种IO共存；分别是BIO、NIO和AIO。
学习完这三种IO之后会去学习Netty,本人也是抱着学习的目标来写这些文章的。如果有任何不对的地方还望指正
Netty 的介绍
- Netty 是由 JBOSS 提供的一个 Java 开源框架，现为 Github 上的独立项目。
- Netty 是一个异步的、基于事件驱动的网络应用框架，用以快速开发高性能、高可靠性的网络 IO 程序。
- Netty 主要针对在 TCP 协议下，面向 Client 端的高并发应用，或者 Peer-to-Peer 场景下的大量数据持续传输的应用。
- Netty 本质是一个 NIO 框架，适用于服务器通讯相关的多种应用场景。
要透彻理解 Netty，需要先学习 NIO，这样我们才能阅读 Netty 的源码。
Netty 的应用场景
- 互联网行业
互联网行业：在分布式系统中，各个节点之间需要远程服务调用，高性能的 RPC 框架必不可少，Netty 作为异步高性能的通信框架，往往作为基础通信组件被这些 RPC 框架使用。
典型的应用有：阿里分布式服务框架 Dubbo 的 RPC 框 架使用 Dubbo 协议进行节点间通信，Dubbo 协议默认使用 Netty 作为基础通信组件，用于实现各进程节点之间的内部通信。
- 游戏行业
无论是手游服务端还是大型的网络游戏，Java 语言得到了越来越广泛的应用。
Netty 作为高性能的基础通信组件，提供了 TCP/UDP 和 HTTP 协议栈，方便定制和开发私有协议栈，账号登录服务器。
地图服务器之间可以方便的通过 Netty 进行高性能的通信。
- 大数据领域
经典的 Hadoop 的高性能通信和序列化组件 Avro 的 RPC 框架，默认采用 Netty 进行跨界点通信。
它的 NettyService 基于 Netty 框架二次封装实现。
理解阻塞和同步关键字
- 阻塞IO 和 非阻塞IO
这两个概念是程序级别的。主要描述的是程序请求操作系统IO操作后，如果IO资源没有准备好，那么程序该如何处理的问题: 前者等待；后者继续执行(并且使用线程一直轮询，直到有IO资源准备好了)
- 同步IO 和 非同步IO
这两个概念是操作系统级别的。主要描述的是操作系统在收到程序请求IO操作后，如果IO资源没有准备好，该如何响应程序的问题: 前者不响应，直到IO资源准备好以后；后者返回一个标记(好让程序和自己知道以后的数据往哪里通知)，当IO资源准备好以后，再用事件机制返回给程序。
初始BIO、NIO、AIO
BIO(Blocking IO)
同步阻塞模型，一个客户端连接对应一个处理线程。
这种就是多个请求过来以后，只能一个一个去处理，所以是同步阻塞的。代码：
public static void main(String[] args) throws IOException {
ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(9000);
while (true) {
System.out.println("等待连接。。");
//阻塞方法 等待客户端连接
Socket clientSocket = serverSocket.accept();
System.out.println("有客户端连接了。。");
//客户端连接后处理事件
handler(clientSocket);
}
}
private static void handler(Socket clientSocket) throws IOException {
byte[] bytes = new byte[1024];
System.out.println("准备read。。");
//接收客户端的数据，阻塞方法，没有数据可读时就阻塞
int read = clientSocket.getInputStream().read(bytes);
System.out.println("read完毕。。");
if (read != -1) {
System.out.println("接收到客户端的数据：" + new String(bytes, 0, read));
}
clientSocket.getOutputStream().write("HelloClient".getBytes());
clientSocket.getOutputStream().flush();
}
那么上面的代码有没有什么优化方式呢？ 就是开启多线程，每次进来一个accept请求，都开启一个线程去处理，代码如下：
public static void main(String[] args) throws IOException {
ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(9000);
while (true) {
System.out.println("等待连接。。");
//阻塞方法 等待客户端连接
Socket clientSocket = serverSocket.accept();
System.out.println("有客户端连接了。。");
//客户端连接后处理事件
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
handler(clientSocket);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
}
}
客户端代码：
//客户端代码
public class SocketClient {
public static void main(String[] args) throws IOException {
Socket socket = new Socket("localhost", 9000);
//向服务端发送数据
socket.getOutputStream().write("HelloServer".getBytes());
socket.getOutputStream().flush();
System.out.println("向服务端发送数据结束");
byte[] bytes = new byte[1024];
//接收服务端回传的数据
socket.getInputStream().read(bytes);
System.out.println("接收到服务端的数据：" + new String(bytes));
socket.close();
}
}
那么我们想一下这样的BIO代码有什么问题呢？
缺点：
- IO代码里read操作是阻塞操作，如果连接不做数据读写操作会导致线程阻塞，浪费资源。
- 如果线程很多，会导致服务器线程太多，压力太大，比如C10K问题。
应用场景：
BIO 方式适用于连接数目比较小且固定的架构， 这种方式对服务器资源要求比较高， 但程序简单易理解。
NIO(Non Blocking IO)
同步非阻塞，服务器实现模式为一个线程可以处理多个请求(连接)，客户端发送的连接请求都会注册到多路复用器selector上，多路复用器轮询到连接有IO请求就进行处理，JDK1.4开始引入。
应用场景：
NIO方式适用于连接数目多且连接比较短（轻操作） 的架构， 比如聊天服务器， 弹幕系统， 服务器间通讯，编程比较复杂
NIO非阻塞代码示例
package com.duoduo.nio;
import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.ServerSocketChannel;
import java.nio.channels.SocketChannel;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
public class NioServer {
// 保存客户端连接
static List<SocketChannel> channelList = new ArrayList<>();
public static void main(String[] args) throws IOException {
// 创建NIO ServerSocketChannel,与BIO的serverSocket类似
ServerSocketChannel serverSocket = ServerSocketChannel.open();
serverSocket.socket().bind(new InetSocketAddress(9000));
// 设置ServerSocketChannel为非阻塞
serverSocket.configureBlocking(false);
System.out.println("服务启动成功");
while (true) {
// 非阻塞模式accept方法不会阻塞，否则会阻塞
// NIO的非阻塞是由操作系统内部实现的，底层调用了linux内核的accept函数
SocketChannel socketChannel = serverSocket.accept();
if (socketChannel != null) { // 如果有客户端进行连接
System.out.println("连接成功");
// 设置SocketChannel为非阻塞
socketChannel.configureBlocking(false);
// 保存客户端连接在List中
channelList.add(socketChannel);
}
// 遍历连接进行数据读取
Iterator<SocketChannel> iterator = channelList.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
SocketChannel sc = iterator.next();
ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(128);
// 非阻塞模式read方法不会阻塞，否则会阻塞
int len = sc.read(byteBuffer);
// 如果有数据，把数据打印出来
if (len > 0) {
System.out.println("接收到消息：" + new String(byteBuffer.array()));
} else if (len == -1) { // 如果客户端断开，把socket从集合中去掉
iterator.remove();
System.out.println("客户端断开连接");
}
}
}
}
}
在这里的serverSocket.accept()是不会阻塞的，然后主线程一直循环去调用查看有没有链接事件，如果有就加在channelList里面，然后再去循环channelList判断是否有客户端传递过来的数据，如果有的话就去处理。这就是NIO，一个线程就可以去处理上完的客户端请求。但是也存在一个很严重的问题。
存在的问题
如果连接数太多的话，会有大量的无效遍历，假如有10000个连接，其中只有1000个连接有写数据，但是由于其他9000个连接并没有断开，我们还是要每次轮询遍历一万次，其中有十分之九的遍历都是无效的，这显然不是一个让人很满意的状态。
在下面引入NIO多路复用器，也是最核心的代码：
package com.duoduo.nio;
import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.SelectionKey;
import java.nio.channels.Selector;
import java.nio.channels.ServerSocketChannel;
import java.nio.channels.SocketChannel;
import java.util.Iterator;
import java.util.Set;
public class NioSelectorServer {
public static void main(String[] args) throws IOException {
// 创建NIO ServerSocketChannel
ServerSocketChannel serverSocket = ServerSocketChannel.open();
serverSocket.socket().bind(new InetSocketAddress(9000));
// 设置ServerSocketChannel为非阻塞
serverSocket.configureBlocking(false);
// 打开Selector处理Channel，即创建epoll
Selector selector = Selector.open();//创建了一个epoll对象，并且返回了一个文件描述符 epfd 文件描述符就表示她是epoll对象在啊哦做系统的引用地址
// 把ServerSocketChannel注册到selector上，并且selector对客户端accept连接操作感兴趣
//这一步主要是将SocketChannel 和epoll做关联。加入集合里面，但不是redist集合
SelectionKey selectionKey = serverSocket.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);//只是将serverSocket添加到epoll里面的一个集合里面，将他们进行了关联
System.out.println("服务启动成功");
while (true) {
// 阻塞等待需要处理的事件发生
//里面会调用ctl和wait方法
selector.select();
// 获取selector中注册的全部事件的 SelectionKey 实例
Set<SelectionKey> selectionKeys = selector.selectedKeys();
Iterator<SelectionKey> iterator = selectionKeys.iterator();
// 遍历SelectionKey对事件进行处理
while (iterator.hasNext()) {
SelectionKey key = iterator.next();
// 如果是OP_ACCEPT事件，则进行连接获取和事件注册
if (key.isAcceptable()) {
ServerSocketChannel server = (ServerSocketChannel) key.channel();
SocketChannel socketChannel = server.accept();
socketChannel.configureBlocking(false);
// 这里只注册了读事件，如果需要给客户端发送数据可以注册写事件
SelectionKey selKey = socketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_READ);
System.out.println("客户端连接成功");
} else if (key.isReadable()) { // 如果是OP_READ事件，则进行读取和打印
SocketChannel socketChannel = (SocketChannel) key.channel();
ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(128);
int len = socketChannel.read(byteBuffer);
// 如果有数据，把数据打印出来
if (len > 0) {
System.out.println("接收到消息：" + new String(byteBuffer.array()));
} else if (len == -1) { // 如果客户端断开连接，关闭Socket
System.out.println("客户端断开连接");
socketChannel.close();
}
}
//从事件集合里删除本次处理的key，防止下次select重复处理
iterator.remove();
}
}
}
}
这样我们就不用一直去循环了，因为在selector.select();的时候会去阻塞，当有连接或者读写事件发生的时候就会跳出阻塞，去遍历所有的selectionKeys，进一步判断是连接事件还是读写事件。
这里最核心的代码：
1.Selector.open();
2.serverSocket.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);
3.selector.select();
先记住，后面会详细解释源码的。
NIO 有三大核心组件：Channel(通道)， Buffer(缓冲区)，Selector(多路复用器)
- channel 类似于流，每个 channel 对应一个 buffer缓冲区，buffer 底层就是个数组(其实这里不是很严谨，Netty对于buffer是有做特殊处理的，为了高性能采用的零拷贝技术，使用的直接内存，后期会单独详细介绍。)
- channel 会注册到 selector 上，由 selector 根据 channel 读写事件的发生将其交由某个空闲的线程处理
- NIO 的 Buffer 和 channel 都是既可以读也可以写
- NIO底层在JDK1.4版本是用linux的内核函数select()或poll()来实现，跟上面的NioServer代码类似，selector每次都会轮询所有的sockchannel看下哪个channel有读写事件，有的话就处理，没有就继续遍历，JDK1.5开始引入了epoll基于事件响应机制来优化NIO。
在这里epoll又依赖于计算机硬件的中断机制，如果不熟悉的可以了解一下计算机的中断机制，这样避免了多线程之间的上下文切换导致的开销。
线程模型图：
那么我们从上面提到的很重要的那三行代码，从Hotspot与Linux内核函数级别来理解下。
1.Selector.open() //创建多路复用器
2.socketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_READ) //将channel注册到多路复用器上
3.selector.select() //阻塞等待需要处理的事件发生
- Selector.open()
public static Selector open() throws IOException {
return SelectorProvider.provider().openSelector();
}
#先看SelectorProvider.provider()做了什么
public static SelectorProvider create() {
String osname = AccessController
.doPrivileged(new GetPropertyAction("os.name"));
if (osname.equals("SunOS"))
return createProvider("sun.nio.ch.DevPollSelectorProvider");
if (osname.equals("Linux"))
return createProvider("sun.nio.ch.EPollSelectorProvider");
return new sun.nio.ch.PollSelectorProvider();
}
#其实很简单，就是根据服务器的不同，提供不同的SelectorProvider，那么在Linux中，默认返回的肯定是EPollSelectorProvider
#然后我们去看EPollSelectorProvider..openSelector()
public class EPollSelectorProvider extends SelectorProviderImpl{
//返回了一个EPollSelectorImpl对象
public AbstractSelector openSelector() throws IOException {
return new EPollSelectorImpl(this);
}
public Channel inheritedChannel() throws IOException {
return InheritedChannel.getChannel();
}
}
#下面我们看一下EPollSelectorImpl中做了什么？
EPollSelectorImpl(SelectorProvider sp) throws IOException {
super(sp);
long pipeFds = IOUtil.makePipe(false);
fd0 = (int) (pipeFds >>> 32);
fd1 = (int) pipeFds;
try {
pollWrapper = new EPollArrayWrapper();
pollWrapper.initInterrupt(fd0, fd1);
fdToKey = new HashMap<>();
} catch (Throwable t) {
***
throw t;
}
}
#创建了EPollArrayWrapper，然后我们去看他做了什么
EPollArrayWrapper() throws IOException {
// creates the epoll file descriptor
epfd = epollCreate();
// the epoll_event array passed to epoll_wait
int allocationSize = NUM_EPOLLEVENTS * SIZE_EPOLLEVENT;
pollArray = new AllocatedNativeObject(allocationSize, true);
pollArrayAddress = pollArray.address();
// eventHigh needed when using file descriptors > 64k
if (OPEN_MAX > MAX_UPDATE_ARRAY_SIZE)
eventsHigh = new HashMap<>();
}
#调用epollCreate去创建epoll实例。
#去到hotspot源码中看 其实就是调用了epoll_create
那么到这里我们就知道了。其实就是调用了Linux的内核函数epoll_create，返回了一个epfd是一个epoll实例。它是属于MAN函数指令的系统调用。
1：用户在shell环境可操作的命令或执行文件；
2：系统内核可调用的函数与工具等(epoll_create属于这里)
3：一些常用的函数(function)与函数库(library)，大部分为C的函数库(libc)
4：设备文件说明，通常在/dev下的文件
5：配置文件或某些文件格式
6：游戏(games)
7：惯例与协议等，如Linux文件系统，网络协议，ASCII code等说明
8：系统管理员可用的管理命令
9：跟kernel有关的文件
- socketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_READ)
protected void implRegister(SelectionKeyImpl ski) {
if (closed)
throw new ClosedSelectorException();
SelChImpl ch = ski.channel;
int fd = Integer.valueOf(ch.getFDVal());
fdToKey.put(fd, ski);
//在第一部初始化的EPollArrayWrapper，把当前的fd添加进去
pollWrapper.add(fd);
keys.add(ski);
}
这一步主要是将SocketChannel 和epoll做关联。加入集合里面，但不是redist集合
- selector.select()
int poll(long timeout) throws IOException {
//这一步才是真正的注册绑定事件
updateRegistrations();
updated = epollWait(pollArrayAddress, NUM_EPOLLEVENTS, timeout, epfd);
for (int i=0; i<updated; i++) {
if (getDescriptor(i) == incomingInterruptFD) {
interruptedIndex = i;
interrupted = true;
break;
}
}
return updated;
}
# updateRegistrations()
private void updateRegistrations() {
synchronized (updateLock) {
int j = 0;
while (j < updateCount) {
int fd = updateDescriptors[j];
short events = getUpdateEvents(fd);
boolean isRegistered = registered.get(fd);
int opcode = 0;
if (events != KILLED) {
if (isRegistered) {
opcode = (events != 0) ? EPOLL_CTL_MOD : EPOLL_CTL_DEL;
} else {
opcode = (events != 0) ? EPOLL_CTL_ADD : 0;
}
if (opcode != 0) {
epollCtl(epfd, opcode, fd, events);
if (opcode == EPOLL_CTL_ADD) {
registered.set(fd);
} else if (opcode == EPOLL_CTL_DEL) {
registered.clear(fd);
}
}
}
j++;
}
updateCount = 0;
}
}
updateRegistrations 又执行了一个LINUX的指令：epoll_ctl。
这个方法的主要作用就是将fd：socketChannle的那些事件注册到epoll对象上面去，将他们关联起来
epollWait->等待文件描述符epfd上的事件。
这里主要是采用的底层的内核函数。由于字数原因，我就不贴代码了，把核心流程图贴出来。大家可以根据我的流程图去看。看一下具体的代码流程图
总结：NIO整个调用流程就是Java调用了操作系统的内核函数来创建Socket，获取到Socket的文件描述符，再创建一个Selector对象，对应操作系统的Epoll描述符，将获取到的Socket连接的文件描述符的事件绑定到Selector对应的Epoll文件描述符上，进行事件的异步通知，这样就实现了使用一条线程，并且不需要太多的无效的遍历，将事件处理交给了操作系统内核(操作系统中断程序实现)，大大提高了效率。
Epoll函数详解
int epoll_create(int size);
创建一个epoll实例，并返回一个非负数作为文件描述符，用于对epoll接口的所有后续调用。参数size代表可能会容纳size个描述符，但size不是一个最大值，只是提示操作系统它的数量级，现在这个参数基本上已经弃用了。
int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
epfd：epoll实例对象
fd：socketChannle
op:就是那些读写事件
这个方法的主要作用就是将fd：socketChannle的那些事件注册到epoll对象上面去，将他们关联起来
使用文件描述符epfd引用的epoll实例，对目标文件描述符fd执行op操作。
参数epfd表示epoll对应的文件描述符，参数fd表示socket对应的文件描述符。
参数op有以下几个值：
EPOLL_CTL_ADD：注册新的fd到epfd中，并关联事件event；
EPOLL_CTL_MOD：修改已经注册的fd的监听事件；
EPOLL_CTL_DEL：从epfd中移除fd，并且忽略掉绑定的event，这时event可以为null；
参数event是一个结构体
struct epoll_event {
__uint32_t events; /* Epoll events */
epoll_data_t data; /* User data variable */
};
typedef union epoll_data {
void *ptr;
int fd;
__uint32_t u32;
__uint64_t u64;
} epoll_data_t;
events有很多可选值，这里只举例最常见的几个：
EPOLLIN ：表示对应的文件描述符是可读的；
EPOLLOUT：表示对应的文件描述符是可写的；
EPOLLERR：表示对应的文件描述符发生了错误；
成功则返回0，失败返回-1
int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events, int maxevents, int timeout);
等待文件描述符epfd上的事件。
epfd是Epoll对应的文件描述符，events表示调用者所有可用事件的集合，maxevents表示最多等到多少个事件就返回，timeout是超时时间。
I/O多路复用底层主要用的Linux 内核·函数（select，poll，epoll）来实现，windows不支持epoll实现，windows底层是基于winsock2的select函数实现的(不开源)
Redis线程模型
Redis就是典型的基于epoll的NIO线程模型(nginx也是)，epoll实例收集所有事件(连接与读写事件)，由一个服务端线程连续处理所有事件命令。
Redis底层关于epoll的源码实现在redis的src源码目录的ae_epoll.c文件里，感兴趣可以自行研究。
AIO(NIO 2.0)
异步非阻塞， 由操作系统完成后回调通知服务端程序启动线程去处理， 一般适用于连接数较多且连接时间较长的应用
应用场景：
AIO方式适用于连接数目多且连接比较长(重操作)的架构，JDK7 开始支持
package com.duoduo.aio;
import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.AsynchronousServerSocketChannel;
import java.nio.channels.AsynchronousSocketChannel;
import java.nio.channels.CompletionHandler;
public class AIOServer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final AsynchronousServerSocketChannel serverChannel =
AsynchronousServerSocketChannel.open().bind(new InetSocketAddress(9000));
serverChannel.accept(null, new CompletionHandler<AsynchronousSocketChannel, Object>() {
@Override
public void completed(AsynchronousSocketChannel socketChannel, Object attachment) {
try {
System.out.println("2--"+Thread.currentThread().getName());
// 再此接收客户端连接，如果不写这行代码后面的客户端连接连不上服务端
serverChannel.accept(attachment, this);
System.out.println(socketChannel.getRemoteAddress());
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
socketChannel.read(buffer, buffer, new CompletionHandler<Integer, ByteBuffer>() {
@Override
public void completed(Integer result, ByteBuffer buffer) {
System.out.println("3--"+Thread.currentThread().getName());
buffer.flip();
System.out.println(new String(buffer.array(), 0, result));
socketChannel.write(ByteBuffer.wrap("HelloClient".getBytes()));
}
@Override
public void failed(Throwable exc, ByteBuffer buffer) {
exc.printStackTrace();
}
});
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Override
public void failed(Throwable exc, Object attachment) {
exc.printStackTrace();
}
});
System.out.println("1--"+Thread.currentThread().getName());
Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
}
}
package com.duoduo.aio;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.AsynchronousSocketChannel;
public class AIOClient {
public static void main(String... args) throws Exception {
AsynchronousSocketChannel socketChannel = AsynchronousSocketChannel.open();
socketChannel.connect(new InetSocketAddress("127.0.0.1", 9000)).get();
socketChannel.write(ByteBuffer.wrap("HelloServer".getBytes()));
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(512);
Integer len = socketChannel.read(buffer).get();
if (len != -1) {
System.out.println("客户端收到信息：" + new String(buffer.array(), 0, len));
}
}
}
BIO、 NIO、 AIO 对比：
为什么Netty使用NIO而不是AIO？
在Linux系统上，AIO的底层实现仍使用Epoll，没有很好实现AIO，因此在性能上没有明显的优势，而且被JDK封装了一层不容易深度优化，Linux上AIO还不够成熟。Netty是异步非阻塞框架，Netty在NIO上做了很多异步的封装。
同步异步与阻塞非阻塞(段子)
老张爱喝茶，废话不说，煮开水。
出场人物：老张，水壶两把（普通水壶，简称水壶；会响的水壶，简称响水壶）。
- 老张把水壶放到火上，立等水开。（同步阻塞）
老张觉得自己有点傻
- 老张把水壶放到火上，去客厅看电视，时不时去厨房看看水开没有。（同步非阻塞）
老张还是觉得自己有点傻，于是变高端了，买了把会响笛的那种水壶。水开之后，能大声发出嘀~~~~的噪音。
- 老张把响水壶放到火上，立等水开。（异步阻塞）
老张觉得这样傻等意义不大
- 老张把响水壶放到火上，去客厅看电视，水壶响之前不再去看它了，响了再去拿壶。（异步非阻塞）
老张觉得自己聪明了。
所谓同步异步，只是对于水壶而言。
普通水壶，同步；响水壶，异步。
虽然都能干活，但响水壶可以在自己完工之后，提示老张水开了。这是普通水壶所不能及的。
同步只能让调用者去轮询自己（情况2中），造成老张效率的低下。
所谓阻塞非阻塞，仅仅对于老张而言。
立等的老张，阻塞；看电视的老张，非阻塞。
![[网络原理] 详解Cookie与Session](https://img-blog.csdnimg.cn/410357148cd74a068872b6481bf8fb4e.png)
