一、什么是bio？

bio即：同步阻塞式IO。 就是传统的java io网络模型。java bio有两个阻塞的地方，第一个地方是需要阻塞的监听端口，等待客户端链接。第二个需要阻塞Socket的read方法，等待客户端发送消息。

先看一个bio最简单的例子：

    public static void main1(String[] args) throws IOException {
        //绑定端口
        ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(9000);
        //阻塞 等待链接
        Socket accept = serverSocket.accept();
        System.out.println("建立链接");
        byte[] bytes = new byte[1024];
        //阻塞 等待接收发来的数据
        int read = accept.getInputStream().read(bytes);
        if(read != -1){
            System.out.println("收到数据："+new String(bytes,0,read));
        }
    }

这是一个最简单的socket的例子，这个例子只能让客户端建立一个链接，接受一次消息。

所以一般的优化方案就是加两个循环，1.循环监听等待客户端链接，2.循环监听等待客户端发送的消息。

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(9000);
        while (true){
            //阻塞 等待链接
            Socket accept = serverSocket.accept();
            System.out.println("建立链接");
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    while (true){
                        byte[] bytes = new byte[1024];
                        //阻塞 等待接收发来的数据
                        int read = 0;
                        try {
                            read = accept.getInputStream().read(bytes);
                        } catch (IOException e) {
                            e.printStackTrace();
                        }
                        if(read != -1){
                            System.out.println("收到数据："+new String(bytes,0,read));
                        }
                    }
                }
            }).start();
        }
    }

因为每个客户端链接都需要一个Socket对象循环监听客户端发送的消息，所以对于每个客户端的链接只能开启一个线程，去循环监听客户端是否发送数据。即使客户端不发送数据，这个线程也需要阻塞。这也是这种网络模型会出现性能瓶颈的主要原因。因为线程是很宝贵的系统资源，线程的上下文切换也很耗费性能。虽然还是可以通过线程池的方式进行优化，但是依然不能解决大量客户端链接（大量线程）带来的性能瓶颈问题。

二、Java BIO 主要性能瓶颈分析/（主要问题）

• 每个请求都需要创建独立的线程，与对应的客户端进行数据 Read，业务处理，数据 Write 。
• 当并发数较大时，需要创建大量线程来处理连接，系统资源占用较大。
• 连接建立后，如果当前线程暂时没有数据可读，则线程就阻塞在 Read 操作上，造成线程资源浪费。