Java NIO 第一章 介绍（1）

 

第一章 介绍

 

 

       首先接受那些事实，之后你就能去扭曲他们。

                                                        Mark Twain

                           

       让我们讨论一下输入输出（I/O）吧！不，不，算了吧，我们不想谈那么无聊的东西！输入输出（I/O）虽然不是一个有趣的东西，    但确实是一个非常重要的东西。很多程序员觉得处理I/O跟处理下水道一样：毫无疑问它非常重要，生活中都不能缺少它，但是人们却极不情愿直接去面对它，尤其是当它不能正常工作的时候，你将到处闻到它们散发出的恶臭。当然这本书不是一本谈论下水道的书，在下面的章节里，你将会学到怎样让你的数据流更加流畅。

      

       面向对象设计所作的都是封装。封装的确是一个好东西：它可以划分职责，隐藏具体实现，提供代码可重用性。这种职责划分和封装非常有利于程序员和程序。你可能是一个经验丰富的Java程序员，就算你一点都不知道Java平台中IO的基本概念，你仍然可以写出非常复杂的对象和非常不一般的程序。这一章中，我们将暂时违反你的封装原则，看一看底层的IO实现，希望它能够让你更好的协调你IO操作中不同部分的衔接。

      

      

       1.1 IO vs CPU

      

       绝大多数程序员把自己想象成软件艺术家，在这里弄一些聪明的代码来减少一些字节的消耗，在那里展开一个循环，在另外一些地方重构一下增强对象功能。尽管这些东西非常的重要，但是有趣的是这些优化很容易被低效的IO掩盖的一文不值。操作IO数据花费的时间跟操作内存数据相比完全不在一个数量级上。很多的码工们往往只注意到操作数据的对象，而忽略了那些包含获取、排序数据的环境因素。

      

       表1-1列举了处理单位数据量的任务在读取和写入硬盘所消耗的时间（这个时间是假设的，但符合实际意义）。第一列表示CPU处理一单位数据所消耗的平均时间，第二列表示将那个数据单元进行读写的时间，第三列表示单位时间处理的数据吞吐量，最后一列表示吞吐量的改变的百分比，它是由前面两列计算得来。

表1-1 吞吐率，CPU时间vs IO时间

CPU时间(ms)

IO时间（ms）

吞吐量（单元/s）

增量（%）

5

100

9.25

0（基准）

2.5

100

9.76

2.44

1

100

9.9

3.96

5

90

10.53

10.53

5

75

12.5

31.25

5

50

18.18

90.91

5

20

40

320

5

10

66.67

600

      

       前面三列可以看出CPU时间对吞吐量的影响。减小一倍的时间对吞吐量的提升仅仅只有2.2%。然而仅仅降低10%的IO延迟就可以提升9.7%的吞吐量。当然当你看到花费在IO上的处理时间是在CPU上的二十倍或者更多时，你就不会对降低一半的IO延迟就会得到将近一倍的吞吐量感到惊奇。

 

       上面的数据是为了举例说明两者的相对时间数量级而估计的，真实世界绝不会如此简单。从上面的表中可以看出IO经常是影响应用程序吞吐量的限制性因素，而不是处理器时间。程序员喜欢去优化他们的代码，但是往往把IO调整放到最后，甚至是直接忽略他们。这是一件非常遗憾的事，因为即使是对IO做非常少量的优化也会对程序性能有本质的提升。