乙個故事講清楚nio
假設某銀行只有10個職員。該銀行的業務流程分為以下4個步驟：
1） 顧客填申請表（5分鐘）；
2） 職員審核（1分鐘）；
3） 職員叫保安去金庫取錢（3分鐘）；
4） 職員列印票據，並將錢和票據返回給顧客（1分鐘）。
我們看看銀行不同的工作方式對其工作效率到底有何影響。
每來乙個顧客，馬上由一位職員來接待處理，並且這個職員需要負責以上4個完整流程。當超過10個顧客時，剩餘的顧客需要排隊等候。
我們算算這個銀行乙個小時到底能處理多少顧客？乙個職員處理乙個顧客需要10分鐘（5+1+3+1）時間，乙個小時（60分鐘）能處理6個顧客，一共10個職員，那就是只能處理60個顧客。
可以看到銀行職員的工作狀態並不飽和，比如在第1步，其實是處於等待中。
這種工作其實就是bio，每次來乙個請求（顧客），就分配到執行緒池中由乙個執行緒（職員）處理，如果超出了執行緒池的最大上限（10個），就扔到佇列等待 。
如何提高銀行的吞吐量呢？
思路：分而治之，將任務拆分開來，由專門的人負責專門的任務。
具體來講，銀行專門指派一名職員a，a的工作就是每當有顧客到銀行，他就遞上**讓顧客填寫，每當有顧客填好表後，a就將其隨機指派給剩餘的9名職員完成後續步驟。
我們計算下這種工作方式下銀行乙個小時到底能處理多少顧客？
假設顧客非常多，職員a的工作處於飽和中，他不斷的將填好表的顧客帶到櫃檯處理，櫃檯乙個職員5分鐘能處理完乙個顧客，乙個小時9名職員能處理：9*（60/5）=108。
可見工作方式的轉變能帶來效率的極大提公升。
這種工作方式其實就nio的思路。下圖是非常經典的nio說明圖，mainreactor執行緒負責監聽server socket，accept新連線，並將建立的socket分派給subreactor；subreactor可以是乙個執行緒，也可以是執行緒池（一般可以設定為cpu核數），負責多路分離已連線的socket，讀寫網路資料，這裡的讀寫網路資料可模擬顧客填表這一耗時動作，對具體的業務處理功能，其扔給worker執行緒池完成。
可以看到典型nio有三類執行緒，分別是mainreactor執行緒、subreactor執行緒、wor**程。不同的執行緒幹專業的事情，最終每個執行緒都沒空著，系統的吞吐量自然就上去了。
第二種工作方式有沒有什麼可以提高的地方呢？
仔細檢視可發現第3步驟這3分鐘櫃檯職員是在等待中度過的，那怎麼能讓櫃檯職員保持滿負荷呢？
還是分而治之的思路，指派1個職員b來專門負責第3步驟。每當櫃檯員工完成第2步時，就通知職員b來負責與保安溝通取錢。這時候櫃檯員工可以繼續處理下乙個顧客。當職員b拿到錢之後，他會怎麼辦呢？他會通知顧客錢已經到櫃檯了，讓顧客重新排隊處理，當櫃檯職員再次服務該顧客時，發現該顧客前3步已經完成，直接執行第4步即可。
我們可以算算通過這種方法，銀行的吞吐量能提高到多少。
假設職員b的工作非常飽和，櫃檯乙個職員現在2分鐘能處理完乙個顧客，乙個小時8名職員能處理：8*（60/2）=240。
在當今web服務中，經常需要通過rpc或者http等方式呼叫第三方服務，這裡對應的就是第3步，如果這步耗時較長，通過非同步方式將能極大降低資源使用率。
jetty continuations 就實現了上述非同步方式，有興趣的同學可以去嘗試下（
nio+非同步的方式能讓少量的執行緒（資源）做大量的事情，這適用於很多應用場景，比如**服務、api服務、長連線服務等等，這些應用如果用同步方式將耗費大量機器資源。儘管nio+非同步能提高系統吞吐量，但其並不能讓乙個請求的等待時間下降，相反可能會增加等待時間。
總結就一句：「分而治之，將任務拆分開來，由專門的人負責專門的任務」，這不僅在計算機領域生效，在整個社會領域都生效。
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