原文来自于：https://zha-ge.cn/java/20

阻塞 vs 非阻塞：IO 与 NIO 的正面对决

一个午后的意外发现

那是个普通的周四下午，我正在优化公司的文件上传服务。系统运行得挺稳定，但总有用户抱怨上传大文件时页面会"卡死"。我心想，不就是个 IO 操作嘛，能有多复杂？

结果这一探索，就像打开了潘多拉魔盒…

传统 IO：那个"专一"的老实人

刚开始，我用的是最朴素的传统 IO 方式。就像那种一心一意的老实人，一次只能专心做一件事：

// 传统阻塞IO的典型场景
FileInputStream fis = new FileInputStream("largefile.zip");
byte[] buffer = new byte[1024];
int bytesRead;

while ((bytesRead = fis.read(buffer)) != -1) {
    // 处理数据...
    processData(buffer, bytesRead);
}

这代码看起来人畜无害，但问题就出在那个 read() 方法上。它就像个执着的门卫，不读到数据誓不罢休，整个线程就这样傻傻地等着，什么都干不了。

一个用户上传 100MB 的文件，系统就得分配一个线程专门伺候他。十个用户同时上传？好嘛，十个线程。一百个用户呢？系统直接给你表演一个"线程池爆炸"。

NIO 登场：多线程时代的"时间管理大师"

就在我为线程数量头疼时，同事老王飘过来：“试试 NIO 吧，那家伙可是个时间管理大师。”

NIO 的思路完全不同。它不会傻等，而是采用了"轮询"策略：

// NIO的非阻塞魅力
Selector selector = Selector.open();
SocketChannel channel = SocketChannel.open();
channel.configureBlocking(false);
channel.register(selector, SelectionKey.OP_READ);

while (true) {
    if (selector.select(1000) == 0) continue;
  
    Set<SelectionKey> keys = selector.selectedKeys();
    for (SelectionKey key : keys) {
        if (key.isReadable()) {
            // 数据来了才处理，没数据就去忙别的
            handleRead(key);
        }
    }
    keys.clear();
}

看到没？NIO 就像个高效的服务员，不会傻站在一桌客人面前等点菜，而是在所有桌子间巡回，哪桌有需求就去处理哪桌。

踩坑瞬间：Buffer 的"翻脸"艺术

正当我为 NIO 的高效沾沾自喜时，突然发现数据读取有问题。有时候能正常读到数据，有时候读出来的却是乱码或者空数据。

经过一番折腾才发现，罪魁祸首是 Buffer 的"翻脸"机制：

ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
channel.read(buffer);  // 写入模式

// 关键操作：翻转缓冲区
buffer.flip();         // 切换到读取模式

while (buffer.hasRemaining()) {
    byte data = buffer.get();
    // 处理数据...
}

buffer.clear();        // 清空，准备下次写入

Buffer 就像个双面人，有"写入模式"和"读取模式"两种状态。忘了调 flip() 就像忘了换脸，数据肯定乱套。这个坑，我足足踩了半天！

性能对决：数据说话

为了验证效果，我做了个简单测试：同时处理 1000 个文件上传请求。

传统 IO 表现：

• 线程数：1000+
• 内存占用：爆表
• 响应时间：随用户数线性增长
• 系统状态：濒临崩溃

NIO 表现：

• 线程数：10-20 个
• 内存占用：稳定可控
• 响应时间：基本恒定
• 系统状态：淡定从容

差距立竿见影！NIO 就像从步兵升级到了骑兵，不是一个级别的战斗力。

经验启示：选择的智慧

经过这次折腾，我总结了几个心得：

什么时候用传统 IO：

• 连接数少（几十个以内）
• 数据量小，处理简单
• 对开发效率要求高

什么时候选 NIO：

• 高并发场景（成百上千连接）
• 长连接服务
• 对性能有严格要求

踩坑提醒：

• Buffer 的 flip() 操作千万别忘
• 非阻塞不等于高性能，要合理设计
• 复杂度上升，调试难度也会增加

写在最后

从传统 IO 到 NIO，就像从马车时代跨越到汽车时代。虽然 NIO 学习曲线陡峭一些，但在高并发场景下，它确实是个不可多得的利器。

当然，现在还有更新的 NIO.2（AIO），不过那又是另一个故事了。技术的演进永远不会停止，我们能做的就是保持好奇心，在实践中不断学习和成长。

毕竟，每一次踩坑，都是向高手之路迈进的一小步嘛！

下次再遇到 IO 性能问题，你知道该怎么选择了吗？