很早之前无意之间接触了netty，虽然这东西在工作中几乎很少会使用到，但是这个东西学起来真的很有趣，随着对它的一步步认识，会发现自己对底层的认识真的太浅了。前段时间学习tomcat源码的时候看到tomcat使用NIO处理请求部分时真的是看不懂了，然后又决定重拾NIO，顺便把netty再细化一遍
学习netty首先就是要学习NIO，学习NIO就要了解IO模型、底层操作系统，这就是有意思的地方，需要不断挖掘。
以下是linux中的5种IO模型
讲这几个IO模型之前先了解一个概念，操作系统是为用户提供服务的，也就是为应用提供服务，所以每个应用程序要想访问底层的资源都要先经过操作系统，通过应用程序调用操作系统的函数，不让应用程序直接访问底层硬件资源，这样设计的目的是为了保障计算机的安全。具体看下面这副图
当应用程序需要获取硬盘上、网络上，外设上的数据时，要向操作系统发起请求，然后由操作系统将数据拷贝到操作系统的内存中，也就是内核空间，然后再拷贝到用户空间。这个过程两次数据拷贝，也引出一个概念叫零拷贝，可以将内核缓冲区地址与用户缓冲区地址进行映射，实现内核空间和用户空间的数据共享，就拷贝地址而不用拷贝数据。
1、阻塞IO：首先调用系统recvfrom函数等待数据，直到数据准备好从内核空间复制到用户空间，这个过程该线程不能做任何事情。
2、非阻塞IO：支持一个首先调用系统recvfrom函数等待数据，内核无准备好的数据就直接返回，一直反复去查询是否就绪，直到数据准备好后才把数据复制到用户空间。
3、IO多路复用：这个是重点，java中使用的IO模。首先有个东西称作fd（文件描述符），是linux上的概念，因为在linux上把一切要处理的资源都当做文件去处理，比如一次网络连接就是一个fd，一次文件读取就是一个fd。
a、对于BIO一个对操作系统发起的一次函数调用只能检测一个fd。
b、对于非阻塞IO模型缺点，如果有1000个socket fd同时连接，我理解会导致1000个对操作系统的函数调用去检测内核数据是否准备好了，从而引起cup飙升。
c、对非阻塞模型的优化就是我们要讲的IO多路复用，它对操作系统的一次函数调用（epoll）可以检测到大量的socket描述符（FD），最大值可以通过cat /proc/sys/fs/file-max查看，这样我们的单线程就可以在短时间内接受大量请求。
信号驱动和异步IO我就不描述了。本篇主要是为了搞懂java中的NIO线程模型。理解为什么通过NIO可以提高并发量。
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