1、Java NIO 开发的注意点
- IntBuffer.allocate(10) 分配10个缓冲区，是一个机器生成的，不能new实例，是一个抽象类
- SecureRandom 提供一个更为健壮的随机数
- 服务端要将客户端的信息接收到才可以进行分发,采取HashMap将数据存储
- NIO解决多个客户端的连接的情况，减少CPU的上下文切换的工作量，传统IO的Socket无法解决这个问题，而且多个客户端连接会启用多个线程进行通信
2、java.nio 与 java.io
- java.nio 在jdk1.4之后出现的包
- java.nio 拥有3个核心概念: Selector、Channel 、Buffer，在java.nio中，我们是面向块(block)或是缓冲区(Buffer)
- NIO的事件相当重要,用事件来判断请求与响应
- NIO是可以存在输入流和输出流，在Buffer读到的数据也可以希尔Buffer当中（flip方法实现）状态翻转.
- NIO的客户端与传统的Socket不同，只有一个线程进行通信，而传统的Socket编程会启动多个线程进行保证
- configureBlocking(false); false表示设置非阻塞
- 网络编程很多场景都是使用死循环进行实现
- java.io 中最为核心的一个概念是流(Stream)面向流的编程，Stream是信息的载体,I/O要么是输出流,要么是输入流，不可能同时既是输入流又是输出流
3、NIO 3个核心概念关系图如：（重点）
[图解关系
- NIO 3个核心
S-代表Selector(Thread)
C-代表Channel,
B-代表Buffer
异步最核心的原理实现是事件理念
4、Java中有7种原生数据类型
- Java中有7种原生数据类型都有各自对应的Buffer类型，如:IntBuffer，LongBuffer，CharBuffer等，但没有BooleanBuffer
5、Java NIO的Selector 的 processSelectedKey 中处理了三个事件, 分别是:
- OP_READ, 可读事件, 即 Channel 中收到了新数据可供上层读取.
- OP_WRITE, 可写事件, 即上层可以向 Channel 写入数据.
- OP_CONNECT, 连接建立事件, 即 TCP 连接已经建立, Channel 处于 active 状态
6、Selector（重点）
- Selector可以监听各种各样的事件（Event）事件当某事情发生时，连接已建立，数据已读取，读取完毕等都是事件
- Selector通过提供者进行创建，通过系统或自定义提供者进行创建(openSelector)方法调用
- SelectionKey 注册通道（标识事件）
- key set (全集subset)
- selected-key 子集（感兴趣）read与write
- canceled-key 子集（不感兴趣）取消
- selected-key是在进行通过添加到Selector，可以移除Set的remove方法，Inteator的remove方法
- select方法是阻塞的
- 每当一个Selector注册一个Channel都会SelectionKey
- Selector一旦建立就可以对事件进行选择与注册，但不是epoll(轮询)
- register注册到Selector对象上SelectionKey.OP_ACCEPT注册给订单ServerSocketChannel在Selector之上
- SelectionKey.OP_ACCEPT连接事件，OP_READ读事件
- isAcceptable月isReadble判断连接和可读数据
- NIO的客户端的SelectionKey.OP_CONNECT连接，Executors.newSingleThreadExecutor单线程执行
- Selector检测多个Channel，而一个线程可以被Selector控制，Channel的数据读与写由Buffer来完成
7、Channel（重点）
- Channel 指的是可以向其写入数据或是从中读取数据的对象，类似java.io的流（Stream）
- 与Stream不同的是，Channel是双向的，一个流只可能是InputStream或是OutputStream，Channel打开后则可以进行读取，写入或是读写
- Channel一定是与Buffer一起进行使用实现NIO
- Channel 没有Buffer是没有用武之地
8、Buffer（重点）
- Buffer本身就是一块内存，底层实现实际上是一个数组，数据的读写是通过Buffer来实现的（重点）,除了数组之外，Buffer还提供了对于数据的结构化访问方式，并且可以追踪到系统的读写过程
- 所有数据的读写都是通过Buffer来进行的，永远不会出现直接向Channel写入数据的情况，或是直接从Channel读取数据的情况(NIO)
- Buffer是一种容器，有特定的原生类型
- Buffer可以做到分类进行处理
9、关于NIO的Buffer 3个重要状态属性含义（重点）
- 图解关系
- Buffer 3个重要状态
- postion , limit , capacity (难点和重点)
- 一个Buffer的capacity它包含的元素的数量，一个Buffer的capacity不可能为负数，并且永远不会变化
- 一个Buffer的limit无法去写或读的，第一个元素的索引不可能是负数，不会超过capacity
- 一个Buffer的position下一个元素索引的读或写不可能是负数，不会超过limit
- 范围: capacity > limit > position
- 范围: 0 <= mark <= position <= limit <= capacity
compact 方法
1、将所有未读的数据复制到Buffer起始位置处
2、将position 设为最后一个为读的元素的后面
3、将limit设为capacity
4、现在Buffer就准备好了，但是不会覆盖未读的数据
10、 clear ,flip ,rewind 方法（重点）
clear
1、clear 其实对数据重置，并没有清空数据（原理）
2、将limit值设为capacity
3、将postion值设为0
11、 直接缓冲区（重点）
- 直接缓冲区，堆的缓冲，堆上的内存分配堆内上直接由JVM管理，堆外的内存分配，不由JVM管理，有操作系统进行管理
- DirectByteBuffer直接缓冲，用了很多不开源的底层实现
- DirectByteBuffer在java对，就不会存在一个所谓的数组，因为真实的数据已经在堆外存放者，所以用于数据读写，直接由操作系统来跟堆外的内存进行交互（少一次数据拷贝）称为零拷贝
- MapperByteBuffe是一个直接缓冲区，是一个内存映射文件区域，用于内存映射的文件的内存本身在java堆面，换句话说，它是堆外内存，直接从内存修改，有操作系统操作
- 拷贝不会产生GC，由JVM控制
DirectByteBuffer
12、 间接缓冲
- 如果用了HeapByteBuffer实际上真正数据IO多了一个数据的拷贝过程，会把java的内存空间的字节数组的内容原封不动的拷贝到java模型内存之外的操作系统某块内存中，然后整个内存区字节跟我们IO设备进行交互
- HeapByteBuffer
13、 中间缓冲区
- 对于直接缓冲区Java的JVM就可以直接本地IO的操作，避免操作系统的原生的IO还复制内容到一个中间的缓冲区
14、 零拷贝
- 零拷贝将IO操作时候不必你的Buffer的内容再拷贝一份放置系统的内存空间中，直接将你的堆上的分配的内存用于IO操作进行打交道，减少内存中转的过程，提供性能（重点）
15、 通过NIO读取文件涉及到3个步骤
1、从FileInputStream获取到FileChannel对象
2、创建Buffer
3、将数据从Channel读取到Buffer中
- FileChannel关系图
16、 绝对方法和相对方法的含义
- 相当方法：limit值与position值会在操作时被考虑到
- 绝对方法：完成忽略掉limit值与position值
17、 ByteBuffer
- ByteBuffer 放入是什么类型，取出来类型就是什么类型
- ByteBuffer
18、 asReadOnlyBuffer 只读缓冲区
- 只读Buffer，我们可以随时将一个普通的Buffer调用，asReadOnlyBuffer方法返回一个只读Buffer，但不能将一个只读Buffer转换为读写Buffer
19、 native关键字（难点）
- native是本地的意思，通过JNI调用C / C++ 的底层代码
20、 堆上内存（难点）
- new 处理的实例一定位于堆上(java内存模型)native不在java内存模型，称为堆外内存（难点）
- 堆上内存有JVM管控，堆外内存由操作系统进行管理，成员变量可以访问堆内/外内存，在Buffer有一个address变量直接可以访问直接缓冲
21、 Buffer的Scattering与Gathering（重点）
- Scattering不仅传递一个Buffer，还可以传递一个Buffer的数组，其实将一个Channel里面的数据进行读取，如果不把第一个读完不会读第二个Channel的数据到Buffer数组
- Gathering与Scattering刚好相反，它是写操作，一个一个地写到Buffer
22、 CPU上下文切换会影响性能
- 系统的CPU不断切换的变化会影响线程的性能，而且查询设计使用太多线程会有弊端
