学会和人工智能相处

我们来解读一下BIO的过程：

• 应用进程向内核发起 I/O 请求，发起调用的线程 一直阻塞，等待内核返回结果。
• 数据准备完毕，从内核kernel拷贝到用户态内存(仍旧阻塞)，然后kernel返回结果，用户进程process结束阻塞，重新运行。

“关键钥匙”分析：

BIO的特点就是在IO执行的 两个阶段 都被 阻塞 了。

所以，我们日常使用BIO模型的时候，提高性能的方式，就是采用 多线程。

在一般的场景中，多线程模型下的BIO是成本较低、收益较高的方式。但是，如果在高并发的场景下，过多的创建线程，会严重占据系统资源，降低系统对外界响应效率。

那是不是可以考虑使用“线程池”或者“连接池”呢?

一定程度上可以。“池化”的目的在于减少创建和销毁线程的频率，让空闲的线程重新承担新的执行任务，维持一个合理的线程数量，可以很好的降低系统开销。

但是，“池化”技术只能一定程度上缓解了频繁调用IO接口带来的资源占用。如果“池”上限100，而我们需要1000的IO，那并不能解决性能问题，这是由于BIO模型本身的限制决定的。

所以，需要非阻塞I/O来尝试解决这个问题。

2.2 同步非阻塞I/O, NIO

BIO的阻塞问题，让我们考虑使用非阻塞的NIO模型。

典型应用：

socket的非阻塞模式
 

资源记录部分的字段含义如下

• 域名：DNS 请求的域名。
• 类型：资源记录的类型，与问题部分中的查询类型值是一样的。
• 类：地址类型、与问题中的查询类值一样的。
• 生存时间：以秒为单位，表示资源记录的生命周期。
• 资源数据长度：资源数据的长度。
• 资源数据：表示按查询段要求返回的相关资源记录的数据。

资源记录部分只有在 DNS 响应包中才会出现。下面我们就来通过响应报文看一下具体的字段示例

（编辑：怀化站长网）

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