1. 三大组件
- Channel：是读写数据的双向通道，可以从 channel 将数据读入 buffer，也可以将 buffer 的数据写入 channel，而之前的 stream 要么是输入，要么是输出，channel 比 stream 更为底层，常见的 Channel 有FileChannel、DatagramChannel、SocketChannel、ServerSocketChanne
- Buffer：用来混充读写数据的，常见的 buffer 有 ByteBuffer（MappedByteBuffer、DirectByteBuffer、HeapByteBuffer）、ShortBuffer、IntBuffer、LongBuffer、FloatBuffer、DoubleBuffer、CharBuffer
- Selector：，被称作选择器或多路复用器。它的作用是检查一个或多个NIO Channel（通道）的状态，判断它们是否处于可读、可写状态。这样，一个线程可以管理多个Channels，也就是多个网络链接。
2. ByteBuffer 理解
例子：有一普通文本文件 data.txt，内容为1234567890abcd
@Slf4j
public class ChannelDemo1 {
public static void main(String[] args) {
try (RandomAccessFile file = new RandomAccessFile("helloword/data.txt", "rw")) {
// FileChannel(获取方法：1.输入输出流 2.RandomAccessFile)
FileChannel channel = file.getChannel();
// 准备缓冲区，容量为10
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(10);
do {
// 从 channel 读取数据，向 buffer 写入
int len = channel.read(buffer);
log.debug("读到字节数：{}", len);
// 读到 -1 代表没有内容可读了
if (len == -1) {
break;
}
// 切换 buffer 读模式
buffer.flip();
while(buffer.hasRemaining()) { // 是否还有剩余未读数据
log.debug("{}", (char)buffer.get());
}
// 切换 buffer 写模式
buffer.clear();
} while (true);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
输出
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 读到字节数：10
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 1
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 2
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 3
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 4
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 5
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 6
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 7
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 8
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 9
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 0
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 读到字节数：4
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - a
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - b
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - c
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - d
10:39:03 [DEBUG] [main] c.i.n.ChannelDemo1 - 读到字节数：-1
整体流程：
- 向 buffer 写入数据，例如调用 channel.read(buffer)
- 调用 flip() 切换至读模式
- 从 buffer 读取数据，例如调用 buffer.get()
- 调用 clear() 或 compact() 切换至写模式
- 重复前面步骤
ByteBuffer 有以下重要属性
- capacity
- position
- limit
一开始
写模式下，position 是写入位置，limit 等于容量，下图表示写入了 4 个字节后的状态
flip 动作发生后，position 切换为读取位置，limit 切换为读取限制
读取 4 个字节后，状态
clear 动作发生后，状态
compact 方法，是把未读完的部分向前压缩，然后切换至写模式
工具类：
public class ByteBufferUtil {
private static final char[] BYTE2CHAR = new char[256];
private static final char[] HEXDUMP_TABLE = new char[256 * 4];
private static final String[] HEXPADDING = new String[16];
private static final String[] HEXDUMP_ROWPREFIXES = new String[65536 >>> 4];
private static final String[] BYTE2HEX = new String[256];
private static final String[] BYTEPADDING = new String[16];
static {
final char[] DIGITS = "0123456789abcdef".toCharArray();
for (int i = 0; i < 256; i++) {
HEXDUMP_TABLE[i << 1] = DIGITS[i >>> 4 & 0x0F];
HEXDUMP_TABLE[(i << 1) + 1] = DIGITS[i & 0x0F];
}
int i;
// Generate the lookup table for hex dump paddings
for (i = 0; i < HEXPADDING.length; i++) {
int padding = HEXPADDING.length - i;
StringBuilder buf = new StringBuilder(padding * 3);
for (int j = 0; j < padding; j++) {
buf.append(" ");
}
HEXPADDING[i] = buf.toString();
}
// Generate the lookup table for the start-offset header in each row (up to 64KiB).
for (i = 0; i < HEXDUMP_ROWPREFIXES.length; i++) {
StringBuilder buf = new StringBuilder(12);
buf.append(NEWLINE);
buf.append(Long.toHexString(i << 4 & 0xFFFFFFFFL | 0x100000000L));
buf.setCharAt(buf.length() - 9, '|');
buf.append('|');
HEXDUMP_ROWPREFIXES[i] = buf.toString();
}
// Generate the lookup table for byte-to-hex-dump conversion
for (i = 0; i < BYTE2HEX.length; i++) {
BYTE2HEX[i] = ' ' + StringUtil.byteToHexStringPadded(i);
}
// Generate the lookup table for byte dump paddings
for (i = 0; i < BYTEPADDING.length; i++) {
int padding = BYTEPADDING.length - i;
StringBuilder buf = new StringBuilder(padding);
for (int j = 0; j < padding; j++) {
buf.append(' ');
}
BYTEPADDING[i] = buf.toString();
}
// Generate the lookup table for byte-to-char conversion
for (i = 0; i < BYTE2CHAR.length; i++) {
if (i <= 0x1f || i >= 0x7f) {
BYTE2CHAR[i] = '.';
} else {
BYTE2CHAR[i] = (char) i;
}
}
}
/**
* 打印所有内容
* @param buffer
*/
public static void debugAll(ByteBuffer buffer) {
int oldlimit = buffer.limit();
buffer.limit(buffer.capacity());
StringBuilder origin = new StringBuilder(256);
appendPrettyHexDump(origin, buffer, 0, buffer.capacity());
System.out.println("+--------+-------------------- all ------------------------+----------------+");
System.out.printf("position: [%d], limit: [%d]\n", buffer.position(), oldlimit);
System.out.println(origin);
buffer.limit(oldlimit);
}
/**
* 打印可读取内容
* @param buffer
*/
public static void debugRead(ByteBuffer buffer) {
StringBuilder builder = new StringBuilder(256);
appendPrettyHexDump(builder, buffer, buffer.position(), buffer.limit() - buffer.position());
System.out.println("+--------+-------------------- read -----------------------+----------------+");
System.out.printf("position: [%d], limit: [%d]\n", buffer.position(), buffer.limit());
System.out.println(builder);
}
private static void appendPrettyHexDump(StringBuilder dump, ByteBuffer buf, int offset, int length) {
if (isOutOfBounds(offset, length, buf.capacity())) {
throw new IndexOutOfBoundsException(
"expected: " + "0 <= offset(" + offset + ") <= offset + length(" + length
+ ") <= " + "buf.capacity(" + buf.capacity() + ')');
}
if (length == 0) {
return;
}
dump.append(
" +-------------------------------------------------+" +
NEWLINE + " | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |" +
NEWLINE + "+--------+-------------------------------------------------+----------------+");
final int startIndex = offset;
final int fullRows = length >>> 4;
final int remainder = length & 0xF;
// Dump the rows which have 16 bytes.
for (int row = 0; row < fullRows; row++) {
int rowStartIndex = (row << 4) + startIndex;
// Per-row prefix.
appendHexDumpRowPrefix(dump, row, rowStartIndex);
// Hex dump
int rowEndIndex = rowStartIndex + 16;
for (int j = rowStartIndex; j < rowEndIndex; j++) {
dump.append(BYTE2HEX[getUnsignedByte(buf, j)]);
}
dump.append(" |");
// ASCII dump
for (int j = rowStartIndex; j < rowEndIndex; j++) {
dump.append(BYTE2CHAR[getUnsignedByte(buf, j)]);
}
dump.append('|');
}
// Dump the last row which has less than 16 bytes.
if (remainder != 0) {
int rowStartIndex = (fullRows << 4) + startIndex;
appendHexDumpRowPrefix(dump, fullRows, rowStartIndex);
// Hex dump
int rowEndIndex = rowStartIndex + remainder;
for (int j = rowStartIndex; j < rowEndIndex; j++) {
dump.append(BYTE2HEX[getUnsignedByte(buf, j)]);
}
dump.append(HEXPADDING[remainder]);
dump.append(" |");
// Ascii dump
for (int j = rowStartIndex; j < rowEndIndex; j++) {
dump.append(BYTE2CHAR[getUnsignedByte(buf, j)]);
}
dump.append(BYTEPADDING[remainder]);
dump.append('|');
}
dump.append(NEWLINE +
"+--------+-------------------------------------------------+----------------+");
}
private static void appendHexDumpRowPrefix(StringBuilder dump, int row, int rowStartIndex) {
if (row < HEXDUMP_ROWPREFIXES.length) {
dump.append(HEXDUMP_ROWPREFIXES[row]);
} else {
dump.append(NEWLINE);
dump.append(Long.toHexString(rowStartIndex & 0xFFFFFFFFL | 0x100000000L));
dump.setCharAt(dump.length() - 9, '|');
dump.append('|');
}
}
public static short getUnsignedByte(ByteBuffer buffer, int index) {
return (short) (buffer.get(index) & 0xFF);
}
}
3. ByteBuffer 常用方法
分配空间
可以使用 allocate 方法为 ByteBuffer 分配空间，其它 buffer 类也有该方法
// ByteBuffer 分配空间的方法
Bytebuffer buf = ByteBuffer.allocate(16);
// 两种方法比较
ByteBuffer.allocate();
ByteBuffer.allocateDirect();
/*
class java.nio.HeapByteBuffer - java 堆内存，读写效率低，受到 GC（垃圾回收机制的影响）
class java.nio.DirectByteBuffer - 直接内存，读写效率高（少一次拷贝），不会受到 GC 影响，分配内存的效率低下
*/
向 buffer 写入数据
有两种办法
- 调用 channel 的 read 方法
- 调用 buffer 自己的 put 方法
int readBytes = channel.read(buf);
和
buf.put((byte)127);
从 buffer 读取数据
同样有两种办法
- 调用 channel 的 write 方法
- 调用 buffer 自己的 get 方法
int writeBytes = channel.write(buf);
和
byte b = buf.get();
get 方法会让 position 读指针向后走，如果想重复读取数据
- 可以调用 rewind 方法将 position 重新置为 0
- 或者调用 get(int i) 方法获取索引 i 的内容，它不会移动读指针
mark 和 reset
mark 是在读取时，做一个标记，即使 position 改变，只要调用 reset 就能回到 mark 的位置
注意
rewind 和 flip 都会清除 mark 位置
字符串与 ByteBuffer 互转
ByteBuffer buffer1 = StandardCharsets.UTF_8.encode("你好");
ByteBuffer buffer2 = Charset.forName("utf-8").encode("你好");
debug(buffer1);
debug(buffer2);
CharBuffer buffer3 = StandardCharsets.UTF_8.decode(buffer1);
System.out.println(buffer3.getClass());
System.out.println(buffer3.toString());
Scattering Reads（分散读取）
有一个文本文件 3parts.txt，内容为onetwothree，使用如下方式读取，可以将数据填充至多个 buffer
try (RandomAccessFile file = new RandomAccessFile("helloword/3parts.txt", "rw")) {
FileChannel channel = file.getChannel();
ByteBuffer a = ByteBuffer.allocate(3);
ByteBuffer b = ByteBuffer.allocate(3);
ByteBuffer c = ByteBuffer.allocate(5);
channel.read(new ByteBuffer[]{a, b, c});
a.flip();
b.flip();
c.flip();
debug(a);
debug(b);
debug(c);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
结果
+-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 6f 6e 65 |one |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
+-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 74 77 6f |two |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
+-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 74 68 72 65 65 |three |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
使用如下方式写入，可以将多个 buffer 的数据填充至 channel
try (RandomAccessFile file = new RandomAccessFile("helloword/3parts.txt", "rw")) {
FileChannel channel = file.getChannel();
ByteBuffer d = ByteBuffer.allocate(4);
ByteBuffer e = ByteBuffer.allocate(4);
channel.position(11);
d.put(new byte[]{'f', 'o', 'u', 'r'});
e.put(new byte[]{'f', 'i', 'v', 'e'});
d.flip();
e.flip();
debug(d);
debug(e);
channel.write(new ByteBuffer[]{d, e});
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
输出
+-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 66 6f 75 72 |four |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
+-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 66 69 76 65 |five |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
文件内容onetwothreefourfive
4. 黏包，半包小练习题
网络上有多条数据发送给服务端，数据之间使用 \n 进行分隔 但由于某种原因这些数据在接收时，被进行了重新组合，例如原始数据有3条为
- Hello,world\n
- I'm zhangsan\n
- How are you?\n
变成了下面的两个 byteBuffer (黏包，半包)
- Hello,world\nI'm zhangsan\nHo
- w are you?\n
现在要求你编写程序，将错乱的数据恢复成原始的按 \n 分隔的数据
public static void main(String[] args) {
ByteBuffer source = ByteBuffer.allocate(32);
// 11 24
source.put("Hello,world\nI'm zhangsan\nHo".getBytes());
split(source);
source.put("w are you?\nhaha!\n".getBytes());
split(source);
}
private static void split(ByteBuffer source) {
source.flip();
int oldLimit = source.limit();
for (int i = 0; i < oldLimit; i++) {
if (source.get(i) == '\n') {
System.out.println(i);
ByteBuffer target = ByteBuffer.allocate(i + 1 - source.position());
// 0 ~ limit
source.limit(i + 1);
target.put(source); // 从source 读，向 target 写
debugAll(target);
source.limit(oldLimit);
}
}
source.compact();
}
5. 阻塞和非阻塞
阻塞
- 阻塞模式下，相关方法都会导致线程暂停
- ServerSocketChannel.accept 会在没有连接建立时让线程暂停
- SocketChannel.read 会在没有数据可读时让线程暂停
- 阻塞的表现其实就是线程暂停了，暂停期间不会占用 cpu，但线程相当于闲置
- 单线程下，阻塞方法之间相互影响，几乎不能正常工作，需要多线程支持
- 但多线程下，有新的问题，体现在以下方面
- 32 位 jvm 一个线程 320k，64 位 jvm 一个线程 1024k，如果连接数过多，必然导致 OOM，并且线程太多，反而会因为频繁上下文切换导致性能降低
- 可以采用线程池技术来减少线程数和线程上下文切换，但治标不治本，如果有很多连接建立，但长时间 inactive，会阻塞线程池中所有线程，因此不适合长连接，只适合短连接
服务器端
// 使用 nio 来理解阻塞模式, 单线程
// 0. ByteBuffer
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(16);
// 1. 创建了服务器
ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();
// 2. 绑定监听端口
ssc.bind(new InetSocketAddress(8080));
// 3. 连接集合
List<SocketChannel> channels = new ArrayList<>();
while (true) {
// 4. accept 建立与客户端连接， SocketChannel 用来与客户端之间通信
log.debug("connecting...");
SocketChannel sc = ssc.accept(); // 阻塞方法，线程停止运行
log.debug("connected... {}", sc);
channels.add(sc);
for (SocketChannel channel : channels) {
// 5. 接收客户端发送的数据
log.debug("before read... {}", channel);
channel.read(buffer); // 阻塞方法，线程停止运行
buffer.flip();
debugRead(buffer);
buffer.clear();
log.debug("after read...{}", channel);
}
}
客户端
SocketChannel sc = SocketChannel.open();
sc.connect(new InetSocketAddress("localhost", 8080));
System.out.println("waiting...");
非阻塞
- 非阻塞模式下，相关方法都会不会让线程暂停
- 在 ServerSocketChannel.accept 在没有连接建立时，会返回 null，继续运行
- SocketChannel.read 在没有数据可读时，会返回 0，但线程不必阻塞，可以去执行其它 SocketChannel 的 read 或是去执行 ServerSocketChannel.accept
- 写数据时，线程只是等待数据写入 Channel 即可，无需等 Channel 通过网络把数据发送出去
- 但非阻塞模式下，即使没有连接建立，和可读数据，线程仍然在不断运行，白白浪费了 cpu
- 数据复制过程中，线程实际还是阻塞的（AIO 改进的地方）
服务器端，客户端代码不变
// 使用 nio 来理解非阻塞模式, 单线程
// 0. ByteBuffer
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(16);
// 1. 创建了服务器
ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();
ssc.configureBlocking(false); // 非阻塞模式
// 2. 绑定监听端口
ssc.bind(new InetSocketAddress(8080));
// 3. 连接集合
List<SocketChannel> channels = new ArrayList<>();
while (true) {
// 4. accept 建立与客户端连接， SocketChannel 用来与客户端之间通信
SocketChannel sc = ssc.accept(); // 非阻塞，线程还会继续运行，如果没有连接建立，但sc是null
if (sc != null) {
log.debug("connected... {}", sc);
sc.configureBlocking(false); // 非阻塞模式
channels.add(sc);
}
for (SocketChannel channel : channels) {
// 5. 接收客户端发送的数据
int read = channel.read(buffer);// 非阻塞，线程仍然会继续运行，如果没有读到数据，read 返回 0
if (read > 0) {
buffer.flip();
debugRead(buffer);
buffer.clear();
log.debug("after read...{}", channel);
}
}
}
多路复用
单线程可以配合 Selector 完成对多个 Channel 可读写事件的监控，这称之为多路复用
- 多路复用仅针对网络 IO、普通文件 IO 没法利用多路复用
- 如果不用 Selector 的非阻塞模式，线程大部分时间都在做无用功，而 Selector 能够保证
- 有可连接事件时才去连接
- 有可读事件才去读取
- 有可写事件才去写入
- 限于网络传输能力，Channel 未必时时可写，一旦 Channel 可写，会触发 Selector 的可写事件
6. Selector
好处
- 一个线程配合 selector 就可以监控多个 channel 的事件，事件发生线程才去处理。避免非阻塞模式下所做无用功
- 让这个线程能够被充分利用
- 节约了线程的数量
- 减少了线程上下文切换
创建
Selector selector = Selector.open();
绑定 Channel 事件
也称之为注册事件，绑定的事件 selector 才会关心
channel.configureBlocking(false);
SelectionKey key = channel.register(selector, 绑定事件);// SelectionKey.OP_ACCEPT
- channel 必须工作在非阻塞模式
- FileChannel 没有非阻塞模式，因此不能配合 selector 一起使用
- 绑定的事件类型可以有
- connect - 客户端连接成功时触发
- accept - 服务器端成功接受连接时触发
- read - 数据可读入时触发，有因为接收能力弱，数据暂不能读入的情况
- write - 数据可写出时触发，有因为发送能力弱，数据暂不能写出的情况
监听 Channel 事件
可以通过下面三种方法来监听是否有事件发生，方法的返回值代表有多少 channel 发生了事件
方法1，阻塞直到绑定事件发生
int count = selector.select();
方法2，阻塞直到绑定事件发生，或是超时（时间单位为 ms）
int count = selector.select(long timeout);
方法3，不会阻塞，也就是不管有没有事件，立刻返回，自己根据返回值检查是否有事件
int count = selector.selectNow();
💡 select 何时不阻塞
- 事件发生时
- 客户端发起连接请求，会触发 accept 事件
- 客户端发送数据过来，客户端正常、异常关闭时，都会触发 read 事件，另外如果发送的数据大于 buffer 缓冲区，会触发多次读取事件
- channel 可写，会触发 write 事件
- 在 linux 下 nio bug 发生时
- 调用 selector.wakeup()
- 调用 selector.close()
- selector 所在线程 interrupt
7. UDP
- UDP 是无连接的，client 发送数据不会管 server 是否开启
- server 这边的 receive 方法会将接收到的数据存入 byte buffer，但如果数据报文超过 buffer 大小，多出来的数据会被默默抛弃
首先启动服务器端
public class UdpServer {
public static void main(String[] args) {
try (DatagramChannel channel = DatagramChannel.open()) {
channel.socket().bind(new InetSocketAddress(9999));
System.out.println("waiting...");
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(32);
channel.receive(buffer);
buffer.flip();
debug(buffer);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
输出
waiting...
运行客户端
public class UdpClient {
public static void main(String[] args) {
try (DatagramChannel channel = DatagramChannel.open()) {
ByteBuffer buffer = StandardCharsets.UTF_8.encode("hello");
InetSocketAddress address = new InetSocketAddress("localhost", 9999);
channel.send(buffer, address);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
接下来服务器端输出
+-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 68 65 6c 6c 6f |hello |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
8. NIO 零拷贝
零拷贝是提升 IO 操作性能的一个常用手段，像 ActiveMQ、Kafka 、RocketMQ、QMQ、Netty 等顶级开源项目都用到了零拷贝。
零拷贝是指计算机执行 IO 操作时，CPU 不需要将数据从一个存储区域复制到另一个存储区域，从而可以减少上下文切换以及 CPU 的拷贝时间。也就是说，零拷贝主主要解决操作系统在处理 I/O 操作时频繁复制数据的问题。零拷贝的常见实现技术有： mmap+write、sendfile和 sendfile + DMA gather copy
下图展示了各种零拷贝技术的对比图：
| CPU 拷贝 | DMA 拷贝 | 系统调用 | 上下文切换 | |
|---|---|---|---|---|
| 传统方法 | 2 | 2 | read+write | 4 |
| mmap+write | 1 | 2 | mmap+write | 4 |
| sendfile | 1 | 2 | sendfile | 2 |
| sendfile + DMA gather copy | 0 | 2 | sendfile | 2 |
可以看出，无论是传统的 I/O 方式，还是引入了零拷贝之后，2 次 DMA(Direct Memory Access) 拷贝是都少不了的。因为两次 DMA 都是依赖硬件完成的。零拷贝主要是减少了 CPU 拷贝及上下文的切换。
Java 对零拷贝的支持：
MappedByteBuffer是 NIO 基于内存映射（mmap）这种零拷⻉⽅式的提供的⼀种实现，底层实际是调用了 Linux 内核的mmap系统调用。它可以将一个文件或者文件的一部分映射到内存中，形成一个虚拟内存文件，这样就可以直接操作内存中的数据，而不需要通过系统调用来读写文件。FileChannel的transferTo()/transferFrom()是 NIO 基于发送文件（sendfile）这种零拷贝方式的提供的一种实现，底层实际是调用了 Linux 内核的sendfile系统调用。它可以直接将文件数据从磁盘发送到网络，而不需要经过用户空间的缓冲区。关于FileChannel的用法可以看看这篇文章：Java NIO 文件通道 FileChannel 用法open in new window。
代码示例：
private void loadFileIntoMemory(File xmlFile) throws IOException {
FileInputStream fis = new FileInputStream(xmlFile);
// 创建 FileChannel 对象
FileChannel fc = fis.getChannel();
// FileChannle.map() 将文件映射到直接内存并返回 MappedByteBuffer 对象
MappedByteBuffer mmb = fc.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, 0, fc.size());
xmlFileBuffer = new byte[(int)fc.size()];
mmb.get(xmlFileBuffer);
fis.close();
}
