最近做一个android app的服务器端开发，而以前接触到的无非都是通过多线程编程来处理socket并发连接，但是考虑到一旦并发连接数达到一定的数量级，服务器肯定会效率直线下降而且容易死掉，所以就想采取Apache的网络通信框架Mina来实现通信功能，由于也是初步接触，下面对一些简单的原理东西做一些总结。
谈论Mina前必须得清楚的是一些简单的通信概念
I/O操作
进程执行I/O操作，归结起来，也就是向操作系统发出请求，让它要么把缓冲区里的数据排干（写），要么用数据把缓冲区填满（读）。进程使用这一机制处理所有数据进出操作。操作系统内部处理这一任务的机制，其复杂程度可能超乎想像，但就概念而言，却非常直白易懂。
图1-1简单描述了数据从外部磁盘向运行中的进程的内存区域移动的过程。进程使用read( )系统调用，要求其缓冲区被填满。内核随即向磁盘控制硬件发出命令，要求其从磁盘读取数据。磁盘控制器把数据直接写入内核内存缓冲区，这一步通过DMA完成，无需主CPU协助。一旦磁盘控制器把缓冲区装满，内核即把数据从内核空间的临时缓冲区拷贝到进程执行read( )调用时指定的缓冲区。
图1-1 I/O缓冲区操作简图
I/O模型
由图1-2可知I/O模型可以分为四种
1.同步阻塞
2.同步非阻塞
3.异步阻塞
4.异步非阻塞
1.同步阻塞I/O
图2 给出了传统的阻塞 I/O 模型，这也是目前应用程序中最为常用的一种模型。其行为非常容易理解，其用法对于典型的应用程序来说都非常有效。在调用 read 系统调用时，应用程序会阻塞并对内核进行上下文切换。然后会触发读操作，当响应返回时（从我们正在从中读取的设备中返回），数据就被移动到用户空间的缓冲区中。然后应用程序就会解除阻（read 调用返回）。
从应用程序的角度来说，read 调用会延续很长时间。实际上，在内核执行读操作和其他工作时，应用程序的确会被阻塞。
I/O 密集型与 CPU 密集型进程的比较
I/O 密集型进程所执行的 I/O 操作比执行的处理操作更多。CPU 密集型的进程所执行的处理操作比 I/O 操作更多。Linux 2.6 的调度器实际上更加偏爱 I/O 密集型的进程，因为它们通常会发起一个 I/O 操作，然后进行阻塞，这就意味着其他工作都可以在两者之间有效地交错进行。
2.同步非阻塞I/O
同步阻塞 I/O 的一种效率稍低的变种是同步非阻塞 I/O。在这种模型中，设备是以非阻塞的形式打开的。这意味着 I/O 操作不会立即完成，read 操作可能会返回一个错误代码，说明这个命令不能立即满足（EAGAIN 或 EWOULDBLOCK），如图 3 所示。
非阻塞的实现是 I/O 命令可能并不会立即满足，需要应用程序调用许多次来等待操作完成。这可能效率不高，因为在很多情况下，当内核执行这个命令时，应用程序必须要进行忙碌等待，直到数据可用为止，或者试图执行其他工作。正如图 3 所示的一样，这个方法可以引入 I/O 操作的延时，因为数据在内核中变为可用到用户调用 read 返回数据之间存在一定的间隔，这会导致整体数据吞吐量的降低。
3.异步阻塞I/O
另外一个阻塞解决方案是带有阻塞通知的非阻塞 I/O。在这种模型中，配置的是非阻塞 I/O，然后使用阻塞 select 系统调用来确定一个 I/O 描述符何时有操作。使 select 调用非常有趣的是它可以用来为多个描述符提供通知，而不仅仅为一个描述符提供通知。对于每个提示符来说，我们可以请求这个描述符可以写数据、有读数据可用以及是否发生错误的通知。
select 调用的主要问题是它的效率不是非常高。尽管这是异步通知使用的一种方便模型，但是对于高性能的 I/O 操作来说不建议使用。
4.异步非阻塞I/O(AIO)
最后，异步非阻塞 I/O 模型是一种处理与 I/O 重叠进行的模型。读请求会立即返回，说明 read 请求已经成功发起了。在后台完成读操作时，应用程序然后会执行其他处理操作。当 read 的响应到达时，就会产生一个信号或执行一个基于线程的回调函数来完成这次 I/O 处理过程。
在一个进程中为了执行多个 I/O 请求而对计算操作和 I/O 处理进行重叠处理的能力利用了处理速度与 I/O 速度之间的差异。当一个或多个 I/O 请求挂起时，CPU 可以执行其他任务；或者更为常见的是，在发起其他 I/O 的同时对已经完成的 I/O 进行操作。
参考：使用异步 I/O 大大提高应用程序的性能 http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-async/
Java NIO Ron Hitchens 著