Netty作为异步事件驱动的网络，高性能之处主要来自于其I/O模型和线程处理模型，前者决定如何收发数据，后者决定如何处理数据
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异步非阻塞通信
Netty的非阻塞I/O的实现关键是基于I/O复用模型，这里用Selector对象表示：
Netty的IO线程NioEventLoop由于聚合了多路复用器Selector，可以同时并发处理成百上千个客户端连接。当线程从某客户端Socket通道进行读写数据时，若没有数据可用时，该线程可以进行其他任务。线程通常将非阻塞 IO 的空闲时间用于在其他通道上执行 IO 操作，所以单独的线程可以管理多个输入和输出通道。
由于读写操作都是非阻塞的，这就可以充分提升IO线程的运行效率，避免由于频繁I/O阻塞导致的线程挂起，一个I/O线程可以并发处理N个客户端连接和读写操作，这从根本上解决了传统同步阻塞I/O一连接一线程模型，架构的性能、弹性伸缩能力和可靠性都得到了极大的提升。
零拷贝
Netty的“零拷贝”主要体现在如下三个方面：
Netty的接收和发送ByteBuffer采用DIRECT BUFFERS，使用堆外直接内存进行Socket读写，不需要进行字节缓冲区的二次拷贝。如果使用传统的堆内存（HEAP BUFFERS）进行Socket读写，JVM会将堆内存Buffer拷贝一份到直接内存中，然后才写入Socket中。相比于堆外直接内存，消息在发送过程中多了一次缓冲区的内存拷贝。
Netty提供了组合Buffer对象，可以聚合多个ByteBuffer对象，用户可以像操作一个Buffer那样方便的对组合Buffer进行操作，避免了传统通过内存拷贝的方式将几个小Buffer合并成一个大的Buffer。
Netty的文件传输采用了transferTo方法，它可以直接将文件缓冲区的数据发送到目标Channel，避免了传统通过循环write方式导致的内存拷贝问题。
零拷贝的实现原理
基于buffer
传统的I/O是面向字节流或字符流的，以流式的方式顺序地从一个Stream 中读取一个或多个字节, 因此也就不能随意改变读取指针的位置。
在NIO中, 抛弃了传统的 I/O流, 而是引入了Channel和Buffer的概念. 在NIO中, 只能从Channel中读取数据到Buffer中或将数据 Buffer 中写入到 Channel。
基于buffer操作不像传统IO的顺序操作, NIO 中可以随意地读取任意位置的数据
内存池
随着JVM虚拟机和JIT即时编译技术的发展，对象的分配和回收是个非常轻量级的工作。但是对于缓冲区Buffer，情况却稍有不同，特别是对于堆外直接内存的分配和回收，是一件耗时的操作。为了尽量重用缓冲区，Netty提供了基于内存池的缓冲区重用机制（PooledByteBuf）。
无锁化的串行设计理念
在大多数场景下，并行多线程处理可以提升系统的并发性能。但是，如果对于共享资源的并发访问处理不当，会带来严重的锁竞争，这最终会导致性能的下降。为了尽可能的避免锁竞争带来的性能损耗，可以通过串行化设计，即消息的处理尽可能在同一个线程内完成，期间不进行线程切换，这样就避免了多线程竞争和同步锁。
为了尽可能提升性能，Netty采用了串行无锁化设计，在IO线程内部进行串行操作，避免多线程竞争导致的性能下降。表面上看，串行化设计似乎 CPU利用率不高，并发程度不够。但是，通过调整NIO线程池的线程参数，可以同时启动多个串行化的线程并行运行，这种局部无锁化的串行线程设计相比一个 队列-多个工作线程模型性能更优。
Netty的NioEventLoop读取到消息之后，直接调用ChannelPipeline的fireChannelRead(Object msg)，只要用户不主动切换线程，一直会由NioEventLoop调用到用户的Handler，期间不进行线程切换，这种串行化处理方式避免了多线程 操作导致的锁的竞争，从性能角度看是最优的。
事件驱动模型
Netty线程模型
Reactor是反应堆的意思，Reactor模型，是指通过一个或多个输入同时传递给服务处理器的服务请求的事件驱动处理模式。 服务端程序处理传入多路请求，并将它们同步分派给请求对应的处理线程，Reactor模式也叫Dispatcher模式，即I/O多了复用统一监听事件，收到事件后分发(Dispatch给某进程)，是编写高性能网络服务器的必备技术之一。
异步处理
异步的概念和同步相对。当一个异步过程调用发出后，调用者不能立刻得到结果。实际处理这个调用的部件在完成后，通过状态、通知和回调来通知调用者。
Netty中的I/O操作是异步的，包括bind、write、connect等操作会简单的返回一个ChannelFuture，调用者并不能立刻获得结果，通过Future-Listener机制，用户可以方便的主动获取或者通过通知机制获得IO操作结果。
当future对象刚刚创建时，处于非完成状态，调用者可以通过返回的ChannelFuture来获取操作执行的状态，注册监听函数来执行完成后的操，常见有如下操作：
通过isDone方法来判断当前操作是否完成
通过isSuccess方法来判断已完成的当前操作是否成功
通过getCause方法来获取已完成的当前操作失败的原因
通过isCancelled方法来判断已完成的当前操作是否被取消
通过addListener方法来注册监听器，当操作已完成(isDone方法返回完成)，将会通知指定的监听器；如果future对象已完成，则理解通知指定的监听器
高效的并发编程
volatile的大量、正确使用;
CAS和原子类的广泛使用；
线程安全容器的使用；
通过读写锁提升并发性能。
高性能的序列化框架
影响序列化性能的关键因素总结如下：
序列化后的码流大小（网络带宽的占用）；
序列化&反序列化的性能（CPU资源占用）；
是否支持跨语言（异构系统的对接和开发语言切换）。
Netty默认提供了对Google Protobuf的支持，通过扩展Netty的编解码接口，用户可以实现其它的高性能序列化框架，例如Thrift的压缩二进制编解码框架。
灵活的TCP参数配置能力
合理设置TCP参数在某些场景下对于性能的提升可以起到显著的效果，例如SO_RCVBUF和SO_SNDBUF。如果设置不当，对性能的影响是非常大的。下面总结下对性能影响比较大的几个配置项：
1.SO_RCVBUF和SO_SNDBUF：通常建议值为128K或者256K；
2.SO_TCPNODELAY：NAGLE算法通过将缓冲区内的小封包自动相连，组成较大的封包，阻止大量小封包的发送阻塞网络，从而提高网络应用效率。但是对于时延敏感的应用场景需要关闭该优化算法；
3.软中断：如果Linux内核版本支持RPS（2.6.35以上版本），开启RPS后可以实现软中断，提升网络吞吐量。RPS根据数据包的源地址，目的地址以及目的和源端口，计算出一个hash值，然后根据这个hash值来选择软中断运行的cpu，从上层来看，也就是说将每个连接和cpu绑定，并通过这个 hash值，来均衡软中断在多个cpu上，提升网络并行处理性能。