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1.ElasticSearch客户端源码：RestHighLevelClient
2.多线程并发下载文件（附源码）
3.死磕NIO— 探索 SocketChannel 的码下核心原理
4.Netty原理-从NIO开始

ElasticSearch客户端源码：RestHighLevelClient

       ElasticSearch源码版本 7.5.2

       RestHighLevelClient的核心在于提供多样的API给开发者使用，每个API均对应同步与异步两种请求方式，码下异步请求以async结尾，码下且需配合监听器处理响应结果。码下

       在初始化RestHighLevelClient时，码下主要过程包括创建HttpClient、码下成品源码免费下载初始化RestClient以及启动HttpClient。码下HttpClient通过nio的码下reactor模式处理请求，并由线程工厂创建reactorThread。码下

       初始化RestHighLevelClient实例时，码下核心字段registry的码下构建包括整合聚合类操作、插件类和自定义NamedXContentRegistry.Entry，码下最终构建出NamedXContentRegistry。码下

       同步与异步请求的码下qq密码破解源码实现方式分为三对函数，分别增加parseEntity和处理异常返回Optional功能。码下同步请求方法在最终处理返回结果时，利用entityParser解析实体或返回Optional。异步请求则需要监听器，于监听器内处理返回结果。

       以Delete By Query API为例，分析其同步请求流程包括构建请求、发起请求和处理响应。构建请求参数需遵循特定规则，发起请求后通过通用函数式调用方法执行，最后通过entityParser解析响应或返回Optional。

       对于响应处理，Delete By Query API返回的socket通信源码是scroll request的响应，即BulkByScrollResponse，包含特定字段信息。此API的实现依赖于restHighLevelClient的performRequestAndParseEntity方法。

       除了自身支持的API，RestHighLevelClient还提供对其他Client的接口。以IndicesClient为例，执行Delete Index API时，同样调用performRequestAndParseEntity方法实现。

       综上所述，RestHighLevelClient作为ElasticSearch客户端，通过提供丰富的API、支持同步与异步请求，并通过初始化流程构建高效响应机制，ubuntu 系统内核源码为开发者提供了灵活且强大的数据检索与管理工具。

多线程并发下载文件（附源码）

       RandomAccessFile是一个Java类，支持随机访问文件的读写操作，其文件指针允许访问文件的任意位置，无需从头至尾顺序读写，极大地便利了文件操作。特别适用于网络请求中的多线程文件下载和断点续传。RandomAccessFile包含记录指针，用于标识当前读写位置，当创建对象时，指针位于文件头，通过读/写操作后，指针会后移相应字节数。麻将app源码下载此外，RandomAccessFile还提供了两个特殊方法移动记录指针，实现随机访问功能。

       RandomAccessFile的使用场景广泛，比如多线程下载文件。以下载多兆的文件为例，仅需ms，效率极高。实现基本多线程读写功能的代码提供了一个简单的示例，但仍有许多优化空间，如使用NIO进行读写，对文件读写加锁等。有兴趣的开发者可参考代码并进行改进。

       总结，RandomAccessFile因其支持随机访问和高效操作文件的能力，是实现多线程下载和断点续传的理想工具。通过优化代码，如引入NIO技术或对文件操作进行加锁处理，可以进一步提升性能和稳定性。欢迎关注公众号：南山的架构笔记，获取更多技术分享和互联网架构经验。

死磕NIO— 探索 SocketChannel 的核心原理

       深入探索 SocketChannel 的核心原理，首先，我们需要了解 Socket 的基本概念。Socket 是计算机网络中用于进程间通信的抽象层，它结合了 IP 地址、协议和端口信息，以实现应用程序间的通信。TCP/IP 协议族通过三元组（IP地址、协议、端口）来指明数据应发送至哪个应用程序，而 Socket API（如 UNIX BSD 的套接字(socket)）允许应用程序实现网络通信。

       在 TCP/IP 四层模型中，Socket 作为一种抽象接口，连接了应用层与传输层，使得应用层无需直接关注复杂的 TCP/IP 协议细节。SocketChannel 是针对 TCP 网络Socket 的一种通道改进，支持非阻塞的读写操作。它具有以下特点：创建、校验连接、读取数据、写入数据、设置 I/O 模式和关闭通道。

       使用 SocketChannel 涉及创建通道、校验连接状态、读取和写入数据等操作。创建 SocketChannel 通常通过 open() 方法实现，而连接服务器则通过 connect() 方法。读取数据时，SocketChannel 会使用 read() 方法将数据读入到 ByteBuffer 中；写入数据则使用 write() 方法。此外，SocketChannel 支持阻塞和非阻塞两种 I/O 模式，可通过 configureBlocking() 方法进行切换。当完成通信后，应通过 close() 方法关闭 SocketChannel 实例。

       深入 SocketChannel 的源码，可以看到其核心子类 SocketChannel 实现了大部分功能。创建 SocketChannel 实例时，通过 SelectorProvider 创建并调用 openSocketChannel() 方法。SocketChannelImpl 作为 SocketChannel 的实现类，在构造函数中实例化 SocketChannel 对象。文件描述符（fd）用于与操作系统进行文件或网络连接的交互，状态变量指示通道当前的连接状态。连接服务器、读取和写入数据等核心操作通过调用相关方法实现，这些操作在底层通常会与系统调用或 native 方法交互。

       了解 SocketChannel 的工作原理和使用方法对于构建高效、可靠的网络应用程序至关重要。深入研究 SocketChannel 的实现细节，能够帮助开发者更好地利用其非阻塞特性，优化网络通信性能。在完成 SocketChannel 相关内容后，接下来的文章将开始探索第三个组件：Selector，以进一步深入了解 Java 网络编程的高级功能。

Netty原理-从NIO开始

       Netty是基于NIO的异步通信框架（曾经引入过AIO，后来放弃），故要说Netty原理我们要先从NIO开始。

        NIO 是JAVA在JDK4中引入的同步非阻塞通信模型，在NIO出现之前（JDK4之前）市场上只有一个BIO模型顾名思义BLOCKING IO （同步阻塞通信模型）

        BIO（BLOCKING I/O）：

        BIO 为一个连接 一个线程的模式，当有连接时服务器会开启一个线程来处理请求

        若此请求啥都不想干此时线程会怎么样？

        此线程会进入阻塞模式（BLOCKING）！---啥也不干，干等着zzZZ~

        这种一连接，一线程的模式会造成服务器资源不必要的开销并且在大量连接访问时 服务器会发生什么？车道（线程）不足，车太多--我堵车了

        由此就出现了NIO

        ↓

        NIO（new/NONBLOCKING I/O）:

        NIO为同步非阻塞通信模型，Select（多路复用器）为此模型的核心，实现了多个连接一个线程

        当有客户端连接请求时 此连接请求会被注册至select上，当select检测到此连接有I/O请求时才会打开一个线程去对此I/O请求进行处理-----单线程模型

        这个时候有人问了：这么多操作都在一个线程里，线程忙不过来怎么办？

        此时 由于网络请求、I/O读写、业务操作都在一个线程下，会导致在高并发的情况下存在性能瓶颈 于是乎有人就提出来 将业务操作丢到另一个线程怎么样？

        于是出现了第三种reactor模型-使用线程池进行操作网络请求、IO在一个线程，业务操作在另个一个线程 的业务分离----线程池模型

        从此图中可以看出此时 模型中使用一个线程池来进行网络请求、IO读取

        当读取完成后将业务操作绑定在线程池中另外的线程上-------网络IO与业务操作可以同步进行了！一切都完美了起来！

        但是！事情还没完！！这个时候又有人提出问题：在高并发的时候咋办？会不会有性能瓶颈

        因为网络IO是非常消耗CPU的，当网络请求与网络IO在同个线程中时，造CK的情况下单个线程并不足以支撑起所有的IO操作！因此也形成了在高并发状态下的性能瓶颈

        于是大佬们就想着，如果把IO拆出来让单个线程池去接收网络请求，用另一个线程池来进行IO与业务操作会不会更好

        于是第四种Reactor模型应运而生--主从Reactor多线程模型

        此模型中 mainReactor只用于接收网络请求，而subReactor中为一个线程池，线程池中每个线程上绑定一个select

        当mainReactor接收到请求时（一个描述符） 系统会生成一个新的描述符代表此连接生效，此时mainReactor会将新的描述符通过一个算法在线程池中选定一个线程 将此描述符绑定至此线程池上的select上，由此线程来对请求进行I/O 与业务操作

        从此百万连接高并发不是问题

        写到这 我们是不是想起了Netty的启动过程

        1、声明两个EventLoopGroup一个为boss（mainReactor）一个为worker（subReactor）

        EventLoopGroup（线程池）初始化的时候会生成（懒加载）指定数量的EventLoop（线程）若无指定 则会生成CPU数X2的线程

        2、声明一个启动辅助类Bootstrap并将EventLoopGroup注册到启动辅助类BootStrap上(bootStrap.group)

        接着再给bootstrap指定channel模型等属性，再添加上业务流水线（channelpipeline）并且在pipeline中添加上业务操作handler，（通过channelpipeline可以对传入数据为所欲为）

        3、绑定端口

        Netty启动完成

        这时候可能有人会问了：这和你上面说的reactor？NIO有啥关系？

        这个时候我们要这么看

        ↓

        若我们将boss与worker线程池设置为相同的一个线程池，那么会发生什么事？

        此时关注一下第三个Reactor模型时就会发现 当BOSS=WORKER时候 netty实现的就是第三种Reactor模型 使用线程池模型

        而当boss不等于worker的时候使用的就是第四种 主从多线程模型

        Netty就是基于Reactor模型来对NIO进行了易用化封装，从Netty源码中就可以看出来其实底层还都是NIO的接口

        此次处为自己读源码之后的理解 如有误请指正

        感恩

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