Netty基础
TCP/IP
TCP是一个传输层协议，我们熟知的HTTP则是应用层协议，是基于TCP上再做封装。 很多东西都是基于TCP做的，比如RPC调用。 基于 TCP 的协议实现的 RPC 调用，由于 TCP 协议处于协议栈的下层， 能够更加灵活地对协议字段进行定制，减少网络开销，提高性能，实现更大的吞吐量和并发数。
HTTP 协议是上层协议，发送包含同等内容的信息， 使用 HTTP 协议传输所占用的字节数会比使用 TCP 协议传输所占用的字节数更高。
因此在同等网络下，通过 HTTP 协议传输相同内容， 效率会比基于 TCP 协议的数据效率要低，信息传输所占用的时间也会更长，当然压缩数据，能够缩小这一差距。
需要注意的是，TCP是一个基于流的传输方式，即你一次发送100个字节的数据，接收端并不会按照一次接受100个字节， 会分批的接受，共计100个字节的数据。
NIO/BIO
对于BIO首先需要了解的是B的含义，B：Block
在类似于网络中进行read, write, connect一类的系统调用时会被卡住。
举个例子，当用read去读取网络的数据时，是无法预知对方是否已经发送数据的。因此在收到数据之前，能做的只有等待，直到对方把数据发过来，或者等到网络超时。
对于单线程的网络服务，这样做就会有卡死的问题。因为当等待时，整个线程会被挂起，无法执行，也无法做其他的工作。
所以再BIO环境下，我们常用的方法是，有有个链接，就fork出一个子进程，来做对应IO操作。 显而易见，这种工作效率极其低下。于是我们有了NIO。
对于NIO，（N的意思为：Non-Blocking）我们最熟悉的通信模型就是select模型了。
如何实现非阻塞的？
在BIO模式下，调用read，如果发现没数据已经到达，就会Block住。
在NIO模式下，调用read，如果发现没数据已经到达，就会立刻返回-1, 并且errno被设为EAGAIN。
那么问题来了，如果有好多都要监听，我们总不能一个个的去轮询read吧。根本无法确定什么时候回来数据。 于是,IO多路复用产生了，就是把这些事情交给操作系统去做。把一堆fd丢给操作系统，让操作系统监控，一旦有数据过来，告知用户态即可。
linux下的IO模型： select，poll，epoll。
在Linux下，基于epoll的IO多路复用是解决这个问题的最佳方案；epoll相比select和poll有很大的性能优势和功能优势，适合实现高性能网络服务。
linux上Netty的底层实现就是用epoll。
reactor模式
什么是reactor模式
反应器设计模式(Reactor pattern)是一种为处理并发服务请求，并将请求提交到一个或者多个服务处理程序的事件设计模式。 当客户端请求抵达后，服务处理程序使用多路分配策略，由一个非阻塞的线程来接收所有的请求，然后派发这些请求至相关的工作线程进行处理。 简单说，就是如何处理多个客户端的并发请求的解决模式。
关于详细的reactor线程模型可以参考下面： http://www.blogjava.net/DLevin/archive/2015/09/02/427045.html
Netty做了什么
Netty封装了NIO，更易用
Netty采用责任链模式，便于扩展
Netty采用reactor线程模型，无锁化方式更高效率
Netty采用零拷贝技术，提升效率
- 采用堆外内存
- Netty对于Buffer的合并采用了CompositeByteBuf形式，避免内存拷贝，只是保存了引用
- 底层使用了FileChannel.transferTo，依赖操作系统实现零拷贝
Netty核心组件
- Channel
- ChannelFuture
- EventLoop
- ChannelHandler
- ChannelPipeline
Channel
Channel是网络IO的抽象类，read，write之类
ChannelFuture
Channel的操作都为异步，所以需要ChannelFuture做回调
EventLoop
当一个连接到达时，Netty 就会注册一个 Channel，然后从 EventLoopGroup 中分配一个 EventLoop 绑定到这个Channel上，在该Channel的整个生命周期中都是有这个绑定的 EventLoop 来服务的。
ChannelHandler
ChannelHandler 为 Netty 中最核心的组件，它充当了所有处理入站和出站数据的应用程序逻辑的容器。 说白了，就是我们写业务逻辑的地方。
ChannelPipeline
借用网上的一张图表示Channel、ChannelPipeline、ChannelHandlerContext和ChannelHandler之间的关系
Netty使用方式
总结
技术最终为业务服务的，最终为业务场景提供支撑。一定要举一反三，活学活用，不要拿来主义。
