从理论到实践网络编程模型：（BIO、NIO、AIO）同步与异步模型的原理与应用 （六）

序接上回

在上一节中，我们展示了一个简单的客户端-服务器聊天程序的示例代码。尽管该程序能够实现基本的消息发送和接收功能，但在实际生产环境中，需求往往远不止于此。为了支持多个客户端并发交互，我们需要改进现有的设计，使用 BIO（Blocking I/O）模型 来处理多个用户的聊天信息。以下将详细讨论这一改进方案。

现有代码的局限性

上述代码在处理多个客户端时存在几个主要问题：

1. 单线程处理：当前的服务器代码是单线程的，这意味着只能同时处理一个客户端的请求。当一个客户端连接并发送消息时，服务器将被阻塞，直到该客户端断开连接或发送 “quit”。

2. 阻塞问题：在等待输入时，服务器会被阻塞，无法响应其他客户端的请求，这导致了潜在的性能瓶颈。

3. 扩展性不足：随着连接的增加，服务器的响应时间可能会显著增加，不能满足高并发请求的需求。

基于 BIO 的多人聊天室的实现

为了实现一个可与多个客户端并发交互的聊天室，我们需要为每个连接创建一个新的线程。这样，每个线程可以独立地处理来自不同用户的信息，而不会相互阻塞。

以下是改进后的服务器代码：

import java.io.*;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        final String QUIT = "quit";
        final int DEFAULT_PORT = 7000;

        try (ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(DEFAULT_PORT)) {
            System.out.println("服务器启动，监听端口 " + DEFAULT_PORT);

            while (true) {
                Socket socket = serverSocket.accept();
                System.out.println("客户端 " + socket.getPort() + " 连接成功");
                new Thread(new ClientHandler(socket)).start(); // 为每个客户端启动一个新线程
            }

        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

class ClientHandler implements Runnable {
    private Socket socket;

    public ClientHandler(Socket socket) {
        this.socket = socket;
    }

    public void run() {
        final String QUIT = "quit";
        try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(socket.getInputStream()));
             BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(socket.getOutputStream()))) {

            String msg;
            while ((msg = reader.readLine()) != null) {
                System.out.println("收到客户端 " + socket.getPort() + " 消息: " + msg);
                writer.write("服务器收到消息: " + msg + "\n");
                writer.flush();
                if (QUIT.equals(msg)) {
                    break;
                }
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            try {
                socket.close();
                System.out.println("客户端 " + socket.getPort() + " 连接关闭");
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

代码解释

1. 多线程处理：代码中的 ClientHandler 类实现了 Runnable 接口，每当有新的客户端连接时，主线程会创建一个新的 ClientHandler 实例并启动一个新线程来处理该连接。

2. 独立处理：每个线程独立处理输入和输出，不会阻塞其他连接。这意味着即使一个客户端在发送消息，其他客户端仍然可以与服务器进行交互。

3. 资源管理：在 run 方法中，使用 try-with-resources 确保在处理完成后自动关闭输入输出流，简化了资源管理。

流程图

以下流程图展示了如何使用 BIO 模型处理多个用户的聊天信息，同时考虑到服务器与客户端之间的交互：

发送信息

处理信息

处理用户A的消息

处理用户B的消息

处理用户C的消息

发送消息给每个客户端

等待用户输入

继续接收输入

用户输入聊天信息

服务器接收信息

创建线程处理各个连接

线程处理

将消息广播给其他用户

所有客户端接收信息

阻塞等待

中文解释

1. 用户输入聊天信息：用户在客户端输入消息。
2. 发送信息：客户端将信息发送到服务器。
3. 服务器接收信息：服务器接收到用户的信息。
4. 处理信息：服务器对接收到的信息进行初步处理。
5. 创建线程处理各个连接：为每个连接创建一个新的线程，以便并行处理多个用户的请求。
6. 线程处理：每个线程独立处理不同用户的消息。
   • 处理用户A的消息：比如线程专门处理用户A发来的消息。
   • 处理用户B的消息：同样，处理用户B的消息。
   • 处理用户C的消息：处理用户C的消息。
7. 将消息广播给其他用户：处理完消息后，服务器将其广播给所有其他在线用户。
8. 所有客户端接收信息：每个客户端接收服务器发送的消息。
9. 等待用户输入：客户端等待用户输入。
10. 阻塞等待：在等待用户输入期间，可能会有阻塞。
11. 继续接收输入：一旦有新的输入，流程再次回到用户输入聊天信息的步骤。

通过将聊天服务器改为多线程模型，我们可以有效地提高其并发处理能力，满足多用户同时进行交互的需求。BIO 模型虽然在某些场景下效率有限，但在小规模的聊天应用中依然是一个有效的解决方案。对于更复杂的需求，未来可以考虑实现 NIO（非阻塞 I/O）或使用 WebSocket 等更先进的技术，一步一步来。万变不离其宗，io服务器和客户端的交互,做一个小型的客服是足够的，实际生产中是需求产生代码，学习的时候想法驱动代码，加油
持续更新中~~

• 从理论到实践网络编程模型：（BIO、NIO、AIO）同步与异步模型的原理与应用 （一）
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