传统的网络服务器只支持阻塞模型该模型下，针对每个客户端连接服务器都必须创建一个线程来处理这个连接上的请求，服务器必须维持着这些线程直到线程中的处悝工作结束
服务器上所能创建的线程数量是有限的，WHY
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进程上下文切换是耗时的过程
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创建的进程本身占用资源，比如每个进程或线程占鼡一定容量的内存
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等待数据准备和内核缓存复制导致IO阻塞，占用着线程
所以当连接到服务器上的客户端的数量很大时把服务器上所能創建的线程都占据了时，服务器就无法接受更多的连接了这限制了服务器处理请求的伸缩性。
存在这样一个事实就是虽然连接到服务器上的客户端很多，但并非所有客户端都是持续活跃着的它们占据着阻塞式服务器的线程资源——即使它们处于非工作状态。这些线程占据了资源却不工作。
就是线程时间的碎片化——一个线程大部分时间是在等待IO操作的结果
为了让服务器能接受更多客户端的连接，非阻塞模型就出现了
消灭碎片化时间，可以提升服务器的并发处理能力
如何消灭碎片化时间？ 让线程分工协作各司其职是一个很好嘚手段。
原来的阻塞模型下一个线程要干所有的事情。分工协作机制下一部分线程专门用于接受客户端的连接、一部分专门用于获取請求的数据、一部分专门执行计算工作、还有一部分线程专门用于响应客户端。
接受客户端连接的线程在接收到客户端连接后立即把连接交给后续工序的线程处理，而它自己则继续接受下一个连接如此类推，各个线程无须等待不存在碎片化时间，全负荷工作
这样一來，整体上需要的较少的线程就可以完成以前需要较多线程才能达到的工作时间了。
在阻塞模型下利用异步处理的方式对线程进行分笁协作。接收请求的线程可以满负荷工作但处理IO操作的线程仍然是阻塞着的，仍然存在线程工作不饱和的现象
非阻塞模型下，IO操作不洅是阻塞的了而是立即返回。这样的话处理IO操作的线程，可以在空闲时对所有请求进行轮询以便判断哪些IO操作已完成。比如判断某個请求是否可以进行“写”操作如果还不可以，无须等待继续判断下一个请求是否可以进行“读”操作，如果可以则立即读取数据嘫后把数据转交给专职计算的线程。这样就让线程工作不饱和现象消失了
这是所谓的“同步非阻塞”。
这就要请出“IO复用”这尊大神了
IO复用模型下，线程一次性从操作系统那儿获得一批可以进行IO操作的请求处理完毕后，再此获得新的一批线程无须与操作系统交互多佽以便轮询每个请求的状态，而是与操作系统交互一次即可获得批量信息效率进一步提高啦。
