Netty 组件：

• Bootstrap / ServerBootstrap
• EventLoop
• EventLoopGroup
• ChannelPipeline
• Channel
• Future / ChannelFuture
• ChannelInitializer
• ChannelHandler

接下来将会在本章对上面组件进行介绍，为了避免分散地介绍它们，我们将详细说明它们是如何在一起工作的。

本章内容主要介绍：

• Netty 架构
• 我们为什么需要非阻塞IO
• 阻塞IO vs 非阻塞IO
• 了解 JDK 的 NIO实现的问题和 Netty 的解决方法

前面关于 Netty 架构的省略。

异步的设计

整个 Netty 的 API 都是异步的。异步处理并不新鲜，已经出现有一段时间了。在这些年里，IO 经常出现瓶颈，所以异步处理变得越来越重要。

在使用资源时调用异步处理可以变得更有效率，因为当任务进行时，我们可以去干其他事，直到我们收到任务完成的信息。

Netty 官网

可以到官网下载，也可以直接使用 maven 依赖：

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<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>io.netty</groupId>
        <artifactId>netty-all</artifactId>
        <version>4.1.30.Final</version>
        <scope>compile</scope>
    </dependency>
</dependencies>

启动流程

POST -> BIOS(Boot Sequence) -> MBR(bootloader,446) -> Kernel -> initrd -> (ROOTFS)/sbin/init(/etc/inittab)

BIOS自检 -> 从BIOS中读取启动顺序 -> 读取MBR中的bootloader -> 加载内核 -> 读取伪根 -> 读取根文件中的init

文件系统

Linux 中，一切资源皆文件。比如网络接口卡、磁盘驱动器、打印机、输入输出设备、普通文件或是目录都被看作是一个文件。

中位数和顺序统计

期望为线性时间的选择算法

这里的随机划分使用了快速排序中的随机版。

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randomized_select(A, low, high, index)
	if low == high
		return A[low]
	mid = randomized_partition(A, low, high)
	leftRange = mid - low + 1
	if index == leftRange
		return A[mid]
	elif index < leftRange
		return randomized_select(A, low, mid - 1, index)
	else
		return randomized_select(A, mid + 1, high, index - leftRange)

线性时间排序

计数排序

计数排序假设 n 个输入元素中的每一个都是在 0 到 max 区间内的一个整数。（max 是数组里最大的数字）

基本思想：对每个输入元素 x，确定小于 x 的元素个数。利用这一信息，就可以直接把 x 放到它的输出数组中的位置了。例如如果有 17 个元素小于 x，则 x 就应该在第 18 个输出位置上。当有几个元素相同时，这一方案就要稍作修改，因为不能把它们放在同一输出位置。

假设输入数组是 A[0 … n]，那么我们还需要两个数组：B[0 … n] 输出数组，C[0 … max] 临时数组。

代理模式（Proxy）

为另一个对象提供一个替身或占位符以控制对这个对象的访问。

栗子

还记得上一个笔记中的糖果机吧，现在产品经理想要一份写着糖果机位置、库存和当前的状态报告。

是不是挺简单的？赶紧写代码。

状态模式（State）

允许对象在内部状态改变时改变它的行为，对象看起来好像修改了它的类。

栗子

现在有一台糖果机，它的状态（挺复杂的）：

• 没有 25 分钱 -> 投入 25 分钱 -> 有 25 分钱
• 有 25 分钱 -> 转动曲柄 -> 售出糖果（数量不为0） | 糖果售罄（数量为0）
• 有 25 分钱 -> 退钱按钮 -> 退出 25 分钱
• 售出糖果 -> 没有 25 分钱

从上面的状态实现代码的步骤：

1. 找出所有状态 -> 共四种：没有 25 分钱、有 25 分钱、售出糖果、糖果售罄。
2. 创建一个持有当前状态的实例变量 state。
3. 写出所有可能发生的动作判断。