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1、Netty 是什么？
Netty是 一个异步事件驱动的网络应用程序框架，用于快速开发可维护的高性能协议服务器和客户端。Netty是基于nio的，它封装了jdk的nio，让我们使用起来更加方法灵活。
2.Netty 的特点？
一个高性能、异步事件驱动的 NIO 框架，它提供了对 TCP、UDP 和文件传输的支持
使用更高效的 socket 底层，对 epoll 空轮询引起的 cpu 占用飙升在内部进行了处理，避免了直接使用 NIO 的陷阱，简化了 NIO 的处理方式。
采用多种 decoder/encoder 支持，对 TCP 粘包/分包进行自动化处理
可使用接受/处理线程池，提高连接效率，对重连、心跳检测的简单支持
可配置 IO 线程数、TCP 参数， TCP 接收和发送缓冲区使用直接内存代替堆内存，通过内存池的方式循环利用 ByteBuf
通过引用计数器及时申请释放不再引用的对象，降低了 GC 频率使用单线程串行化的方式，高效的 Reactor 线程模型
大量使用了 volitale、使用了 CAS 和原子类、线程安全类的使用、读写锁的使用
3.Netty高性能表现在哪些方面?
1.I/O线程模型：同步非阻塞，用最少的资源做更多的事
2.内存零拷贝：尽量减少不必要的内存拷贝，实现了更高效率的传输。
3.内存池设计：申请的内存可以重用，主要指直接内存。内部实现是用一颗二 叉查找树管理内存分配情况。
4.串形化处理读写：避免使用锁带来的性能开销。
5.高性能序列化协议：支持protobuf等高性能序列化协议。
4.BIO、NIO和AIO的区别 ？
BIO：一个连接一个线程，客户端有连接请求时服务器端就需要启动一个线程进行处理。线程开销大。
伪异步IO：将请求连接放入线程池，一对多，但线程还是很宝贵的资源。
NIO：一个请求一个线程，但客户端发送的连接请求都会注册到多路复用器上，多路复用器轮询到连接有I/O请求时才启动一个线程进行处理。
AIO：一个有效请求一个线程，客户端的 I/O 请求都是由 OS 先完成了再通知服务器应用去启动线程进行处理，
BIO 是面向流的，NIO 是面向缓冲区的；BIO 的各种流是阻塞的。而 NIO 是非阻塞的；BIO的 Stream 是单向的，而 NIO 的 channel 是双向的。
NIO 的特点：事件驱动模型、单线程处理多任务、非阻塞 I/O，I/O 读写不再阻塞，而是返回 0、基于 block 的传输比基于流的传输更高效、更高级的 IO 函数 zero-copy、IO 多路复用大大提高了 Java 网络应用的可伸缩性和实用性。基于 Reactor 线程模型。
在 Reactor 模式中，事件分发器等待某个事件或者可应用或个操作的状态发生，事件分发器就把这个事件传给事先注册的事件处理函数或者回调函数，由后者来做实际的读写操 作。如在 Reactor 中实现读：注册读就绪事件和相应的事件处理器、事件分发器等待事件、事件到来，激活分发器，分发器调用事件对应的处理器、事件处理器完成实际的读操作，处理读到的数据，注册新的事件，然后返还控制权。
5.NIO 的组成？
Buffer：与 Channel 进行交互，数据是从 Channel 读入缓冲区，从缓冲区写入 Channel 中的
flip 方法 ： 反转此缓冲区，将 position 给 limit，然后将 position 置为 0，其实就是切换读写模式
clear 方法 ：清除此缓冲区，将 position 置为 0，把 capacity 的值给 limit。
rewind 方法 ： 重绕此缓冲区，将 position 置为 0
DirectByteBuffer 可减少一次系统空间到用户空间的拷贝。但 Buffer 创建和销毁的成本更高，不可控，通常会用内存池来提高性能。直接缓冲区主要分配给那些易受基础系统的本机 I/O 操作影响的大型、持久的缓冲区。如果数据量比较小的中小应用情况下，可以考虑使用 heapBuffer，由 JVM 进行管理。
Channel：表示 IO 源与目标打开的连接，是双向的，但不能直接访问数据，只能与 Buffer
进行交互。通过源码可知，FileChannel 的 read 方法和 write 方法都导致数据复制了两次！
Selector 可使一个单独的线程管理多个 Channel，open 方法可创建 Selector，register 方法向多路复用器器注册通道，可以监听的事件类型：读、写、连接、accept。注册事件后会产生一个 SelectionKey：它表示 SelectableChannel 和 Selector 之间的注册关系，wakeup 方法：使尚未返回的第一个选择操作立即返回，唤醒的原因是：注册了新的 channel 或者事件；channel 关闭，取消注册；优先级更高的事件触发（如定时器事件），希望及时处理。
Selector 在 Linux 的实现类是 EPollSelectorImpl，委托给 EPollArrayWrapper 实现，其中三个
native 方法是对 epoll 的封装，而 EPollSelectorImpl. implRegister 方法，通过调用 epoll_ctl 向 epoll 实例中注册事件，还将注册的文件描述符(fd)与 SelectionKey 的对应关系添加到fdToKey 中，这个 map 维护了文件描述符与 SelectionKey 的映射。
fdToKey 有时会变得非常大，因为注册到 Selector 上的 Channel 非常多（百万连接）；过期或失效的 Channel 没有及时关闭。fdToKey 总是串行读取的，而读取是在 select 方法中进行的，该方法是非线程安全的。
Pipe：两个线程之间的单向数据连接，数据会被写到 sink 通道，从 source 通道读取
NIO 的服务端建立过程：
Selector.open()：打开一个 Selector；
ServerSocketChannel.open()： 创建服务端的 Channel；
bind()：绑定到某个端口上。并配置非阻塞模式；
register()：注册Channel 和关注的事件到 Selector 上；
select()轮询拿到已经就绪的事件
6.Netty 的线程模型？
Netty 通过 Reactor 模型基于多路复用器接收并处理用户请求，内部实现了两个线程池， boss 线程池和 work 线程池，其中 boss 线程池的线程负责处理请求的 accept 事件，当接收到 accept 事件的请求时，把对应的 socket 封装到一个 NioSocketChannel 中，并交给work 线程池，其中 work 线程池负责请求的 read 和 write 事件，由对应的 Handler 处理。
单线程模型：所有 I/O 操作都由一个线程完成，即多路复用、事件分发和处理都是在一个Reactor 线程上完成的。既要接收客户端的连接请求,向服务端发起连接，又要发送/读取请求或应答/响应消息。一个 NIO 线程同时处理成百上千的链路，性能上无法支撑，速度慢，若线程进入死循环，整个程序不可用，对于高负载、大并发的应用场景不合适。
多线程模型：有一个 NIO 线程（Acceptor） 只负责监听服务端，接收客户端的 TCP 连接请求；NIO 线程池负责网络 IO 的操作，即消息的读取、解码、编码和发送；1 个 NIO 线程可以同时处理 N 条链路，但是 1 个链路只对应 1 个 NIO 线程，这是为了防止发生并发操作问题。但在并发百万客户端连接或需要安全认证时，一个 Acceptor 线程可能会存在性能不足问题。
主从多线程模型：Acceptor 线程用于绑定监听端口，接收客户端连接，将 SocketChannel
从主线程池的 Reactor 线程的多路复用器上移除，重新注册到 Sub 线程池的线程上，用于
处理 I/O 的读写等操作，从而保证 mainReactor 只负责接入认证、握手等操作；
7.TCP 粘包/拆包的原因及解决方法？
TCP 是以流的方式来处理数据，一个完整的包可能会被 TCP 拆分成多个包进行发送，也可能把小的封装成一个大的数据包发送。
TCP 粘包/分包的原因：
应用程序写入的字节大小大于套接字发送缓冲区的大小，会发生拆包现象，而应用程序写入数据小于套接字缓冲区大小，网卡将应用多次写入的数据发送到网络上，这将会发生粘包现象；
进行 MSS 大小的 TCP 分段，当 TCP 报文长度-TCP 头部长度>MSS 的时候将发生拆包以太网帧的 payload（净荷）大于 MTU（1500 字节）进行 ip 分片。
解决方法
消息定长：FixedLengthFrameDecoder 类
包尾增加特殊字符分割：行分隔符类：LineBasedFrameDecoder 或自定义分隔符类 ：
DelimiterBasedFrameDecoder
将消息分为消息头和消息体：LengthFieldBasedFrameDecoder 类。
分为有头部的拆包与粘包、长度字段在前且有头部的拆包与粘包、多扩展头部的拆包与粘包。
8.了解哪几种序列化协议？
序列化（编码）是将对象序列化为二进制形式（字节数组），主要用于网络传输、数据持久化等；而反序列化（解码）则是将从网络、磁盘等读取的字节数组还原成原始对象，主要用于网络传输对象的解码，以便完成远程调用。
影响序列化性能的关键因素：序列化后的码流大小（网络带宽的占用）、序列化的性能
（CPU 资源占用）；是否支持跨语言（异构系统的对接和开发语言切换）。
Java 默认提供的序列化：无法跨语言、序列化后的码流太大、序列化的性能差
XML，优点：人机可读性好，可指定元素或特性的名称。缺点：序列化数据只包含数据本身以及类的结构，不包括类型标识和程序集信息；只能序列化公共属性和字段；不能序列化方法；文件庞大，文件格式复杂，传输占带宽。适用场景：当做配置文件存储数据，实时数据转换。
JSON，是一种轻量级的数据交换格式，优点：兼容性高、数据格式比较简单，易于读写、序列化后数据较小，可扩展性好，兼容性好、与 XML 相比，其协议比较简单，解析速度比较快。缺点：数据的描述性比 XML 差、不适合性能要求为 ms 级别的情况、额外空间开销比较大。适用场景（可替代ＸＭＬ）：跨防火墙访问、可调式性要求高、基于 Web browser 的 Ajax 请求、传输数据量相对小，实时性要求相对低（例如秒级别）的服务。
Fastjson，采用一种“假定有序快速匹配”的算法。优点：接口简单易用、目前 java 语言中最快的 json 库。缺点：过于注重快，而偏离了“标准”及功能性、代码质量不高，文档不全。适用场景：协议交互、Web 输出、Android 客户端
Thrift，不仅是序列化协议，还是一个 RPC 框架。优点：序列化后的体积小, 速度快、支持多种语言和丰富的数据类型、对于数据字段的增删具有较强的兼容性、支持二进制压缩编码。缺点：使用者较少、跨防火墙访问时，不安全、不具有可读性，调试代码时相对困难、不能与其他传输层协议共同使用（例如 HTTP）、无法支持向持久层直接读写数据，即不适合做数据持久化序列化协议。适用场景：分布式系统的 RPC 解决方案
Avro，Hadoop 的一个子项目，解决了 JSON 的冗长和没有 IDL 的问题。优点：支持丰富的数据类型、简单的动态语言结合功能、具有自我描述属性、提高了数据解析速度、快速可压缩的二进制数据形式、可以实现远程过程调用 RPC、支持跨编程语言实现。缺点：对于习惯于静态类型语言的用户不直观。适用场景：在 Hadoop 中做 Hive、Pig 和 MapReduce 的持久化数据格式。
Protobuf，将数据结构以.proto 文件进行描述，通过代码生成工具可以生成对应数据结构的POJO 对象和 Protobuf 相关的方法和属性。优点：序列化后码流小，性能高、结构化数据存储格式（XML JSON 等）、通过标识字段的顺序，可以实现协议的前向兼容、结构化的文档更容易管理和维护。缺点：需要依赖于工具生成代码、支持的语言相对较少，官方只支持Java 、C++ 、python。适用场景：对性能要求高的 RPC 调用、具有良好的跨防火墙的访问属性、适合应用层对象的持久化
其它
protostuff 基于 protobuf 协议，但不需要配置 proto 文件，直接导包即可Jboss marshaling 可以直接序列化 java 类， 无须实 java.io.Serializable 接口Message pack 一个高效的二进制序列化格式
Hessian 采用二进制协议的轻量级 remoting onhttp 工具
kryo 基于 protobuf 协议，只支持 java 语言,需要注册（Registration），然后序列化
（Output），反序列化（Input）