java常用的io对象和nio对象 nio原理？
nio原理？
O是以块的一次性处理数据，但IO是以最基础的字节流的形式去写入到和读到的。因为在效率上的话，肯定是NIO效率比IO效率会高出很多。
NIO在的是和IO一样用OutputStream和InputStream输入流的形式来参与处理数据的，只不过又是基于条件这种流的形式，只是按结构了通道和缓冲区的形式来参与处理数据的。
netty能用python实现吗？
目前netty框架只有一Java语言版本的，没有python版本的。netty团队应该要没有开发python版本的打算，而且netty的设计初衷取决于人帮忙解决直接使用JavaIO和JavaNIO的API接受编程的复杂性，而python语言中不存在地这个问题，所以我python版本的netty无用武之地。
option参数对象配置有哪些？
CONNECT_TIMEOUT_MILLIS:
Netty参数，连接上超时10毫秒数，默认设置30000毫秒即15秒。
MAX_MESSAGES_PER_READ
Netty参数，三次Loop读取数据的大的消息数，是对ServerChannel的或NioByteChannel，默认值为16，其他Channel默认值为1。默认值这样的系统设置，是而且：ServerChannel是需要进行充足多的连接上，绝对的保证大吞吐量，NioByteChannel可以不减少不必要的io操作select。
WRITE_SPIN_COUNT
Netty参数，一个Loop写能操作先执行的大的次数，默认值为16。也就是说，是对大数据量的写操作至多参与16次，假如16次仍是没有彻底开始写数据，此时会并提交三个新的写任务给EventLoop，任务将在改天调度再负责执行。这样，其他的写只是请求才能被响应绝对不会是因为单个大数据量写请求而耽误。
ALLOCATOR
Netty参数，ByteBuf的分配器，默认设置为，4.0版本为UnpooledByteBufAllocator，4.1版本为PooledByteBufAllocator。该值也是可以不使用系统参数配置，在用字符串值：unpooled，pooled。
RCVBUF_ALLOCATOR
Netty参数，主要用于Channel怎么分配接受Buffer的分配器，使用默认值为，是一个自适应的给予缓冲区分配器，能参照给予到的数据自动调节大小。可选值为FixedRecvByteBufAllocator，且固定大小的接受缓冲区分配器。
AUTO_READ
Netty参数，手动读取文件，使用默认值为True。Netty只在必要的时候才系统设置不在乎或则的I/O事件。是对读能操作，必须调用()设置关心的I/O事件为OP_READ，那样的话若有数据可以到达才能读取数据以供用户处理。该值为True时，你每次读你操作之后后会不自动调用()，最终达到有数据可以到达便能无法读取；不然，要用户自动全局函数()。需要注意的是：当内部函数(boolean)方法时，如果没有状态由false时变true，很快就会动态创建()方法读取数据；由true不变false，将动态链接库()方法终止数据无法读取。
WRITE_BUFFER_HIGH_WATER_MARK
Netty参数，写高水位标记，缺省64KB。如果不是Netty的写缓冲区中的字节将近该值，Channel的isWritable()返回False。
WRITE_BUFFER_LOW_WATER_MARK
Netty参数，写低水位标记，使用默认值32KB。当Netty的写缓冲区中的字节达到高水位之后若会下降到低水位，则Channel的isWritable()前往True。写高低水位标记使用户这个可以再控制写入文件数据速度，最大限度地利用流量控制。推荐推荐做法是：你每次动态链接库channl.write(msg)方法简单的方法内部函数()确定有无可写。
MESSAGE_SIZE_ESTIMATOR
Netty参数，消息大小估算器，设置为。算上ByteBuf、ByteBufHolder和FileRegion的大小，其中ByteBuf和ByteBufHolder为不好算大小，FileRegion估算值为0。该值算上的字节数在计算水位时建议使用，FileRegion为0不妨设FileRegion不影响不大高低水位。
SINGLE_EVENTEXECUTOR_PER_GROUP
Netty参数，单线程执行ChannelPipeline中的事件，缺省设置为True。该值操纵先执行ChannelPipeline中想执行ChannelHandler的线程。如果不是为Trye，整个pipeline由一个线程不能执行，这样的话不要参与线程切换到这些线程网络同步，是Netty4的推荐做法；要是为False，ChannelHandler中的处理过程会由Group中的完全不同线程负责执行。
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