BIO的改进方案
为了改进BIO一线程一连接模型，演进出了一种通过线程池或者消息队列实现1个或者多个线程处理N个客户端的模型，由于它的底层通信机制依然使用同步阻塞I/O，所以被称为“伪异步”。
后端通过一个线程池来处理多个的请求，形成请求输M：线程池最大线程数N的比例关系，其中M可以远远大于N。通过线程池可以灵活地调配线程资源，设置线程的最大值，防止由于海量并发接入导致线程耗尽。
当有新的客户端接入时，将客户端的Socket封装成一个Task（该任务实现java.lang. Runnable接口）投递到后端的线程池中进行处理，JDK的线程池维护一个消息队列和N个活跃线程，对消息队列中的任务进行处理。由于线程池可以设置消息队列的大小和最大线程数，因此，它的资源占用是可控的，无论多少个客户端并发访问，都不会导致资源的耗尽和宕机。
伪异步的模型图
服务端代码
线程池代码
优势
由于线程池和消息队列都是有界的，因此，无论客户端并发连接数多大，它都不会导致线程个数过于膨胀或者内存溢出，相比于传统的一连接一线程模型，是一种改良。
但是由于它底层的通信依然采用同步阻塞模型，因此无法从根本上解决问题。
伪异步I/O弊端分析
当对Socket的输入流进行读取操作的时候，它会一直阻塞下去，直到发生如下三种事件。
有数据可读；
可用数据已经读取完毕；
发生空指针或者I/O异常。
这意味着当对方发送请求或者应答消息比较缓慢，或者网络传输较慢时，读取输入流一方的通信线程将被长时间阻塞，如果对方要60s才能够将数据发送完成，读取一方的I/O线程也将会被同步阻塞60s，在此期间，其他接入消息只能在消息队列中排队。
当调用OutputStream的write方法写输出流的时候，它将会被阻塞，直到所有要发送的字节全部写入完毕，或者发生异常。当消息的接收方处理缓慢的时候，将不能及时地从TCP缓冲区读取数据，这将会导致发送方的TCP window size不断减小，直到为0，双方处于Keep-Alive状态，消息发送方将不能再向TCP缓冲区写入消息，这时如果采用的是同步阻塞I/O，write操作将会被无限期阻塞，直到TCP window size大于0或者发生I/O异常。
读和写操作都是同步阻塞的，阻塞的时间取决于对方I/O线程的处理速度和网络I/O的传输速度。
本质上来讲，我们无法保证生产环境的网络状况和对端的应用程序能足够快，如果我们的应用程序依赖对方的处理速度，它的可靠性就非常差。也许在实验室进行的性能测试结果令人满意，但是一旦上线运行，面对恶劣的网络环境和良莠不齐的第三方系统，问题就会如火山一样喷发。
伪异步I/O实际上仅仅是对之前I/O线程模型的一个简单优化，它无法从根本上解决同步I/O导致的通信线程阻塞问题。下面我们就简单分析下通信对方返回应答时间过长会引起的级联故障。
（1）服务端处理缓慢，返回应答消息耗费60s，平时只需要10ms。
（2）采用伪异步I/O的线程正在读取故障服务节点的响应，由于读取输入流是阻塞的，它将会被同步阻塞60s。
（3）假如所有的可用线程都被故障服务器阻塞，那后续所有的I/O消息都将在队列中排队。
（4）由于线程池采用阻塞队列实现，当队列积满之后，后续入队列的操作将被阻塞。（5）由于前端只有一个Accptor线程接收客户端接入，它被阻塞在线程池的同步阻塞队列之后，新的客户端请求消息将被拒绝，客户端会发生大量的连接超时。
（6）由于几乎所有的连接都超时，调用者会认为系统已经崩溃，无法接收新的请求消息。
