0x01: 背景
Java线程模型的演进
时间回到十几年前,那时主流的CPU都还是单核(除了商用高性能的小机),CPU的核心频率是机器最重要的指标之一
在Java领域当时比较流行的是单线程编程,对于CPU密集型的应用程序而言, 频繁的通过多线程进行协作和抢占时间片反而会降低性能
随着硬件性能的提升,CPU的核数越来越越多,很多服务器标配已经达到32或64核
通过多线程并发编程,可以充分利用多核CPU的处理能力,提升系统的处理效率和并发性能
从2005年开始,随着多核处理器的逐步普及,java的多线程并发编程也逐渐流行起来,当时商用主流的JDK版本是1.4,用户可以通过 new Thread() 的方式创建新的线程
由于JDK1.4并没有提供类似线程池这样的线程管理容器,多线程之间的同步、协作、创建和销毁等工作都需要用户自己实现。由于 创建和销毁线程是个相对比较重量级的操作,因此,这种原始的多线程编程效率和性能都不高
为了提升Java多线程编程的效率和性能,降低用户开发难度。JDK1.5推出了 java.util.concurrent 并发编程包
在并发编程类库中,提供了 线程池、线程安全容器、原子类等新的类库,极大的提升了Java多线程编程的效率,降低了开发难度
从JDK1.5开始, 基于线程池的并发编程已经成为Java多核编程的主流
Reactor模型
无论是C++还是Java编写的网络框架,大多数都是基于Reactor模式进行设计和开发
Reactor 模式 基于 事件驱动 ,特别适合处理 海量的I/O事件
Reactor 单线程 模型, 所有的IO操作 都在 同一个NIO线程 上面完成,NIO线程的职责如下:
Reactor单线程模型示意图如下所示:
由于Reactor模式使用的是 异步非阻塞IO ,所有的IO操作都不会导致阻塞,理论上一个线程可以独立处理所有IO相关的操作。从架构层面看,一个NIO线程确实可以完成其承担的职责。例如:
对于一些 小容量应用场景 ,可以使用单线程模型
对于高负载、大并发的应用场景却不合适,主要原因如下:
一个NIO线程同时处理成百上千的链路,性能上无法支撑
即便NIO线程的CPU负荷达到100%,也无法满足海量消息的编码、解码、读取和发送
当NIO线程负载过重之后,处理速度将变慢,这会导致大量客户端连接超时
超时之后往往会进行重发,这更加重了NIO线程的负载
最终会导致大量消息积压和处理超时,成为系统的性能瓶颈
一旦NIO线程意外跑飞,或者进入死循环
会导致整个系统通信模块不可用,不能接收和处理外部消息,造成节点故障
为了解决这些问题,演进出了 Reactor多线程模型
Rector 多线程 模型与单线程模型最大的区别就是有 一组NIO线程 处理IO操作 ,它的原理图如下:
Reactor多线程模型的特点:
在 绝大多数场景 下,Reactor多线程模型都可以满足性能需求
在极个别特殊场景中, 一个NIO线程负责监听和处理所有的客户端连接可能会存在性能问题
例如并发百万客户端连接,或者服务端需要对客户端握手进行安全认证,但是认证本身非常损耗性能
在这类场景下,单独一个Acceptor线程可能会存在性能不足问题
为了解决性能问题,产生了第三种Reactor线程模型 主从Reactor多线程模型
主从Reactor线程模型 的特点是:
Acceptor线程池仅仅只用于 客户端的登陆 、 握手和安全认证
一旦链路建立成功,就将链路注册到后端subReactor线程池的IO线程上,由IO线程负责后续的IO操作
它的线程模型如下图所示:
利用主从NIO线程模型,可以解决1个服务端监听线程无法有效处理所有客户端连接的性能不足问题
它的工作流程总结如下:
0x02: Netty线程模型
事实上,Netty的线程模型与上面介绍的三种Reactor线程模型相似
下面通过Netty服务端和客户端的线程处理流程图来介绍Netty的线程模型
一种比较流行的做法是服务端监听线程和IO线程分离,类似于Reactor的多线程模型,它的工作原理图如下:
下面结合Netty的源码,对服务端创建线程工作流程进行介绍:
第一步,从用户线程发起创建服务端操作,代码如下:
通常情况下,服务端的创建是在用户进程启动的时候进行,因此一般由Main函数或者启动类负责创建, 服务端的创建由业务线程负责完成
在创建服务端的时候实例化了2个EventLoopGroup:
1个EventLoopGroup实际就是一个EventLoop线程组,负责管理EventLoop的申请和释放
第二步,Acceptor线程绑定监听端口,启动NIO服务端
从bossGroup中选择一个Acceptor线程监听服务端,相关代码如下:
其中group()返回的就是bossGroup,next方法用于从线程组中获取可用线程来选择Acceptor线程,代码如下:
服务端Channel创建完成之后,将其注册到多路复用器Selector上,用于接收客户端的TCP连接,核心代码如下:
如果监听到客户端连接,则创建客户端SocketChannel连接,重新注册到workerGroup的IO线程上
首先看Acceptor如何处理客户端的接入:
调用unsafe的read()方法,对于NioServerSocketChannel,它调用了NioMessageUnsafe的read()方法,代码如下:
最终它会调用NioServerSocketChannel的doReadMessages方法,代码如下:
其中childEventLoopGroup就是之前的workerGroup, 从中选择一个I/O线程负责网络消息的读写
第四步,选择IO线程之后,将SocketChannel注册到多路复用器上,监听READ操作:
处理网络的I/O读写事件,核心代码如下:
相比于服务端,客户端的线程模型简单一些,它的工作原理如下:
第一步,由用户线程发起客户端连接,示例代码如下:
相比于服务端,客户端只需要创建一个EventLoopGroup,因为它不需要独立的线程去监听客户端连接,也没必要通过一个单独的客户端线程去连接服务端。Netty是 异步事件驱动的NIO框架,它的连接和所有IO操作都是异步的,因此不需要创建单独的连接线程 。相关代码如下:
当前的group()就是之前传入的EventLoopGroup,从中获取可用的IO线程EventLoop,然后作为参数设置到新创建的NioSocketChannel中
第二步,发起连接操作,判断连接结果,代码如下:
@Override
protected boolean doConnect(SocketAddress remoteAddress, SocketAddress localAddress) throws Exception {
if (localAddress != null) {
javaChannel().socket().bind(localAddress);
}
boolean success = false;
try {
boolean connected = javaChannel().connect(remoteAddress);
if (!connected) {
selectionKey().interestOps(SelectionKey.OP_CONNECT);
}
success = true;
return connected;
} finally {
if (!success) {
doClose();
}
}
}
判断连接结果:
第三步,由NioEventLoop的多路复用器轮询连接操作结果,代码如下:
if ((readyOps & SelectionKey.OP_CONNECT) != 0) {
// remove OP_CONNECT as otherwise Selector.select(..) will always return without blocking
// See https://github.com/netty/netty/issues/924
int ops = k.interestOps();
ops &= ~SelectionKey.OP_CONNECT;
k.interestOps(ops);
unsafe.finishConnect();
}
判断连接结果:
public final void finishConnect() {
// Note this method is invoked by the event loop only if the connection attempt was
// neither cancelled nor timed out.
assert eventLoop().inEventLoop();
try {
boolean wasActive = isActive();
doFinishConnect();
fulfillConnectPromise(connectPromise, wasActive);
如果或连接成功,重新设置监听位为READ:
@Override
protected void doBeginRead() throws Exception {
// Channel.read() or ChannelHandlerContext.read() was called
if (inputShutdown) {
return;
}
final SelectionKey selectionKey = this.selectionKey;
if (!selectionKey.isValid()) {
return;
}
readPending = true;
final int interestOps = selectionKey.interestOps();
if ((interestOps & readInterestOp) == 0) {
selectionKey.interestOps(interestOps | readInterestOp);
}
}
第四步,由NioEventLoop线程负责I/O读写,同服务端
客户端线程模型如下:
NioEventLoop是Netty的Reactor线程,它的职责如下:
在服务端和客户端线程模型章节我们已经详细介绍了NioEventLoop如何处理网络IO事件,下面简单看下它是如何处理定时任务和执行普通的Runnable的
首先NioEventLoop继承SingleThreadEventExecutor,这就意味着它实际上是一个线程个数为1的线程池,类继承关系如下所示:
其中,线程池和任务队列定义如下:
private final EventExecutorGroup parent;
private final Queue<Runnable> taskQueue;
private final Thread thread;
private final Semaphore threadLock = new Semaphore(0);
private final Set<Runnable> shutdownHooks = new LinkedHashSet<Runnable>();
对于用户而言,直接调用NioEventLoop的execute(Runnable task)方法即可执行自定义的Task,代码实现如下:
@Override
public void execute(Runnable task) {
if (task == null) {
throw new NullPointerException("task");
}
boolean inEventLoop = inEventLoop();
if (inEventLoop) {
addTask(task);
} else {
startThread();
addTask(task);
if (isShutdown() && removeTask(task)) {
reject();
}
}
if (!addTaskWakesUp && wakesUpForTask(task)) {
wakeup(inEventLoop);
}
}
NioEventLoop实现ScheduledExecutorService:
通过调用SingleThreadEventExecutor的schedule系列方法,可以在NioEventLoop中执行Netty或者用户自定义的定时任务,接口定义如下:
当系统在运行过程中,如果频繁的进行线程上下文切换,会带来额外的性能损耗。多线程并发执行某个业务流程,业务开发者还需要时刻对线程安全保持警惕,哪些数据可能会被并发修改,如何保护?这不仅降低了开发效率,也会带来额外的性能损耗
为了解决上述问题,Netty采用了串行化设计理念,从消息的读取、编码以及后续Handler的执行,始终都由IO线程NioEventLoop负责,这就意外着整个流程不会进行线程上下文的切换,数据也不会面临被并发修改的风险,对于用户而言,甚至不需要了解Netty的线程细节,这确实是个非常好的设计理念,它的工作原理图如下:
Netty通过串行化设计理念降低了用户的开发难度,提升了处理性能。利用线程组实现了多个串行化线程水平并行执行,线程之间并没有交集,这样既可以充分利用多核提升并行处理能力,同时避免了线程上下文的切换和并发保护带来的额外性能损耗
在Netty中,有很多功能依赖定时任务,比较典型的有两种:
一种比较常用的设计理念是在NioEventLoop中聚合JDK的定时任务线程池ScheduledExecutorService,通过它来执行定时任务。这样做单纯从性能角度看不是最优,原因有如下三点:
最早面临上述问题的是操作系统和协议栈,例如TCP协议栈,其可靠传输依赖超时重传机制,因此每个通过TCP传输的 packet 都需要一个 timer来调度 timeout 事件
这类超时可能是海量的,如果为每个超时都创建一个定时器,从性能和资源消耗角度看都是不合理的
Netty的定时任务调度基于时间轮算法调度:
根据George Varghese和Tony Lauck 1996年的论文提出了一种定时轮的方式来管理和维护大量的timer调度
定时轮是一种数据结构,其主体是一个循环列表,每个列表中包含一个称之为slot的结构,它的原理图如下:
定时轮的工作原理可以类比于时钟,如上图箭头(指针)按某一个方向按固定频率轮动,每一次跳动称为一个tick。这样可以看出定时轮有3个重要的属性参数:
例如当ticksPerWheel=60,tickDuration=1,timeUnit=秒,这就和时钟的秒针走动完全类似了
时间轮的执行由NioEventLoop来负责检测,首先看任务队列中是否有超时的定时任务和普通任务,如果有则按照比例循环执行这些任务,代码如下:
@Override
protected void run() {
for (;;) {
boolean oldWakenUp = wakenUp.getAndSet(false);
try {
if (hasTasks()) {
selectNow();
} else {
如果没有需要理解执行的任务,则调用Selector的select方法进行等待,等待的时间为定时任务队列中第一个超时的定时任务时延,代码如下:
private void select(boolean oldWakenUp) throws IOException {
Selector selector = this.selector;
try {
int selectCnt = 0;
long currentTimeNanos = System.nanoTime();
long selectDeadLineNanos = currentTimeNanos + delayNanos(currentTimeNanos);
for (;;) {
long timeoutMillis = (selectDeadLineNanos - currentTimeNanos + 500000L) / 1000000L;
if (timeoutMillis <= 0) {
if (selectCnt == 0) {
selector.selectNow();
selectCnt = 1;
}
break;
}
int selectedKeys = selector.select(timeoutMillis);
从定时任务Task队列中弹出delay最小的Task,计算超时时间,代码如下:
protected long delayNanos(long currentTimeNanos) {
ScheduledFutureTask<?> scheduledTask = peekScheduledTask();
if (scheduledTask == null) {
return SCHEDULE_PURGE_INTERVAL;
}
return scheduledTask.delayNanos(currentTimeNanos);
}
经过周期tick之后,扫描定时任务列表,将超时的定时任务移除到普通任务队列中,等待执行,相关代码如下:
private void fetchFromScheduledTaskQueue() {
if (hasScheduledTasks()) {
long nanoTime = AbstractScheduledEventExecutor.nanoTime();
for (;;) {
Runnable scheduledTask = pollScheduledTask(nanoTime);
if (scheduledTask == null) {
break;
}
taskQueue.add(scheduledTask);
}
}
}
检测和拷贝任务完成之后,就执行超时的定时任务,代码如下:
protected boolean runAllTasks() {
fetchFromScheduledTaskQueue();
Runnable task = pollTask();
if (task == null) {
return false;
}
for (;;) {
try {
task.run();
} catch (Throwable t) {
logger.warn("A task raised an exception.", t);
}
task = pollTask();
if (task == null) {
lastExecutionTime = ScheduledFutureTask.nanoTime();
return true;
}
}
}
为了保证定时任务的执行不会因为过度挤占IO事件的处理,Netty提供了IO执行比例供用户设置,用户可以设置分配给IO的执行比例, 防止因为海量定时任务的执行导致IO处理超时或者积压
因为获取系统的纳秒时间是件耗时的操作,所以Netty每执行64个定时任务检测一次是否达到执行的上限时间,达到则退出。如果没有执行完,放到下次Selector轮询时再处理,给IO事件的处理提供机会,代码如下:
// Check timeout every 64 tasks because nanoTime() is relatively expensive.
// XXX: Hard-coded value - will make it configurable if it is really a problem.
if ((runTasks & 0x3F) == 0) {
lastExecutionTime = ScheduledFutureTask.nanoTime();
if (lastExecutionTime >= deadline) {
break;
}
}
task = pollTask();
if (task == null) {
lastExecutionTime = ScheduledFutureTask.nanoTime();
break;
}
Netty是个异步高性能的NIO框架,它并不是个业务运行容器,因此它 不需要也不应该提供业务容器和业务线程 。合理的设计模式是Netty 只负责提供和管理NIO线程 ,其它的业务层线程模型由用户自己集成,Netty不应该提供此类功能,只要将分层划分清楚,就会更有利于用户集成和扩展
令人遗憾的是在Netty 3系列版本中,Netty提供了类似Mina异步Filter的ExecutionHandler,它聚合了JDK的线程池java.util.concurrent.Executor,用户异步执行后续的Handler
ExecutionHandler是为了解决部分用户Handler可能存在执行时间不确定而导致IO线程被意外阻塞或者挂住,从需求合理性角度分析这类需求本身是合理的,但是Netty提供该功能却并不合适。原因总结如下:
鉴于上述原因,Netty的后续版本彻底删除了ExecutionHandler,而且也没有提供类似的相关功能类,把精力聚焦在Netty的IO线程NioEventLoop上,这无疑是一种巨大的进步,Netty重新开始聚焦在IO线程本身,而不是提供用户相关的业务线程模型
如果业务非常简单,执行时间非常短,不需要与外部网元交互、访问数据库和磁盘,不需要等待其它资源,则建议 直接在业务ChannelHandler 中执行,不需要再启业务的线程或者线程池。避免线程上下文切换,也不存在线程并发问题
对于此类业务,不建议直接在业务ChannelHandler中启动线程或者线程池处理,建议 将不同的业务统一封装成Task,统一投递到后端的业务线程池中进行处理
过多的业务ChannelHandler会带来开发效率和可维护性问题,不要把Netty当作业务容器,对于大多数复杂的业务产品,仍然需要集成或者开发自己的业务容器,做好和Netty的架构分层
对于ChannelHandler,IO线程和业务线程都可能会操作,因为业务通常是多线程模型,这样就会存在多线程操作ChannelHandler。为了尽量避免多线程并发问题,建议按照Netty自身的做法,通过将 操作封装成独立的Task由NioEventLoop统一执行 ,而不是业务线程直接操作,相关代码如下所示:
如果你确认并发访问的数据或者并发操作是安全的,则无需多此一举,这个需要根据具体的业务场景进行判断,灵活处理
0x03: 总结
尽管Netty的线程模型并不复杂,但是如何合理利用Netty开发出高性能、高并发的业务产品,仍然是个有挑战的工作。只有充分理解了Netty的线程模型和设计原理,才能开发出高质量的产品