下面，我们对上述三种“零拷贝”进行说明，先看 Netty 接收 Buffer 的创建：
每循环读取一次消息，就通过 ByteBufAllocator的ioBuffer 方法获取 ByteBuf 对象，下面继续看它的接口定义：
当进行 Socket IO 读写的时候，为了避免从堆内存拷贝一份副本到直接内存，Netty 的 ByteBuf 分配器直接创建非堆内存避免缓冲区的二次拷贝，通过“零拷贝”来提升读写性能。
下面我们继续看第二种“零拷贝”的实现 CompositeByteBuf，它对外将多个 ByteBuf 封装成一个 ByteBuf，对外提供统一封装后的 ByteBuf 接口，它的类定义如下：
通过继承关系我们可以看出 CompositeByteBuf 实际就是个 ByteBuf 的包装器，它将多个 ByteBuf 组合成一个集合，然后对外提供统一的 ByteBuf 接口，相关定义如下：
添加 ByteBuf，不需要做内存拷贝，相关代码如下：
最后，我们看下文件传输的“零拷贝”：
Netty 文件传输 DefaultFileRegion 通过 transferTo 方法将文件发送到目标 Channel 中，下面重点看 FileChannel 的 transferTo 方法，它的 API DOC 说明如下：
对于很多操作系统它直接将文件缓冲区的内容发送到目标 Channel 中，而不需要通过拷贝的方式，这是一种更加高效的传输方式，它实现了文件传输的“零拷贝”。
2.2.3. 内存池
随着 JVM 虚拟机和 JIT 即时编译技术的发展，对象的分配和回收是个非常轻量级的工作。但是对于缓冲区 Buffer，情况却稍有不同，特别是对于堆外直接内存的分配和回收，是一件耗时的操作。为了尽量重用缓冲区，Netty 提供了基于内存池的缓冲区重用机制。下面我们一起看下 Netty ByteBuf 的实现：
Netty 提供了多种内存管理策略，通过在启动辅助类中配置相关参数，可以实现差异化的定制。
下面通过性能测试，我们看下基于内存池循环利用的 ByteBuf 和普通 ByteBuf 的性能差异。
用例一，使用内存池分配器创建直接内存缓冲区：
用例二，使用非堆内存分配器创建的直接内存缓冲区：
各执行300万次，性能对比结果如下所示：
性能测试表明，采用内存池的 ByteBuf 相比于朝生夕灭的 ByteBuf，性能高23倍左右（性能数据与使用场景强相关）。
下面我们一起简单分析下 Netty 内存池的内存分配：
继续看 newDirectBuffer 方法，我们发现它是一个抽象方法，由 AbstractByteBufAllocator 的子类负责具体实现，代码如下：
代码跳转到 PooledByteBufAllocator 的 newDirectBuffer 方法，从 Cache 中获取内存区域 PoolArena，调用它的 allocate 方法进行内存分配：
PoolArena 的 allocate 方法如下：
我们重点分析 newByteBuf 的实现，它同样是个抽象方法，由子类 DirectArena 和 HeapArena 来实现不同类型的缓冲区分配，由于测试用例使用的是堆外内存，
因此重点分析 DirectArena 的实现：如果没有开启使用 sun 的 unsafe，则
执行 PooledDirectByteBuf 的 newInstance 方法，代码如下：
通过 RECYCLER 的 get 方法循环使用 ByteBuf 对象，如果是非内存池实现，则直接创建一个新的 ByteBuf 对象。从缓冲池中获取 ByteBuf 之后，调用 AbstractReferenceCountedByteBuf的setRefCnt 方法设置引用计数器，用于对象的引用计数和内存回收（类似 JVM 垃圾回收机制）。
2.2.4. 高效的 Reactor 线程模型（重点）
常用的 Reactor 线程模型有三种，分别如下：
Reactor 单线程模型； Reactor 多线程模型； 主从 Reactor 多线程模型（很重点）
Reactor 单线程模型，指的是所有的 IO 操作都在同一个 NIO 线程上面完成，NIO 线程的职责如下：
作为 NIO 服务端，接收客户端的 TCP 连接； 作为 NIO 客户端，向服务端发起 TCP 连接； 读取通信对端的请求或者应答消息； 向通信对端发送消息请求或者应答消息。
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，通过 Acceptor 接收客户端的 TCP 连接请求消息，链路建立成功之后，通过 Dispatch 将对应的 ByteBuffer 派发到指定的 Handler 上进行消息解码。用户 Handler 可以通过 NIO 线程将消息发送给客户端。
对于一些小容量应用场景，可以使用单线程模型。但是对于高负载、大并发的应用却不合适，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，NIO 线程会成为系统的性能瓶颈； 可靠性问题：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，下面我们一起学习下 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：
有专门一个 NIO 线程-Acceptor 线程用于监听服务端，接收客户端的 TCP 连接请求； 网络 IO 操作-读、写等由一个 NIO 线程池负责，线程池可以采用标准的 JDK 线程池实现，它包含一个任务队列和 N 个可用的线程，由这些 NIO 线程负责消息的读取、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，防止发生并发操作问题。
在绝大多数场景下，Reactor 多线程模型都可以满足性能需求；但是，在极特殊应用场景中，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。例如百万客户端并发连接，或者服务端需要对客户端的握手消息进行安全认证，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：服务端用于接收客户端连接的不再是个1个单独的 NIO 线程，而是一个独立的 NIO 线程池。Acceptor 接收到客户端 TCP 连接请求处理完成后（可能包含接入认证等），将新创建的 SocketChannel 注册到 IO 线程池（sub reactor 线程池）的某个 IO 线程上，由它负责 SocketChannel 的读写和编解码工作。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。因此，在 Netty 的官方 demo 中，推荐使用该线程模型。
事实上，Netty 的线程模型并非固定不变，通过在启动辅助类中创建不同的 EventLoopGroup 实例并通过适当的参数配置，就可以支持上述三种 Reactor 线程模型。正是因为 Netty 对 Reactor 线程模型的支持提供了灵活的定制能力，所以可以满足不同业务场景的性能诉求。
2.2.5. 无锁化的串行设计理念
在大多数场景下，并行多线程处理可以提升系统的并发性能。但是，如果对于共享资源的并发访问处理不当，会带来严重的锁竞争，这最终会导致性能的下降。为了尽可能的避免锁竞争带来的性能损耗，可以通过串行化设计，即消息的处理尽可能在同一个线程内完成，期间不进行线程切换，这样就避免了多线程竞争和同步锁。
为了尽可能提升性能，Netty 采用了串行无锁化设计，在 IO 线程内部进行串行操作，避免多线程竞争导致的性能下降。表面上看，串行化设计似乎 CPU 利用率不高，并发程度不够。但是，通过调整 NIO 线程池的线程参数，可以同时启动多个串行化的线程并行运行，这种局部无锁化的串行线程设计相比一个队列-多个工作线程模型性能更优。
Netty 的串行化设计工作原理图如下：
Netty 的 NioEventLoop 读取到消息之后，直接调用 ChannelPipeline 的 fireChannelRead(Object msg)，只要用户不主动切换线程，一直会由 NioEventLoop 调用到用户的 Handler，期间不进行线程切换，这种串行化处理方式避免了多线程操作导致的锁的竞争，从性能角度看是最优的。
2.2.6 灵活的 TCP 参数配置能力
合理设置 TCP 参数在某些场景下对于性能的提升可以起到显著的效果，例如 SO_RCVBUF 和 SO_SNDBUF。如果设置不当，对性能的影响是非常大的。下面我们总结下对性能影响比较大的几个配置项：
SO_RCVBUF 和 SO_SNDBUF：通常建议值为 128 K 或者 256 K； SO_TCPNODELAY：NAGLE 算法通过将缓冲区内的小封包自动相连，组成较大的封包，阻止大量小封包的发送阻塞网络，从而提高网络应用效率。但是对于时延敏感的应用场景需要关闭该优化算法； 软中断：如果 Linux 内核版本支持 RPS（2.6.35以上版本），开启 RPS 后可以实现软中断，提升网络吞吐量。RPS 根据数据包的源地址，目的地址以及目的和源端口，计算出一个 hash值，然后根据这个 hash 值来选择软中断运行的 cpu，从上层来看，也就是说将每个连接和 cpu 绑定，并通过这个 hash 值，来均衡软中断在多个 cpu 上，提升网络并行处理性能。
Netty 在启动辅助类中可以灵活的配置 TCP 参数，满足不同的用户场景。相关配置接口定义如下：
###2.3. 总结
通过对 Netty 的架构和性能模型进行分析，我们发现 Netty 架构的高性能是被精心设计和实现的，得益于高质量的架构和代码，Netty 支持 10W TPS 的跨节点服务调用并不是件十分困难的事情。
写在最后
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