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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