dev-protocol/longpolling/netty/README.md

Netty

目录

• Netty 的背景现状趋势
• Netty 源码 从 领域知识分析
• Netty 源码 从 请求处理分析
• Netty 基本原理编码
• Netty 生产级实战
• Netty 精通

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1. 概述

• 官网 https://netty.io/
• 用户指导文档 User guide for 4.x https://netty.io/wiki/user-guide-for-4.x.html
• API文档 4.1.79.Final https://netty.io/4.1/api/index.html
  
• Netty 是 Trustin Lee (韩国, Line 公司) 2004 研发
• 本质: 网络应用程序框架 - 非单机版程序
• 实现: 异步, 事件驱动 - 高性能
• 特性: 高性能, 可维护, 快速开发 - 能快速开发
• 用途: 开发服务器和客户端

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• 思考: 为什么不直接使用 JDK NIO
  • Netty做的优化:
  • 支持常用应用层协议
  • 解决传输问题: 粘包, 半包现象
  • 支持流量整形
  • 完善的断连, ldle等异常处理
  • 规避 JDK NIO bug - 经典的 epoll bug : 异常唤醒空转导致 CPU 100%
    • Netty 解决方式: 检测问题发生, 然后处理
    • io.netty.channel.socket.nio.NioChannelOption#setOption
  • IP_TOS 参数(IP包的优先级和QoS选项)使用时抛出异常 - java.lang.AssertionError:Option not found
    • Netty 解决方式: 遇到问题绕路走
  • Netty API 更友好和强大
    • 比如 ByteBuffer 和 Netty 的 ByteBuf
    • Threadlocal 和 Netty 的 FastThreadLocal
  • Netty 隔离变化 屏蔽细节
    • 隔离 JDK NIO 的实现变化: nio -> nio2(aio) -> ...
    • 屏蔽 JDK NIO 的实现细节
• 思考: 自己去开发一个 Netty 的类似框架需要什么
  • 需要你自己去维护基础 Nio 的 bug
  • 且连续的维护很久

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• 类似的网络通信框架
  • Apache Mina - Netty 是 Mina 的升级版本
  • Sun Grizzly - 用得少，文档少，更新慢
  • Apple Swift NIO ，ACE 等 - 语言不统配
  • Cindy 等 - 生命周期短
  • Tomcat, Jetty等 - 没有独立出来
• 版本发展
  • 2004年6月 Netty2 发布
    • 声称 Java 社区中第一个基于事件驱动的应用网络框架
  • 2008年10月 Netty3 发布
  • 2013年7月 Netty4 发布
  • 2013年12月 发布 5.0.0.Alpha1
  • 2015年11月11日 废弃 5.0.0
    • 废弃原因1: 复杂，没有证明明显性能优势, 维护不过来
    • 废弃原因2: 与 Apache Mina 关系

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• 现状与趋势
  • 维护者 core: Trustin Lee & Norman Maurer
  • 分支
    • 4.1 master 支持 Android
    • 4.0 线程模型优化, 包结构, 命名
  • Netty 无处不在
  • 典型项目使用
    • 数据库: Cassandra
    • 大数据处理: Spark Hadoop
    • Message Queue: RocketMQ
    • 检索: ElasticSearch
    • 框架: gRPC, Apache Dubbo, Spring5（Spring WebFlux）
    • 分布式协调器: Zookeeper
    • 工具类: async-http-client
    • 等...
  • 趋势
    • 更多流行协议的支持
    • 紧跟 JDK 新功能的步伐
    • 更多易用, 人性化的功能
      • IP地址黑名单, 流量整形
    • 应用越来越多

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2. 原理剖析

2.1 I/O 模式

• 经典的 I/O 模式
  • BIO
  • NIO
  • AIO
• 概念
  • 阻塞和非阻塞
  • 同步和异步
• 为什么 Netty 仅支持 NIO？
  • 为什么不建议 阻塞 I/O (BIO/OIO)
  • 连接数高的情况下: 阻塞 -> 耗资源,效率低
• 为什么删掉已经做好的AIO支持?
  • Windows 实现成熟，但是恩少用来做服务器
  • Linux 常用来做服务器, 但是AIO实现不够成熟
  • Linux 下 AIO 相比较 NIO 的性能提升不明显
• 
• 为什么 Netty 有多种 NIO 实现
  • 通用的 NIO 实现在 Linux 下也是使用 epoll, 为什么自己单独实现?
  • 实现的更好
    • Netty 暴露了更多的可控制参数
      • JDK 的 NIO 默认实现是水平触发
      • Netty 是边缘触发(默认)和水平触发可切换
    • Netty 实现的垃圾回收更好, 性能更好
• NIO 一定优于 BIO 么
  • BIO 代码简单
  • 特定场景: 连接数少, 并发度低, BIO 性能不输 NIO
• Netty 切换 I/O 模式支持
  • 在 new EventLoopGroup 的实现的时候和在指定 channel 的使用同时指定对应的 I/O 模式支持即可
  • EventLoopGroup 采用的是 死循环监听 + 处理事件
  • Netty channel 采用的是 泛型 + 反射 + 工厂模式 实现的 I/O 模式的切换

2.2 Netty 支持三种 Reactor

• Reactor 是一种开发模式,模式的核心流程
  • 注册感兴趣的事件 -> 扫描是否有感兴趣的事件发生 -> 事件发生后做出相应的处理
• 
• 主从 Reactor 模式是最常用的

2.3 Netty 支持 TCP粘包,半包

• 粘包的主要原因
  • 发送方每次写入数据 < 嵌套字缓冲区大小
  • 接收方读取套接字缓冲区数据不够及时
• 半包的主要原因
  • 发送方写入数据 > 套接字缓冲区大小
  • 发送的数据大于协议的MTU(Maximum Transmission Unit, 最大传输单元), 必须拆包
• 换个角度来看
  • 收发
    • 一个发送可能被多次接收, 多个发送可能被一次接收
  • 传输
    • 一个发送可能占用多个传输包, 多个发送可能公用一个传输包
• 根本原因
  • TCP 是流式协议, 消息无边界
  • PS: UDP虽然一次运输多个,但是每个传输单元都有界限, 一个一个接收，所以无粘包, 半包问题
• 
• 

2.4 Netty 对 "二次" 编解码方式的支持

• TCP 包法人编解码是一次编解码, 但是我们要对一次解码的字节进行更好的使用, 所以要对所使用的对象进行转换
• 对应的编解码器就是为了将Java对象转换成字节流方便存储或传输
• 一次解码器: ByteToMessageDecoder
  • io.netty.buffer.ByteBuf (原始数据流) -> io.netty.buffer.ByteBuf (用户数据)
• 二次解码器: MessageToMessageDecoder
  • io.netty.buffer.ByteBuf (用户数据) -> Java Obj
• 是否要把两次编解码合二为一?
  • 不建议
    • 没有分层, 不够清晰
    • 耦合性高, 不容易置换方案
• 常用的"二次"编解码方式
  • Java 序列化
  • Marshaling
  • XML
  • JSON
  • MessagePack
  • Protobuf
  • 其他
• 选择依据 - 需要比较不同的数据大小情况
  • 空间: 编码后占用空间
  • 时间: 编解码速度
  • 是否追求可读性
  • 多语言的支持
• Google Protobuf
  • Protobuf 是一个灵活的, 高效的用于序列化数据的协议
  • 相对比XML和JSON, Protobuf 更小, 更快, 更便捷
  • Protobuf 是跨语言的, 并且自带了一个编译器(protoc), 只需要用它进行编译,可以自动生成 Java,Python 等代码, 不需要自己进行编写
• 使用

# 定义 .proto 文件
# 安装工具
# 执行生成文件
protoc --java_out=[生成文件的目录]

• 

2.5 keepalive 与 idle 监测

• 为什么还需要应用层的 keepalive？
  • 协议不同, 各层的关注点不同:
    • 传输层关注是否 "通", 应用层关注是否可服务?
  • TCP 层的 keepalive 默认关闭, 且经过路由中转设备 keepalive 包可能会被丢弃
  • TCP层的 keepalive 时间太长
    • 默认 > 2 小时 , 但属于系统参数, 改动影响所有应用
  • Tips: HTTP 属于应用层协议, 但是常常听到的名词 "HTTP Keep-Alive" 指的是对长连接和短连接的选择
    • Connection: Keep-Alive 长连接 (HTTP/1.1 默认长连接, 不需要带这个 header)
    • Connection: Close 短连接
• idle 监测是什么?
  • 发送 keepalive: 一般用来配合 keepalive, 减少 keepalive 消息
  • KeepAlive 设计演进 : V1 定时 keepalive 消息 -> V2 空闲监测 + 判定为 idle 时才发 keepalive
  • 实际应用: 结合起来使用, 按需 keepalive, 保证不会空闲, 如果空闲, 关闭连接
• 在 Netty 中开启 TCP keepalive 和 idle 检测
  • 开启 keepalive (Server 端开启 TCP keepalive)
  • bootstrap.childOption(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true)
  • bootstrap.childOption(NioChannelOption.of(StandardSocketOptions.SO_KEEPALIVE), true)
  • 提示: .option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true) 存在但是无效
• 开启不同的 idle Check
  • ch.pipeline().addLast("idleCheckHandler", new IdleStateHandler(0,20,TimeUnit.SECONDS));

2.6 Netty 锁 相关的支持

• 同步问题的核心三要素
  • 原子性
  • 可见性
  • 有序性
• 锁的分类
  • 对竞争的态度: 乐观锁(java.util.concurrent 包中的原子类), 悲观锁(Synchronized)
  • 等待锁的人是否公平而言: 公平锁 new ReentrantLock(true) 与 非公平锁 new ReentrantLock()
  • 是否可以共享: 共享锁与独享锁: ReadWriteLock, 其读锁是共享锁, 其写锁是独享锁
• 在意锁的对象和范围 -> 减少粒度
  • 例: 初始化 channel (io.neety.bootstrap.ServerBootstrap#init) # 该代码已经被 Netty 重构
  • Synchronized method -> Synchronized block
• 在意锁的对象本身大小 -> 减少空间占用
  • 例: 统计待发送的字节数(io.neety.channel.ChannelOutboundBuffer)
  • AtomicLong -> Volatile long + AtomicLongFieldUpdate
  • Atomic long VS long:
    • volatile long = 8 bytes
    • AtomicLong = 8 bytes(volatile long) + 16bytes(对象头) + 8 bytes(引用) = 32 bytes [不考虑优化]
    • 至少节省了 24 个 字节
    • 结论: Atomic* objects -> Volatile primary type + Static Atomic* FieldUpdater
• 注意锁的速度 -> 提高并发性
  • 记录内存分配字节数等功能用到的 LongCounter
    • (io.netty.util.internal.PlatformDependent#newLongCounter)
    • 高并发时候: AtomicLong -> LOngAdder
    • 结论: 及时衡量, 使用JDK最新的功能
    • 
• 根据不同的场景选择不同的并发包 -> 因需而变
  • 关闭和等待关闭事件执行器(Event Executor):
    • Object.await/notify -> CountDownLatch
  • 
  • 
• 衡量好锁的价值, 能不用就不用
  • 锁管理一定要和生活中的实际场景息息相关, 服务员服务包厢的想法
  • 局部串行: Channel的 I/O 请求处理是串行的
  • 整体并行: 多个串行化的线程(NioEventLoop)
  • 
  • Netty 的应用场景: 局部串行 + 整体并行 -> 一个队列 + 多个线程模式:
    • 降低用户开发难度, 逻辑简单, 提升处理性能
    • 避免锁带来的上下文切换和并发保护等额外开销
  • 避免用锁: 用 ThreadLocal 来避免资源争用,例如 Netty 轻量级的线程池实现
    • io.netty.util.Recycler#threadLocal

2.7 Netty 内存的管理和使用

• 目标:
  • 内存占用少(空间)
  • 应用速度快(时间)
  • 对 Java 而言, 减少 Full GC 的 STW(Stop the world)时间
• Netty 内存技巧 - 减少对象本身大小
  • 能用基本类型就不要使用包装类型
  • 应该定义成类变量的不要定义为实例变量:
    • 一个类 -> 一个变量
    • 一个实例 -> 一个实例变量
    • 一个类 -> 多个实例
    • 实例越多, 浪费就越多
  • Netty对前两者的实际使用
    • 
• Netty 内存技巧 - 对分配内存进行预估
• 
• Netty 内存技巧 - 预测分配大小
• 
• Netty 内存技巧 - Zero-Copy
  • 使用逻辑组合
    • 
  • 使用包装
    • 
  • 使用 JDK 的 Zero-Copy 接口
    • 
• Netty 内存技巧 - 堆外内存
  • 生活中的场景 - 门口烧烤摊坐不下, 在门口放点桌子
    • 店内 -> JVM 内存 -> 堆(heap) + 非堆 (non heap)
    • 店外 -> JVM 外部 -> 堆外(off heap)
  • Netty 使用堆外内存
    • 
• Netty 内存技巧 - 内存池
  • 类似: 平板点菜 -> 替代纸点菜
  • 为什么要引入对象池:
    • 创建开销大
    • 对象高频率创建且可复用
    • 支持高并发又能保护系统
    • 维护, 共享有限的资源
  • 如何实现内存池?
    • 开源实现: Apache Common Pool
    • Netty 轻量级对象池实现 io.netty.util.Recycler [他自己的场景来建立的]

4. 基本原理编码

4.1 编写网络应用程序的基本步骤

• 
• 

4.2 数据结构设计

• 
• opration/ opration result - 封装成 Body [这里采用的是Json编码]
• version - 头信息, 版本号 - 处理兼容性
• opCode - 头信息, opration 类型 - Json解析的时候用到
• streamId - 头信息, 标识信息唯一的Id
• length - 处理粘包和半包问题

4.3 代码

• case 查看 ： com.baiye.case5

4.4 Netty 编程中的易错点

• LengthFieldBasedFrameDecoder 中 initialBytesToStrip 未考虑设置
  • 见 com.baiye.case5.server.codec.OrderFrameDecoder
  • 见 io.netty.handler.codec.LengthFieldBasedFrameDecoder 源码

  • • lengthFieldOffset = 0
    • lengthFieldLength = 2
    • lengthAdjustment = -2 (= the length of the Length field)
    • initialBytesToStrip = 0
    • BEFORE DECODE (14 bytes) AFTER DECODE (14 bytes)
    • +--------+----------------+ +--------+----------------+
    • | Length | Actual Content |----->| Length | Actual Content |
    • | 0x000E | "HELLO, WORLD" | | 0x000E | "HELLO, WORLD" |
    • +--------+----------------+ +--------+----------------+

  • 一定要进行设置，这样才会跳过 Length field 的长度
  • 避免使用 LengthFieldBasedFrameDecoder(...) 最简单的构造器, 因为最简单的构造器 initialBytesToStrip 是 0
• ChannelHandler 顺序不正确
  • 如何保证顺序正确:
    • 先请求后响应, 包 -> 协议 -> 协议 -> 包
    • 业务的Handler 顺序都可以 , 可以放在最后写
• ChannelHandler 该共享不共享, 不该共享却共享,触发多线程问题
  • LoggingHandler 就是要共享的, 因为Channel 都有自己的 pipeline , 不共享就是浪费空间, 问题也不大
  • PS: 总结有哪些需要共享的 Handler, 哪些不需要共享的 Handler
• 分配 ByteBuf: 分配器直接用 ByteBufAllocator.DEFAULT 等, 而不是采用 ChannelHandlerContext.alloc()
  • 见 com.baiye.case5.server.codec.OrderProtocolEncoder
  • ctx 中可以获取 alloc, 不要自己去创建, 因为当源码重新创建了一个 alloc 的实现,会有可能造成实现的不一致
• 未考虑 ByteBuf 的释放
  • 继承 SimpleChannelInboundHandler 可以帮我们进行释放资源, 如果使用 ChannelInboundHandlerAdapter 就要自己进行释放 ReferenceCountUtil.release(msg); , 不接收消息也要进行释放 fireChannelRead()
• 错以为 ChannelHandlerContext.writer(msg) 就写出数据了
  • writer 仅仅是将消息加到队列中, 不是进行真正的发送
• 乱用 ChannelHandlerContext.channel().writerAndFlush(msg)
  • ctx.writeAndFlush(responseMessage); : 是在当前 pipelineHandler 的位置寻找下一个符合条件的 Handler,所以并不是把 pipeline 重新走了一遍
  • ctx.channel().writerAndFlush(msg); : 是调用的 pipeline.writeAndFlush(msg); , 表示 pipeline 重新走了一遍, 如果是中间的 Handler 就会造成死循环
  • ctx.channel().writerAndFlush(msg); 常用在客户端, ctx.writeAndFlush(responseMessage); 用在服务端

5. 实战及调优

5.1 调优参数: 调整 System 参数及 Netty 核心参数

• Linux 系统参数
• 
• 1: 查看 云服务器 支持不支持这种帮助你进行一键调优的工具或者配置

/proc/sys/net/ipv4/tcp_keepalive_time

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• Netty 支持的系统参数
• Netty 支持的系统参数 ChannelOption.XXX 讨论
  • 不考虑 UDP
    • IP_MULTICAST_TTL
  • 不考虑 OIO 编程
    • ChannelOptionSO_TIMEOUT=("SO_TIMEOUT"); - 控制阻塞时间
• 参数列表
• 
  • SO_SNDBUF 和 SO_RCVBUF 参数现在因为Linux是动态的, 所以不用调整
  • SO_KEEPALIVE 我们用应用层控制, 所以这里保持默认关闭
  • SO_REUSEADDR
  • SO_LINGER
  • IP_TOS
  • TCP_NODELAY 这个要设置为 true - 小报文比较多的情况下
• 
  • SO_RCVBUF
  • SO_REUSEADDR
  • SO_BACKLOG
  • IP_TOS
• 参数调优要点 - 权衡 Netty 核心参数
  • option/childOption 要分清, 不会报错, 也不会生效
  • 不懂不要动, 避免过早优化
  • 可配置(动态配置更好)
• 需要调整的参数
  • 最大打开文件数
  • TCP_NODELAY SO_BACKLOG SO_REUSEADDR (酌情处理)
• 
• 
  • 第一个参数值, 不大是因为这是每个连接的范围值, 其实很大了
• 两个兄弟的关系
• 
• 功能上可以细分为3类
• 
• 
• 
• 服务端调优 com.baiye.case5.server.ServerV1
• 客户端调优 com.baiye.case5.client.OrderClientV4

---

• SO_REUSEADDR
  • 一般不会开启这个参数
  • 地址重用参数
  • 
• SO_LINGER
  • 一般不会开启这个参数
  • 
• ALLOW_HALF_CLOSURE
  • 半关参数
  • 一般不会开启这个参数
  • 

serverBootstrap.option(ChannelOption.SO_BACKLOG, 1024);

• SocketChannel -> .childOption
• ServerSocketChannel -> .option

5.2 跟踪诊断 应用易诊断 | 可视化 | 内存不泄露

• "易" 诊断
  • 完善 "线程名"
  • 完善 "Handler" 名称
  • 使用好 Netty 日志
• 
  • 一般实现 2-1 表示 boss group
  • 一般实现 3-1 表示 worker group
  • 以后可能改变
• 
  • "$1" 表示一个匿名内部类
  • "#0" 防止一个pipeline中加入多个 handler
• Netty 日志原理及使用
  • Netty 日志框架原理
    • Netty 会自动去依赖主流的日志框架的实现, 把 slf4j log4j 的 ture 进行设置 所以可以直接使用
  • 修改 JDK logger 级别
    • 默认 JDK 的日志没有 "DEBUG" 的日志级别, 默认是使用 "FINE"
  • 使用 slf4j + log4j 示例
    • 加入相关的 日志依赖即可
  • 衡量好 longing handler 的位置和级别
    • 参考代码 com.baiye.case5.server.ServerV1
• 可视化
  • 演示如何做 Netty 可视化
    • 实现一个: 统计并展示当前系统连接数
      • Console 日志定时输出
      • JMX实时展示
      • ELKK TIG etc (耗费时间, 但是是可视化图表)
    • 参考 : com.baiye.case5.server.handler.MetricsHandler
  • Netty 值得可视化的数据
    • 
    • 
    • 
• 内存不泄露
• Netty 内存泄露指的是什么?
  • 原因: "忘记" release
    • ByteBuf buffer = ctx.alloc().buffer();
    • buffer.release() / ReferenceCountUtil.release(buffer);
  • 后果: 资源未释放 -> OOM
    • 堆外: 未 free (PlatformDependent.freeDirectBuffer(buffer));
    • 池化: 未归还 (recyclerHandle.recycle(this))
• Netty 内存泄露检测核心思路
  • 引用计数 (buffer.refCnt()) + 弱引用 (Weak reference)
    • 引用计数
    • 判断历史人物到底功大于过, 还是过大于功?
      • 功 + 1, 过 -1 , =0时: 资源就该释放了
    • 那什么时候判断? "盖棺定论" 时 -> 对象被 GC 后
  • 
  • 
• Netty 内存泄露检测的源码解析
  • io.netty.util.ResourceLeakDetector
  • 
• 示例: 用 Netty 内存泄露检测工具做检测
  • 

5.3 优化使用

A. 用好 Netty 自带注解

• @Sharable
  • 标识 handler 提醒可共享, 不标记共享的不能重复加入 pipeline, 会造成程序的中断
• @Skip
  • 跳过 handler 的执行
  • 4.x 不让使用, 因为直接把代码可以进行删除, 没必要通过比偶记得方式进行
  • 但是他自己还是私人调用
• @UnstableApi
  • 提醒不稳定, 慎用, 一般对未进行正式测试的类进行标记，不要进行使用
• @SuppressJava6Requirement
  • 
  • 
  • 
• @SuppressForbidden
  • 
  • 
  • 

B. 整改线程模型加快响应

• 业务常见的场景
  • CPU密集型: 运算型
  • IO密集型: 等待型
• CPU密集型
  • 
• IO密集型
  • 

C. 增强写, 延迟和吞吐量的抉择

• 写的 "问题"
  • 
  • 增加一点点延迟, 减少 flush 次数
• 改进方式1 : channelReadComplete
  • 
  • 
• 改进方式2 : flushConsulidationHandler
  • 

D. 流量整形, 让其运行平稳

• 流量整形的用途
  • 网盘限速(有意)
  • 景点限流(无奈)
• Netty 内置的三种流量整形
  • Channel 级别 io.netty.handler.traffic.ChannelTrafficShapingHandler
  • Global 级别 io.netty.handler.traffic.GlobalTrafficShapingHandler
• Netty 流量整形的源码分析和总结
  • 
• 示例: 流量整形的使用
  • 
  • com.baiye.case5.server.ServerV4

E. 不同平台开启 native

• 如何开启 native
  • 
  • com.baiye.case5.server.ServerV5
• 源码分析 Native 库的加载逻辑
  • 
• 常见问题
  • 
  • 

5.4 安全增强

A. 设置 "水位线" 保护自己安全

• Netty OOM 的根本原因
  • 
• Netty OOM - ChannelOutboundBuffer
  • 
• Netty OOM - TrafficShapingHandler
  • 
  • 
• Netty OOM 的对策
  • 
  • com.baiye.case5.server.handler.OrderServerProcessHandler

B. 启动空闲检测

• 
• Server : com.baiye.case5.server.handler.ServerIdleCheckHandler
• Cliet : com.baiye.case5.client.handler.ClientIdleCheckHandler [编码前]| com.baiye.case5.client.handler.KeepaliveHandler [编码后]
  • PS: 记得把整个 Handler 放到 Client 中

C. 黑白名单

• Netty 中的 "cidrPrefix" 是什么?
  • 
• Netty 地址过滤功能源码分析
  • 同一个 Ip 只能有一个连接
  • Ip 地址过滤: 黑名单, 白名单
• 示例: 使用黑名单增强安全
  • com.baiye.case5.server.ServerV7

D. 自定义授权

• com.baiye.case5.server.handler.AuthHandler [编码后]
• 对应Client端必须把整个消息进行第一个发送出去

E. SSL 设置

成就点

• 负责公司千万级别实时在线用户长连消息推送系统
• 企业社交 Sass 完美解决方案

主要方案

• 完美应用示例(十万级): 线程池异步业务 + (Linux 句柄) + 单机Netty + 日志
• 异步化完美方案(百万级): 线程池异步业务 + (Linux 句柄) + HA高可用 + 日志
• 多服务端解决方案(千万级): Disruptor异步业务 + (Linux 句柄) + HA高可用 + 日志

参考资料

• https://www.imooc.com/t/6224286 慕课网牛人教程

Netty基本组件

• Netty对传统 Socket 进行封装
• NioEventLoop，Channel，ByteBuf，Pipeline，ChannelHandler
• NioEventLoop => Thread(监听客户端的连接 + 处理每个连接的读写线程)
• Channel => Socket 对一条连接的封装
• ByteBuf => IO Bytes 每一个Channel上数据流的处理
• Pipeline => Logic Chain 逻辑处理链
• Channel Handler => Logic 每一个逻辑

Netty服务端启动

• 分析服务端启动流程，包括服务端Channel的创建，初始化，以及注册到selector
• 服务端的启动在哪里初始化?
• 在哪里accept连接?
• 启动过程
  • 创建服务端 Channel -> newChannel()
  • 初始化服务端 Channel -> init()
  • 注册 selector -> register()
  • 端口绑定 -> doBind()

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• 源码分析1 - 创建服务端Channel
  • bind()[用户代码入口] -> initAndRegister()[初始化并注册] -> newChannel()[创建服务端channel]
  • 反射创建服务端Channel : NioServerSocketChannel()[构造函数] -> newSocket()[通过jdk来创建底层jdk channel] -> NioServerSocketChannelConfig()[tcp参数配置类] -> AbstractNioChannel() ->
    • configureBlocking(false)[阻塞模式] -> AbstractChannel()[创建id, unsafe, pipeline]
• 源码分析2 - 初始化服务端Channel
  • init()[初始化入口] -> set ChannelOptions, ChannelAttrs [这个配置用的不多] -> set ChildOptions,ChildAttrs [每次创建的新连接都会把这两个属性配置上去] -> config handler[配置服务端pipeline] ->
    • add ServerBootstrapAcceptor[添加连接器,默认添加特殊的Handler]
• 源码分析3 - 注册 selector
  • AbstractChannel.register(channel)[入口] -> this.eventLoop = eventLoop[绑定线程] -> register0()[实际注册] -> doRegister()[调用jdk底层注册] -> invokeHandlerAddedIfNeeded()[做一些事件的回调] ->
    • fireChannelRegistered()[传播事件]
• 源码分析4 - 端口绑定
  • AbstractUnsafe.bind()[入口] -> doBind() -> javaChannel().bind()[jdk底层绑定] -> pipeline.fireChannelActive()[传播事件] -> HeadContext.readIfIsAutoRead()

NioEventLoop

• 分析Netty reactor 线程处理过程，包括事件监听，事件处理，常规任务处理和定时任务处理
• 问题:
  • 默认情况下, Netty 服务端启多少线程？ 何时启动?
  • Netty是如何解决jdk空轮询Bug的?会导致CPU飙升到100%
  • Netty是如何保证异步串行无锁化?

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• NioEventLoop 创建
  • new NioEventLoopGroup()[线程组, 默认2*CPU] -> new ThreadPerTaskExecutor()[线程创建器] -> for(){new Child()}[循环构造NioEventLoop对象数组] ->
    • chooserFactory.newChooser()[线程选择器:给每个新连接分配NioEventLoop线程]
• 深入剖析 ThreadPerTaskExecutor()
  • 每次执行任务都会创建一个线程实体 -> FastThreadLocalThread
  • NioEventLoopGroup 线程命名规则 nioEventLoop-1-xx
• 深入剖析 newchild()
  • 保存线程执行器 ThreadPerTaskExecutor
  • 创建一个 MpscQueue
  • 创建一个 selector
• 深入剖析 chooserFactory.newChooser() 创建线程选择器
  • chooserFactory.newChooser() -> isPowerOfTwo()[判断是否是2的幂, 如2,4,8,16] ->[TRUE] PowerOfTwoEventExecutorChooser[优化] -> index++ & (length-1) ->
    • [FALSE] GenericEventExecutorChooser[普通] -> abs(index++ % length)
    • ps: 计算机底层 & 操作比 取模操作高效的多, &操作是二进制的操作

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• NioEventLoop 启动触发器
  • 服务端启动绑定端口
  • 新连接接入通过 chooser 绑定一个 NioEventLoop
• 启动流程
  • bind() -> execute(task)[入口] -> startThread() -> doStartThread()[创建线程] -> ThreadPerTaskExecutor.execute()[线程执行器进行创建] ->
    • thread = Thread.currentThread()[保存创建的线程] -> NioEventLoop.run()[启动]

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• NioEventLoop 执行逻辑
  • NioEventLoop.run() -> for(;;) -> select()[检查是否有io事件] -> processSelectedKeys()[处理io事件] -> runAllTasks()[处理异步任务队列]

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• select() 方法执行逻辑 - 检测IO事件
• deadline 以及任务穿插逻辑处理
• 阻塞式的 select
• 解决 jdk 空轮训的 bug

新连接接入

• 分析新连接接入以及绑定reactor线程，绑定到selector的过程

pipeline

• 分析pipeline的创建，初始化，添加和删除ChannelHandler，事件传播机制，异常传播机制

ByteBuf

• 详细分析ByteBuf种类，如何减少多线程内存分配竞争，不同大小内存是如何分配的

Netty解码

• 详细分析Netty解码原理，解码器抽象，以及几种常见的解码器

Netty编码及writeAndFlush()

• writeAndFlush传播流程，编码器抽象，writeAndFlush详细流程

Netty性能优化工具类解析

• 详细分析Netty里面最高频使用的两个性能优化类FastThreadLocal以及轻量级对象池Recycler

Netty设计模式应用

• 分析各类常见设计模式以及在Netty中的应用

Netty高性能并发调优

• 系统层面单机如何支持百万连接，如何提升应用层面性能
• 单机通过修改Linux句柄数目限制提升
• 应用层主要是通过线程池和异步方式进行调优

Netty调优

实战及应用

• 开源软件中的应用
• 实现 RPC

数据可靠性通信场景分析与架构设计 - 实际场景

• 数据通信要求实时性高, 且高性能, 异构系统
• 需要保障不同的业务请求对应不同的实现
• 支持负载均衡策略(TCP级别的), 故障切换
• 需要可靠性保障的支持, 数据不允许丢失
• 定时任务是对中间状态进行定时的扫描, 进行消息推送补偿, 改写为最终状态的

1. 思考的问题

• 怎么定义数据结构?
• 怎么做整合, 比如和 Spring 进行整合使用?
• 怎么让 Netty 对不同的业务有不同的实现?

2 自定义数据格式 - 定义使用的数据结构

• Message 的格式是通用的
• 只需要把业务相关的数据格式进行定义即可,就是对应的什么模型类

3 整合 SpringBoot - 思路

4. 高可用 Netty 架构分析

• 常见的负载均衡策略 : LBS / Haproxy + Keepalived / Nginx
• 选择最小连接数的策略

Netty调优

Netty调优 - 内存调优

1. netty客户端连接池泄漏问题复现及原因解析

• 问题复现: 生产环境使用 netty 作为客户端通信框架, 在客户端创建一个 tcp 连接池, 随着也无压力的上升, 在高峰期出现OOM问题, 需要重启才能恢复

• 参考: com.baiye.case2

• Bootstrap 不是线程安全的

  • 真正的逻辑是 bossGroup 来进行处理的

• 总结：编码规范问题, 注意客户端连接建立的编写, 关闭chanel的问题

2. netty内存池泄漏问题复现及排查解析

• 问题复现: 服务端使用 netty 作为通信框架, 负责消息接入和路由转发, 在功能测试时没有发现问题, 转性能测试后, 运行一段时间发现内存分配异常, 服务端无法接收请求消息, 系统吞吐量为0

• 当消息进来的时候, Netty给他分配的内存没有释放,最终导致了内存泄漏

• ByteBuf申请和释放场景分析

  • 基于内存池的请求 ByteBuf
    • 我们建议在使用 ServerHandler 时候实际使用 SimpleChannelInboundHandler , 不会存在内存泄露问题
  • 基于非内存池请求的 ByteBuf (不推荐), 还是要自己释放
  • 基于内存池的响应 ByteBuf
  • 基于非内存池的响应 ByteBuf (不推荐) 还是要自己释放

• 总结: ServerHandler 选用 SimpleChannelInboundHandler 来规避内存泄漏问题,但是仅限于你的Handler里面是同步处理的逻辑, 如果是异步的处理, 只能用 ChannelInboundHandlerAdapter

3. netty 内存池 的性能对比

• 4.x 引入 内存池机制, 对netty的提升很大

• com.baiye.case3.ByteBufPerformance 池化代码测试

• netty 内存池很大程度上提升了系统性能, 但是无用则会代理内存泄漏问题, 由于内存的申请和释放可能由Netty框架隐形完成, 所以增加了内存管理复杂度,所以必须深入理解ByteBuf的申请和释放机制,以免误用

• 总结: 使用 4.x 提供的池化技术 PooledByteBufAllocator , 提升性能

4. ByteBuf 故障排查及优化 - HTTP 响应 Body 获取异常

• HTTP协议栈 ByteBuf 使用问题
• netty 解决好 HTTP 协议的问题, 就可以当 Tomcat 进行使用

Netty调优 - 并发调优