• Netty系列之Netty线程模型


    1. 背景

    1.1. Java线程模型的演进

    1.1.1. 单线程

    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。

    1.1.2. 多线程

    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。

    1.1.3. 线程池

    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。

    1.2. 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。

    1.2.1. 单线程模型

    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:

    1)作为NIO服务端,接收客户端的TCP连接;

    2)作为NIO客户端,向服务端发起TCP连接;

    3)读取通信对端的请求或者应答消息;

    4)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:

    图1-1 Reactor单线程模型

    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类接收客户端的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。用户线程可以通过消息编码通过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、大并发的应用场景却不合适,主要原因如下:

    1)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;

    2)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;

    3)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。

    1.2.2. 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:

    图1-2 Reactor多线程模型

    Reactor多线程模型的特点:

    1)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;

    2)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;

    3)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。

    1.2.3. 主从多线程模型

    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:

    图1-3 主从Reactor多线程模型

    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:

    1. 从主线程池中随机选择一个Reactor线程作为Acceptor线程,用于绑定监听端口,接收客户端连接;
    2. Acceptor线程接收客户端连接请求之后创建新的SocketChannel,将其注册到主线程池的其它Reactor线程上,由其负责接入认证、IP黑白名单过滤、握手等操作;
    3. 步骤2完成之后,业务层的链路正式建立,将SocketChannel从主线程池的Reactor线程的多路复用器上摘除,重新注册到Sub线程池的线程上,用于处理I/O的读写操作。

    2. Netty线程模型

    2.1. Netty线程模型分类

    事实上,Netty的线程模型与1.2章节中介绍的三种Reactor线程模型相似,下面章节我们通过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。

    2.1.1. 服务端线程模型

    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:

    图2-1 Netty服务端线程工作流程

    下面我们结合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:

    图2-2 用户线程创建服务端代码示例

    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。

    EventLoopGroup管理的线程数可以通过构造函数设置,如果没有设置,默认取-Dio.netty.eventLoopThreads,如果该系统参数也没有指定,则为可用的CPU内核数 × 2。

    bossGroup线程组实际就是Acceptor线程池,负责处理客户端的TCP连接请求,如果系统只有一个服务端端口需要监听,则建议bossGroup线程组线程数设置为1。

    workerGroup是真正负责I/O读写操作的线程组,通过ServerBootstrap的group方法进行设置,用于后续的Channel绑定。

    第二步,Acceptor线程绑定监听端口,启动NIO服务端,相关代码如下:

    图2-3 从bossGroup中选择一个Acceptor线程监听服务端

    其中,group()返回的就是bossGroup,它的next方法用于从线程组中获取可用线程,代码如下:

    图2-4 选择Acceptor线程

    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:

    图2-5 注册ServerSocketChannel 到Selector

    第三步,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:

    图2-6 处理读或者连接事件

    调用unsafe的read()方法,对于NioServerSocketChannel,它调用了NioMessageUnsafe的read()方法,代码如下:

    图2-7 NioServerSocketChannel的read()方法

    最终它会调用NioServerSocketChannel的doReadMessages方法,代码如下:

    图2-8 创建客户端连接SocketChannel

    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。

    图2-9 监听网络读事件

    第五步,处理网络的I/O读写事件,核心代码如下:

    图2-10 处理读写事件

    2.1.2. 客户端线程模型

    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:

    图2-11 Netty客户端线程模型

    第一步,由用户线程发起客户端连接,示例代码如下:

    图2-12 Netty客户端创建代码示例

    大家发现相比于服务端,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:

    图2-13 绑定客户端连接线程

    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:

    图2-14 连接操作

    判断连接结果,如果没有连接成功,则监听连接网络操作位SelectionKey.OP_CONNECT。如果连接成功,则调用pipeline().fireChannelActive()将监听位修改为READ。

    第三步,由NioEventLoop的多路复用器轮询连接操作结果,代码如下:

    图2-15 Selector发起轮询操作

    判断连接结果,如果或连接成功,重新设置监听位为READ:

    图2-16 判断连接操作结果

    图2-17 设置操作位为READ

    第四步,由NioEventLoop线程负责I/O读写,同服务端。

    总结:客户端创建,线程模型如下:

    1. 由用户线程负责初始化客户端资源,发起连接操作;
    2. 如果连接成功,将SocketChannel注册到IO线程组的NioEventLoop线程中,监听读操作位;
    3. 如果没有立即连接成功,将SocketChannel注册到IO线程组的NioEventLoop线程中,监听连接操作位;
    4. 连接成功之后,修改监听位为READ,但是不需要切换线程。

    2.2. Reactor线程NioEventLoop

    2.2.1. NioEventLoop介绍

    NioEventLoop是Netty的Reactor线程,它的职责如下:

    1. 作为服务端Acceptor线程,负责处理客户端的请求接入;
    2. 作为客户端Connecor线程,负责注册监听连接操作位,用于判断异步连接结果;
    3. 作为IO线程,监听网络读操作位,负责从SocketChannel中读取报文;
    4. 作为IO线程,负责向SocketChannel写入报文发送给对方,如果发生写半包,会自动注册监听写事件,用于后续继续发送半包数据,直到数据全部发送完成;
    5. 作为定时任务线程,可以执行定时任务,例如链路空闲检测和发送心跳消息等;
    6. 作为线程执行器可以执行普通的任务线程(Runnable)。

    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,下面我们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:

    图2-18 NioEventLoop继承关系

    图2-19 线程池和任务队列定义

    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:

    图2-20 执行用户自定义Task

    图2-21 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:

    图2-22 NioEventLoop的定时任务执行接口定义

    2.3. NioEventLoop设计原理

    2.3.1. 串行化设计避免线程竞争

    我们知道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。

    串行执行Handler链

    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:

    图2-23 NioEventLoop串行执行ChannelHandler

    一个NioEventLoop聚合了一个多路复用器Selector,因此可以处理成百上千的客户端连接,Netty的处理策略是每当有一个新的客户端接入,则从NioEventLoop线程组中顺序获取一个可用的NioEventLoop,当到达数组上限之后,重新返回到0,通过这种方式,可以基本保证各个NioEventLoop的负载均衡。一个客户端连接只注册到一个NioEventLoop上,这样就避免了多个IO线程去并发操作它。

    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。

    2.3.2. 定时任务与时间轮算法

    在Netty中,有很多功能依赖定时任务,比较典型的有两种:

    1. 客户端连接超时控制;
    2. 链路空闲检测。

    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:

    1. 在IO线程中聚合了一个独立的定时任务线程池,这样在处理过程中会存在线程上下文切换问题,这就打破了Netty的串行化设计理念;
    2. 存在多线程并发操作问题,因为定时任务Task和IO线程NioEventLoop可能同时访问并修改同一份数据;
    3. JDK的ScheduledExecutorService从性能角度看,存在性能优化空间。

    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。

    根据George Varghese和Tony Lauck 1996年的论文《Hashed and Hierarchical Timing Wheels: data structures to efficiently implement a timer facility》提出了一种定时轮的方式来管理和维护大量的timer调度。Netty的定时任务调度就是基于时间轮算法调度,下面我们一起来看下Netty的实现。

    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:

    图2-24 时间轮工作原理

    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由个3个重要的属性参数:ticksPerWheel(一轮的tick数),tickDuration(一个tick的持续时间)以及 timeUnit(时间单位),例如当ticksPerWheel=60,tickDuration=1,timeUnit=秒,这就和时钟的秒针走动完全类似了。

    下面我们具体分析下Netty的实现:时间轮的执行由NioEventLoop来复杂检测,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:

    图2-25 执行任务队列

    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:

    图2-26 计算时延

    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:

    图2-27 从定时任务队列中获取超时时间

    定时任务的执行: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:

    图2-28 检测超时的定时任务

    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:

    图2-29 执行定时任务

    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:

    图2-30 执行时间上限检测

    2.3.3. 聚焦而不是膨胀

    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:

    1. 它打破了Netty坚持的串行化设计理念,在消息的接收和处理过程中发生了线程切换并引入新的线程池,打破了自身架构坚守的设计原则,实际是一种架构妥协;

    2. 潜在的线程并发安全问题,如果异步Handler也操作它前面的用户Handler,而用户Handler又没有进行线程安全保护,这就会导致隐蔽和致命的线程安全问题;

    3. 用户开发的复杂性,引入ExecutionHandler,打破了原来的ChannelPipeline串行执行模式,用户需要理解Netty底层的实现细节,关心线程安全等问题,这会导致得不偿失。

    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。

    2.4. Netty线程开发最佳实践

    2.4.1. 时间可控的简单业务直接在IO线程上处理

    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。

    2.4.2. 复杂和时间不可控业务建议投递到后端业务线程池统一处理

    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。

    2.4.3. 业务线程避免直接操作ChannelHandler

    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:

    图2-31 封装成Task防止多线程并发操作

    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。

    3. 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。

    4. Netty学习推荐书籍

    目前市面上介绍netty的文章很多,如果读者希望系统性的学习Netty,推荐两本书:

    1) 《Netty in Action》,建议阅读英文原版。

    2) 《Netty权威指南》,建议通过理论联系实际方式学习。

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