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Netty高性能之道

时间: 2019-02-12阅读: 1214标签: 性能

  • 异步非阻塞通信
  • 在IO编程过程中,当需要同时处理多个客户端接入请求时,可以利用多线程或者IO多路复用技术进行处理。IO多路复用技术通过把多个IO的阻塞复用 到同一个select的阻塞上,从而使得系统在单线程的情况下可以同时处理多个客户端请求。与传统的多线程/多进程模型比,I/O多路复用的最大优势是系 统开销小,系统不需要创建新的额外进程或者线程,也不需要维护这些进程和线程的运行,降低了系统的维护工作量,节省了系统资源。

    JDK1.4提供了对非阻塞IO(NIO)的支持,JDK1.5_update10版本使用epoll替代了传统的select/poll,极大的提升了NIO通信的性能。

    Netty的IO线程NioEventLoop由于聚合了多路复用器Selector,可以同时并发处理成百上千个客户端Channel,由于读写操作都 是非阻塞的,这就可以充分提升IO线程的运行效率,避免由于频繁IO阻塞导致的线程挂起。另外,由于Netty采用了异步通信模式,一个IO线程可以并发 处理N个客户端连接和读写操作,这从根本上解决了传统同步阻塞IO一连接一线程模型,架构的性能、弹性伸缩能力和可靠性都得到了极大的提升。


    零拷贝

    Netty的“零拷贝”主要体现在如下三个方面:

    1) Netty的接收和发送ByteBuffer采用DIRECT BUFFERS,使用堆外直接内存进行Socket读写,不需要进行字节缓冲区的二次拷贝。如果使用传统的堆内存(HEAP BUFFERS)进行Socket读写,JVM会将堆内存Buffer拷贝一份到直接内存中,然后才写入Socket中。相比于堆外直接内存,消息在发送过程中多了一次缓冲区的内存拷贝。

    2) Netty提供了组合Buffer对象,可以聚合多个ByteBuffer对象,用户可以像操作一个Buffer那样方便的对组合Buffer进行操作,避免了传统通过内存拷贝的方式将几个小Buffer合并成一个大的Buffer。

    3) Netty的文件传输采用了transferTo方法,它可以直接将文件缓冲区的数据发送到目标Channel,避免了传统通过循环write方式导致的内存拷贝问题。


    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(PooledByteBuf)。


    高效的reactor线程模型

    常用的reactor线程模型有三种,分别如下:

    1) Reactor单线程模型;
    2) Reactor多线程模型;
    3) 主从Reactor多线程模型

    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:

    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,NIO线程会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。

    Rector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,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:

    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。

    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。


    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。


    高效的并发编程

    Netty的高效并发编程主要体现在如下几点:

    1) volatile的大量、正确使用;

    2) CAS和原子类的广泛使用;

    3) 线程安全容器的使用;

    4) 通过读写锁提升并发性能。


    高性能的序列化框架

    影响序列化性能的关键因素总结如下:

    1) 序列化后的码流大小(网络带宽的占用);

    2) 序列化&反序列化的性能(CPU资源占用);

    3) 是否支持跨语言(异构系统的对接和开发语言切换)。

    Netty默认提供了对Google Protobuf的支持,通过扩展Netty的编解码接口,用户可以实现其它的高性能序列化框架,例如Thrift的压缩二进制编解码框架。


    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。下面总结下对性能影响比较大的几个配置项:

    1) SO_RCVBUF和SO_SNDBUF:通常建议值为128K或者256K;

    2) 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;

    3) 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。


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