多方面,全访问的剖析Tomcat十大线程和四大通道

tomcat服务器在JavaEE项目中使用率非常高,所以在生产环境对tomcat的优化也变得非常重要了。

本专题课在调优压测时我们选择tomcat9,那我们为什么选择9版本呢?因为9的性能更高,更稳定。

在源码研究演示过程中我会选择tomcat7,8,9三套源码进行比较演示性能的差异。

一、Tomcat配置优化

对于tomcat的优化,主要是从2个方面入手,一是,tomcat自身的配置,另一个是tomcat所运行的jvm虚拟机的调优。

1、部署安装tomcat9

1、下载并安装: https://tomcat.apache.org/download-90.cgi

参考电子书:https://smartan123.github.io/book/

 

2、wget镜像安装

cd /usr/local

wget https://mirrors.cnnic.cn/apache/tomcat/tomcat-9/v9.0.33/bin/apache-tomcat-9.0.33.tar.gz

tar ‐zxvf apache‐tomcat‐9.0.33.tar.gz

mv apache‐tomcat‐9.0.33 tomcat9

cd tomcat9/conf

#修改配置文件,配置tomcat的管理用户
vi tomcat‐users.xml

#写入如下内容:





#保存退出

#如果是tomcat7,配置了tomcat用户就可以登录系统了,但是tomcat9中不行,还需要修改
另一个配置文件,否则访问不了,提示403
vim webapps/manager/META‐INF/context.xml
#将
 ‐‐>



#保存退出即可

#启动tomcat
cd /usr/local/tomcat9/bin/
./startup.sh && tail ‐f ../logs/catalina.out

#打开浏览器进行测试访问
http://192.168.0.108:8080/

 

点击“Server Status”,输入用户名、密码进行登录,tomcat/tomcat

 

多方面,全访问的剖析Tomcat十大线程和四大通道_第1张图片

进入之后即可看到服务器的信息。(进去看看)

ps:安全起见,生产环境会禁用这个管理界面,最直接的办法是删除webapp下的默认项目。因为我们根本不需要从界面上部署。

2、禁用ajp协议(8.5.51之前的版本默认是开启的,后续的版都是禁用的)

在服务状态页面中可以看到,默认状态下会启用AJP服务,并且占用8009端口 。

 

ps:为了演示,需要把server.xml文件ajp connector屏蔽段放开

什么是AJP呢? AJP(Apache JServer Protocol) AJPv13协议是面向包的。WEB服务器和Servlet容器通过TCP连接来交互;为了节省SOCKET创建的昂贵代价,WEB服务器会尝试维护一个永久TCP连接到servlet容器,并且在多个请求和响应周期过程会重用连接。

 

我们一般是使用Nginx+tomcat的架构,所以用不着AJP协议,所以把AJP连接器禁用。 修改conf下的server.xml文件,将AJP服务禁用掉即可 。


重启tomcat,查看效果。

可以看到AJP服务以及不存在了。

ps:禁用ajp后,看节省了多少内存??查询某个pid占多少内存

3、执行器(线程池)

在tomcat中每一个用户请求都是一个线程,所以可以使用线程池提高性能。 修改server.xml文件:






保存退出,重启tomcat,查看效果。

ps:idea中源码启动或者用jvisualvm查看线程的变化

4、3种运行模式

tomcat的运行模式有3种:

ps:每个模式都需要线程演示查看

1)、bio(tomcat7演示,压测看线程增长)

默认的模式,性能非常低下,没有经过任何优化处理和支持,tomcat8.5已经舍弃了该模式,默认就是nio模式。

2)、nio(nio2)

nio(new I/O),是Java SE 1.4及后续版本提供的一种新的I/O操作方式(即java.nio包及其子包)。Java nio是一个基于缓冲区、并能提供非阻塞I/O操作的Java API,因此nio也被看成是non-blocking I/O的缩写。它拥有比传统I/O操作(bio)更好的并发运行性能。NIO2异步的本质是数据从内核态到用户态这个过程是异步的,也就是说nio中这个过程必须完成了才执行下个请求,而nio2不必等这个过程完成就可以执行下个请求,nio2的模式中数据从内核态到用户态这个过程是可以分割的。

3)、apr

apr(Apache portable Run-time libraries/Apache可移植运行库)是Apache HTTP服务器的支持库。

安装起来最困难,但是从操作系统级别来解决异步的IO问题,大幅度的提高性能。推荐使用nio,不过,在tomcat8及后续的版本中有最新的nio2,速度更快,建议使用nio2。

设置nio2:


ps:为什么nio快呢?

简单地说,nio 模式最大化压榨了CPU,把时间片更好利用起来。通俗地说,bio hold住连接不干活也占用线程,nio hold住连接不干活也没关系,让需要处理的连接执行就行了。

多方面,全访问的剖析Tomcat十大线程和四大通道_第2张图片

可以看到已经设置为nio2了 。

如果通道选择apr,apr需要独立安装。

apr安装步骤:

1、先安装gcc, expat-devel,perl-5

yum install gcc

yum install expat-devel

cd /usr/local

wget ftp://mirrors.ustc.edu.cn/CPAN/src/5.0/perl-5.30.1.tar.gz
tar -xzf perl-5.30.1.tar.gz
cd perl-5.30.1
./Configure -des -Dprefix=$HOME/localperl
make
make install

2、安装apr

cd /usr/local

wget https://mirrors.cnnic.cn/apache/apr/apr-1.6.5.tar.gz

tar -zxvf apr-1.6.5.tar.gz

cd  apr-1.6.5

./configure --prefix=/usr/local/apr && make && make install

3、安装apr-util

cd /usr/local

wget  https://mirrors.cnnic.cn/apache/apr/apr-util-1.6.1.tar.gz

##安装apr-util前请确认系统是否安装了expat-devel包,如没安装请安装,不然会报错。yum install expat-devel

tar -zxvf apr-util-1.6.1.tar.gz

cd apr-util-1.6.0

./configure --prefix=/usr/local/apr-util --with-apr=/usr/local/apr && make && make install

4、安装openssl

cd /usr/local

wget https://www.openssl.org/source/openssl-1.0.2l.tar.gz

tar -zxvf openssl-1.0.2l.tar.gz

cd openssl-1.0.2l

./configure --prefix=/usr/local/openssl shared zlib && make && make install

##缺少zlib,会报错,所以得先安装zlib

cd /usr/local

**wget  http://www.zlib.net/zlib-1.2.11.tar.gz**

tar -zxvf zlib-1.2.1.tar.gz

cd zlib-1.2.11

##因为要用共享方式安装,所以执行以下命令

make clean && ./configure --shared && make test && make install

cp zutil.h /usr/local/include

cp zutil.c /usr/local/include

##重新执行

./configure --prefix=/usr/local/openssl shared zlib && make && make install

##检查openssl是否安装成功

/usr/local/openssl/bin/openssl version -a 显示1.0.2l版本为成功

5、安装tomcat-native

tar /usr/local/tomcat9/bin/tomcat-native.tar.gz

cd /usr/local/tomcat9/bin/tomcat-native-1.2.12-src/native

./configure --with-apr=/usr/local/apr --with-java-home=/usr/local/jdk/ --with-ssl=/usr/local/openssl/ && make && make install

6、使tomcat支持apr配置apr库文件

##方式1:配置坏境变量:

echo "export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/apr/lib" >> /etc/profile

echo "export LD_RUN_PATH=$LD_RUN_PATH:/usr/local/apr/lib" >> /etc/profile && source /etc/profile

##方式2:catalina.sh脚本文件:在注释行# Register custom URL handlers下添加一行

JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Djava.library.path=/usr/local/apr/lib"

7、修改tomcat server.xml文件(把protocol修改成org.apache.coyote.http11.Http11AprProtocol)


8、启动tomcat

cd /usr/local/tomcat8/bin

./startup.sh

9、查看tomcat是否以http-apr模式运行,可以查看tomcat管理界面,也可以远程jmx监控查看

##连接远程jmx监控需要在catalina.sh文件中加上
CATALINA_OPTS="$CATALINA_OPTS -Dcom.sun.management.jmxremote -Djava.rmi.server.hostname=192.168.0.107 -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9999  -Dcom.sun.management.jmxremote.rmi.port=9999 -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false"

查看管理页面

 

二、部署测试用的java web项目

1、部署web应用

部署一个简单的servlet测试用例,模拟业务耗时2000ms

 

2、准备好test-web.war上传到linux服务器,进行部署安装

部署过程见电子书

3、访问首页,查看是否已经启动成功:http://192.168.0.108:8080/test-web

 

出现此页面说明部署成功!

三、使用Apache JMeter进行测试

1、下载安装:

http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi

 

2、修改主题和语言:主题修改为白底黑字,语言修改为中文

 

3、创建首页的测试用例:详见操作

线程组设置:1000个线程,每个线程循环10次,间隔为1秒

 

4、启动、进行测试:详见操作

设置完毕后点击绿色的三角按钮启动压测

 

5、聚合报告:聚合报告中要具体查看吞吐量

具体的压测结果在聚合报告中查看,如下图所示

 

四、调整tomcat参数进行优化

以下所有步骤的具体演示见电子书

1、禁用AJP服务

具体禁用操作:在conf/server.xml中禁用以下配置:

(tomcat曝出ajp漏洞后,官方已打完补丁,现在该配置默认是屏蔽的。本人在b站有使用python脚本模拟黑客利用ajp漏洞进行攻击获取class文件的免费视频演示,感兴趣的同学可以去看下):

1590113891490

禁用后进行压测,查看吞吐量

 

压测结果如下(禁用ajp)

平均时间:1.728s,异常率:0.73%,吞吐量:384.3/s

取消ajp屏蔽后,重启tomcat,继续压测,查看吞吐量

 

压测结果如下(使用ajp)

平均时间:1.431s,异常率:0.46%,吞吐量:362.8/s

比较两次压测结果发现,禁用后吞吐量是有所上升的。

2、设置线程池

1)、不设置线程池,业务延时设置1000ms,压测后的吞吐量如下

 

平均时间:4900ms,异常率:0.00%,吞吐量:191.8/s

2)、不设置线程池,业务延时设置2000ms,压测后的吞吐量如下

 

平均时间:9666ms,异常率:0.00%,吞吐量:98.5/s

业务延时之后,平均时间翻了一倍,吞吐量减少一半,总体性能下降了两倍。

由此可见,业务时间执行的长短直接影响吞吐量和执行时间

3)、设置线程池,最大线程设置200(跟不设置线程池时是一样的,默认最大就是200个线程),继续压测

 

压测后吞吐量如下

 

平均时间:8884ms,异常率:0.00%,吞吐量:96.3/s

跟第二次的压测结果差不多(因为虽然加了线程池,但是最大线程设置的是200,和不加线程池是一样的)

4)、设置线程池,最大线程设置为400(最大线程数扩大了1倍),继续压测

 

压测后吞吐量如下

 

平均时间:4946ms,异常率:0.00%,吞吐量:191.7/s

由此可见,最大线程扩大1倍后,平均时间缩短了1倍,吞吐量还扩大了1倍,总体性能提升2倍

5)、设置线程池,最大线程扩大到800(最大线程数扩大了4倍),继续压测

 

压测后吞吐量如下

 

平均时间:2589ms,异常率:0.00%,吞吐量:358.7/s

由此可见,线程数再一次扩大后,时间又缩短了1倍,吞吐量又上升了接近1倍,总体性能提升近2倍

6)、设置线程池,最大线程扩大到1600(最大线程数扩大了8倍),继续压测(看什么时候出现异常)

 

压测后吞吐量如下

 

平均时间:2356ms,异常率:0.00%,吞吐量:387.9/s

由于jmeter设置的总线程数是1000,这就压制了我们设置的1600的线程总数,所以压测结果和第三次差不多

7)、设置线程池,最大线程1600不变,将jmeter的压测线程设置为2000,继续压测(这时候还是没有出现异常)

 

压测后吞吐量如下(下图右上角jmeter压测线程数改成了2000)

 

平均时间:2550ms,异常率:0.00%,吞吐量:682.2/s

平均时间差不多,但是吞吐量还是上升了1倍左右,总体性能提升1倍(总体性能的提升幅度比前几次下降了1倍),因此并不是可以无限制的扩大线程数来提升性能,总有出现瓶颈的时候

8)、设置线程池,最大线程扩到3000,继续压测(看会不会出现异常)

 

压测后吞吐量如下

 

平均时间:2908ms,异常率:0.00%,吞吐量:607.2/s

比上次稍微差点,因为jmeter的线程总数还是2000个,都已经打满,时间增加了,吞吐量也下降了,所以线程超过1600之后,貌似总体性能开始下滑

9)、设置线程池,最大线程3000不变,jmeter线程增加到4000,继续压测(看会不会出现异常)

 

压测后吞吐量如下

 

终于出现异常了!

平均时间:5027ms,异常率:15.34%(最大达到50%+),吞吐量:715.8/s

和上次比,时间拉长了近1倍,异常达到15%,吞吐量比上次多了一点 。由此可见,我的机器的极限就是吞吐量在600-700/s,能承受的线程总数也就是在2000-3000之间

下面还有设置NIO2通道等多种情况的压测性能演示,本文不再赘述。

3、总结

性能压测必须经过多次的调试压测,最终才能获得一个较为理想的结果,而且不同的软硬件环境压测出来的结果都是不一样的,所以压测建议在灰度环境压,如果情况允许的话可以直接在生产上压,这样得出的结果更准。

五、Tomcat堆栈中常见线程

Tomcat作为一个服务器来讲,必然运行着很多的线程,而每一个线程究竟是干什么的,这个需要非常的清楚,无论是打印断点,还是通过jstack进行线程栈分析,这都是必须要掌握的技能。 本文带你基于Tomcat7,8,9的版本,识别Tomcat堆栈中的线程。

 

1、main线程

main线程是tomcat的主要线程,其主要作用是通过启动包来对容器进行点火:

main线程一路启动了Catalina,StandardServer[8005],StandardService[Catalina],StandardEngine[Catalina]

​ engine内部组件都是异步启动,engine这层才开始继承ContainerBase,engine会调用父类的startInternal()方法,里面由startStopExecutor线程提交FutureTask任务,异步启动子组件StandardHost,

​ StandardEngine[Catalina].StandardHost[localhost]

main->Catalina->StandardServer->StandardService->StandardEngine->StandardHost,黑体开始都是异步启动。

​ ->启动Connector

main的作用就是把容器组件拉起来,然后阻塞在8005端口,等待关闭。

 

2、localhost-startStop线程

Tomcat容器被点火起来后,并不是傻傻的按照次序一步一步的启动,而是在engine组件中开始用该线程提交任务,按照层级进行异步启动,对于每一层级的组件都是采用startStop线程进行启动,我们观察一下idea中的线程堆栈就可以发现:启动异步,部署也是异步

 

这个startstop线程实际代码调用就是采用的JDK自带线程池来做的,启动位置就是ContainerBase的组件父类的startInternal():

 

因为从Engine开始往下的容器组件都是继承这个ContainerBase,所以相当于每一个组件启动的时候,除了对自身的状态进行设置,都会启动startChild线程启动自己的孩子组件。

而这个线程仅仅就是在启动时,当组件启动完成后,那么该线程就退出了,生命周期仅仅限于此。

3、AsyncFileHandlerWriter线程

日志输出线程:

 

顾名思义,该线程是用于异步文件处理的,它的作用是在Tomcat级别构架出一个输出框架,然后不同的日志系统都可以对接这个框架,因为日志对于服务器来说,是非常重要的功能。

如下,就是juli的配置:

 

该线程主要的作用是通过一个LinkedBlockingDeque来与log系统对接,该线程启动的时候就有了,全生命周期。

4、ContainerBackgroundProcessor线程

Tomcat在启动之后,不能说是死水一潭,很多时候可能会对Tomcat后端的容器组件做一些变化,例如部署一个应用,相当于你就需要在对应的Standardhost加上一个StandardContext,也有可能在热部署开关开启的时候,对资源进行增删等操作,这样应用可能会重新reload。

也有可能在生产模式下,对class进行重新替换等等,这个时候就需要在Tomcat级别中有一个线程能实时扫描Tomcat容器的变化,这个就是ContainerbackgroundProcessor线程了:

(本地源码StandardContext类的5212行启动)

 

我们可以看到这个代码,也就是在ContainerBase中:

 

这个线程是一个递归调用,也就是说,每一个容器组件其实都有一个backgroundProcessor,而整个Tomcat就点起一个线程开启扫描,扫完儿子,再扫孙子(实际上来说,主要还是用于StandardContext这一级,可以看到StandardContext这一级:

1584201033048

 

我们可以看到,每一次backgroundProcessor,都会对该应用进行一次全方位的扫描,这个时候,当你开启了热部署的开关,一旦class和资源发生变化,立刻就会reload。

tomcat9中已经被Catalina-Utility线程替代。

5、acceptor线程

Connector(实际是在AbstractProtocol类中)初始化和启动之时,启动了Endpoint,Endpoint就会启动poller线程和Acceptor线程。Acceptor底层就是ServerSocket.accept()。返回Socket之后丢给NioChannel处理,之后通道和poller线程绑定。

acceptor->poller->exec

无论是NIO还是BIO通道,都会有Acceptor线程,该线程就是进行socket接收的,它不会继续处理,如果是NIO的,无论是新接收的包还是继续发送的包,直接就会交给Poller,而BIO模式,Acceptor线程直接把活就给工作线程了:

 

如果不配置,Acceptor线程默认开始就开启1个,后期再随着压力增大而增长:

 

上述启动代码在AbstractNioEndpoint的startAcceptorThreads方法中。

6、ClientPoller线程

NIO和APR模式下的Tomcat前端,都会有Poller线程:

 

对于Poller线程实际就是继续接着Acceptor进行处理,展开Selector,然后遍历key,将后续的任务转交给工作线程(exec线程),起到的是一个缓冲,转接,和NIO事件遍历的作用,具体代码体现如下(NioEndpoint类):

 

上述的代码在NioEndpoint的startInternal中,默认开始开启2个Poller线程,后期再随着压力增大增长,可以在Connector中进行配置。

7、exe线程(默认10个)

也就是SocketProcessor线程,我们可以看到,上述几个线程都是定义在NioEndpoint内部线程类。NIO模式下,Poller线程将解析好的socket交给SocketProcessor处理,它主要是http协议分析,攒出Response和Request,然后调用Tomcat后端的容器:

 

1584239091296

该线程的重要性不言而喻,Tomcat主要的时间都耗在这个线程上,所以我们可以看到Tomcat里面有很多的优化,配置,都是基于这个线程的,尽可能让这个线程减少阻塞,减少线程切换,甚至少创建,多利用。

下面就是NIO模式下创建的工作线程:

 

实际上也是JDK的线程池,只不过基于Tomcat的不同环境参数,对JDK线程池进行了定制化而已,本质上还是JDK的线程池。

8、NioBlockingSelector.BlockPoller(默认2个)

Nio方式的Servlet阻塞输入输出检测线程。实际就是在Endpoint初始化的时候启动selectorPool,selectorPool再启动selector,selector内部启动BlokerPoller线程。

 

该线程在前面的NioBlockingPool中讲得很清楚了,其NIO通道的Servlet输入和输出最终都是通过NioBlockingPool来完成的,而NioBlockingPool又根据Tomcat的场景可以分成阻塞或者是非阻塞的,对于阻塞来讲,为了等待网络发出,需要启动一个线程实时监测网络socketChannel是否可以发出包,而如果不这么做的话,就需要使用一个while空转,这样会让工作线程一直损耗。

只要是阻塞模式,并且在Tomcat启动的时候,添加了—D参数 org.apache.tomcat.util.net.NioSelectorShared 的话,那么就会启动这个线程。

大体上启动顺序如下:

//bind方法在初始化就完成了
Endpoint.bind(){
    //selector池子启动
    selectorPool.open(){
        //池子里面selector再启动
         blockingSelector.open(getSharedSelector()){
             //重点这句
              poller = new BlockPoller();
              poller.selector = sharedSelector;
              poller.setDaemon(true);
              poller.setName("NioBlockingSelector.BlockPoller-"+       (threadCounter.getAndIncrement()));
             //这里启动
              poller.start();
         }
    }
}

9、AsyncTimeout线程

该线程为tomcat7及之后的版本才出现的,注释其实很清楚,该线程就是检测异步request请求时,触发超时,并将该请求再转发到工作线程池处理(也就是Endpoint处理)。

 

AsyncTimeout线程也是定义在AbstractProtocol内部的,在start()中启动。AbstractProtocol是个极其重要的类,他持有EndpointConnectionHandler这两个tomcat前端非常重要的类

1584243290669

10、其他线程(例如ajp相关线程)

ajp工作线程处理的是ajp协议的相关请求,这个请求主要是用于http apache服务器和tomcat之间的数据交换,该数据交换用的就是ajp协议,和exec工作线程差不多,默认也是启动10个,端口号是8009。优化时如果没有用到http apache的话就可以把这个协议关掉。

Tomcat本身还有很多其它的线程,远远不止这些,例如如果开启了sendfile,那么对sendfile就是开启一个线程来进行操作,这种功能的线程开启还有很多。

Tomcat作为一款优秀的服务器,不可能就只有1个线程,而是多个线程之间相互配合完成功能,而且很多功能尽量异步处理,尽可能的减少线程切换。所以线程并不是越多越好,因此线程的控制也尤为关键。

六、NIO连接器前端整体框图

1、图解tomcat总体流程

连接器在Tomcat中是一个重要的组件,叫做Tomcat前端,这个前端框架不是通常我们讲的Web前端,那是structs,javascript,jsp这些内容,这里讲的是以NIO的方式,来描述从socket请求到Request对象的过程,而我们理解的Tomcat后端,通常是以CoyoteAdapter为分界点,后端框架通过Mapper进行映射,可以总结为下面的示意图:

 

Tomcat前端接受的是Socket请求,通过前端框架组件进行http解析,并基于Connector配置的属性做进一步的处理,转化为Tomcat内部的Request对象。

这个位置相当于是一个分界点,也就是CoyoteAdapter类,之后通过Mapper类直接找到Tomcat后端容器中的对应的Servlet,这其中会传过Engine,Host,Context等各种后端容器组件的解析。

最后,转化为Servlet规范的httprequest,作为参数传到业务实现的Servlet中,完成整个请求的过程。

到这里为止,Tomcat前端这块就很清晰明了,在没有见到架构图之前,我们推测,应该貌似有这些处理机制:

1).应该会有线程池做线程支撑的

2).解析http的组件

3).很多线程池是分开的,例如工作线程池和前端socket处理线程池

4).因为我们这篇文章分析的是NIO,所以肯定会有Selector的内容

下面这两张图就是NIO完整的业务流程图和关键组件架构图

2、图解tomcat前端详细流程

 

工作流程的源码注释:

 

 

 

3、源码解读tomcat前端关键组件初始化和启动过程

 

4、Http11NioProtocol

http1.1的协议类,实际上这个类的初始化是由对应的Connector类进行初始化,我们可以看看server.xml中关于连接器的配置:

 

对应的协议是HTTP/1.1,对于Connector来讲,有很多的协议处理器:

 

对于普通的NIO连接器,其就是Http11NioProtocol这个类。

从源码分析上来看,直接使用当前线程上下文的类加载器进行加载Http11NioProtocol,并对其构造方法进行初始化。

Http11NioProtocol作为协议的实现者,它持有两大组件:

一是Endpoint,默认的就是NioEndpoint,这个类是线程池,socoket的转接类,将NIO通道中的socket组包,交给handler来进行处理。

二就是Handler,也就是Http11ConnectionHandler,设置给Endpoint,这个Http11ConnectionHandler类主要的作用是将前面组包socket包,转换成内部的Request对象,最后发给Tomcat的后端。

这两大组件其实也就是上图的最主要的核心部分,是Tomcat前端框架的灵魂

5、NioEndPoint

NioEndPoint类持有三大线程池:

Acceptor(tomcat9版本独立出来了)

PollerEvent

Poller(相当于是reactor)

Worker(exec即SocketProcessor)

从以下类的注释就可以看出来:

多方面,全访问的剖析Tomcat十大线程和四大通道_第3张图片

a.socket acceptor线程池

这个线程池中里面的每一个线程中运行的就是NioEndPoint.Acceptor类。这个Acceptor主要的作用并不是直接将这个socket的流取过来,双方进行交互,如果这么做的话,那Tomcat基本就和一个普通的socket程序没有什么区别了。

这个Acceptor首先根据是否是SSL配置,使用Tomcat自身扩展的NioChannel来包装SocketChannel,之所以包装的目的是要给对NIO的channel加很多的功能,NioChannel持有socketChannel的一个引用,如果是SSL配置的话,那么就启用的是SecurityNioChannel类进行包装。

b.PollerEvent数组

PollerEvent是poller线程池处理的任务单元,这个类也是一个Runable线程。

PollerEvent不单单还有前面包装的NioChannel,还持有NioEndPoint.KeyAttachment类的一个引用,KeyAttachment类的作用主要是对Connector中的一些socket属性进行解析,然后设置到对应的SocketChannel通道中。

因为Tomcat作为前端的服务器,网络请求很多,所以对于一个Poller线程池,上述的从Acceptor过来的PollerEvent事件会非常的多,因此这里采用一个队列的模式做一下缓冲

c.socket poller线程池

Poller中维护者的是一个Selector对象,其实在Tomcat的前端中存在了n多个的Selector对象,当前这个Selector主要是用于从Acceptor传过来的NioChannel进行感兴趣事件的NIO注册操作,并轮询感兴趣的事件发生。

 

这里还有一个Queue队列,这里采用的是SynchronizedQueue,需要注意的是,这里并不是JDK包中的SynchronizedQueue同步队列,而是tomcat中自定义实现的SynchronizedQueue,不要产生混淆,实现思路很简单,就是一个普通的数组演变的。

总结一下就是,poller线程主要是完成了NIO的selectkey的操作,这一步比较关键,之所以在前面又加了一个Acceptor线程,是因为每一次数据报进来后,都需要对其进行“加工一下”,再转发给poller进行selectkey感兴趣事件的获取。

到这里为止,poller线程仍旧没有进行处理,它继续将接力棒交接给工作线程池。

d.工作线程池

poller线程中最后一步时候processKey方法,这个方法最终会调用processSocket方法:

 

SocketProcessor是工作线程池中的工作方法,上述工作线程池中一共有两个选择,当JDK5之前,SocketProcessor类本身也是一个Runable线程,直接可以执行run方法,这就没有什么线程池的概念了;而在JDK5之后,ThreadExecutor是JDK默认的线程池,Tomcat中集成了进来,也就是调用其executor.execute方法,将SocketProcessor任务传进去。

对于Tomcat的工作线程池的分解,在前面已经做过专题的讲解。

SocketProcessor任务中,一共分两个步骤,第一步是进行socket的handshake,也就是握手,对于正常的http来讲没有什么多余的操作,对于SSL可以看到在握手阶段,按照SSL的会话的交互,双方进行密码协商,这一步默认的话是调用JSSE的SSLEngine进行交互,返回SSLEngineResult,当握手成功后,该请求就可以交给给handler进行处理,这个handler就是下面要讲的Http11ConnectionHandler。

6、Http11ConnectionHandler

Http11ConnectionHandler两个分析重点:

1)、Http11ConnectionHandler持有Http11NioProcessor类,Http11NioProcesso负责解析http协议。

2)、Http11NioProcesso解析完http协议,攒出request和response传递给CoyoteAdaptor,经过容器层层转发后抵达业务Servlet。

到这里为止,NIO的前端的逻辑就完成了。

7、总结

NIO的前端框架主要是由三个不同的线程依次分工协作:

1)、Acceptor线程将socketchannel取出, 传递给Poller线程(会产生线程阻塞,因此包装成PollEvent加入缓存队列)。

2)、Poller线程执行的就是NIO的selectkey,拿到通道中感兴趣的事件,轮询获取,然后将感兴趣的selectkey和keyattachment传递给工作线程池进行处理。 3)、工作线程池调用http11ConnectionHandler进行http协议的解析,然后将解析出来的内容包装成Request,Reponse对象,传递给分界点CoyoteAdapter,最终执行到业务中。

七、BIO连接器前端整体框图

1、BIO框图源码解读(tomcat8.5后抛弃)

上一讲讲解过NIO的框图,可以看到,NIO通道是目前Tomcat7以后的默认的通道的推荐配置,在Tomcat6和以前的配置中,BIO是主流的配置。

只需要修改protocol协议部分即可,而后续还有APR协议,NIO2.0的协议,都是修改这个字段。

对于BIO的整体框图,基本和NIO保持类似,整体流程变化不大,如下图所示:

 

2、Http11Protocol类详解

与NIO一样,这个Http11Protocol是默认的BIO的http1.1协议的处理类,Tomcat除了有NIO,BIO,其实还有两个通道:

1)、APR是高性能通道,

2)、NIO2是基于纯异步IO的通道,这个会在后面的Tomcat中进行讲解。

Http11Protocol类中,依然持有Endpoint和handler的引用,只不过,BIO对应的Endpoint是JIOEndpoint,对应的handler是Http11ConnectionHandler。

3、JIoEndPoint(tomcat7.x版本)

JIoEndpoint是BIO的端点类,它和NIO一样,也是维护着线程池,只不过因为没有Selector.select,没有SocketChannel的通道的注册,所以相比NIO模式,没有Poller线程是非常容易理解的,反倒是NIO的三个线程不容易理解,BIO可以看做就是基于Socket进行操作。

首先,初始化的JIoEndpoint的时候,会调用bind方法绑定Serversocket到对应的端口,bind方法是初始化构造JIoEndpoint的重要步骤,他的主要作用就是建立ServerSocketFactory。

根据SSL信道或者是普通的http的信道,Tomcat都实现了ServerSocketFactory,普通的http通道的ServerSocketFactory就是DefaultServerSocketFactory类,其工厂方法就是创建ServerSocket,很容易理解。

对于SSL通道的ServerSocketFactory是JSSEServerSocketFactory这个类创建的是SSLServerSocket。

其次,JIoEndpoint启动的时候,会将Acceptor线程和工作线程池启动起来。

除此之外,还启动了一个专门的线程,这个线程就是检查异步请求的Timeout的,后续会有专门的介绍针对于Tomcat的异步请求。

工作线程池,使用的就是JDK自带的ThreadPoolExecutor。

可以从线程的堆栈看到,对应的http-bio-8443-exec-n 这种线程都是工作线程池。

如果在tomcat中没有指定工作线程池的设置,那么都走的是JDK自带的ThreadPoolExecutor的默认值。

JIoEndpoint是BIO的端点类,它和NIO一样(NIO里面是NioEndpoint),也是维护着线程池,只不过因为没有Selector.select,所有只有2个线程池:

1)、acceptor

2)、worker(exec)

4、Acceptor线程

Acceptor线程的主要作用和NIO一样,如果没有网络IO数据,该线程会一直serversocket.accept阻塞住。

当有数据的时候,首先将socekt数据设置Connector配置的一些属性,然后将该接力棒传递给工作线程池。

最后一步processSocket方法,也是非常简单。

直接调用工作线程池,将SocketProcessor作为工作任务传入到工作线程池中执行。

这一步相比NIO的架构,缺少了NIO通道中的PollerEvent一个缓存队列,NIO中有这样的一个队列是因为需要从Acceptor到Poller线程,中间传递需要一个缓存的地方,而可以看到上述的BIO中的代码,如果工作线程池已经满载了,会根据JDK的ThreadPoolExecutor的策略是缓存,还是直接拒绝,或者是timeout等待,只不过BIO将这块的策略决断交给了ThreadPoolExecutor来做了。

对于Acceptor线程中还有一个重要的作用,就是控制连接的个数,这个在NIO通道的分析中没有讲解,这里看一下,Acceptor线程在while轮询的时候,每一次最开始都会检查一下当前的最大的连接数超出没有,如果超出了,就直接按照既定的序列调用LimitLatch进行锁定。

我们发现,实际上LimitLatch也是模仿JDK中的读写锁,内部持有一个Sync的类,这个类继承了JDK中隐藏功与名的AQS队列,这个AQS队列还是比较著名的,之前我的课中在分析JDK源码的时候,多次在n个并发类中都看到过他的踪迹,其实现几乎全部是CAS锁的实现。

5、SocketProcessor线程

SocketProcessor是工作任务,用于传入到工作线程池中,输入就是Acceptor传过来的socketWapper包装。

如果是SSL交互的话,Tomcat开放了握手的这个环节,但是并没有对应的实现,这个是因为SSL下的握手实现在SUN的包中做的,JDK提供的SSLServerSocket的接口已经隐藏了这个细节,我们可以从handshake这个第二步看到(这部分电子书中有详细分析 https://smartan123.github.io/book/)

Tomcat中直接就可以拿到SSLSession,这个类可以获得相当于SSL已经是握手成功了,否则就会出现失败。

对于为什么保留beforeHandShake和handshake这两个步骤,是为了和NIO通道中的SSLEngine交互的接口做个兼容而已。

暂且不用管它,最重要的步骤就是第3步,也就是handler.process这一步,通过Http11ConenctionHandler进行处理http协议,并封装出Response和Request两个对象,传递给后端的容器。

SocketProcessor工作任务就是将Acceptor传过来的socketWapper包装传入到工作线程池中。

6、总结

BIO的流程基本上和NIO通道一样,BIO的结构因为缺少了selector和轮询,相比NIO少了一部分的内容,整体上就是使用的ServerSocket来进行通信的,一线程一请求的模式,代码看起来清晰易懂。但是,由于BIO的模型比较落后,在大多数的场景下,不如NIO,而现在Tomcat新版本也是NIO是默认的配置,8.5版本之后完全抛弃了BIO通道。

八、Tomcat的BIO和NIO通道及对性能的影响

1、BIO的缺点

前面两个章节,我们分别看了BIO和NIO两种Tomcat通道的实现方式。

BIO的方式,就是传统的一线程,一请求的模式,也就是说,当同时有1000个请求过来,如果Tomcat设置了最大Accept线程数为500,那么第一批的500个线程直接进入线程池中进行执行,而其余500个根据Accept的限制的数量在服务器端的操作系统的内核位置的socket缓冲区进行阻塞,一直到前面500个线程处理完了之后,Acceptor组件再逐步的放进来。

分析一下,这种模式的好处就是可以让一个请求在cpu轮转时间片切换中最大限度的执行,如果业务请求不是很长时间的事务处理,通常在一个时间片内肯定能做完当前的请求,这样的效率算是相当的高了,因为其减少了最耗时也是最头疼的线程上下文切换。

1.但是,如果事务执行比较长的时间,例如等待一个IO数据库的操作,那么这个工作线程就会根据cpu轮转不断的进行切换,因为请求数在大并发的时候有很多,所以不得不设置一个很高的Accept线程数,那么从cpu的耗费的资源上来看,甚至有70%的时间浪费在线程切换中,而没有真正的时间去做请求处理和业务,这是第一个问题。

2.其次,BIO每一次链接的建立和释放都需要重新来过一遍,例如一个socket进来之后,通常会对其SocketOptions的属性进行设置,包括各种Connector中配置都要与其进行一一对应,加上前面说的socket的建立,很多请求通道的资源的初始化都得重新创建,得不到复用,这个是第二个问题。

3.最后,BIO的方式,网络IO的阻塞等待是会让Accept线程工作效率降低很多的。

所以,基于这3个问题,特别是最后一个问题,引出了NIO的模型。

总结一下就是:

1、如果IO处理时间长,那么bio大多数时间耗在线程切换中

2、IO通道得不到复用

3、Acceptor线程工作效率较低

2、NIO的解决之道

NIO的架构分为三个线程池,这里再次梳理一下:

1).Acceptor专门接socket请求,当发现又请求进来后,基于Tomcat配置的SocketOptions和一些属性的设置完毕,包装成SocketChannel,也就是NIO的socket通道抽象,塞入PollerEvent直接扔到队列当中。

2).Poller线程从队列中挨个获取PollerEvent,调用Poller线程自己持有的selector选择器,注册SocketChannel到当前的selector选择器中,然后进行selectKey的工作,这样Acceptor传递过来的SocketChannel中感兴趣的事件,就会被轮询出来,当接收事件接收之后,需要注册OP_READ事件或者OP_WRITE事件,当OP_READ事件或者OP_WRITE事件发生时,开始调用工作线程池。

3).工作线程池就是SocketProcessor,这个就是具体的工作线程,SocketProcessor的任务就是Poller线程从SocketChannel通道中轮询出来的数据包,进行解析,传递给后端的handler进行http的解析,解析出来的Request,Reponse对象,,直接调用CoyoteAdapter传递到后端的容器,通过Mapper,映射到对应的业务Servlet中。可以看到,从SocketProcessor一直到最终的业务Servlet实现,这些都是一个线程,这个线程就是工作线程。

对比Tomcat的BIO的架构,因为没有selector轮询的操作,所以并没有Poller线程,BIO中的Acceptor线程的作用依然是对socket简单的处理和属性包装,然后将socket直接扔到工作线程中来。NIO相当于是多了一个线程池,从流程上来讲,应该是多了一道手续,但是通过NIO本身基于事件触发的机制造成,Acceptor线程没必要设置的过多,这样从线程的数量上来看,大大的减少线程切换的频率,其次基于事件进行触发,将Acceptor线程执行效率中的网络IO延迟降低到最低,大大提升了Acceptor线程的执行效率。从这两点上来看,Tomcat的NIO在前面分析的BIO的三个问题中第一个问题,和第三个问题都有所改善,特别是第三个问题,全面进行了升级。

但是,对于BIO中的第一个问题,由后端事务时间过长导致工作线程池一直在运行,并且运行在一个高峰的数值,不断的进行切换,这种问题,NIO通道也没办法进行处理,这个是由业务来决定的,NIO只能保证降低的是Acceptor线程线程数,对业务帮助也是无能为力的,如果要提升这部分的效率,那就需要应用进行修改,优化JDBC和数据库,或者将业务切段来做,让事务时间尽量控制在一个可控的范畴之内。

对于第二个问题,无论是单纯的NIO和BIO通道都没有办法进行解决,但是HTTP协议中对链接的复用进行更新,在HTTP1.1中,这个keepalive是加到http请求头中的:

Keep-Alive: timeout=5, max=100 timeout:过期时间5秒(对应httpd.conf里的参数是:KeepAliveTimeout);

max是最多能承受一百次请求的共享复用,就是在timeout时间内又有新的连接过来,同时max会自动减1,直到为0,强制断掉。

对应的Tomcat的服务器端的配置:

 

keepAliveTimeout:表示在下次请求过来之前,tomcat保持该连接多久。这就是说假如客户端不断有请求过来,且为超过过期时间,则该连接将一直保持。

maxKeepAliveRequests:表示该连接最大支持的请求数。超过该请求数的连接也将被关闭(此时就会返回一个Connection: close头给客户端)。

如果配置了上述的内容,可以解决BIO上面提出的第二个问题,当一个页面中的第一个请求后,后面的连接可以复用这个socket或者是socketchannel,不用再accept三次握手或者SSL握手了,相当于高效的推动了整体Tomcat的时间链条的处理效率,而对于keepAlive属性的加入,通过BIO和NIO对比测试发现,相当于放大了NIO的优势,导致NIO的测试结果要明显高于BIO一个水平线上,这也就是目前http1.1协议中,为什么Tomcat后续版本默认就是NIO的原因;而如果没有keepAlive属性加入,在大多数的场景下,NIO并没有拉开与BIO太大的差距,甚至有一些场景上,Tomcat的BIO模式反倒是比NIO要高。

这里单纯的对比性能没有任何的意义,因为性能测试是测试在不同应用类型,不同硬件环境,不同软件版本,甚至是不同jdk性能差异都很大,客观因素很多。

NIO优点总结一下就是:

增加了poller线程池做轮询

提高了acceptor执行效率

3、NIO vs BIO

以下4个场景分别是:单线程BIO,多线程BIO,模拟NIO,NIO

4个场景最大的不同就是处理IO流部分,所以性能的高低直接取决于如何处理IO这一步。

 

 

 

 

多方面,全访问的剖析Tomcat十大线程和四大通道_第4张图片

4、总结

1)、BIO比NIO少了poller线程池的轮询机制,请求模式为一线程一请求的模式,这就导致了BIO中存在大量的线程上下文切换。

2)、NIO的多路复用的本质是用更少的线程处理多个IO流。

九、Tomcat中NIO2通道原理及性能

从Tomcat8开始出现了NIO2通道,这个通道利用了NIO2中的最重要的特性,异步IO的java API。

从性能角度上来说,从纸面上看该IO模型是非常优秀的,这也是很多书籍推崇的最优秀的IO模型,例如《Unix网络编程》这本圣经,但取决于目前操作系统的支持程度和环境,还有业务逻辑代码的编写,NIO2的程序调用并不一定比NIO,甚至比BIO的效率要高。

我们在没有实测的情况之下,本文从源码的角度去分析一下Tomcat8中的这个NIO2通道,后续在相应的章节中,我们会进一步的分析一下Tomcat的4个通道的性能差异。

1、NIO2的框图源码解读

前面我们已经了解了Tomcat的BIO,NIO,APR这三个通道,对于NIO2的通道框图大体上和这些没有太大的区别,如下图所示,少了一个poller线程,多了一个CompletionHandler。

和其他通道一样,Tomcat最前端工作的依然是Endpoint类中的Acceptor线程,该线程主要任务是接收socket包,简单解析并封装socket,对其进行包装为SocketWrapper后,交给工作线程。

在NIO2的通道下,Acceptor线程结束之后,并不会直接调用工作线程也就是SocketProcessor,而是利用NIO2的机制,利用CompleteHandler完成处理器去异步处理任务。

 

这正是CompleteHandler完成处理器的一个特性。

再对比NIO,BIO两个通道:

我们不用像BIO通道那样去拿着SockerWrapper在工作线程进行阻塞读,这样工作线程中的时间会占据网络IO读取的时间,导致大并发模式下工作线程暴涨,这也就是经常我们看到很多cpu为什么被占到99%的原因,再怎么设置工作线程无济于事,因为大量的cpu线程切换太耗时间了;

而NIO通道采用Reactor的模式去做这个事,Selector承担了多路分离器这个角色,对于BIO是一大改进,其次java NIO的牛B之处就是操作系统内核缓冲区的就绪通知;

2、异步IO的运用

经过以上分析我们得知三件事:

1).NIO2这种纯异步IO,必须要有操作系统支持,并且性能和这个内核态的事件分离器有着非常大的关系。

2).对于内核分离器通知CompleteHandler的时机是什么,对比NIO的缓冲区,实质是当内核态缓冲区的数据已经复制到用户态缓冲区时候,这个时候触发CompleteHandler,这相当于比NIO的模式更进一步,如下图:

 

NIO只是内核缓冲区就绪才告诉客户端去读,这个时候用户态缓冲区是空的,你得执行完socketChannel.read之后,用户态缓冲区才会填满;

3).因为NIO2的优势,事件分离器分离器实际是在操作系统内核态的功能,所以不需要用户态搞一个Selector做事件分发。因此,对比NIO的通道框图,可以看到缺少了Poller线程这一个环节。

以下是部分源码解析

从代码的角度来看看,Tomcat的NIO2的通道,主要集中在NIO2Endpoint这个类的bind方法。

关注两个点:

1).AsynchronousChannelGroup是异步通道线程组,通过这个类可以给AsynchronousChannel定义线程池的环境,而ExecutorService就是Tomcat中的特有的线程池。

TaskQueue是队列,Thread工厂针对于创建的线程名称进行了一下修改,并且对于线程池的最大,最小,时间都进行了限定,这个线程池在BIO,NIO通道中也是这个,都是一样的。

定义完AsynchronousChannelGroup的通道线程组,AsynchronousChannel的read就是运行在通道组中的线程组中,包括从操作系统的内核态多路分离器响应的CompleteHandler,也是从该线程池中取出线程进行运行,这个是很重要的,如果每一次都new Thread的话,会有很大的消耗,所以不如都放在一个线程组中随取随用,用完再还;

2).随即开启 AsynchronousChannel通道,并绑定到对应的端口中,这个API使用的就是JAVA NIO2的API。

之后,Acceptor线程获得socket包,直接进行包装为SocketWrapper,之后的流程如第一节中的源码分析一样,随着读取的执行,异步操作就执行完了,转而Acceptor线程进行下一个循环,读取新socket包;

这时候需要注意的是,在NIO模式下,这个时刻是将SocketWrapper扔给Poller线程,Poller线程中的Selector去轮询key值,而不是NIO2这种的直接就不管不问了,从这一点上也可以看出,NIO2的异步优势就在这,事件触发的机制直接由内核通知,我搞一个CompleteHandler就行,无需在用户态轮询。

3、总结

由下图可见,bio,nio都是由用户态发起数据拷贝(read操作),而nio2(aio)则是由操作系统发起数据拷贝,所有的io操作都是由操作系统主动完成。所以io操作和用户业务逻辑的执行都是异步化的。

 

所以从账面上来讲,NIO2通道相比NIO效率高,因为proactor模式本来就比reactor模式要好,另外还省去了Poller线程,但由于多路事件分离器是内核提供的,不同内核提供的多路事件分离器的事件处理效率不一,对NIO2的通道需要基于实际环境和场景压测才能得出最终的结论。

在后续的章节中,会对Tomcat各通道进行压力实际测试对比,并基于各个通道的实测结果进行详细的对比和分析。

十、APR通道到底是个怎么回事?

APR通道是Tomcat比较有特色的通道,在早期的JDK的NIO框架不成熟的时候,因为java的网络包的低效,Tomcat使用APR开源项目做网络IO,这样有效的缓解了java语言的不足,提供了一个高性能的直接通过jni接口进行底层IO通信内存使用的这么一个通道。

但是,当JDK的后续版本推出之后,JDK的网络底层库的性能也上来了,各种先进的IO模型,线程模型和APR开源项目几乎不相上下,这个时候,经常会出现一种测试场景是,加上APR通道之后并没有太多的实质提升,这是可以理解的,但是JDK中的SSL信道的性能至少从目前的角度来看,和APR通道基于openssl的引擎信道实现,还有不小的差距,因为SSL协议中定义的握手协议,交互次数比较多,而openssl项目经历多年,性能极为高效,因此从目前的Tomcat的APR通道来看,主推的就是这个SSL/TLS协议的高效支持。

1、TomcatAPR通道的架构图

APR通道底层最终是通过tomcat-native实现的,具体的源码分析讲解请翻阅电子书 https://smartan123.github.io/book/

 

2、APR通道详解

从上图中可以看到,对于Connector通道总共有这么几种通道:BIO是阻塞式的通道,NIO是利用高性能的linux(windows也有)的poll或者epoll模型,APR通道就是本文中讲的内容,对于目前的JDK还支持NIO2的通道,对于APR来讲,SSL Support区别最大,使用的是openssl作为SSL的信道支持,另外从IO模型角度来看,对于Http请求头的读取,SSL握手因为调用的JNI也是阻塞的,这个是与NIO和NIO2的差距,但是从SSL信道的支持上用的是高效的openssl。APR通道中依然有Acceptor接收线程池,Poller轮询,Worker工作线程池,这些和其它通道的架构区别不大,重要的是其关于socket调用和SSL的握手等内容。

总之一句话

APR通道的Socket全部来自c语言实现的socket,非jdk的socket,直接在tomcat层级调用native方法。

APR通道的SSL信道上下文直接来自于native底层

3、Tomcat-Native子项目

tomcat中对于这些jni的调用部分,做出了一个tomcat的子项目,叫做Tomcat-native,在这个调用层级中,一部分是java部分,也就是AprEndpoint类中看到的native方法,这些native方法有很多,这些java的包,对应调用的就是jni的native的C的代码,是一一对应的,如下图所示:

 

对于tomcat-native最好的教程应该是在example目录中,这个目录使用一个例子完整的复现了Tomcat前端APREndpoint的几个线程组件的工作模式;对于test目录也可以从这个点切入进去,是一个好的调试tomcat-native代码的过程。

4、APR高性能网络库(Apache Portable Runtime (APR) project)

下载:https://mirrors.cnnic.cn/apache/apr/apr-1.6.5.tar.gz

tomcat-native项目,可以说是作为一个集成包,有点类似于TomEE对于JAVA EE规范的集成,它集成的内容一个是openssl,这个是ssl信道的实现,另外一个就是高性能的apr网络库。

Apache Portable Runtime (APR) project,这个库定位于在操作系统的底层封装出一层抽象的高性能库,在于屏蔽掉操作系统的差异。可以分析出来,APR相当于JDK的一个角色了,只不过它关注的大多在网络IO相关的这块,有原子类,编解码,文件IO,锁,内存申请与释放,内存映射,网络IO,IO多路复用,线程池等等。APR库对众多操作系统都有支持。

总结一下就是,APR提供了对于底层高性能的网络IO的处理,可以解决Tomcat早期网络IO低效的问题。

5、Openssl库

tomcat-native除了调用APR网络库保证高性能的网络传输以外,对于SSL/TLS的支持还调用了openssl。对于OpenSSL项目来说,市面上大多数的SSL信道实现都是用OpenSSL做的,这也就是说,如果要OpenSSL暴露出一个漏洞出来,那破坏性都是惊人的。

 

6、总结

APR通道只有很小的一部分是java,大部分的源码都是C的,而且和操作系统的环境有着密切的关系,不同操作系统定制的接口不同,性能特色也不同。

如下图所示,java这一层调用的是jni,相当于是一个接口,然后底层tomcat-native,相当于是实现,只不过是用c实现的,然后apr和openssl又是独立的c组件。

 

十一、Tomcat中各通道的sendfile支持

sendfile实质是linux系统中一项优化技术,用以发送文件和网络通信时,减少用户态空间与磁盘倒换数据,而直接在内核级做数据拷贝,这项技术是linux2.4之后就有的,现在已经很普遍的用在了C的网络端服务器上了,而对于java而言,因为java是高级语言中的高级语言,至少在C语言的层面上可以提供sendfile级别的接口,举个例子,java中可以通过jni的方式调用c的库,而这种在tomcat中其实就是APR通道,通过tomcat-native去调用类似于APR库,这种调用思路虽然增大了java调用链条,但可以在java层级中获得如sendfile的这种linux系统级优化的支持,可谓是一举多得。

上述的内容,实际就是本章的背景,本文就从系统调用的层级,逐步讲解tomcat中的sendfile是怎么实现的。

1、传统的网络传输机制

大家可以在linux上执行 man sendfile 这个命令,查看sendfile的定义

 

上述定义可以看出,sendfile()实际是作用于数据拷贝在两个文件描述符之间的操作函数.这个拷贝操作是在内核中完成的,所以称为"零拷贝".sendfile函数比起read和write函数高效得多,因为read和write是要把数据拷贝到用户应用层操作,多了一个步骤,如下图所示:

 

那么经过sendfile优化过的拷贝机制如下图所示,直接在内核态拷贝,不用经过用户态了,这大大提高了执行效率。

2、linux的sendfile机制(零拷贝)

 

3、DefaultServlet的sendfile逻辑(具体源码跟踪分析见电子书 https://smartan123.github.io/book/)

对于Tomcat中的静态资源处理,直接对应的就是DefaultServlet了,这个类是嵌入在Tomcat源码中,专门处理静态资源的类,静态资源一般不需要经过处理(也就是不需要拿到用户态内存中去)直接从服务器返回,所以此类文件最适合走sendfile方式,以下是DefaultServlet中和sendfile相关的源码逻辑。

这部分源码详细分析请查看电子书

 

 

值得注意的一点是,一般http响应的数据包都会进行压缩,这样的好处是能极大的减小带宽占用,而响应头中发现了compression压缩属性,浏览器会自动首先进行解压缩,从而正确的将response响应主体刷到页面中。

但是,当sendfile属性开启后,这个compression压缩属性就不生效了(后面一章会讲解sendfile和compression的互斥性),因此,当需要传输的文件非常大的时候,而网络带宽又是瓶颈的时候,sendfile显然并不是合适之举。

4、sendfile在BIO通道中的实现(不支持)(具体源码跟踪分析见电子书 )

以Tomcat9为例,不同的Tomcat前端通道中的sendfile的java包装是不同的,但实际上都是在调用系统调用sendfile。

对于BIO(从tomcat8开始已经抛弃BIO通道了,下面源码截图来自于tomcat7)来说,JIOEndpoint是不支持sendfile的,这个可以通过代码中看出来:

 

5、sendfile在NIO通道中的实现

在NIO通道中,有一个useSendfile属性,这个useSendfile属性是做什么的呢?

这个是可以设置在Connector中的,以NIO通道为例,这个useSendfile属性是允许request进行sendfile的总体开关(前面讲的org.apache.tomcat.sendfile.support 属性是针对于每一个request的),这个useSendfile属性在NIO通道中默认就是打开的,当reqeust设置org.apache.tomcat.sendfile.support 属性为true的时候,response就会准备一个SendFileData的数据结构,这个数据结构就是NIO通道下的sendfile的媒介。

因此,NIO的sendfile实现可以分为三个阶段:

第一阶段,实际上就是前面的XXXDefaultServlet中(不仅仅是DefaultServlet,其它的Servlet只要设置这个属性也可以调用sendfile)对Request的sendfile属性的设置,当该请求设置上述的属性后,证明该请求为sendfile请求。

第二阶段,servlet处理完之后,业务逻辑完成,对应的Response该commit了,而在Response的准备阶段,会初始化这个SendFileData的数据结构,这块的代码逻辑都在Http11NioProcessor类中,下图中的prepareSendfile方法就是从前面DefaultServlet中设置的reqeust属性中拿到file名称,字符位置的start,end,然后将这些属性作为传入的参数,初始化SendFileData实例。

 

第三阶段,我们记得NIO前端通道的Acceptor,Poller线程,Worker线程的三个线程,当Worker线程干完活之后,返回给客户端,依然要通过Poller线程,也就是会重新注册KeyEvent,读取KeyAttachment,这个时候当为sendfile的时候,前面初始化的SendFileData实例是会注册在KeyAttachment上的,上图的processSendfile就是Poller线程的run中的一个判断分支,当为sendfile的时候,Poller线程就对SendFileData数据结构中的file名字取出,通过FileChannel的transferTo方法,这个transferTo方法本质上就是sendfile在tomcat源码中的具体体现,如下图所示

 

6、sendfile在APR通道中的实现

在NIO通道中sendfile实现算是比较复杂的了,在APR通道中更加的复杂,我们可以回过头先看看NIO通道中的sendfile,实际是通过每一个Poller线程中的FileChannel的transferTo方法来实现的,对于transferTo方法是阻塞的,这也就意味着,当文件进行sendfile的时候,Poller线程是阻塞的,而我们前面研究过Tomcat前端,Poller线程是很珍贵的,不仅仅是为某几个sendfile服务的,这样会导致Poller线程产生瓶颈,从而拖慢了整个Tomcat前端的效率。

APR通道是开辟一个独立的线程来处理sendfile的,如下图所示,这样做的好处不言自明,Poller就干Poller的事,而遇到Sendfile的需求的时候,sendfile线程就挺身而出,把活儿给接了。

最后,对于APR通道是通过JNI调用的APR库,sendfile自然就不是java的API了

 

 

 

7、总结

SendFile实际上是操作系统的优化,Tomcat中基于在不同的通道中有不同的实现,配置也不尽相同,但实际上都是底层操作系统的SendFile的系统调用!

十二、Tomcat中的compression压缩属性优化

1、http响应头中压缩相关属性

这里着重讲解3个属性。

传输内容编码:Content-Encoding

内容编码,即整个数据信息是在服务器端经过怎样的编码处理,然后客户端会以怎么的编码来反向处理,以得到原始的内容,这里的内容编码主要是指压缩编码,即服务器端压缩,客户端解压缩。 可以参考的值为:gzip,compress,deflate和identity。

通常压缩方式都是gzip格式的,当选择gzip的时候,整个html文本会被进行一次gzip格式的压缩。java版本的实现有GZIPOutputstream可以进行gzip的实现了,并且对于servlet可以通过查看httprequest来查看这个属性是否支持gzip,如果支持的话,那么浏览器端也会进行gzip相应的解压。

传输数据编码:Transfer-Encoding

数据编码,即表示数据在网络传输当中,使用怎么样的保证方式来保证数据是安全成功地传输处理。可以可以是分段传输,也可以是不分段,直接使用原数据进行传输。 有效的值为:chunked和Identity.

传输内容格式:Content-Type

内容格式,即接收的数据最终是以何种的形式显示在浏览器中。

可以是一个图片,还是一段文本,或者是一段html,内容格式额外支持可选参数,charset,即实际内容的字符集。通过字符集,客户端可以对数据进行解编码,以最终显示可以看得懂的文字(而不是一段byte[]或者是乱码)。

Content-Type是代表着格式,这个一般不会混淆,

而Content-encoding这个是内容编码格式,实际上就是压不压缩传输,

Trandfer-encoding这个是传输的方式,大白话也就是分不分块,

上述的三个属性就是http响应头中的格式,我们主要关注的是Content-encoding,当然我们在解析Tomcat的代码时,还会看到其余的两个属性的踪影。

2、Tomcat源码中的压缩实现

对于压缩的处理,是在Tomcat中的响应头中,也就是Response的commit的时候,开始对输出流进行处理,而如果Content-encoding是gzip的话,那么会在Http11Processor中的输出流filter链条中,加上一个GzipOutputFilter。

Http11Processor是Tomcat前端比较重要的处理类,Work工作线程将任务交给Http11Processor开始继续干活,Http11Processor接着会攒出Request和Response,并基于Mapper进行调用,从而进入容器中。

而XXXFilter这里的filter不是容器端的filter,而是在Response进行commit提交的时候,基于响应头的Tomcat的配置,是否执行相关的处理。

以这个compression为例,当在Tomcat中配置了compression的话,GzipOutputFilter就开始自动执行过滤,从上面的代码逻辑可以看到,实际上就是基于流的包装机制,使用GzipOutPutStream来再对当前的流进行一次包装,然后在OutputBuffer最终commit的时候,调用这个GzipOutputFilter,最终执行doWrite方法,让输出流中的字节进行压缩。

从上述的分析可以看出,Tomcat的压缩实现实际上就是GzipOutputStream,只不过采用了GzipOutputFilter责任链的模式,通过流的一层一层的包装,将输出的字节进行了压缩。

具体的源码分析请观看电子书

3、compression压缩属性设置

设置非常简单,但是要注意一点,usesendfile和compression属性必须同时设置,且互斥,如下图所示:

 

4、与sendfile的互斥性

我们了解的sendfile,实际是一种操作系统级别的优化手段,直接跳过内存转接,直接从内核缓冲区到网卡缓冲区,相当高效;

但是我们在查询Tomcat文档的时候,发现sendfile和compression是不兼容的,也就是上图中的红色字体部分,这个是为什么呢?

可以这么来理解,对于compression必然需要在用户空间内存转接中(压缩必须拿到用户态内存中来压)进行操作,也就是下图中用户空间部分,但是sendfile又要求不经过用户空间,所以两者是矛盾的。

 

5、总结

1)、经源码启动分析测试,当配置Compression为gzip时,在Tomcat中是采用GzipOutputStream来实现压缩优化,压缩比约为7:1,压缩比很大,节约了带宽。

2)、当配置Compression为gzip时,在Tomcat中是采用GzipOutputStream来实现的,而更要记住的是,Sendfile和Compression这两个优化选项只能选择其一来使用!

十三、Tomcat优化之deferAccept参数

1、TCP中的TCP_DEFER_ACCEPT优化参数

在Tomcat中,有很多的web服务器的参数可以配置,很多是Tomcat基于自身逻辑的,如线程池大小调整等等。

但是,也有很多是操作系统级别的参数在Tomcat中的映射。本文中的讲述就是一个TCP协议栈内核级别的deferAccept参数。

我们先来看看一般的TCP三次握手和传输阶段:

 

首先,客户端发出一个SYN包,这个包的作用是与服务器端开始尝试进行链接;

然后,服务器端如果存在,基于这个SYN包,回复一个SYN+ACK的包,告知客户端我存在,连吧;

最后,客户端最后回复一个ACK,告知服务器端,客户端已经准备发送数据了,服务器端你准备好吧;

整体的TCP握手的链接阶段就宣告成功,下一阶段开始进入数据传输的第二阶段了;

上述的流程没什么可说的,只不过我们关注于右侧上图中红色标记的部分。

当客户端回复的ACK之后,服务器端知道客户端要开始发包了,这样服务器端通过内核的协调,需要唤醒一个数据接收进程,这个Acceptor进程会绑定一个IO句柄用于进行接收,这个句柄按照系统调用来进行理解,也就是网络传输的文件描述符fd。

而我们看看,在服务器端的ESTABLISED建立成功之后,到数据传输可能还有一段距离,假设客户端的程序阻塞,加上网络延时,这个时间就非常的大;

而当前是什么状态?

这个状态是服务器端已经消耗了一个进程去等待资源,已经搞了一个fd,甚至操作系统内核级也要时刻准备着,去维护这些状态变化,可以看到,服务器端空消耗这些,而客户端还迟迟不来请求。

有什么办法优化这个呢?

可以设想一种机制,服务器端对客户端的最后一个ACK进行视而不见,直接丢弃,这样的话,服务器端就不会启动Acceptor进程,也不会有fd,也不会有上述的消耗,而当客户端真正把数据发送过来了,这个时候服务器端才开始开启Acceptor进程,开始上述的操作。

而这个优化,其实就是TCP_DEFER_ACCEPT属性。

2、Tomcat中的deferAccept属性配置与实现

启动本机tomcat后, 查看参数http://127.0.0.1:8080/docs/config/http.html

我们可以看到,TCP_DEFER_ACCEPT其实是一个操作系统内核级,TCP/IP协议栈的优化参数,只能在系统调用中进行设置,而java语言在包装socket api的时候,并没有开放这块内容,严格意义上来讲,至少目前JVM中没有实现,因此从这个意义上来讲,Tomcat中的NIO,BIO,甚至NIO2通道中都不会有这个参数的优化。

但是,在APR通道中,因为Tomcat前端代码是通过JNI调用的tomcat-native,tomcat-native调用的APR库作为Socket封装,而APR库的socket封装就来源于系统调用的socket,因此这个参数应该是能开放出来。

3、总结

Tomcat中的deferAccept属性实际上是操作系统级别的TCP_DEFER_ACCEPT参数的优化,只在APR通道中有实现。

十四、Tomcat对keep-alive的实现逻辑及优化

1、什么是keepalive?

http协议的早期是,每开启一个http链接,是要进行一次socket,也就是新启动一个TCP链接。

使用keep-alive可以改善这种状态,即在一次TCP连接中可以持续发送多份数据而不会断开连接。通过使用keep-alive机制,可以减少tcp连接建立次数。

举一个例子,用户浏览一个网页时,除了网页本身外,还引用了多个 javascript 文件,多个 css 文件,多个图片文件,并且这些文件都在同一个 HTTP 服务器上,算作一个http请求,而如果浏览器支持keepalive的话,那么请求头中会有如下connection属性,如下图所示:

 

对于keepalive的部分,主要集中在Connection属性当中,这个属性可以设置两个值:

close(告诉WEB服务器或者代理服务器,在完成本次请求的响应后,断开连接,不要等待本次连接的后续请求了)。

keepalive(告诉WEB服务器或者代理服务器,在完成本次请求的响应后,保持连接,等待本次连接的后续请求)。

从整体可以再看看keepalive的优化的结果如下:

 

从上面的分析来看,keepalive这个选项相当好,是否所有的场景都适合开启keepalive呢?

情况1:如果用户浏览一个网页时,除了网页本身外,顶多能引入1,2个 javascript 文件,1,2个图片文件。 情况2:如果用户浏览的是一个动态网页,由程序即时生成内容,并且不引用其他内容。

当情况1的时候,keepalive的作用就不那么明显了,而情况2来说,keepalive开启与不开启没有任何的关系,因为整个网页是动态形成的,在服务器端对html页面进行组装的,因此开不开启都是一个TCP链接。

另外,需要澄清两个事情:

第一个,keep-alive与TIME_WAIT的关系,使用http keep-alive,可以减少服务端TIME_WAIT数量(因为由服务端httpd守护进程主动关闭连接)。道理很简单,相较而言,启用keep-alive,建立的tcp连接更少了,自然要被关闭的tcp连接也相应更少了。

什么是TIME_WAIT呢?

通信双方建立TCP连接后,主动关闭连接的一方就会进入TIME_WAIT状态。

客户端主动关闭连接时,会发送最后一个ack后,然后会进入TIME_WAIT状态,再停留2个MSL时间,进入CLOSED状态,原理如下图所示:

 

2、keepalive的配置实现(两个参数)

在不同的web服务器中,肯定都有keepalive的配置,一般配置如下两个参数:

keepAliveTimeout:此时间过后连接就close了,单位是milliseconds

maxKeepAliveRequests:最大长连接个数(1表示禁用,-1表示不限制个数,默认100个,一般设置在100~200之间)

在tomcat中,http11之后,keepalive默认就是开启的。

3、Tomcat中Keepalive的实现原理

步骤1:准备阶段

首先准备SocketWrapper,SocketWrapper实际就是socket的包装类,而通过这个包装类加上一些属性,例如keepaliveout时间,keepaliveRequest的次数;其次,keepalive默认就是true,如果当前发现SocketWrapper包装类是不支持keepalive的,这种情况直接keepalive就是false,后续任凭你咋配置tomcat的keepalive的属性,keepalive也不能工作。

步骤2:启动大循环,识别该请求没有结束(是否keepalive模式开启后,连续的几个请求)跳出循环,释放或者出让工作线程

首先开启一个大循环,然后判断请求是否是该keepalive期间的最后的一个请求,如果是的话,那么在这里直接就进行break掉,释放掉该工作线程,因为活都已经干完了嘛,如果发现不是最后一个请求,或者后续还有可能有请求,那么这里务必需要将keepalive的模式的状态还要保持住,这些属性如openSocket和readComplete等状态,来保证下一次请求这些状态能正常工作。

通过这段代码就可以分析,在keepalive期间,工作线程池是可以进行释放或者出让的,至少从程序的逻辑上来看,保留了入口。

步骤3:通过prepareRequest方法解析请求头,基于客户端状态设置keepalive

这一步其实比较清晰,就是解析http请求头,看看是否支持keepalive;

先看看http协议,再看看请求头中的Connection字段,如果不是keepalive的话,是close的话,那么就需要强制关闭了,最后看看客户端浏览器的agent是否支持,如果上面都可以的话,keepalive就可以设置了,如果一点不行,那么这里面直接就不能执行keepalive的逻辑,如果是Connection:close的话,处理完直接链接关闭。

从这一步上来看,keepalive也不是那么容易就开启的;

步骤4:设置Tomcat的keepalive

到这一步了,说明至少环境上是可以满足keepalive了,但是前面讲过Tomcat的配置可以让keepalive停掉;

例如maxKeepAliveRequests如果设置成1了,这里直接keepalive就为false,相当于给禁止了,如果maxKeepAliveRequests大于0,走到这里执行了一次,需要减1,这就用到了前面准备阶段中的SocketWrapper的计数器。

步骤5:执行Tomcat容器部分,如果出现异常,关掉Keepalive

这一步就是执行容器,然后基于反馈,如果错误,直接置响应头为Connection:close,keepalive直接就没用了,链接都关了。

步骤6:设置request的keepalive阶段,看是否各变量符合跳出大循环

到这里,大循环任务已经完成,最后检验一下,如果出现错误,这里就会通过breakKeepAliveLoop跳出大循环;

如果一切正常,当前的Request的阶段就是STAGE_KEEPALIVE阶段;

4、总结

本文关注keepalive的原理,Tomcat中的配置与Tomcat中对keepalive的基本实现,大家还可以从线程池的视角,看看通过不同通道在keepalive下,究竟有哪些异同,从而分析出keepalive参数对性能为什么这么关键的原因。

十五、调整和tomcat相关的JVM参数进行优化

1、设置串行垃圾回收器(nio模式,最大线程1000)

压测步骤:

1)、在tomcat启动脚本catalina.sh里设置以下脚本:

年轻代、老年代均使用串行收集器,初始堆内存64M,最大堆内存512M,打印gc时间戳等信息,生成gc日志文件

JAVA_OPTS="-XX:+UseSerialGC -Xms64m -Xmx512m -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX: +PrintGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:../logs/gc.log"

2)、设置后启动tomcat,使用jmeter进行压测(jmeter设置线程为1000,每个线程循环10次),访问test_web

 

3)、查看吞吐量

压测结果:平均时间1.585s,吞吐量378.6/s,异常1.12%

 

将gc.log拷贝出来,改名gc1.log。预备比较

2、设置并行垃圾回收器(nio模式,最大线程1000)

压测步骤:

1)、在tomcat启动脚本catalina.sh里设置以下脚本:

年轻代、老年代均改成并行垃圾收集器,初始堆内存64M,最大堆内存512M,打印gc时间戳等信息,生成gc日志文件。

#JAVA_OPTS="-XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC -Xms64m -Xmx512m -XX:+PrintGCDetails -XX :+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:../logs/gc.log"

2)、删除gc.log

rm -rf gc.log

3)、设置后重启tomcat,使用jmeter进行压测(jmeter设置线程为1000,每个线程循环10次),访问test_web,查看吞吐量

压测结果:平均时间1.161s,吞吐量407.7/s,异常0.40%

 

将gc.log拷贝出来,改名gc2.log。预备比较

分析结论:

可以看出设置成并行垃圾收集器之后平均执行时间减少了,吞吐量增加了,异常率也减少了,总体性能有了很大的提高。

3、查看gc日志文件

将gc1.log和gc2.log文件分别上传到gceasy.io进行在线分析,分析结果如下:

gc1.log中的gc总次数是13次

 

gc2.log中gc总次数12次,比串行时少了1次,性能是有所提升的。

 

4、调整年轻代大小

再次重新设置启动参数,依然是并行垃圾收集器,不过我们增加了初始化堆内存和最大堆内存,分别设置为128m和1024m。

JAVA_OPTS="-XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC -Xms128m -Xmx1024m -XX:NewSize=64m -XX:M axNewSize=256m -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintHe apAtGC -Xloggc:../logs/gc.log"

设置完后再次重启,用jmeter进行压测(压测参数不变),结果如下:

 

压测结果:平均时间0.943s,吞吐量433.5/s,异常0.29%

性能再一次的得到了提升。再次分析gc.log 如下图:

 

gc收集总次数减少为8次,从gc的收集次数也再次证明了调整参数后性能的确得到了极大的提升。

5、设置G1垃圾回收器(jdk9之后默认G1,测试用的jdk8)

再次重新设置启动参数,修改垃圾收集器为G1收集器,参数如下:

JAVA_OPTS="-XX:+UseG1GC -Xms128m -Xmx1024m -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+Pr intGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:../logs/gc.log"

重启tomcat后使用jmeter再次压测(压测参数不变),压测结果如图:

 

压测结果:平均时间0.897s,吞吐量431.2/s,异常0.14%

总体性能再一次得到了提升。

6、总结

通过不断的调优,我们得出4次压测结果如下:

第1次压测结果:平均时间1.585s,吞吐量378.6/s,异常1.12%

第2次压测结果:平均时间1.161s,吞吐量407.7/s,异常0.40%

第3次压测结果:平均时间0.943s,吞吐量433.5/s,异常0.29%

第4次压测结果:平均时间0.897s,吞吐量431.2/s,异常0.14%

平均时间一次比一次短,吞吐量一次比一次大,异常率一次比一次少,所以总体性能一次比一次优越。

结论:对tomcat性能优化需要不断的进行参数调整,然后测试结果,可能每次调优结果都有差异,这就需要借助于gc的可视化工具来看gc的情况,再帮我我们做出决策应该调整哪些参数,从而达到一个相对理想的优化效果。

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