深入浅出Java分布式系统通信
什么是分布式系统
之前我有篇文章已经简单介绍了分布式通信，有兴趣的朋友可以去看看：
那么今天我详细的说下我对java分布式系统通信的理解
1.集群模式，将相同应用模块部署多份
2.业务拆分模式，将业务拆分成多个模块，并分别部署
3.存储分布式
由于分布式概念太大，我们可以缩小下讨论的范围：
以下分布式的狭义定义为：
业务拆分，但不限于水平拆分，而是拆分出底层模块，功能模块，上层模块等等
一个系统功能繁多，且有层次依赖，那么我们需要将其分为很多模块，并分别部署 。
举例：
比如我们现在开发一个类似于钱包的系统，那么它会有如下功能模块：用户模块（用户数据），
应用模块（如手机充值等），业务模块（处理核心业务），交易模块（与银行发生交易），
前置模块（与客户端通信） 等等
我们会得到一个系统架构图：
为什么要分布式
1） 将系统功能模块化，且部署在不同的地方，对于底层模块，只要保持接口不变，
上层系统调用底层模块将不关心其具体实现，且底层模块做内部逻辑变更，上层系统
都不需要再做发布，可以极大限度的解耦合
2） 解耦合之后，可以复用共同的功能，且业务扩展更为方便，加快开发和发布的速度
3） 系统分开部署，充分利用硬件，可以提高系统性能
4） 减少数据库连接资源的消耗
分布式通信方案
场景：服务端与服务端的通信
方案1：基于socket短连接
方案2：基于socket长连接同步通信
方案3：基于socket长连接异步通信
tcp短连接通信方案
定义：
短连接：http短连接，或者socket短连接，是指每次客户端和服务端通信的时候，都要新
建立一个socket连接，本次通信完毕后，立即关闭该连接，也就是说每次通信都需要开启一个新的连接 。
传输图如下：
io通信用mina实现
客户端示例代码：
NioSocketConnector connector = new NioSocketConnector(); connector.setConnectTimeoutMillis(CONNECT_TIMEOUT); //设置读缓冲,传输的内容必须小于此缓冲 connector.getSessionConfig().setReadBufferSize(2048*2048); //设置编码解码器 connector.getFilterChain().addLast("codec", new ProtocolCodecFilter(new ObjectSerializationCodecFactory())); //设置日志过滤器 connector.getFilterChain().addLast("logger", new LoggingFilter()); //设置Handler connector.setHandler(new MyClientHandler()); //获取连接，该方法为异步执行 ConnectFuture future = connector.connect(new InetSocketAddress( HOSTNAME, PORT)); //等待连接建立 future.awaitUninterruptibly(); //获取session IoSession session = future.getSession(); //等待session关闭 session.getCloseFuture().awaitUninterruptibly(); //释放connector connector.dispose();
下面我们进行性能测试：
测试场景：
每个请求的业务处理时间110ms
100个线程并发测试，每个线程循环请求服务端
测试环境:
客户端服务器：
Cpu为4线程 2400mhz
服务端cpu: 4线程 3000Mhz
测试结果：
在经过10分钟测试之后，稳定情况下的tps
Tps:554左右
客户端Cpu:30%
服务端cpu：230%
该方案的优点：
程序实现起来简单
该方案的缺点：
1. Socket发送消息时，需要先发送至socket缓冲区，因此系统为每个socket分配缓冲区
当缓冲不足时，就达到了最大连接数的限制
2. 连接数大，也就意味着系统内核调用的越多，socket的accept和close调用
3.每次通信都重新开启新的tcp连接，握手协议耗时间，tcp是三次握手
4.tcp是慢启动，TCP 数据传输的性能还取决于 TCP 连接的使用期（age）。TCP 连接会随着时间进行自我“调谐”，起初会限制连接的最大速度，如果数据成功传输，会随着时间的推移提高传输的速度。这种调谐被称为 TCP 慢启动（slow start），用于防止因特网的突
然过载和拥塞 。
tcp长连接同步通信
长连接同步的传输图
一个socket连接在同一时间只能传递一个请求的信息
只有等到response之后，第二个请求才能开始使用这个通道
为了提高并发性能，可以提供多个连接，建立一个连接池，连接被使用的时候标志为正在使用，
使用完放回连接池，标识为空闲，这和jdbc连接池是一样的。
假设后端服务器，tps是1000，即每秒处理业务数是1000
现在内网传输耗时是5毫秒，业务处理一次请求的时间为150毫秒
那么一次请求从客户端发起请求到得到服务端的响应，总共耗时150毫秒+5毫秒*2
=160毫秒，如果只有一个连接通信，那么1秒内只能完成2次业务处理，即tps为2
如果要使tps达到1000，那么理论上需要500个连接，但是当连接数上升的时候，其性能却在下降，
因此该方案将会降低网站的吞吐量。
实现挑战：
mina的session.write()和receive消息都是异步的，那么需要在主线程上阻塞以等待响应的到达。
连接池代码：
/** * 空闲连接池 */ private static BlockingQueue<Connection> idlePool = new LinkedBlockingQueue<Connection>(); /** * 使用中的连接池 */ public static BlockingQueue<Connection> activePool = new LinkedBlockingQueue<Connection>(); public static Connection getConn() throws InterruptedException{ long time1 = System.currentTimeMillis(); Connection connection = null; connection = idlePool.take(); activePool.add(connection); long time2 = System.currentTimeMillis(); //log.info("获取连接耗时:"+(time2-time1)); return connection; }
客户端代码：
public TransInfo send(TransInfo info) throws InterruptedException { Result result = new Result(); //获取tcp连接 Connection connection = ConnectFutureFactory.getConnection(result); ConnectFuture connectFuture = connection.getConnection(); IoSession session = connectFuture.getSession(); session.setAttribute("result", result); //发送信息 session.write(info); //同步阻塞获取响应 TransInfo synGetInfo = result.synGetInfo(); //此处并不是真正关闭连接，而是将连接放回连接池 ConnectFutureFactory.close(connection,result); return synGetInfo; }
阻塞获取服务端响应代码：
public synchronized TransInfo synGetInfo() { //等待消息返回 //必须要在同步的情况下执行 if (!done) { try { wait(); } catch (InterruptedException e) { log.error(e.getMessage(), e); } } return info; } public synchronized void synSetInfo(TransInfo info) { this.info = info; this.done = true; notify(); }
测试场景：
每个请求的业务处理时间110ms
300个线程300个连接并发测试，每个线程循环请求服务端
测试环境:
客户端服务器：
Cpu为4线程 2400mhz
服务端cpu: 4线程 3000Mhz
测试结果：
在经过10分钟测试之后，稳定情况下的tps
Tps:2332左右
客户端Cpu:90%
服务端cpu：250%
从测试结果可以看出，当连接数足够大的时候，系统性能会降低，开启的tcp连接数越多，那么
系统开销将会越大。
tcp长连接异步通信
通信图：
一个socket连接在同一时间内传输多次请求的信息，输入通道接收多条响应消息，消息是连续发出，连续收回的。
业务处理和发消息是异步的，一个业务线程告诉通道发送消息后，不再占用通道，而是等待响应到达，而此时其它
业务线程也可以往该连接通道发信息，这样可以充分利用通道来进行通信。
实现挑战
但该方案使编码变得复杂，如上图，请求request1,request2,request3顺序发出，但是服务端处理请求并不是
排队的，而是并行处理的，有可能request3先于request1响应给客户端，那么一个request将无法找到他的response,
这时候我们需要在request和response报文中添加唯一标识，如通信序列号，在一个通信通道里面保持唯一，
那么可以根据序列号去获取对应的响应报文。
我的方案是:
1.客户端获取一个tcp连接
2.调用session.write()发送信息，并将消息的唯一序列号存入一个Result对象
result对象存入一个map
3.同步阻塞获取结果，线程在result对象进行同步阻塞
4.接收消息，并通过唯一序列号从map里面获取result对象，并唤醒阻塞在result对象上的线程
客户端发送消息示例代码：
public TransInfo send(TransInfo info) throws InterruptedException { Result result = new Result(); result.setInfo(info); //获取socket连接 ConnectFuture connectFuture = ConnectFutureFactory .getConnection(result); IoSession session = connectFuture.getSession(); //将result放入ConcurrentHashMap ConcurrentHashMap<Long, Result> resultMap = (ConcurrentHashMap<Long, Result>)session.getAttribute("resultMap"); resultMap.put(info.getId(), result); //发送消息 session.write(info); //同步阻塞获取结果 return result.synGetInfo(); }
同步阻塞和唤醒方法：
public synchronized TransInfo synGetInfo() { //等待消息返回 //必须要在同步的情况下执行 while (!done) { try { wait(); } catch (InterruptedException e) { log.error(e.getMessage(), e); } } return info; } public synchronized void synSetInfo(TransInfo info) { this.info = info; this.done = true; notify(); }
接收消息示例代码：
public void messageReceived(IoSession session, Object message) throws Exception { TransInfo info = (TransInfo) message; //根据唯一序列号从resultMap中获取result ConcurrentHashMap<Long, Result> resultMap = (ConcurrentHashMap<Long, Result>)session.getAttribute("resultMap"); //移除result Result result = resultMap.remove(info.getId()); //唤醒阻塞线程 result.synSetInfo(info); }
测试场景：
每个请求的业务处理时间110ms
300个线程10个连接并发测试，每个线程循环请求服务端
测试环境:
客户端服务器：
Cpu为4线程 2400mhz
服务端cpu: 4线程 3000Mhz
测试结果：
在经过10分钟测试之后，稳定情况下的tps
Tps:2600左右
客户端Cpu:25%
服务端cpu：250%
经测试发现，异步通信可以用更少的tcp连接实现同样高效的通信，极大的减少了系统性能开销。
今天暂时写到这里。
参考 文章
http://www.2cto.com/os/201203/125511.html
wireshark-win32-1.6.5.exe:
http://down.51cto.com/data/685517
RPC与消息队列的区别
http://oldratlee.com/post/2013-02-01/synchronous-rpc-vs-asynchronous-message
tcp长连接与短连接的区别
http://www.cnblogs.com/liuyong/archive/2011/07/01/2095487.html
http://blog.chinaunix.net/uid-354915-id-3587924.html
keep-alived详解
http://wudi.in/archives/446.html
http://www.nowamagic.net/academy/detail/23350305
wireshark抓包详解
http://www.cnblogs.com/TankXiao/archive/2012/10/10/2711777.html
长连接，同步异步参考
http://www.yeolar.com/note/2012/11/10/c10k/
同步队列：
http://ifeve.com/java-synchronousqueue/
netty: