引用官方原句"Apache Dubbo is a high-performance, java based open source RPC framework.", dubbo是高性能的基于Java语言开发的RPC框架。我们这里就针对dubbo高性能这点分为上下两篇,就dubbo中的底层线程模型及网络模型展开剖析,本篇为上篇着重分析dubbo的线程模型,如果读者对于Java中的线程池原理不是很了解,可以先阅读这里。
dubbo中有哪些类型的线程池
在具体分析每个线程池之前,我们分析的具体步骤是:
- 了解每个默认参数的作用
- 线程池阻塞队列特性
- 任务被拒绝后处理策略
LimitedThreadPool
public class LimitedThreadPool implements ThreadPool {
@Override
public Executor getExecutor(URL url) {
String name = url.getParameter(THREAD_NAME_KEY, DEFAULT_THREAD_NAME);
int cores = url.getParameter(CORE_THREADS_KEY, DEFAULT_CORE_THREADS);
int threads = url.getParameter(THREADS_KEY, DEFAULT_THREADS);
int queues = url.getParameter(QUEUES_KEY, DEFAULT_QUEUES);
return new ThreadPoolExecutor(cores, threads, Long.MAX_VALUE, TimeUnit.MILLISECONDS,
queues == 0 ? new SynchronousQueue() :
(queues < 0 ? new LinkedBlockingQueue()
: new LinkedBlockingQueue(queues)),
new NamedInternalThreadFactory(name, true), new AbortPolicyWithReport(name, url));
}
}
默认核心线程数量是0,最大线程数量是200。线程最大空闲时间基本无上限,可以理解线程一旦被创建线程池不会主动回收线程资源进行缩容。
任务队列使用
SynchronousQueue
,该队列容量为零,一旦有任务到达就一直阻塞直到有空闲的线程来处理。当任务超时未处理时,该线程池会记录下线程栈信息并抛出
RejectedExecutionException
异常。
FixedThreadPool
public class FixedThreadPool implements ThreadPool {
@Override
public Executor getExecutor(URL url) {
String name = url.getParameter(THREAD_NAME_KEY, DEFAULT_THREAD_NAME);
int threads = url.getParameter(THREADS_KEY, DEFAULT_THREADS);
int queues = url.getParameter(QUEUES_KEY, DEFAULT_QUEUES);
return new ThreadPoolExecutor(threads, threads, 0, TimeUnit.MILLISECONDS,
queues == 0 ? new SynchronousQueue() :
(queues < 0 ? new LinkedBlockingQueue()
: new LinkedBlockingQueue(queues)),
new NamedInternalThreadFactory(name, true), new AbortPolicyWithReport(name, url));
}
}
- 默认核心线程数量是200,最大线程数量也是200,所以当前线程池并不会主动回收线程资源进行缩容。
- 任务队列使用
SynchronousQueue
,该队列容量为零,一旦有任务到达就一直阻塞直到有空闲的线程来处理。 - 当任务超时未处理时,该线程池会记录下线程栈信息并抛出
RejectedExecutionException
异常。 - 如果没有显示的指定,那么该线程池也是dubbo中默认最为常用的线程池。
EagerThreadPool
public class EagerThreadPool implements ThreadPool {
@Override
public Executor getExecutor(URL url) {
String name = url.getParameter(THREAD_NAME_KEY, DEFAULT_THREAD_NAME);
int cores = url.getParameter(CORE_THREADS_KEY, DEFAULT_CORE_THREADS);
int threads = url.getParameter(THREADS_KEY, Integer.MAX_VALUE);
int queues = url.getParameter(QUEUES_KEY, DEFAULT_QUEUES);
int alive = url.getParameter(ALIVE_KEY, DEFAULT_ALIVE);
// init queue and executor
TaskQueue taskQueue = new TaskQueue(queues <= 0 ? 1 : queues);
EagerThreadPoolExecutor executor = new EagerThreadPoolExecutor(cores,
threads,
alive,
TimeUnit.MILLISECONDS,
taskQueue,
new NamedInternalThreadFactory(name, true),
new AbortPolicyWithReport(name, url));
taskQueue.setExecutor(executor);
return executor;
}
}
这里EagerThreadPool
涉及到另外两个类
-
TaskQueue
该类继承自LinkedBlockingQueue
, 重写了offer(Runnable runnable)
方法(这里需要结合ThreadPoolExecutor
的execute(Runnable command)
的代码一起理解),当添加任务失败返回false时线程池会尝试增加线程数。public boolean offer(Runnable runnable) { if (executor == null) { throw new RejectedExecutionException("The task queue does not have executor!"); } int currentPoolThreadSize = executor.getPoolSize(); // 如果当前线程数量大于提交的任务数量,直接让空闲线程处理。 if (executor.getSubmittedTaskCount() < currentPoolThreadSize) { return super.offer(runnable); } // 当线程池最大数量大于当前线程数量时,这里返回false,对应线程池会创建新的线程处理该任务。 if (currentPoolThreadSize < executor.getMaximumPoolSize()) { return false; } // currentPoolThreadSize >= max return super.offer(runnable); }
-
EagerThreadPoolExecutor
该类继承自ThreadPoolExecutor
,重写了execute(Runnable command)
方法。public void execute(Runnable command) { if (command == null) { throw new NullPointerException(); } // do not increment in method beforeExecute! submittedTaskCount.incrementAndGet(); try { super.execute(command); } catch (RejectedExecutionException rx) { // retry to offer the task into queue. final TaskQueue queue = (TaskQueue) super.getQueue(); try { if (!queue.retryOffer(command, 0, TimeUnit.MILLISECONDS)) { submittedTaskCount.decrementAndGet(); throw new RejectedExecutionException("Queue capacity is full.", rx); } } catch (InterruptedException x) { submittedTaskCount.decrementAndGet(); throw new RejectedExecutionException(x); } } catch (Throwable t) { // decrease any way submittedTaskCount.decrementAndGet(); throw t; } }
可以看到这里捕获了RejectedExecutionException
异常,会重试一次将任务重新添加到队列,如果还是失败则抛出异常。
介绍完了EagerThreadPool
涉及的两个类,我们继续分析该线程池的特性:
- 默认核心线程数量是0,最大线程数量是
Integer.MAX_VALUE
(无限制扩容线程数在大多数场景都是很危险的),如果线程空闲超过一分钟则会被回收。 - 任务队列使用
TaskQueue
,该队列容量为1,一旦有任务到达优先创建新的线程,然后才会阻塞直到有空闲的线程来处理。 - 当任务超时未处理时,该线程池重试一次将任务添加到任务队列,如果还是失败则会记录下线程栈信息并抛出
RejectedExecutionException
异常。
CachedThreadPool
public class CachedThreadPool implements ThreadPool {
@Override
public Executor getExecutor(URL url) {
String name = url.getParameter(THREAD_NAME_KEY, DEFAULT_THREAD_NAME);
int cores = url.getParameter(CORE_THREADS_KEY, DEFAULT_CORE_THREADS);
int threads = url.getParameter(THREADS_KEY, Integer.MAX_VALUE);
int queues = url.getParameter(QUEUES_KEY, DEFAULT_QUEUES);
int alive = url.getParameter(ALIVE_KEY, DEFAULT_ALIVE);
return new ThreadPoolExecutor(cores, threads, alive, TimeUnit.MILLISECONDS,
queues == 0 ? new SynchronousQueue() :
(queues < 0 ? new LinkedBlockingQueue()
: new LinkedBlockingQueue(queues)),
new NamedInternalThreadFactory(name, true), new AbortPolicyWithReport(name, url));
}
}
- 默认核心线程数量是0,最大线程数量是
Integer.MAX_VALUE
(无限制扩容线程数在大多数场景都是很危险的),如果线程空闲超过一分钟则会被回收。 - 任务队列使用
SynchronousQueue
,该队列容量为零,一旦有任务到达就一直阻塞直到有空闲的线程来处理。 - 当任务超时未处理时,该线程池会记录下线程栈信息并抛出
RejectedExecutionException
异常。
通过上面的介绍我们已经了解掌握了dubbo中常见的线程池及其特性,下面我们继续了解这些线程池具体应用在dubbo中哪些地方以及作用是什么。
线程池被用在了哪些地方
这里只分析dubbo中使用了netty作为通讯框架这种场景(不同网络通讯框架线程模型可能会有很大的差异)。不管使用哪种通讯框架,在网络通讯层面都需要完成以下基础的功能:
- 请求连接的建立,以netty为例dubbo会在tcp层为每个服务消费者和提供者之间建立TCP长连接。
- 发送数据,通过已经建立的TCP连接发送数据。
- 接收数据,通过已经建立的TCP连接接收数据。
- 关闭连接,关闭TCP长连接。
就以上功能作为展开点,我们以dubbo中服务提供方NettyServer
启动过程开始分析。
protected void doOpen() throws Throwable {
bootstrap = new ServerBootstrap();
bossGroup = NettyEventLoopFactory.eventLoopGroup(1, "NettyServerBoss");
workerGroup = NettyEventLoopFactory.eventLoopGroup(
getUrl().getPositiveParameter(IO_THREADS_KEY, Constants.DEFAULT_IO_THREADS),
"NettyServerWorker");
final NettyServerHandler nettyServerHandler = new NettyServerHandler(getUrl(), this);
channels = nettyServerHandler.getChannels();
bootstrap.group(bossGroup, workerGroup)
.channel(NettyEventLoopFactory.serverSocketChannelClass())
.option(ChannelOption.SO_REUSEADDR, Boolean.TRUE)
.childOption(ChannelOption.TCP_NODELAY, Boolean.TRUE)
.childOption(ChannelOption.ALLOCATOR, PooledByteBufAllocator.DEFAULT)
.childHandler(new ChannelInitializer() {
@Override
protected void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {
// FIXME: should we use getTimeout()?
int idleTimeout = UrlUtils.getIdleTimeout(getUrl());
NettyCodecAdapter adapter = new NettyCodecAdapter(getCodec(), getUrl(), NettyServer.this);
if (getUrl().getParameter(SSL_ENABLED_KEY, false)) {
ch.pipeline().addLast("negotiation",
SslHandlerInitializer.sslServerHandler(getUrl(), nettyServerHandler));
}
ch.pipeline()
.addLast("decoder", adapter.getDecoder())
.addLast("encoder", adapter.getEncoder())
.addLast("server-idle-handler", new IdleStateHandler(0, 0, idleTimeout, MILLISECONDS))
.addLast("handler", nettyServerHandler);
}
});
// bind
ChannelFuture channelFuture = bootstrap.bind(getBindAddress());
channelFuture.syncUninterruptibly();
channel = channelFuture.channel();
}
以上代码是使用netty中非常常见的用法,分别创建boss角色和worker角色两个工作组。其中boss角色负责连接的建立以及通信通道的建立,通道建立完成之后通讯的工作以及通道的断开则由worker角色负责。这么说可能有些抽象,可以简单的做个类比:我们去餐馆吃饭,进门的时候前台会负责引导你至座位上,然后会再帮你安排一名服务员。这时前台的工作结束了,他可以继续迎接其他客人,服务员则继续提供点餐送菜等工作。例子里的前台可以理解为boss的角色,服务员则可以对应的理解为worker的角色。
上面代码中涉及到NettyServerHandler
这个对象,该对象继承自ChannelDuplexHandler
(对netty不熟悉的小伙伴可以将该对象理解为一个双向的通道,提供了读写的功能,dubbo的通讯也是由此展开的)。
public class NettyServerHandler extends ChannelDuplexHandler {
// 省略代码
@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {
NettyChannel channel = NettyChannel.getOrAddChannel(ctx.channel(), url, handler);
handler.received(channel, msg);
}
@Override
public void write(ChannelHandlerContext ctx, Object msg, ChannelPromise promise) throws Exception {
super.write(ctx, msg, promise);
NettyChannel channel = NettyChannel.getOrAddChannel(ctx.channel(), url, handler);
handler.sent(channel, msg);
}
}
上面代码不需要去精读就可以发现明显的规律,NettyServerHandler
类重写的channelRead
、write
等方法都将具体的调用委托给了ChannelHandler
这个对象。目前为止我们的线程模型可以简化为如下图所示:
暂且把channel
当成黑盒,我们下面继续展开分析,ChannelHandler
源码如下:
@SPI
public interface ChannelHandler {
void connected(Channel channel) throws RemotingException;
void disconnected(Channel channel) throws RemotingException;
void sent(Channel channel, Object message) throws RemotingException;
void received(Channel channel, Object message) throws RemotingException;
void caught(Channel channel, Throwable exception) throws RemotingException;
}
又可以看到熟悉身影SPI
了(如果对此不了解的小伙伴,可以访问链接)。先来看看在dubbo中有哪些实现,通过配置文件一番查找,不好意思没找到,就很气,dubbo为什么不按套路出牌???既然通过这种方式找不到,只能追踪源码慢慢的分析了。
通过进一步的追踪可以看到,在创建NettyServer
对象是,构造方法中隐藏了一段非常重要的代码:
public NettyServer(URL url, ChannelHandler handler) throws RemotingException {
// you can customize name and type of client thread pool by THREAD_NAME_KEY and THREADPOOL_KEY in CommonConstants.
// the handler will be wrapped: MultiMessageHandler->HeartbeatHandler->handler
super(ExecutorUtil.setThreadName(url, SERVER_THREAD_POOL_NAME), ChannelHandlers.wrap(handler, url));
}
其中ChannelHandlers.wrap(handler, url)
将handler
做了进一步的包装(此处联想到装饰器模式的应用),我们继续看看它到底做了什么吧。
public class ChannelHandlers {
// 省略部分代码
public static ChannelHandler wrap(ChannelHandler handler, URL url) {
return ChannelHandlers.getInstance().wrapInternal(handler, url);
}
protected ChannelHandler wrapInternal(ChannelHandler handler, URL url) {
return new MultiMessageHandler(new HeartbeatHandler(ExtensionLoader.getExtensionLoader(Dispatcher.class)
.getAdaptiveExtension().dispatch(handler, url)));
}
}
可以看到原来的handler
分别被MultiMessageHandler
、HeartbeatHandler
、以及通过ExtensionLoader
扩展加载器创建的Dispatcher
调用dispatch
进一步装饰,前面两个暂且放在一边,后续博文会有对应的剖析介绍。先来看看Dispatcher
这个类有哪些实现吧,通过扩展配置文件可知:
all=org.apache.dubbo.remoting.transport.dispatcher.all.AllDispatcher
direct=org.apache.dubbo.remoting.transport.dispatcher.direct.DirectDispatcher
message=org.apache.dubbo.remoting.transport.dispatcher.message.MessageOnlyDispatcher
execution=org.apache.dubbo.remoting.transport.dispatcher.execution.ExecutionDispatcher
connection=org.apache.dubbo.remoting.transport.dispatcher.connection.ConnectionOrderedDispatcher
在Dispatcher
类中注解默认使用的是AllDispatcher
,该类内容如下:
public class AllDispatcher implements Dispatcher {
public static final String NAME = "all";
@Override
public ChannelHandler dispatch(ChannelHandler handler, URL url) {
return new AllChannelHandler(handler, url);
}
}
到这里终于见到了倍感亲切的ChannelHandler
,那么上面Dispatcher
与ChannelHandler
对应关系如下:
-
AllDispatcher
-AllChannelHandler
-
DirectDispatcher
-DirectChannelHandler
-
MessageOnlyDispatcher
-MessageOnlyChannelHandler
-
ExecutionDispatcher
-ExecutionChannelHandler
-
ConnectionOrderedDispatcher
-ConnectionOrderedChannelHandler
上面五种不同的实现原理都是相同的,我们就不一一展开分析了,这里以默认的AllChannelHandler
为例抛砖引玉,感兴趣的小伙伴可以自行阅读。
public class AllChannelHandler extends WrappedChannelHandler {
public AllChannelHandler(ChannelHandler handler, URL url) {
super(handler, url);
}
@Override
public void connected(Channel channel) throws RemotingException {
// 获取线程池
ExecutorService executor = getExecutorService();
try {
// 将连接任务提交给线程池执行
executor.execute(new ChannelEventRunnable(channel, handler, ChannelState.CONNECTED));
} catch (Throwable t) {
throw new ExecutionException("connect event", channel, getClass() + " error when process connected event .", t);
}
}
@Override
public void disconnected(Channel channel) throws RemotingException {
// 获取线程池
ExecutorService executor = getExecutorService();
try {
// 将断开连接任务提交给线程池执行
executor.execute(new ChannelEventRunnable(channel, handler, ChannelState.DISCONNECTED));
} catch (Throwable t) {
throw new ExecutionException("disconnect event", channel, getClass() + " error when process disconnected event .", t);
}
}
@Override
public void received(Channel channel, Object message) throws RemotingException {
// 获取线程池
ExecutorService executor = getPreferredExecutorService(message);
try {
// 将接收信息任务提交给线程池执行
executor.execute(new ChannelEventRunnable(channel, handler, ChannelState.RECEIVED, message));
} catch (Throwable t) {
if(message instanceof Request && t instanceof RejectedExecutionException){
sendFeedback(channel, (Request) message, t);
return;
}
throw new ExecutionException(message, channel, getClass() + " error when process received event .", t);
}
}
@Override
public void caught(Channel channel, Throwable exception) throws RemotingException {
// 获取线程池
ExecutorService executor = getExecutorService();
try {
executor.execute(new ChannelEventRunnable(channel, handler, ChannelState.CAUGHT, exception));
} catch (Throwable t) {
throw new ExecutionException("caught event", channel, getClass() + " error when process caught event .", t);
}
}
}
可以看到业务线程池代为处理了connected
、disconnected
、received
、caught
等事件,而write
事件还是由netty中IO线程执行(这里跟官网的说法冲突了,官网文档错误已经有相应的issues。到这里线程模型就比较完整了。
总结一下:
- boss线程池负责连接通道的创建
- worker线程池负责数据发送
- 业务线程池负责连接的建立、断开、数据接收、异常处理
顺便贴出官网文档关于不同Dispatcher
特点介绍:
-
all
所有消息都派发到线程池,包括请求,响应,连接事件,断开事件,心跳等。(注意这里不包含响应) -
direct
所有消息都不派发到线程池,全部在 IO 线程上直接执行。 -
message
只有请求响应消息派发到线程池,其它连接断开事件,心跳等消息,直接在 IO 线程上执行。 -
execution
只有请求消息派发到线程池,不含响应,响应和其它连接断开事件,心跳等消息,直接在 IO 线程上执行。 -
connection
在 IO 线程上,将连接断开事件放入队列,有序逐个执行,其它消息派发到线程池。
通过本篇我们完成了对dubbo中线程模型的分析,希望让大家更加深入了解dubbo,知其然知其所以然。