- 回顾NioEventLoop的run方法流程
- IO事件与非IO任务
- 处理IO事件
- 处理非IO任务
- 聚合定时任务到普通任务队列
- 从普通队列中获取任务
- 计算任务执行的超时时间
- 安全执行
- 计算是否超时
- 总结
回顾NioEventLoop的run方法流程
上文说到NioEventLoop的run方法可以分为3个步骤：
- 轮询channel中就绪的IO事件
- 处理轮询出的IO事件
- 处理所有任务，也包括定时任务
其中步骤1已在上一节讲述，这里接着讲述下面2个步骤
IO事件与非IO任务
首先看一下在步骤2和步骤3的主干代码
final int ioRatio = this.ioRatio;
// 将所有任务执行完
if (ioRatio == 100) {
try {
processSelectedKeys();
} finally {
// Ensure we always run tasks.
runAllTasks();
}
} else {
// 记录IO事件消耗的时间，然后按比例处理分配时间处理非IO任务
final long ioStartTime = System.nanoTime();
try {
processSelectedKeys();
} finally {
// Ensure we always run tasks.
final long ioTime = System.nanoTime() - ioStartTime;
// ioRatio默认50，(100-ioRatio)/ioRatio刚好等于1，做到平均分配
runAllTasks(ioTime * (100 - ioRatio) / ioRatio);
}
}
ioRadio是NioEventLoop的一个成员变量,用来控制分配花费在IO事件与非IO任务时间的比例。默认情况下，ioRadio是50，表示IO事件与非IO任务
将分配相同时间。而当ioRatio为100时，该值失效，不再平衡两种动作的时间分配比值。
了解了这一点，上述两种分支代码就不难理解了，我们直接进入processSelectedKeys，看看netty如何执行IO事件
处理IO事件
先进入processSelectedKeys方法内部。
private void processSelectedKeys() {
if (selectedKeys != null) {
processSelectedKeysOptimized();
} else {
processSelectedKeysPlain(selector.selectedKeys());
}
}
可以看到这里又根据selectedKeys是否为空这个条件来确定是处理优化过的keys还是普通keys。关于selectedKeys，在NioEventLoop介绍这一节中，
我们介绍了NioEventLoop的创建，在创建过程中，默认会将SelectedKeys由Hashset替换为数组实现，此处的selectedKeys正是替换过后的实现。
我们继续跟进到processSelectedKeysOptimized方法
private void processSelectedKeysOptimized() {
for (int i = 0; i < selectedKeys.size; ++i) {
final SelectionKey k = selectedKeys.keys[i];
selectedKeys.keys[i] = null;
final Object a = k.attachment();
if (a instanceof AbstractNioChannel) {
processSelectedKey(k, (AbstractNioChannel) a);
} else {
NioTask task = (NioTask) a;
processSelectedKey(k, task);
}
if (needsToSelectAgain) {
selectedKeys.reset(i + 1);
selectAgain();
i = -1;
}
}
}
方法内部用一个for循环处理selectedKeys。key的attchment默认是在注册时附加上去的NioServerSocketChannel和NioSocketChannel。
继续跟进processSelectedKey(k, (AbstractNioChannel) a)方法。
private void processSelectedKey(SelectionKey k, AbstractNioChannel ch) {
final AbstractNioChannel.NioUnsafe unsafe = ch.unsafe();
if (!k.isValid()) {
final EventLoop eventLoop = ch.eventLoop();
if (eventLoop != this || eventLoop == null) {
return;
}
unsafe.close(unsafe.voidPromise());
return;
}
int readyOps = k.readyOps();
if ((readyOps & SelectionKey.OP_CONNECT) != 0) {
int ops = k.interestOps();
ops &= ~SelectionKey.OP_CONNECT;
k.interestOps(ops);
unsafe.finishConnect();
}
if ((readyOps & SelectionKey.OP_WRITE) != 0) {
ch.unsafe().forceFlush();
}
if ((readyOps & (SelectionKey.OP_READ | SelectionKey.OP_ACCEPT)) != 0 || readyOps == 0) {
unsafe.read();
}
}
netty首先对selectionKey的有效性做了一个判断。当key无效时，关闭key所在的channel。当key有效时，委托NioUnsafe对象对key进行IO操作。
注意这里先进行OP_CONNECT,再执行OP_WRITE,最后执行OP_READ和OP_ACCEPT。关于Unsafe的这些IO操作留待以后分析。
processSelectedKeysPlain方法流程类似，略过
处理非IO任务
由于IoRatio默认为50，我们先进入runAllTasks(ioTime * (100 - ioRatio) / ioRatio)方法。
protected boolean runAllTasks(long timeoutNanos) {
// 步骤1
fetchFromScheduledTaskQueue();
// 步骤2
Runnable task = pollTask();
if (task == null) {
afterRunningAllTasks();
return false;
}
// 步骤3
final long deadline = ScheduledFutureTask.nanoTime() + timeoutNanos;
long runTasks = 0;
long lastExecutionTime;
for (;;) {
// 步骤4
safeExecute(task);
runTasks ++;
// 步骤5
if ((runTasks & 0x3F) == 0) {
lastExecutionTime = ScheduledFutureTask.nanoTime();
if (lastExecutionTime >= deadline) {
break;
}
}
task = pollTask();
if (task == null) {
lastExecutionTime = ScheduledFutureTask.nanoTime();
break;
}
}
// 步骤6
afterRunningAllTasks();
this.lastExecutionTime = lastExecutionTime;
return true;
}
非IO任务的执行可以分为6个步骤
- 从定时任务队列聚合任务到普通任务队列
- 从普通队列中获取任务
- 计算任务执行的超时时间
- 安全执行任务
- 任务执行到一定次数，计算是否超时
- 执行完taskQueue普通队列里的任务后，再去执行tailTaskQueue里的任务。但目前暂时没有看到tailTaskQueue使用的地方，也许是一个扩展点吧，这里先略过。
我们一个一个步骤讲解
聚合定时任务到普通任务队列
首先看一下整体流程
private boolean fetchFromScheduledTaskQueue() {
if (scheduledTaskQueue == null || scheduledTaskQueue.isEmpty()) {
return true;
}
long nanoTime = AbstractScheduledEventExecutor.nanoTime();
for (;;) {
Runnable scheduledTask = pollScheduledTask(nanoTime);
if (scheduledTask == null) {
return true;
}
if (!taskQueue.offer(scheduledTask)) {
scheduledTaskQueue.add((ScheduledFutureTask) scheduledTask);
return false;
}
}
}
首先先判断定时任务队列是否有任务，然后调用了一个AbstractScheduledEventExecutor.nanoTime(),该方法返回ScheduledFutureTask类从初始化
到当前时刻的差值。也即将ScheduledFutureTask初始化的时刻当成零时刻。
获取到零时刻到当前时刻的差值后，用一个for循环不断去定时任务队列里获取终止时刻在当前时刻之后的任务(scheduledTask.deadlineNanos() - nanoTime<=0)
当获取到定时任务后，将它添加到普通任务队列taskQueue里。同时添加失败后，还会再重新添加回定时任务队列，防止任务直接丢失。
说到定时任务队列，也少不了一探其实现。scheduledTaskQueue初始化代码如下:
PriorityQueue> scheduledTaskQueue() {
if (scheduledTaskQueue == null) {
scheduledTaskQueue = new DefaultPriorityQueue<>(
SCHEDULED_FUTURE_TASK_COMPARATOR,
11);
}
return scheduledTaskQueue;
}
采用的是一个懒加载的方式，在调用scheduledTaskQueue()创建定时任务时才进行初始化。从名字可以看出，它是一个优先级队列，初始化容量为11，
采用的Comparator是调用2个ScheduledFutureTask的compareTo方法，首先比较任务的终止时间，然后比较两个任务的id。代码较简单，就不列了。
然后我们看下调度方法schedule
private ScheduledFuture schedule(final ScheduledFutureTask task) {
if (inEventLoop()) {
scheduledTaskQueue().add(task.setId(nextTaskId++));
} else {
executeScheduledRunnable(new Runnable() {
@Override
public void run() {
scheduledTaskQueue().add(task.setId(nextTaskId++));
}
}, true, task.deadlineNanos());
}
return task;
}
可以发现，netty将"添加定时任务"也当做一个任务，放入任务队列里。
从普通队列中获取任务
// NioEventLoop中定义的pollTask方法
protected Runnable pollTask() {
Runnable task = super.pollTask();
if (needsToSelectAgain) {
selectAgain();
}
return task;
}
// super.pollTask调用了此方法，定义在SingleThreadEventExecutor中
protected static Runnable pollTaskFrom(Queue taskQueue) {
for (;;) {
Runnable task = taskQueue.poll();
if (task != WAKEUP_TASK) {
return task;
}
}
}
这里依然是通过轮询从任务队列里取出任务，并且忽略WAKEUP_TASK这个标记性任务。
计算任务执行的超时时间
在当前时间上，加上IO事件执行的时间，作为非IO任务执行的超时时间
安全执行
protected static void safeExecute(Runnable task) {
try {
task.run();
} catch (Throwable t) {
logger.warn("A task raised an exception. Task: {}", task, t);
}
}
捕获所有异常，使得定时任务报错时不退出
计算是否超时
由于nanoTime()是一个相对耗时的操作，netty默认执行了64次非IO任务后，才计算是否超时。若执行了超过64个任务没或者任务队列已经没有任务，
就打断循环，并将当前时间更新为lastExecutionTime。
总结
到了这里，我们已经介绍完了大部分NioEventLoop的内容，限于笔者水平和文章篇幅，nioEventLoop所使用的任务队列MpscQueue和ScheduleFutureTask
内部执行原理不再进一步深究。但这也已经足够对NioEventLoop塑造一个比较整体性的认识了。