Netty-Netty源码分析

 Netty线程模型图

Netty-Netty源码分析_第1张图片Netty线程模型源码剖析图Netty-Netty源码分析_第2张图片

Netty高并发高性能架构设计精髓

  • 主从Reactor线程模型
  • NIO多路复用非阻塞
  • 无锁串行化设计思想
  • 支持高性能序列化协议
  • 零拷贝(直接内存的使用)
  • ByteBuf内存池设计
  • 灵活的TCP参数配置能力
  • 并发优化

无锁串行化设计思想

        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。NIO的多路复用就是一种无锁串行化的设计思想(理解下Redis和Netty的线程模型)

        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。

直接内存

        直接内存(Direct Memory)并不是虚拟机运行时数据区的一部分,也不是Java虚拟机规范中定义的内存区域,某些情况下这部分内存也会被频繁地使用,而且也可能导致OutOfMemoryError异常出现。Java里用DirectByteBuffer可以分配一块直接内存(堆外内存),元空间对应的内存也叫作直接内存,它们对应的都是机器的物理内存。

Netty-Netty源码分析_第3张图片

/**
 * 直接内存与堆内存的区别
 */
public class DirectMemoryTest {

    public static void heapAccess() {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        //分配堆内存
        ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1000);
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            for (int j = 0; j < 200; j++) {
                buffer.putInt(j);
            }
            buffer.flip();
            for (int j = 0; j < 200; j++) {
                buffer.getInt();
            }
            buffer.clear();
        }
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("堆内存访问:" + (endTime - startTime) + "ms");
    }

    public static void directAccess() {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        //分配直接内存
        ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(1000);
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            for (int j = 0; j < 200; j++) {
                buffer.putInt(j);
            }
            buffer.flip();
            for (int j = 0; j < 200; j++) {
                buffer.getInt();
            }
            buffer.clear();
        }
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("直接内存访问:" + (endTime - startTime) + "ms");
    }

    public static void heapAllocate() {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            ByteBuffer.allocate(100);
        }
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("堆内存申请:" + (endTime - startTime) + "ms");
    }

    public static void directAllocate() {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            ByteBuffer.allocateDirect(100);
        }
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("直接内存申请:" + (endTime - startTime) + "ms");
    }

    public static void main(String args[]) {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            heapAccess();
            directAccess();
        }

        System.out.println();

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            heapAllocate();
            directAllocate();
        }
    }
}

运行结果:
堆内存访问:44ms
直接内存访问:29ms
堆内存访问:33ms
直接内存访问:19ms
堆内存访问:55ms
直接内存访问:38ms
堆内存访问:39ms
直接内存访问:20ms
堆内存访问:38ms
直接内存访问:18ms
堆内存访问:36ms
直接内存访问:19ms
堆内存访问:34ms
直接内存访问:19ms
堆内存访问:40ms
直接内存访问:20ms
堆内存访问:37ms
直接内存访问:24ms
堆内存访问:59ms
直接内存访问:25ms

堆内存申请:11ms
直接内存申请:36ms
堆内存申请:13ms
直接内存申请:52ms
堆内存申请:62ms
直接内存申请:40ms
堆内存申请:2ms
直接内存申请:37ms
堆内存申请:1ms
直接内存申请:81ms
堆内存申请:2ms
直接内存申请:23ms
堆内存申请:1ms
直接内存申请:31ms
堆内存申请:2ms
直接内存申请:32ms
堆内存申请:7ms
直接内存申请:41ms
堆内存申请:8ms
直接内存申请:142ms

        从程序运行结果看出直接内存申请较慢,但访问效率高。在java虚拟机实现上,本地IO一般会直接操作直接内存(直接内存=>系统调用=>硬盘/网卡),而非直接内存则需要二次拷贝(堆内存=>直接内存=>系统调用=>硬盘/网卡)。

直接内存分配源码分析:

public static ByteBuffer allocateDirect(int capacity) {
    return new DirectByteBuffer(capacity);
}


DirectByteBuffer(int cap) {                   // package-private
    super(-1, 0, cap, cap);
    boolean pa = VM.isDirectMemoryPageAligned();
    int ps = Bits.pageSize();
    long size = Math.max(1L, (long)cap + (pa ? ps : 0));
    //判断是否有足够的直接内存空间分配,可通过-XX:MaxDirectMemorySize=参数指定直接内存最大可分配空间,如果不指定默认为最大堆内存大小,
    //在分配直接内存时如果发现空间不够会显示调用System.gc()触发一次full gc回收掉一部分无用的直接内存的引用对象,同时直接内存也会被释放掉
    //如果释放完分配空间还是不够会抛出异常java.lang.OutOfMemoryError
   Bits.reserveMemory(size, cap);

    long base = 0;
    try {
        // 调用unsafe本地方法分配直接内存
        base = unsafe.allocateMemory(size);
    } catch (OutOfMemoryError x) {
        // 分配失败,释放内存
        Bits.unreserveMemory(size, cap);
        throw x;
    }
    unsafe.setMemory(base, size, (byte) 0);
    if (pa && (base % ps != 0)) {
        // Round up to page boundary
        address = base + ps - (base & (ps - 1));
    } else {
        address = base;
    }
    
    // 使用Cleaner机制注册内存回收处理函数,当直接内存引用对象被GC清理掉时,
    // 会提前调用这里注册的释放直接内存的Deallocator线程对象的run方法
    cleaner = Cleaner.create(this, new Deallocator(base, size, cap));
    att = null;
}


// 申请一块本地内存。内存空间是未初始化的,其内容是无法预期的。
// 使用freeMemory释放内存,使用reallocateMemory修改内存大小
public native long allocateMemory(long bytes);

// openjdk8/hotspot/src/share/vm/prims/unsafe.cpp
UNSAFE_ENTRY(jlong, Unsafe_AllocateMemory(JNIEnv *env, jobject unsafe, jlong size))
  UnsafeWrapper("Unsafe_AllocateMemory");
  size_t sz = (size_t)size;
  if (sz != (julong)size || size < 0) {
    THROW_0(vmSymbols::java_lang_IllegalArgumentException());
  }
  if (sz == 0) {
    return 0;
  }
  sz = round_to(sz, HeapWordSize);
  // 调用os::malloc申请内存,内部使用malloc这个C标准库的函数申请内存
  void* x = os::malloc(sz, mtInternal);
  if (x == NULL) {
    THROW_0(vmSymbols::java_lang_OutOfMemoryError());
  }
  //Copy::fill_to_words((HeapWord*)x, sz / HeapWordSize);
      return addr_to_java(x);
UNSAFE_END

使用直接内存的优缺点:

优点:

  • 不占用堆内存空间,减少了发生GC的可能
  • java虚拟机实现上,本地IO会直接操作直接内存(直接内存=>系统调用=>硬盘/网卡),而非直接内存则需要二次拷贝(堆内存=>直接内存=>系统调用=>硬盘/网卡)

缺点:

  • 初始分配较慢
  • 没有JVM直接帮助管理内存,容易发生内存溢出。为了避免一直没有FULL GC,最终导致直接内存把物理内存耗完。我们可以指定直接内存的最大值,通过-XX:MaxDirectMemorySize来指定,当达到阈值的时候,调用system.gc来进行一次FULL GC,间接把那些没有被使用的直接内存回收掉。

Netty-Netty源码分析_第4张图片

        Netty的接收和发送ByteBuf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JVM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,然后才能写入Socket中。JVM堆内存的数据是不能直接写入Socket中的。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。

        可以看下netty的读写源码,比如read源码NioByteUnsafe.read()

Netty-Netty源码分析_第5张图片

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ByteBuf内存池设计

        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(相当于一个内存块),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ByteBuf内存池的缓冲区重用机制。需要的时候直接从池子里获取ByteBuf使用即可,使用完毕之后就重新放回到池子里去。下面我们一起看下Netty ByteBuf的实现:

Netty-Netty源码分析_第7张图片

可以看下netty的读写源码里面用到的ByteBuf内存池,比如read源码NioByteUnsafe.read()

Netty-Netty源码分析_第8张图片

Netty-Netty源码分析_第9张图片

Netty-Netty源码分析_第10张图片

 继续看newDirectBuffer方法,我们发现它是一个抽象方法,由AbstractByteBufAllocator的子类负责具体实现,代码如下:

Netty-Netty源码分析_第11张图片

 代码跳转到PooledByteBufAllocator的newDirectBuffer方法,从Cache中获取内存区域PoolArena,调用它的allocate方法进行内存分配:

Netty-Netty源码分析_第12张图片

 PoolArena的allocate方法如下:

0

 我们重点分析newByteBuf的实现,它同样是个抽象方法,由子类DirectArena和HeapArena来实现不同类型的缓冲区分配

Netty-Netty源码分析_第13张图片

 我们这里使用的是直接内存,因此重点分析DirectArena的实现

Netty-Netty源码分析_第14张图片

 最终执行了PooledUnsafeDirectByteBuf的newInstance方法,代码如下:

Netty-Netty源码分析_第15张图片

 通过RECYCLER的get方法循环使用ByteBuf对象,如果是非内存池实现,则直接创建一个新的ByteBuf对象。

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,例如接收缓冲区SO_RCVBUF和发送缓冲区SO_SNDBUF。如果设置不当,对性能的影响是非常大的。通常建议值为128K或者256K。

Netty在启动辅助类ChannelOption中可以灵活的配置TCP参数,满足不同的用户场景。

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并发优化

  • volatile的大量、正确使用;
  • CAS和原子类的广泛使用;
  • 线程安全容器的使用;
  • 通过读写锁提升并发性能。

ByteBuf扩容机制

  如果我们需要了解ByteBuf的扩容,我们需要先了解ByteBuf中定义的几个成员变量,再从源码的角度来分析扩容。

Netty-Netty源码分析_第17张图片

  • minNewCapacity:表用户需要写入的值大小
  • threshold:阈值,为Bytebuf内部设定容量的最大值
  • maxCapacity:Netty最大能接受的容量大小,一般为int的最大值

ByteBuf核心扩容方法

       进入ByteBuf源码中,深入分析其扩容方法: idea源码进入:ByteBuf.writeByte()->AbstractByteBuf->calculateNewCapacity

  1. 判断目标值与阈值threshold(4MB)的大小关系,等于直接返回阈值

Netty-Netty源码分析_第18张图片

  1. 采用步进4MB的方式完成扩容

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  1. 采用64为基数,做倍增的方式完成扩容

Netty-Netty源码分析_第20张图片

总结:Netty的ByteBuf需要动态扩容来满足需要,扩容过程: 默认门限阈值为4MB(这个阈值是一个经验值,不同场景,可能取值不同),当需要的容量等于门限阈值,使用阈值作为新的缓存区容量 目标容量,如果大于阈值,采用每次步进4MB的方式进行内存扩张((需要扩容值/4MB)*4MB),扩张后需要和最大内存(maxCapacity)进行比较,大于maxCapacity的话就用maxCapacity,否则使用扩容值 目标容量,如果小于阈值,采用倍增的方式,以64(字节)作为基本数值,每次翻倍增长64 -->128 --> 256,直到倍增后的结果大于或等于需要的容量值。

补充:handler的生命周期回调接口调用顺序

/**
 *  在channel的pipeline里如下handler:ch.pipeline().addLast(new LifeCycleInBoundHandler());
 *  handler的生命周期回调接口调用顺序:
 *  handlerAdded -> channelRegistered -> channelActive -> channelRead -> channelReadComplete
 *  -> channelInactive -> channelUnRegistered -> handlerRemoved
 *
 * handlerAdded: 新建立的连接会按照初始化策略,把handler添加到该channel的pipeline里面,也就是channel.pipeline.addLast(new LifeCycleInBoundHandler)执行完成后的回调;
 * channelRegistered: 当该连接分配到具体的worker线程后,该回调会被调用。
 * channelActive:channel的准备工作已经完成,所有的pipeline添加完成,并分配到具体的线上上,说明该channel准备就绪,可以使用了。
 * channelRead:客户端向服务端发来数据,每次都会回调此方法,表示有数据可读;
 * channelReadComplete:服务端每次读完一次完整的数据之后,回调该方法,表示数据读取完毕;
 * channelInactive:当连接断开时,该回调会被调用,说明这时候底层的TCP连接已经被断开了。
 * channelUnRegistered: 对应channelRegistered,当连接关闭后,释放绑定的workder线程;
 * handlerRemoved: 对应handlerAdded,将handler从该channel的pipeline移除后的回调方法。
 */
public class LifeCycleInBoundHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter {
    @Override
    public void channelRegistered(ChannelHandlerContext ctx)
            throws Exception {
        System.out.println("channelRegistered: channel注册到NioEventLoop");
        super.channelRegistered(ctx);
    }

    @Override
    public void channelUnregistered(ChannelHandlerContext ctx) 
            throws Exception {
        System.out.println("channelUnregistered: channel取消和NioEventLoop的绑定");
        super.channelUnregistered(ctx);
    }

    @Override
    public void channelActive(ChannelHandlerContext ctx) 
            throws Exception {
        System.out.println("channelActive: channel准备就绪");
        super.channelActive(ctx);
    }

    @Override
    public void channelInactive(ChannelHandlerContext ctx) 
            throws Exception {
        System.out.println("channelInactive: channel被关闭");
        super.channelInactive(ctx);
    }

    @Override
    public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) 
            throws Exception {
        System.out.println("channelRead: channel中有可读的数据" );
        super.channelRead(ctx, msg);
    }

    @Override
    public void channelReadComplete(ChannelHandlerContext ctx) 
            throws Exception {
        System.out.println("channelReadComplete: channel读数据完成");
        super.channelReadComplete(ctx);
    }

    @Override
    public void handlerAdded(ChannelHandlerContext ctx) 
            throws Exception {
        System.out.println("handlerAdded: handler被添加到channel的pipeline");
        super.handlerAdded(ctx);
    }

    @Override
    public void handlerRemoved(ChannelHandlerContext ctx) 
            throws Exception {
        System.out.println("handlerRemoved: handler从channel的pipeline中移除");
        super.handlerRemoved(ctx);
    }
}

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