只看了服务端的线程结构，客户端还没看，不知道是不是一样，所以这篇就叫服务端线程模型吧，以后看了客户端再修改。术语和第二篇一样，不重复写了。
1. Netty与Reactor的关系
Netty是Reactor模型的实现，有关Reactor有一张经典的图：
通过前面的分析，大概能知道：
① main reactor即NioServerBoss，由它的selector负责监听端口，注册连接事件，并处理accept，充当上面的acceptor的作用，main reactor用到的线程池这个图中没画出来，这个boss线程池发挥的作用不是很重要，主要是IOT。
② sub reactor即NioWorker，也是由它的selector充当reactor的作用，构造NioServerSocketChannelFactory时传入的executor即上图的thread pool，worker threads由executor负责管理生命周期。
③ queued tasks所属的队列即NioServerBoss和NioWorker的taskQueue，selector和taskQueue是protected的，即每个NioServerBoss和NioWorker都会持有一个。
④ 通过第三点，可以看出Netty实际的结构是一个main reactor，多个sub reactor（由线程池线程数目配置决定）。
2. worker与IOT的关系
worker---taskQueue/selector---IOT
一个worker持有一个taskQueue和selector，而IOT的主要逻辑就是processTaskQueue和process，即分别处理poll taskQueue，执行任务，以及操作selector的selection key，对触发的事件进行处理。所以它们之间实际上是通过taskQueue和selector产生联系的。并且每个NioWorker一个taskQueue和selector，可以避免多个worker争用同一个taskQueue和selector的情况，也就避免了做同步（虽然selector是线程安全的，但是selection key不是，如果多个worker共用则无法避免做同步）
3. 线程启动流程
① 前面2篇提到在new NioServerSocketChannelFactory时，启动了boss和IOT。通过看源码，IOT实际上是在每次new NioWorker时，通过传入的work executor，启动了一个IOT，然后该IOT开始循环处理taskQueue
和selector，当一组NioWorker构造完成时，一组IOT也一起启动了。
② worker构造完成后，当NioServerBoss accept到新连接请求时，boss需要负责构造新channel，并分配给某一个worker。具体做法是accept时，从WorkerPool中取一个worker来new channel，取的时候是通过模算法来取的：
public E nextWorker() {
return (E) workers[Math.abs(workerIndex.getAndIncrement() % workers.length)];
}
之前看到这里的时候，忽略了取模操作，所以感觉好像channel和worker的关系是一对一，即一个channel一个线程，当时看到这里怎么也没想通，因为明明使用的是nio模式，不可能一对一的，后来细看才发现原来看丢了。。。。
取模操作产生的效果就是在new channel时，依次从数组里取worker，然后将channel绑定到该worker上，所以实际上，channel和worker的关系是多对一，channel是以worker分组的，一个worker负责一组channel的IO。
netty使用多个sub reactor去分别分组处理channel，我理解的这样设计的好处：
1) 首先就是前面提到的不用同步，避免多个IOT争用一个sub reactor。
2) 可扩展性更灵活，因为如果用多个IOT，一个taskQueue或selector，必然会用竞争，当服务端需要更多IOT来处理高并发的时候，IOT越多，竞争越激烈，竞争的开销远远超过多IOT带来的性能提升，所以虽然理论上多IOT，单taskQueue或selector也具备扩展性，但是实际情况下并没有可操作性。
③ 获取worker后，使用worker，acceptedSocket和NioServerSocketChannel去new NioAcceptedSocketChannel，将它们绑定到新channel（该channel可以理解为与物理连接对应的、位于netty层的逻辑连接）。然后投递一个注册interest事件的任务到worker.taskQueue上，由IOT负责poll并执行。
4. 由线程模型带来的特性
① messageReceived太耗时造成IOT无响应
服务端select到OP_READ后，读数据，然后fireMessageReceived，因此messageReceived方法是IOT调用的，当其中的操作太耗时时（比如大量发送消息，IOT会逐条加锁channel.writeLock，循环发送消息，发完才返回进入下一个IOT循环），IOT忙于处理messageReceived，不能响应select，导致所有绑定到该IOT的channel都无响应，所以耗时的操作必须另起业务线程。
② 业务线程（用户线程，UT）大量发送消息
因为另起了业务线程，IOT可以及时返回以进行下一次processTaskQueue和process。由于写的数据和写的操作分离的设计（writeFromUserCode中先offer到writeBufferQueue，再投递channel.writeTask给IOT），造成当UT投递writeTask和offer数据的速度大于IOT的发送速度时（比如，绑定到同一IOT的channel太多，IOT忙于处理其它channel时），此时假设已有n条数据offer到了writeBufferQueue，当前正在执行第i个任务（i+1<n），第i+1个任务仍在taskQueue中（因为任务i还未处理完），使得writeTaskInTaskQueue未被置false（该标志表示可以继续投递writeTask，仅限writeTask，其它任务类型不清楚），i+1以后的任务无法投递进去，但是此时writeBufferQueue中已有n条数据，即相当于后面的写操作的数据先于写任务被offer，写的数据和写的任务并非一一对应，同时被投递的。在这种情况下，任务i会一直poll writeBufferQueue然后发送，直到writeBufferQueue为空（AbstractNioWorker.write0就是这样实现的），造成任务i”帮忙”把后面任务的数据都发了。然后执行任务i+1：加锁channel.writeLock--->poll writeBufferQueue为空，退出循环--->fireWriteComplete--->解锁channel.writeLock，该步骤实际上并无任何数据发送，但白白多锁了一次writeLock（还fire了一次complete事件，fire一次应该关系不大，暂不考虑）。并且任务i+2也会同样多加锁一次，直到任务n+1（在投递成功的writeTask数赶上offer的数据之前，这种状况会一直持续，在任务i执行完后，可能会有n以后的数据offer进去，这些新增的数据终究会在某些任务中被发送，但中间的任务应该始终还是会有些被“浪费”掉，可能呈现出间歇性的特征；如果要完全不浪费，即一条数据由对应的写任务发送，应该是在UT和IOT处理速度比较平衡的情况下才会发生吧）。在极端情况下，可能任务1就把后面所有任务的数据都发了，这样的话相当于后面的任务全都“废了”，并且前面的写任务“帮忙”发的数据条数越多，IOT不响应selector的概率越大（因为IOT被困在write0的循环里了，直到queue取空才会退出）。
这种情况是我在调试的时候发现的，然后手工干预线程调度，进一步确定的情况，但是在运行环境中会不会存在这种情况，我还不是很确定，目前想到的就是UT入队速度远大于IOT的处理速度时，这种情况我只能猜测是在IOT绑定的channel特别多时可能会发生（如果是linux，selector能处理的连接数有限制，只能是单个进程能打开的文件描述符个数上限值，默认好像是1024），不知道并发达到多大的时候会出现这种情况，不知道1024够不够资格去触发。。。所以大家看了第二点，帮我想想有没哪里没分析对。
我又想了一下：其实也不算白白多加一次锁和多fire一次，在理想情况下，write多少次就应该锁多少次writeLock，如果连这个都想省掉，是不是太夸张了，不知道这算不算一个问题，或者说有没有优化的必要和可能性，求指点啊。。。
本人辛苦分析、码字，请尊重他人劳动成果，转载不注明出处的诅咒你当一辈子一线搬砖工，嘿嘿~
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下篇预告：客户端连接流程分析