spymemcached 的 useNagle 问题与 TCP/IP延迟发送数据
先说一下结论。
如果你没有特意在 spymemcached 的 client bean definition 里配置 useNagleAlgorithm 属性为 True，
那么 默认 spymemcached 是不启用 Nagle 算法的。
所以默认情况下不会引发恨少在《 libmemcached的MEMCACHED_MAX_BUFFER问题》一文中提及的“
shell脚本set 1000次8KB的item，只要3s左右，平均需要3ms。而C++版本则需要39s左右，平均耗时39ms……发现8KB的数据需要发送两次，两次write都是非常快的，但是
等memcached返回时用了很多时间，主要的时间就耗费在这个地方”现象。咱们业务中心可以排除这个嫌疑。
什么是 Nagle 算法？
『
TCP/IP 协议中，无论发送多少数据，总是要在数据前面加上协议头，同时，对方接收到数据，也需要发送ACK表示确认。为了尽可能地利用网络带宽，TCP总是希望尽 可能地发送足够大的数据。（一个连接会设置MSS参数，因此，TCP/IP希望每次都能够以MSS尺寸的数据块来发送数据）。 Nagle算法就是为了尽可能发送大块数据，避免网络中充斥着许多小数据块。
N agle算法的基本定义是 任意时刻，最多只能有一个未被确认的小段。 所谓“小段”，指的是小于MSS尺寸的数据块，所谓“未被确认”，是指一个数据块发送出去后，没有收到对方发送的ACK确认该数据已收到 。
Nagle算法的规则（可参考tcp_output.c文件里tcp_nagle_check函数注释）：
（1）如果包长度达到MSS，则允许发送；
（2）如果该包含有FIN，则允许发送；
（3）设置了TCP_NODELAY选项，则允许发送；
（4）未设置TCP_CORK选项时，若所有发出去的小数据包（包长度小于MSS）均被确认，则允许发送；
（5）上述条件都未满足，但发生了超时（一般为200ms），则立即发送。
』—— 糊涂窗口综合症和Nagle算法
spymemcached 默认不启用 Nagle 算法
/net/spy/memcached/ConnectionFactoryBuilder.java 中定义如下：
/**
* Builder for more easily configuring a ConnectionFactory.
*/
public
class
ConnectionFactoryBuilder
{
protected boolean useNagle = false;
……
public ConnectionFactoryBuilder(ConnectionFactory cf) {
……
setUseNagleAlgorithm
(
cf
.
useNagleAlgorithm
());
}
/**
* Set to true if you'd like to enable the Nagle algorithm.
*/
public
ConnectionFactoryBuilder
setUseNagleAlgorithm
(
boolean
to
)
{
useNagle
=
to
;
return
this
;
}
然后，转到 MemcachedConnection.java，说到底还是调用 socket 的 setTcpNoDelay 方法：
protected List<MemcachedNode> createConnections(
……
ch.socket().
setTcpNoDelay(!this.connectionFactory.useNagleAlgorithm());
通过 bean definition 可设置 useNagleAlgorithm
参考
SpringIntegration
文档，spring 里配置如下：
<beanid="memcachedClient"class="net.spy.memcached.spring.MemcachedClientFactoryBean">……
<propertyname="useNagleAlgorithm"value="false"/> </bean>
p.s.:
1）另一个常用的 memcached java client—— xmemcached 从1.3.6版本开始也默认禁用了 Nagle 算法。
2）mongo-java-driver 默认也禁用 Nagle 算法（DBPort.java 63行）。
参考资源：
1） 网络编程中Nagle算法和Delayed ACK的测试
2）火丁，2012， Memcached二三事儿；
3）2009， Issue 88: Turn off TCP nagle can hugely improve performance；
1） 55最佳实践系列：MongoDB最佳实践
(2012-12-15 15:48)
2） 55最佳实践系列：Logging最佳实践 (2012-12-15 16:43)
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