效率高：既然是高性能，那处理客户端请求的效率当然要很高了
高可用：不能随便就挂掉了
编程简单：基于此服务器进行业务开发需要足够简单
可扩展：可方便的扩展功能
可伸缩：可简单的通过部署的方式进行容量的伸缩，也就是服务需要无状态

而满足如上需求的一个基础就是高性能的IO!

Socket

无论你是发邮件，浏览网页，还是看视频～实际底层都是使用的TCP/IP，而TCP/IP的编程抽象就是Socket!

我一直对Socket的中文翻译很困惑，个人觉得是我所接触的技术名词翻译里最莫名其妙的，没有之一！

Socket中文翻译为"套接字"！什么鬼？在很长的时间里我都无法将其和网络编程关联上！后来专门找了一些资料，最后在知乎上找到了一个还算满意的答案(具体链接，请见文末的参考资料链接)！

Socket的原意是插口，想表达的意思是插口与插槽的关系！"send socket"插到"receive socket"里，建立了链接，然后就可以通信了！

套接字的翻译，应该是参考了套接管(如下图)！从这个层面上来看，是有那么点意思！

套接字这个翻译已经是标准了，不纠结这个了！

我们看一下Socket之间建立链接及通信的过程！实际上就是对TCP/IP连接与通信过程的抽象:

服务端Socket会bind到指定的端口上，Listen客户端的"插入"
客户端Socket会Connect到服务端
当服务端Accept到客户端连接后
就可以进行发送与接收消息了
通信完成后即可Close

对于IO来说，我们听得比较多的是:

BIO:阻塞IO
NIO:非阻塞IO
同步IO
异步IO

以及其组合:

同步阻塞IO
同步非阻塞IO
异步阻塞IO
异步非阻塞IO

那么什么是阻塞IO、非阻塞IO、同步IO、异步IO呢？

一个IO操作其实分成了两个步骤：发起IO请求和实际的IO操作
阻塞IO和非阻塞IO的区别在于第一步：发起IO请求是否会被阻塞，如果阻塞直到完成那么就是传统的阻塞IO;如果不阻塞，那么就是非阻塞IO
同步IO和异步IO的区别就在于第二个步骤是否阻塞，如果实际的IO读写阻塞请求进程，那么就是同步IO，因此阻塞IO、非阻塞IO、IO复用、信号驱动IO都是同步IO;如果不阻塞，而是操作系统帮你做完IO操作再将结果返回给你，那么就是异步IO

举个不太恰当的例子：比如你家网络断了，你打电话去中国电信报修！

你拨号---客户端连接服务器
电话通了---连接建立
你说：“我家网断了,帮我修下”---发送消息
说完你就在那里等，那么就是阻塞IO
如果正好你有事，你放下带电话，然后处理其他事情了，过一会你来问下，修好了没---那就是非阻塞IO
如果客服说：“马上帮你处理，你稍等”---同步IO
如果客服说：“马上帮你处理，好了通知你”，然后挂了电话---异步IO

本文只讨论BIO和NIO,AIO使用度没有前两者普及，暂不讨论！

下面从代码层面看看BIO与NIO的流程!

BIO

客户端代码

//Bind,Connect
Socket client = new Socket("127.0.0.1",7777);    
//读写
PrintWriter pw = new PrintWriter(client.getOutputStream());
BufferedReader br=
        new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));  
pw.write(br.readLine());  
//Close
pw.close();  
br.close();

服务端代码

Socket socket;  
//Bind,Listen
ServerSocket ss = new ServerSocket(7777);  
while (true) {  
    //Accept
    socket = ss.accept();  
    //一般新建一个线程执行读写
    BufferedReader br = new BufferedReader(
            new InputStreamReader(socket  .getInputStream()));  
    System.out.println("you input is : " + br.readLine());  
}

上面的代码可以说是学习Java的Socket的入门级代码了
代码流程和前面的图可以一一对上

模型图如下所示：

BIO优缺点

优点
- 模型简单
- 编码简单
缺点
- 性能瓶颈低

优缺点很明显。这里主要说下缺点：主要瓶颈在线程上。每个连接都会建立一个线程。虽然线程消耗比进程小，但是一台机器实际上能建立的有效线程有限，以Java来说，1.5以后，一个线程大致消耗1M内存！且随着线程数量的增加，CPU切换线程上下文的消耗也随之增加，在高过某个阀值后，继续增加线程，性能不增反降！而同样因为一个连接就新建一个线程，所以编码模型很简单！

就性能瓶颈这一点，就确定了BIO并不适合进行高性能服务器的开发！像Tomcat这样的Web服务器，从7开始就从BIO改成了NIO，来提高服务器性能！

NIO

NIO客户端代码(连接)

//获取socket通道
SocketChannel channel = SocketChannel.open();        
channel.configureBlocking(false);
//获得通道管理器
selector=Selector.open();        
channel.connect(new InetSocketAddress(serverIp, port));
//为该通道注册SelectionKey.OP_CONNECT事件
channel.register(selector, SelectionKey.OP_CONNECT);

NIO客户端代码(监听)

while(true){
    //选择注册过的io操作的事件(第一次为SelectionKey.OP_CONNECT)
   selector.select();
   while(SelectionKey key : selector.selectedKeys()){
       if(key.isConnectable()){
           SocketChannel channel=(SocketChannel)key.channel();
           if(channel.isConnectionPending()){
               channel.finishConnect();//如果正在连接，则完成连接
           }
           channel.register(selector, SelectionKey.OP_READ);
       }else if(key.isReadable()){ //有可读数据事件。
           SocketChannel channel = (SocketChannel)key.channel();
           ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(10);
           channel.read(buffer);
           byte[] data = buffer.array();
           String message = new String(data);
           System.out.println("recevie message from server:, size:"
               + buffer.position() + " msg: " + message);
       }
   }
}

NIO服务端代码(连接)

//获取一个ServerSocket通道
ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open();
serverChannel.configureBlocking(false);
serverChannel.socket().bind(new InetSocketAddress(port));
//获取通道管理器
selector = Selector.open();
//将通道管理器与通道绑定，并为该通道注册SelectionKey.OP_ACCEPT事件，
serverChannel.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);

NIO服务端代码(监听)

while(true){
    //当有注册的事件到达时，方法返回，否则阻塞。
   selector.select();
   for(SelectionKey key : selector.selectedKeys()){
       if(key.isAcceptable()){
           ServerSocketChannel server =
                (ServerSocketChannel)key.channel();
           SocketChannel channel = server.accept();
           channel.write(ByteBuffer.wrap(
            new String("send message to client").getBytes()));
           //在与客户端连接成功后，为客户端通道注册SelectionKey.OP_READ事件。
           channel.register(selector, SelectionKey.OP_READ);
       }else if(key.isReadable()){//有可读数据事件
           SocketChannel channel = (SocketChannel)key.channel();
           ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(10);
           int read = channel.read(buffer);
           byte[] data = buffer.array();
           String message = new String(data);
           System.out.println("receive message from client, size:"
               + buffer.position() + " msg: " + message);
       }
   }
}

NIO模型示例如下：

Acceptor注册Selector，监听accept事件
当客户端连接后，触发accept事件
服务器构建对应的Channel，并在其上注册Selector，监听读写事件
当发生读写事件后，进行相应的读写处理

NIO优缺点

优点
- 性能瓶颈高
缺点
- 模型复杂
- 编码复杂
- 需处理半包问题

NIO的优缺点和BIO就完全相反了!性能高，不用一个连接就建一个线程，可以一个线程处理所有的连接！相应的，编码就复杂很多，从上面的代码就可以明显体会到了。还有一个问题，由于是非阻塞的，应用无法知道什么时候消息读完了，就存在了半包问题！

半包问题

简单看一下下面的图就能理解半包问题了！

我们知道TCP/IP在发送消息的时候，可能会拆包(如上图1)！这就导致接收端无法知道什么时候收到的数据是一个完整的数据。例如:发送端分别发送了ABC,DEF,GHI三条信息，发送时被拆成了AB,CDRFG,H,I这四个包进行发送，接受端如何将其进行还原呢？在BIO模型中，当读不到数据后会阻塞，而NIO中不会!所以需要自行进行处理!例如，以换行符作为判断依据，或者定长消息发生，或者自定义协议！

NIO虽然性能高，但是编码复杂，且需要处理半包问题！为了方便的进行NIO开发，就有了Reactor模型!

Reactor模型

AWT Events

Reactor模型和AWT事件模型很像，就是将消息放到了一个队列中，通过异步线程池对其进行消费！

Reactor中的组件

Reactor:Reactor是IO事件的派发者。
Acceptor:Acceptor接受client连接，建立对应client的Handler，并向Reactor注册此Handler。
Handler:和一个client通讯的实体，按这样的过程实现业务的处理。一般在基本的Handler基础上还会有更进一步的层次划分，用来抽象诸如decode，process和encoder这些过程。比如对Web Server而言，decode通常是HTTP请求的解析， process的过程会进一步涉及到Listener和Servlet的调用。业务逻辑的处理在Reactor模式里被分散的IO事件所打破，所以Handler需要有适当的机制在所需的信息还不全（读到一半）的时候保存上下文，并在下一次IO事件到来的时候（另一半可读了）能继续中断的处理。为了简化设计，Handler通常被设计成状态机，按GoF的state pattern来实现。

对应上面的NIO代码来看:

Reactor：相当于有分发功能的Selector
Acceptor：NIO中建立连接的那个判断分支
Handler：消息读写处理等操作类

Reactor从线程池和Reactor的选择上可以细分为如下几种：

Reactor单线程模型

这个模型和上面的NIO流程很类似，只是将消息相关处理独立到了Handler中去了！

虽然上面说到NIO一个线程就可以支持所有的IO处理。但是瓶颈也是显而易见的！我们看一个客户端的情况，如果这个客户端多次进行请求，如果在Handler中的处理速度较慢，那么后续的客户端请求都会被积压，导致响应变慢！所以引入了Reactor多线程模型!

Reactor多线程模型

Reactor多线程模型就是将Handler中的IO操作和非IO操作分开，操作IO的线程称为IO线程，非IO操作的线程称为工作线程!这样的话，客户端的请求会直接被丢到线程池中，客户端发送请求就不会堵塞！

但是当用户进一步增加的时候，Reactor会出现瓶颈！因为Reactor既要处理IO操作请求，又要响应连接请求！为了分担Reactor的负担，所以引入了主从Reactor模型!

主从Reactor模型

主Reactor用于响应连接请求，从Reactor用于处理IO操作请求！

Netty

Netty是一个高性能NIO框架，其是对Reactor模型的一个实现！

Netty客户端代码

EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup();
try {
    Bootstrap b = new Bootstrap();
    b.group(workerGroup);
    b.channel(NioSocketChannel.class);
    b.option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true);
    b.handler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {
        @Override
        public void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {
            ch.pipeline().addLast(new TimeClientHandler());
        }
    });

    ChannelFuture f = b.connect(host, port).sync();

    f.channel().closeFuture().sync();
} finally {
    workerGroup.shutdownGracefully();
}

Netty Client Handler

public class TimeClientHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter {
    @Override
    public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {
        ByteBuf m = (ByteBuf) msg;
        try {
            long currentTimeMillis =
                (m.readUnsignedInt() - 2208988800L) * 1000L;
            System.out.println(new Date(currentTimeMillis));
            ctx.close();
        } finally {
            m.release();
        }
    }

    @Override
    public void exceptionCaught(ChannelHandlerContext ctx,
                Throwable cause) {
        cause.printStackTrace();
        ctx.close();
    }
}

Netty服务端代码

EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup();
EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup();
try {
    ServerBootstrap b = new ServerBootstrap();
    b.group(bossGroup, workerGroup)
     .channel(NioServerSocketChannel.class)
     .childHandler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {
         @Override
         public void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {
             ch.pipeline().addLast(new TimeServerHandler());
         }
     })
     .option(ChannelOption.SO_BACKLOG, 128)  
     .childOption(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true);
    // Bind and start to accept incoming connections.
    ChannelFuture f = b.bind(port).sync();
    f.channel().closeFuture().sync();
} finally {
    workerGroup.shutdownGracefully();
    bossGroup.shutdownGracefully();
}

Netty Server Handler

public class TimeServerHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter {

    @Override
    public void channelActive(final ChannelHandlerContext ctx) {
        final ByteBuf time = ctx.alloc().buffer(4);
        time.writeInt((int)
            (System.currentTimeMillis() / 1000L + 2208988800L));

        final ChannelFuture f = ctx.writeAndFlush(time);
        f.addListener(new ChannelFutureListener() {
            @Override
            public void operationComplete(ChannelFuture future) {
                assert f == future;
                ctx.close();
            }
        });
    }

    @Override
    public void exceptionCaught(ChannelHandlerContext ctx,
        Throwable cause) {
        cause.printStackTrace();
        ctx.close();
    }
}

我们从Netty服务器代码来看，与Reactor模型进行对应！

EventLoopGroup就相当于是Reactor，bossGroup对应主Reactor,workerGroup对应从Reactor
TimeServerHandler就是Handler
child开头的方法配置的是客户端channel，非child开头的方法配置的是服务端channel

具体Netty内容，请访问Netty官网！

Netty的问题

Netty开发中一个很明显的问题就是回调，一是打破了线性编码习惯，
二就是Callback Hell！

看下面这个例子：

a.doing1();  //1
a.doing2();  //2
a.doing3();  //3

1,2,3处代码如果是同步的，那么将按顺序执行！但是如果不是同步的呢？我还是希望2在1之后执行，3在2之后执行！怎么办呢？想想AJAX!我们需要写类似如下这样的代码！

a.doing1(new Callback(){
    public void callback(){
        a.doing2(new Callback(){
            public void callback(){
                a.doing3();
            }
        })
    }
});

那有没有办法解决这个问题呢？其实不难，实现一个类似Future的功能！当Client获取结果时，进行阻塞，当得到结果后再继续往下走！实现方案，一个就是使用锁了，还有一个就是使用RingBuffer。经测试，使用RingBuffer比使用锁TPS有2000左右的提高！

参考资料

标签: java, reactor, netty

posted on 2016-08-03 23:15 HackerVirus 阅读(1052) 评论(0) 编辑收藏举报

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