Netty-nio
https://www.bilibili.com/video/BV1py4y1E7oA
1|0一. NIO 基础
non-blocking io 非阻塞 IO
1|11. 三大组件
1.1 Channel & Buffer
channel 有一点类似于 stream,它就是读写数据的双向通道,可以从 channel 将数据读入 buffer,也可以将 buffer 的数据写入 channel,而之前的 stream 要么是输入,要么是输出,channel 比 stream 更为底层
常见的 Channel 有
- FileChannel
- DatagramChannel
- SocketChannel
- ServerSocketChannel
buffer 则用来缓冲读写数据,常见的 buffer 有
- ByteBuffer
- MappedByteBuffer
- DirectByteBuffer
- HeapByteBuffer
- ShortBuffer
- IntBuffer
- LongBuffer
- FloatBuffer
- DoubleBuffer
- CharBuffer
1.2 Selector
selector 单从字面意思不好理解,需要结合服务器的设计演化来理解它的用途
多线程版设计
⚠️ 多线程版缺点
- 内存占用高
- 线程上下文切换成本高
- 只适合连接数少的场景
线程池版设计
⚠️ 线程池版缺点
- 阻塞模式下,线程仅能处理一个 socket 连接
- 仅适合短连接场景
selector 版设计
selector 的作用就是配合一个线程来管理多个 channel,获取这些 channel 上发生的事件,这些 channel 工作在非阻塞模式下,不会让线程吊死在一个 channel 上。适合连接数特别多,但流量低的场景(low traffic)
调用 selector 的 select() 会阻塞直到 channel 发生了读写就绪事件,这些事件发生,select 方法就会返回这些事件交给 thread 来处理
1|22. ByteBuffer
有一普通文本文件 data.txt,内容为
使用 FileChannel 来读取文件内容
输出
2.1 ByteBuffer 正确使用姿势
- 向 buffer 写入数据,例如调用 channel.read(buffer)
- 调用 flip() 切换至读模式
- 从 buffer 读取数据,例如调用 buffer.get()
- 调用 clear() 或 compact() 切换至写模式
- 重复 1~4 步骤
2.2 ByteBuffer 结构
ByteBuffer 有以下重要属性
- capacity
- position
- limit
一开始
写模式下,position 是写入位置,limit 等于容量,下图表示写入了 4 个字节后的状态
flip 动作发生后,position 切换为读取位置,limit 切换为读取限制
读取 4 个字节后,状态
clear 动作发生后,状态
compact 方法,是把未读完的部分向前压缩,然后切换至写模式
💡 调试工具类
演示
2.3 ByteBuffer 常见方法
分配空间
可以使用 allocate 方法为 ByteBuffer 分配空间,其它 buffer 类也有该方法
向 buffer 写入数据
有两种办法
- 调用 channel 的 read 方法
- 调用 buffer 自己的 put 方法
和
从 buffer 读取数据
同样有两种办法
- 调用 channel 的 write 方法
- 调用 buffer 自己的 get 方法
和
get 方法会让 position 读指针向后走,如果想重复读取数据
- 可以调用 rewind 方法将 position 重新置为 0
- 或者调用 get(int i) 方法获取索引 i 的内容,它不会移动读指针
mark 和 reset
mark 是在读取时,做一个标记,即使 position 改变,只要调用 reset 就能回到 mark 的位置
注意
rewind 和 flip 都会清除 mark 位置
字符串与 ByteBuffer 互转
结果
⚠️ Buffer 的线程安全
Buffer 是非线程安全的
2.4 Scattering Reads
分散读取,有一个文本文件 3parts.txt
使用如下方式读取,可以将数据填充至多个 buffer
结果
2.5 Gathering Writes
使用如下方式写入,可以将多个 buffer 的数据填充至 channel
文件内容
2.6 练习
网络上有多条数据发送给服务端,数据之间使用 \n 进行分隔
但由于某种原因这些数据在接收时,被进行了重新组合,例如原始数据有3条为
- Hello,world\n
- I'm zhangsan\n
- How are you?\n
变成了下面的两个 byteBuffer (黏包,半包)
- Hello,world\nI'm zhangsan\nHo
- w are you?\n
现在要求你编写程序,将错乱的数据恢复成原始的按 \n 分隔的数据
1|33. 文件编程
3.1 FileChannel
⚠️ FileChannel 工作模式
FileChannel 只能工作在阻塞模式下
获取
不能直接打开 FileChannel,必须通过 FileInputStream、FileOutputStream 或者 RandomAccessFile 来获取 FileChannel,它们都有 getChannel 方法
- 通过 FileInputStream 获取的 channel 只能读
- 通过 FileOutputStream 获取的 channel 只能写
- 通过 RandomAccessFile 是否能读写根据构造 RandomAccessFile 时的读写模式决定
读取
会从 channel 读取数据填充 ByteBuffer,返回值表示读到了多少字节,-1 表示到达了文件的末尾
写入
写入的正确姿势如下, SocketChannel
在 while 中调用 channel.write 是因为 write 方法并不能保证一次将 buffer 中的内容全部写入 channel
关闭
channel 必须关闭,不过调用了 FileInputStream、FileOutputStream 或者 RandomAccessFile 的 close 方法会间接地调用 channel 的 close 方法
位置
获取当前位置
设置当前位置
设置当前位置时,如果设置为文件的末尾
- 这时读取会返回 -1
- 这时写入,会追加内容,但要注意如果 position 超过了文件末尾,再写入时在新内容和原末尾之间会有空洞(00)
大小
使用 size 方法获取文件的大小
强制写入
操作系统出于性能的考虑,会将数据缓存,不是立刻写入磁盘。可以调用 force(true) 方法将文件内容和元数据(文件的权限等信息)立刻写入磁盘
3.2 两个 Channel 传输数据
输出
超过 2g 大小的文件传输
实际传输一个超大文件
3.3 Path
jdk7 引入了 Path 和 Paths 类
- Path 用来表示文件路径
- Paths 是工具类,用来获取 Path 实例
.
代表了当前路径..
代表了上一级路径
例如目录结构如下
代码
会输出
3.4 Files
检查文件是否存在
创建一级目录
- 如果目录已存在,会抛异常 FileAlreadyExistsException
- 不能一次创建多级目录,否则会抛异常 NoSuchFileException
创建多级目录用
拷贝文件
- 如果文件已存在,会抛异常 FileAlreadyExistsException
如果希望用 source 覆盖掉 target,需要用 StandardCopyOption 来控制
移动文件
- StandardCopyOption.ATOMIC_MOVE 保证文件移动的原子性
删除文件
- 如果文件不存在,会抛异常 NoSuchFileException
删除目录
- 如果目录还有内容,会抛异常 DirectoryNotEmptyException
遍历目录文件
统计 jar 的数目
删除多级目录
⚠️ 删除很危险
删除是危险操作,确保要递归删除的文件夹没有重要内容
拷贝多级目录
1|44. 网络编程
4.1 非阻塞 vs 阻塞
阻塞
- 阻塞模式下,相关方法都会导致线程暂停
- ServerSocketChannel.accept 会在没有连接建立时让线程暂停
- SocketChannel.read 会在没有数据可读时让线程暂停
- 阻塞的表现其实就是线程暂停了,暂停期间不会占用 cpu,但线程相当于闲置
- 单线程下,阻塞方法之间相互影响,几乎不能正常工作,需要多线程支持
- 但多线程下,有新的问题,体现在以下方面
- 32 位 jvm 一个线程 320k,64 位 jvm 一个线程 1024k,如果连接数过多,必然导致 OOM,并且线程太多,反而会因为频繁上下文切换导致性能降低
- 可以采用线程池技术来减少线程数和线程上下文切换,但治标不治本,如果有很多连接建立,但长时间 inactive,会阻塞线程池中所有线程,因此不适合长连接,只适合短连接
服务器端
客户端
非阻塞
- 非阻塞模式下,相关方法都会不会让线程暂停
- 在 ServerSocketChannel.accept 在没有连接建立时,会返回 null,继续运行
- SocketChannel.read 在没有数据可读时,会返回 0,但线程不必阻塞,可以去执行其它 SocketChannel 的 read 或是去执行 ServerSocketChannel.accept
- 写数据时,线程只是等待数据写入 Channel 即可,无需等 Channel 通过网络把数据发送出去
- 但非阻塞模式下,即使没有连接建立,和可读数据,线程仍然在不断运行,白白浪费了 cpu
- 数据复制过程中,线程实际还是阻塞的(AIO 改进的地方)
服务器端,客户端代码不变
多路复用
单线程可以配合 Selector 完成对多个 Channel 可读写事件的监控,这称之为多路复用
- 多路复用仅针对网络 IO、普通文件 IO 没法利用多路复用
- 如果不用 Selector 的非阻塞模式,线程大部分时间都在做无用功,而 Selector 能够保证
- 有可连接事件时才去连接
- 有可读事件才去读取
- 有可写事件才去写入
- 限于网络传输能力,Channel 未必时时可写,一旦 Channel 可写,会触发 Selector 的可写事件
4.2 Selector
好处
- 一个线程配合 selector 就可以监控多个 channel 的事件,事件发生线程才去处理。避免非阻塞模式下所做无用功
- 让这个线程能够被充分利用
- 节约了线程的数量
- 减少了线程上下文切换
创建
绑定 Channel 事件
也称之为注册事件,绑定的事件 selector 才会关心
- channel 必须工作在非阻塞模式
- FileChannel 没有非阻塞模式,因此不能配合 selector 一起使用
- 绑定的事件类型可以有
- connect - 客户端连接成功时触发
- accept - 服务器端成功接受连接时触发
- read - 数据可读入时触发,有因为接收能力弱,数据暂不能读入的情况
- write - 数据可写出时触发,有因为发送能力弱,数据暂不能写出的情况
监听 Channel 事件
可以通过下面三种方法来监听是否有事件发生,方法的返回值代表有多少 channel 发生了事件
方法1,阻塞直到绑定事件发生
方法2,阻塞直到绑定事件发生,或是超时(时间单位为 ms)
方法3,不会阻塞,也就是不管有没有事件,立刻返回,自己根据返回值检查是否有事件
💡 select 何时不阻塞
- 事件发生时
- 客户端发起连接请求,会触发 accept 事件
- 客户端发送数据过来,客户端正常、异常关闭时,都会触发 read 事件,另外如果发送的数据大于 buffer 缓冲区,会触发多次读取事件
- channel 可写,会触发 write 事件
- 在 linux 下 nio bug 发生时
- 调用 selector.wakeup()
- 调用 selector.close()
- selector 所在线程 interrupt
4.3 处理 accept 事件
客户端代码为
服务器端代码为
💡 事件发生后能否不处理
事件发生后,要么处理,要么取消(cancel),不能什么都不做,否则下次该事件仍会触发,这是因为 nio 底层使用的是水平触发
4.4 处理 read 事件
开启两个客户端,修改一下发送文字,输出
💡 为何要 iter.remove()
因为 select 在事件发生后,就会将相关的 key 放入 selectedKeys 集合,但不会在处理完后从 selectedKeys 集合中移除,需要我们自己编码删除。例如
- 第一次触发了 ssckey 上的 accept 事件,没有移除 ssckey
- 第二次触发了 sckey 上的 read 事件,但这时 selectedKeys 中还有上次的 ssckey ,在处理时因为没有真正的 serverSocket 连上了,就会导致空指针异常
💡 cancel 的作用
cancel 会取消注册在 selector 上的 channel,并从 keys 集合中删除 key 后续不会再监听事件
⚠️ 不处理边界的问题
以前有同学写过这样的代码,思考注释中两个问题,以 bio 为例,其实 nio 道理是一样的
客户端
输出
为什么?
处理消息的边界
- 一种思路是固定消息长度,数据包大小一样,服务器按预定长度读取,缺点是浪费带宽
- 另一种思路是按分隔符拆分,缺点是效率低
- TLV 格式,即 Type 类型、Length 长度、Value 数据,类型和长度已知的情况下,就可以方便获取消息大小,分配合适的 buffer,缺点是 buffer 需要提前分配,如果内容过大,则影响 server 吞吐量
- Http 1.1 是 TLV 格式
- Http 2.0 是 LTV 格式
服务器端
客户端
ByteBuffer 大小分配
- 每个 channel 都需要记录可能被切分的消息,因为 ByteBuffer 不能被多个 channel 共同使用,因此需要为每个 channel 维护一个独立的 ByteBuffer
- ByteBuffer 不能太大,比如一个 ByteBuffer 1Mb 的话,要支持百万连接就要 1Tb 内存,因此需要设计大小可变的 ByteBuffer
- 一种思路是首先分配一个较小的 buffer,例如 4k,如果发现数据不够,再分配 8k 的 buffer,将 4k buffer 内容拷贝至 8k buffer,优点是消息连续容易处理,缺点是数据拷贝耗费性能,参考实现 http://tutorials.jenkov.com/java-performance/resizable-array.html
- 另一种思路是用多个数组组成 buffer,一个数组不够,把多出来的内容写入新的数组,与前面的区别是消息存储不连续解析复杂,优点是避免了拷贝引起的性能损耗
4.5 处理 write 事件
一次无法写完例子
- 非阻塞模式下,无法保证把 buffer 中所有数据都写入 channel,因此需要追踪 write 方法的返回值(代表实际写入字节数)
- 用 selector 监听所有 channel 的可写事件,每个 channel 都需要一个 key 来跟踪 buffer,但这样又会导致占用内存过多,就有两阶段策略
- 当消息处理器第一次写入消息时,才将 channel 注册到 selector 上
- selector 检查 channel 上的可写事件,如果所有的数据写完了,就取消 channel 的注册
- 如果不取消,会每次可写均会触发 write 事件
客户端
💡 write 为何要取消
只要向 channel 发送数据时,socket 缓冲可写,这个事件会频繁触发,因此应当只在 socket 缓冲区写不下时再关注可写事件,数据写完之后再取消关注
4.6 更进一步
💡 利用多线程优化
现在都是多核 cpu,设计时要充分考虑别让 cpu 的力量被白白浪费
前面的代码只有一个选择器,没有充分利用多核 cpu,如何改进呢?
分两组选择器
- 单线程配一个选择器,专门处理 accept 事件
- 创建 cpu 核心数的线程,每个线程配一个选择器,轮流处理 read 事件
💡 如何拿到 cpu 个数
- Runtime.getRuntime().availableProcessors() 如果工作在 docker 容器下,因为容器不是物理隔离的,会拿到物理 cpu 个数,而不是容器申请时的个数
- 这个问题直到 jdk 10 才修复,使用 jvm 参数 UseContainerSupport 配置, 默认开启
4.7 UDP
- UDP 是无连接的,client 发送数据不会管 server 是否开启
- server 这边的 receive 方法会将接收到的数据存入 byte buffer,但如果数据报文超过 buffer 大小,多出来的数据会被默默抛弃
首先启动服务器端
输出
运行客户端
接下来服务器端输出
1|55. NIO vs BIO
5.1 stream vs channel
- stream 不会自动缓冲数据,channel 会利用系统提供的发送缓冲区、接收缓冲区(更为底层)
- stream 仅支持阻塞 API,channel 同时支持阻塞、非阻塞 API,网络 channel 可配合 selector 实现多路复用
- 二者均为全双工,即读写可以同时进行
5.2 IO 模型
同步阻塞、同步非阻塞、同步多路复用、异步阻塞(没有此情况)、异步非阻塞
- 同步:线程自己去获取结果(一个线程)
- 异步:线程自己不去获取结果,而是由其它线程送结果(至少两个线程)
当调用一次 channel.read 或 stream.read 后,会切换至操作系统内核态来完成真正数据读取,而读取又分为两个阶段,分别为:
- 等待数据阶段
- 复制数据阶段
- 阻塞 IO
- 非阻塞 IO
- 多路复用
-
信号驱动
-
异步 IO
- 阻塞 IO vs 多路复用
🔖 参考
UNIX 网络编程 - 卷 I
5.3 零拷贝
传统 IO 问题
传统的 IO 将一个文件通过 socket 写出
内部工作流程是这样的:
-
java 本身并不具备 IO 读写能力,因此 read 方法调用后,要从 java 程序的用户态切换至内核态,去调用操作系统(Kernel)的读能力,将数据读入内核缓冲区。这期间用户线程阻塞,操作系统使用 DMA(Direct Memory Access)来实现文件读,其间也不会使用 cpu
DMA 也可以理解为硬件单元,用来解放 cpu 完成文件 IO
-
从内核态切换回用户态,将数据从内核缓冲区读入用户缓冲区(即 byte[] buf),这期间 cpu 会参与拷贝,无法利用 DMA
-
调用 write 方法,这时将数据从用户缓冲区(byte[] buf)写入 socket 缓冲区,cpu 会参与拷贝
-
接下来要向网卡写数据,这项能力 java 又不具备,因此又得从用户态切换至内核态,调用操作系统的写能力,使用 DMA 将 socket 缓冲区的数据写入网卡,不会使用 cpu
可以看到中间环节较多,java 的 IO 实际不是物理设备级别的读写,而是缓存的复制,底层的真正读写是操作系统来完成的
- 用户态与内核态的切换发生了 3 次,这个操作比较重量级
- 数据拷贝了共 4 次
NIO 优化
通过 DirectByteBuf
- ByteBuffer.allocate(10) HeapByteBuffer 使用的还是 java 内存
- ByteBuffer.allocateDirect(10) DirectByteBuffer 使用的是操作系统内存
大部分步骤与优化前相同,不再赘述。唯有一点:java 可以使用 DirectByteBuf 将堆外内存映射到 jvm 内存中来直接访问使用
- 这块内存不受 jvm 垃圾回收的影响,因此内存地址固定,有助于 IO 读写
- java 中的 DirectByteBuf 对象仅维护了此内存的虚引用,内存回收分成两步
- DirectByteBuf 对象被垃圾回收,将虚引用加入引用队列
- 通过专门线程访问引用队列,根据虚引用释放堆外内存
- 减少了一次数据拷贝,用户态与内核态的切换次数没有减少
进一步优化(底层采用了 linux 2.1 后提供的 sendFile 方法),java 中对应着两个 channel 调用 transferTo/transferFrom 方法拷贝数据
- java 调用 transferTo 方法后,要从 java 程序的用户态切换至内核态,使用 DMA将数据读入内核缓冲区,不会使用 cpu
- 数据从内核缓冲区传输到 socket 缓冲区,cpu 会参与拷贝
- 最后使用 DMA 将 socket 缓冲区的数据写入网卡,不会使用 cpu
可以看到
- 只发生了一次用户态与内核态的切换
- 数据拷贝了 3 次
进一步优化(linux 2.4)
- java 调用 transferTo 方法后,要从 java 程序的用户态切换至内核态,使用 DMA将数据读入内核缓冲区,不会使用 cpu
- 只会将一些 offset 和 length 信息拷入 socket 缓冲区,几乎无消耗
- 使用 DMA 将 内核缓冲区的数据写入网卡,不会使用 cpu
整个过程仅只发生了一次用户态与内核态的切换,数据拷贝了 2 次。所谓的【零拷贝】,并不是真正无拷贝,而是在不会拷贝重复数据到 jvm 内存中,零拷贝的优点有
- 更少的用户态与内核态的切换
- 不利用 cpu 计算,减少 cpu 缓存伪共享
- 零拷贝适合小文件传输
5.3 AIO
AIO 用来解决数据复制阶段的阻塞问题
- 同步意味着,在进行读写操作时,线程需要等待结果,还是相当于闲置
- 异步意味着,在进行读写操作时,线程不必等待结果,而是将来由操作系统来通过回调方式由另外的线程来获得结果
异步模型需要底层操作系统(Kernel)提供支持
- Windows 系统通过 IOCP 实现了真正的异步 IO
- Linux 系统异步 IO 在 2.6 版本引入,但其底层实现还是用多路复用模拟了异步 IO,性能没有优势
文件 AIO
先来看看 AsynchronousFileChannel
输出
可以看到
- 响应文件读取成功的是另一个线程 Thread-5
- 主线程并没有 IO 操作阻塞
💡 守护线程
默认文件 AIO 使用的线程都是守护线程,所以最后要执行 System.in.read()
以避免守护线程意外结束
网络 AIO
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