mina2 笔记
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基本流程
1、服务端监听端口是否有连接建立，接收到请求，创建IoSession
2、IoProcessor轮训IO通道，处理IO操作（读写），从线程池调用IoHandler线程处理工作
3、IoHandler处理工作
几个主要的概念：
1、线程
Mina2中在三个地方使用了线程：
- IoAcceptor/IoConnector线程
IoAcceptor接收客户端的连接建立，每监听一个端口（调一次bind()方法）启用一个线程；每接收到一次请求，创建一个IoSession对象，因为创建IoSession对象的速度足够快，所以一个线程就够了。
IoConnector用于与服务端建立连接，每连接一个服务器（调用一次connect()方法），创建一个IoSession对象。
- IoProcessor线程
真正执行IO操作的线程，默认启用的线程数是CPU和核数+1，如单CPU双核电脑，默认的IoProcessor就会创建3个，也就是说一个IoAcceptor/IoConnector会关联一个 IoProcessor池，这个池中有3个IoProcessor。
为什么IoProcessor比CPU核数大一？因为IO操作耗费资源。但是一般实现的时候都采用工作线程与IO线程分离，并且现在的CPU性能已经大大的提升了，所以可以根据实际配置适当增加。如：netty中默认为cpu个数*2+1。
- IoHandler线程
IoProcessor的构造方法有一个参数是java.util.concurrent.Executor，这个参数就是让IO线程与工作线程分离的关键，也就是让IoProcessor调用的IoHandler中的某些方法（MessageReceived()等）在线程池中分配的线程独立运行，而不是在IoProcessor所在的线程。即：acceptor.getFilterChain().addLast(“threadpool”, new ExcetorFilter());这行代码设置的如果不指定ExcetorFilter参数，默认使用OrderedThreadPoolExecutor
2、线程队列
OrderedThreadPoolExecutor等*Executor都是是继承自ThreadPoolExecutor，区别在于队列大小、队列类型上。IoAcceptor实现NioSocketAcceptor默认用的是ExecutorService.newCachedThreadPool()，这是一个无界的线程池，并且队列是一个同步队列。
代码如下：
public static ExecutorService newCachedThreadPool() { return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>()); }
ThreadPoolExecutor共有6个构造参数：
corePoolSize：线程池维护线程的最少数量
maximumPoolSize：线程池维护线程的最大数量
keepAliveTime：线程池维护线程所允许的空闲时间
unit：线程池维护线程所允许的空闲时间的单位
workQueue：线程池所使用的缓冲队列
handler：线程池对拒绝任务的处理策略
排队规则：
A． 如果运行的线程少于corePoolSize，则Executor始终首选添加新的线程，而不进行排队。
B. 如果运行的线程等于或多于corePoolSize，则Executor始终首选将请求加入队列，而不添加新的线程。
C. 如果无法将请求加入队列，则创建新的线程，除非创建此线程超出maximumPoolSize，在这种情况下，任务将被拒绝。
对于workQueue，排队有三种通用策略：
- 直接提交。工作队列的默认选项是 SynchronousQueue，它将任务直接提交给线程而不保持它们。在此，如果不存在可用于立即运行任务的线程，即线程池已达到maximumPoolSizes，则试图把任务加入队列将失败。此策略保证先来的请求先处理，可以避免在处理可能具有内部依赖性的请求集时出现锁。直接提交通常要求无界 maximumPoolSizes 以避免拒绝新提交的任务。
- 无界队列。使用无界队列将导致在所有 corePoolSize 线程都忙时新任务在队列中等待。这样，创建的线程就不会超过 corePoolSize。（结果是maximumPoolSize 的值无效了）。当每个任务完全独立于其他任务，即任务执行互不影响时，适合于使用无界队列；例如，在 Web 页服务器中。这种排队可用于处理瞬态突发请求。
- 有界队列。当使用有限的 maximumPoolSizes 时，有界队列（如 ArrayBlockingQueue）有助于防止资源耗尽，缺点是较难调整和控制，JDK并不推荐使用这种方式。队列大小和最大池大小可能需要相互折衷：使用大型队列和小型池可以最大限度地降低 CPU 使用率、操作系统资源和上下文切换开销，但是可能导致人工降低吞吐量。如果任务频繁阻塞（例如，如果它们是 I/O 边界），则系统可能为超过您许可的更多线程安排时间。使用小型队列通常要求较大的池大小，CPU 使用率较高，但是可能遇到不可接受的调度开销，这样也会降低吞吐量。
