本文可看成是对Doug Lea Scalable IO in Java一文的翻译。
当前分布式计算 Web Services盛行天下,这些网络服务的底层都离不开对socket的操作。他们都有一个共同的结构:
1. Read request
2. Decode request
3. Process service
4. Encode reply
5. Send reply
经典的网络服务的设计如下图,在每个线程中完成对数据的处理:
但这种模式在用户负载增加时,性能将下降非常的快。我们需要重新寻找一个新的方案,保持数据处理的流畅,很显然,事件触发机制是最好的解决办法,当有事件发生时,会触动handler,然后开始数据的处理。
Reactor模式类似于AWT中的Event处理:
Reactor模式参与者
1.Reactor 负责响应IO事件,一旦发生,广播发送给相应的Handler去处理,这类似于AWT的thread
2.Handler 是负责非堵塞行为,类似于AWT ActionListeners;同时负责将handlers与event事件绑定,类似于AWT addActionListener
如图:
Java的NIO为reactor模式提供了实现的基础机制,它的Selector当发现某个channel有数据时,会通过SlectorKey来告知我们,在此我们实现事件和handler的绑定。
我们来看看Reactor模式代码:
public class Reactor implements Runnable{ final Selector selector; final ServerSocketChannel serverSocket; Reactor(int port) throws IOException { selector = Selector.open(); serverSocket = ServerSocketChannel.open(); InetSocketAddress address = new InetSocketAddress(InetAddress.getLocalHost(),port); serverSocket.socket().bind(address); serverSocket.configureBlocking(false); //向selector注册该channel SelectionKey sk =serverSocket.register(selector,SelectionKey.OP_ACCEPT); logger.debug("-->Start serverSocket.register!"); //利用sk的attache功能绑定Acceptor 如果有事情,触发Acceptor sk.attach(new Acceptor()); logger.debug("-->attach(new Acceptor()!"); } public void run() { // normally in a new Thread try { while (!Thread.interrupted()) { selector.select(); Set selected = selector.selectedKeys(); Iterator it = selected.iterator(); //Selector如果发现channel有OP_ACCEPT或READ事件发生,下列遍历就会进行。 while (it.hasNext()) //来一个事件 第一次触发一个accepter线程 //以后触发SocketReadHandler dispatch((SelectionKey)(it.next())); selected.clear(); } }catch (IOException ex) { logger.debug("reactor stop!"+ex); } } //运行Acceptor或SocketReadHandler void dispatch(SelectionKey k) { Runnable r = (Runnable)(k.attachment()); if (r != null){ // r.run(); } } class Acceptor implements Runnable { // inner public void run() { try { logger.debug("-->ready for accept!"); SocketChannel c = serverSocket.accept(); if (c != null) //调用Handler来处理channel new SocketReadHandler(selector, c); } catch(IOException ex) { logger.debug("accept stop!"+ex); } } } } |
以上代码中巧妙使用了SocketChannel的attach功能,将Hanlder和可能会发生事件的channel链接在一起,当发生事件时,可以立即触发相应链接的Handler。
再看看Handler代码:
public class SocketReadHandler implements Runnable { public static Logger logger = Logger.getLogger(SocketReadHandler.class); private Test test=new Test(); final SocketChannel socket; final SelectionKey sk; static final int READING = 0, SENDING = 1; int state = READING; public SocketReadHandler(Selector sel, SocketChannel c) throws IOException { socket = c; socket.configureBlocking(false); sk = socket.register(sel, 0); //将SelectionKey绑定为本Handler 下一步有事件触发时,将调用本类的run方法。 //参看dispatch(SelectionKey k) sk.attach(this); //同时将SelectionKey标记为可读,以便读取。 sk.interestOps(SelectionKey.OP_READ); sel.wakeup(); } public void run() { try{ // test.read(socket,input); readRequest() ; }catch(Exception ex){ logger.debug("readRequest error"+ex); } } /** * 处理读取data * @param key * @throws Exception */ private void readRequest() throws Exception { ByteBuffer input = ByteBuffer.allocate(1024); input.clear(); try{ int bytesRead = socket.read(input); ...... //激活线程池 处理这些request requestHandle(new Request(socket,btt)); ..... }catch(Exception e) { } } |
注意在Handler里面又执行了一次attach,这样,覆盖前面的Acceptor,下次该Handler又有READ事件发生时,将直接触发Handler.从而开始了数据的读 处理 写 发出等流程处理。
将数据读出后,可以将这些数据处理线程做成一个线程池,这样,数据读出后,立即扔到线程池中,这样加速处理速度:
更进一步,我们可以使用多个Selector分别处理连接和读事件。
一个高性能的Java网络服务机制就要形成,激动人心的集群并行计算即将实现。
Scalable IO in Java原文
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