Netty 实战 - 黑马 - NIO 基础
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本文资料来源 黑马程序员Netty全套教程 课件
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一、课程介绍
1.1 课程内容
1.2 课程收获
二、NIO 基础
non-blocking io:非阻塞 IO
2.1 NIO 三大组件
2.1.1 Channel 与 Buffer
1)Java NIO 系统的核心在于:通道(Channel)和缓冲区(Buffer)。
-
Channel:双向的数据的传输通道(读写)。可以将 Channel 读入 Buffer,也可以将 Buffer 数据写入 Channel。
-
Buffer:内存缓冲区,用来暂存从 Channel 中读入的数据。向 Channel 中写数据时,也需要先将数据暂存到 Buffer 中。相当于应用程序与文件、网络之间的数据桥梁。
若需要使用 NIO 系统,需要获取用于连接 IO 设备的通道以及用于容纳数据的缓冲区。然后操作缓冲区,对数据进行处理。简而言之,通道负责传输,缓冲区负责存储。
2)常见的 Channel 有以下四种
其中 FileChannel 主要用于文件传输,其余三种用于网络通信
-
FileChannel(文件传输)
-
DatagramChannel(UDP 网络编程时的数据传输通道)
-
SocketChannel(TCP 时数据的传输通道,客户端与服务器都可以使用)
-
ServerSocketChannel(TCP 时数据的传输通道,专用于服务器)
3)Buffer 有以下几种
其中使用较多的是 ByteBuffer,其他用的较少,了解即可。
- ByteBuffer(以字节为单位缓冲数据,抽象类)
- MappedByteBuffer
- DirectByteBuffer
- HeapByteBuffer
- ShortBuffer
- IntBuffer
- LongBuffer
- FloatBuffer
- DoubleBuffer
- CharBuffer
2.1.2 Selector 选择器
结合服务端代码设计理解 Selector 用途
1)多线程版设计(NIO 出现之前)
多线程版设计缺点:
- 内存占用高
- 每个线程都需要占用一定的内存,当连接较多时,会开辟大量线程,导致占用大量内存
- 线程上下文切换成本高
- 并不是线程数越多越好,线程数越多并不代表处理效率会越高。受 CPU 的核数限制。线程过多,不能执行的线程需要被保存线程执行状态,轮到线程运行时需要恢复状态,即上下文切换成本高。
- 只适合连接数少的场景
- 连接数过多,会导致创建很多线程,从而出现问题
默认情况下,windows 一个线程会占用 1M 内存。
2)线程池版设计
使用线程池,让线程池中的线程去处理连接
线程池版设计缺点:
- 阻塞模式下,线程仅能处理一个连接
- 线程池中的线程获取任务(task)后,只有当其执行完任务之后(断开连接后),才会去获取并执行下一个任务。若 socket 连接一直未断开,则其对应的线程无法处理其他 socket 连接。
- 仅适合短连接场景
- 短连接即建立连接发送请求并响应后就立即断开,使得线程池中的线程可以快速处理其他连接。
3)selector 版服务器设计
selector 的作用就是配合一个线程来管理多个 channel(fileChannel 因为是阻塞式的,所以无法使用 selector),获取这些 channel 上发生的事件,这些 channel 工作在非阻塞模式下,当一个 channel 中没有执行任务时,可以去执行其他 channel 中的任务。适合连接数多,但流量较少的场景(即每个 channel 并不是频繁操作的场景)。
调用 selector 的 select() 方法会阻塞线程,直到 channel 发生了就绪事件。这些事件就绪后,select 方法就会返回这些事件交给 thread 来处理。
2.2 ByteBuffer
2.2.1 ByteBuffer 基本使用
有一普通文本文件 data.txt,内容为
0123456789abcdef
使用 FileChannel 读取文件内容
package cn.itcast.nio.c2;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.FileChannel;
@Slf4j
public class TestByteBuffer {
public static void main(String[] args) {
// FileChannel
// 1. 输入输出流, 2. RandomAccessFile
try (FileChannel channel = new FileInputStream("data.txt").getChannel()) {
// 准备缓冲区,allocate 分配大小(单位字节)
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(10);
while(true) {
// 从 channel 读取数据,向 buffer 写入
int len = channel.read(buffer);
log.debug("读取到的字节数 {}", len);
if(len == -1) { // 没有内容了
break;
}
// 打印 buffer 的内容
buffer.flip(); // 切换至读模式
while(buffer.hasRemaining()) { // 是否还有剩余未读数据
byte b = buffer.get();
log.debug("实际字节 {}", (char) b);
}
buffer.clear(); // 切换为写模式
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
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
2.2.2 ByteBuffer 内部结构
ByteBuffer 有以下重要属性
-
capacity(容量)
-
position(读写指针,读到哪写到哪的一个索引下标)
-
limit(读写限制)
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
2.2.3 ByteBuffer 常见方法
1) 分配空间
使用 allocate 方法为 ByteBuffer 分配空间,其它 buffer 类也有该方法
Bytebuffer buf = ByteBuffer.allocate(16);
分配后容量固定,不能动态调整。
package cn.itcast.nio.c2;
import java.nio.ByteBuffer;
public class TestByteBufferAllocate {
public static void main(String[] args) {
System.out.println(ByteBuffer.allocate(16).getClass());
System.out.println(ByteBuffer.allocateDirect(16).getClass());
}
}
输出
class java.nio.HeapByteBuffer - java 堆内存,读写效率较低,受到 GC 的影响
class java.nio.DirectByteBuffer - 直接内存,读写效率高(少一次拷贝),不会受 GC 影响。但其属于系统内存,需要调用操作系统函数,分配的效率低。使用不当,会造成内存泄露。
2) 向 buffer 写入数据
有两种办法
- 调用 channel 的 read 方法(将数据写入 buffer)
int readBytes = channel.read(buf);
- 调用 buffer 自己的 put 方法
buf.put((byte)127);
3) 从 buffer 读取数据
有两种办法
- 调用 channel 的 write 方法
int writeBytes = channel.write(buf);
- 调用 buffer 自己的 get 方法
byte b = buf.get();
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
4) 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。
rewind 和 flip 都会清除 mark 位置
5) 字符串与 ByteBuffer 互转
public class TestByteBufferString {
public static void main(String[] args) {
// 1. 字符串转为 ByteBuffer(仍然是写模式)
ByteBuffer buffer1 = ByteBuffer.allocate(16);
buffer1.put("hello".getBytes());
debugAll(buffer1);
// 2. Charset(自动切换到读模式)
ByteBuffer buffer2 = StandardCharsets.UTF_8.encode("hello");
debugAll(buffer2);
// 3. wrap(nio提供的工具类,自动切换到读模式)
ByteBuffer buffer3 = ByteBuffer.wrap("hello".getBytes());
debugAll(buffer3);
// 4. ByteBuffer转为字符串
String str1 = StandardCharsets.UTF_8.decode(buffer2).toString();
System.out.println(str1);
//对第一种方式,要先切换成读模式
buffer1.flip();
String str2 = StandardCharsets.UTF_8.decode(buffer1).toString();
System.out.println(str2);
}
}
⚠️ Buffer 是非线程安全的
2.2.4 Scattering Reads
分散读集中写:减少数据在 bytebuffer 之间的数据拷贝,减少数据的复制次数,从而提高效率。
分散读取,有一个文本文件 3parts.txt
onetwothree
使用如下方式读取,可以将数据填充至多个 buffer
try (RandomAccessFile file = new RandomAccessFile("helloword/3parts.txt", "rw")) {
FileChannel channel = file.getChannel();
ByteBuffer a = ByteBuffer.allocate(3);
ByteBuffer b = ByteBuffer.allocate(3);
ByteBuffer c = ByteBuffer.allocate(5);
channel.read(new ByteBuffer[]{a, b, c});
a.flip(); //切换成读模式
b.flip();
c.flip();
debugAll(a);
debugAll(b);
debugAll(c);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
2.2.5 Gathering Writes
使用如下方式写入,可以将多个 buffer 的数据填充至 channel
1)方式一
public class TestGatheringWrites {
public static void main(String[] args) {
ByteBuffer b1 = StandardCharsets.UTF_8.encode("hello");
ByteBuffer b2 = StandardCharsets.UTF_8.encode("world");
ByteBuffer b3 = StandardCharsets.UTF_8.encode("你好"); //6字节
try (FileChannel channel = new RandomAccessFile("words2.txt", "rw").getChannel()) {
channel.write(new ByteBuffer[]{b1, b2, b3});
} catch (IOException e) {
}
}
}
2)方式二
初始文件内容:onetwothree
运行后文件内容:onetwothreefourfive
try (RandomAccessFile file = new RandomAccessFile("helloword/3parts.txt", "rw")) {
FileChannel channel = file.getChannel();
ByteBuffer d = ByteBuffer.allocate(4);
ByteBuffer e = ByteBuffer.allocate(4);
//通过 position(newPosition) 来设置
//跳过 onetwothree,从 文件尾 开始写入
channel.position(11);
d.put(new byte[]{'f', 'o', 'u', 'r'});
e.put(new byte[]{'f', 'i', 'v', 'e'});
d.flip();
e.flip();
channel.write(new ByteBuffer[]{d, e});
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
2.2.6 黏包半包-初级处理
1)问题描述
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
2)问题分析
黏包产生原因:为了效率,逐条发送信息效率低,若干条信息一起发送,效率高。
半包产生原因:由于服务器缓冲区大小限制。
3)实现
- 方式一
public class TestByteBufferExam {
public static void main(String[] args) {
ByteBuffer source = ByteBuffer.allocate(32);
//模拟网络传输
source.put("Hello,world\nI'm zhangsan\nHo".getBytes());
split(source);
source.put("w are you?\n".getBytes());
split(source);
}
private static void split(ByteBuffer source) {
source.flip(); //读模式
for (int i = 0; i < source.limit(); i++) {
// 找到一条完整消息
if (source.get(i) == '\n') {
int length = i - source.position() + 1;
// 把这条完整消息存入新的 ByteBuffer
ByteBuffer target = ByteBuffer.allocate(length);
// 从 source 读,向 target 写
for (int j = 0; j < length; j++) {
target.put(source.get());
}
debugAll(target);
}
}
source.compact(); //写模式
}
}
- 方式二
public static void main(String[] args) {
ByteBuffer source = ByteBuffer.allocate(32);
// 11 24
source.put("Hello,world\nI'm zhangsan\nHo".getBytes());
split(source);
source.put("w are you?\nhaha!\n".getBytes());
split(source);
}
private static void split(ByteBuffer source) {
source.flip(); //首先切换为读模式
int oldLimit = source.limit();
//遍历 byteBuffer
for (int i = 0; i < oldLimit; i++) {
if (source.get(i) == '\n') {
System.out.println(i);
ByteBuffer target = ByteBuffer.allocate(i + 1 - source.position());
// 0 ~ limit
source.limit(i + 1);
target.put(source); // 从source 读,向 target 写
source.limit(oldLimit);
}
}
source.compact(); //切换为写模式,不能用clear。未读消息需要保留
}
2.3 文件编程
2.3.1 FileChannel
⚠️ FileChannel 工作模式:FileChannel 只能工作在阻塞模式下,不能与 Selector 一起用。
1) 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(传入
r\w\rw
等参数)
2) 读取
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。
int readBytes = channel.read(buffer);
3) 写入
写入的正确姿势如下, SocketChannel 必须这样做,FileChannel 可以不这样做。
ByteBuffer buffer = ...;
buffer.put(...); // 存入数据
buffer.flip(); // 切换读模式
while(buffer.hasRemaining()) {
channel.write(buffer);
}
- 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
4) 关闭
channel 必须关闭! 调用 FileInputStream、FileOutputStream 或者 RandomAccessFile 的 close 方法会间接地调用 channel 的 close 方法。
5) 位置
获取当前位置
long pos = channel.position();
设置当前位置
long newPos = ...;
channel.position(newPos);
-
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)
-
6) 大小
使用 size 方法获取文件的大小
7) 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。只有当 Channal 真正的关闭时,才会同步到磁盘中。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。
2.3.2 transferTo 传输数据
transferTo :从一个 Channel 将数据传输到另一个 Channel。
1) 两个 Channel 传输数据
String FROM = "helloword/data.txt";
String TO = "helloword/to.txt";
long start = System.nanoTime();
try (FileChannel from = new FileInputStream(FROM).getChannel();
FileChannel to = new FileOutputStream(TO).getChannel();
) {
//效率高,transferTo 底层会利用操作系统的零拷贝进行优化
from.transferTo(0, from.size(), to);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
long end = System.nanoTime();
System.out.println("transferTo 用时:" + (end - start) / 1000_000.0);
2) 超过 2g 大小的文件传输
- transferTo 传输上限 2g
public class TestFileChannelTransferTo {
public static void main(String[] args) {
try (
FileChannel from = new FileInputStream("data.txt").getChannel();
FileChannel to = new FileOutputStream("to.txt").getChannel();
) {
// 效率高,底层会利用操作系统的零拷贝进行优化
long size = from.size();
// left 变量代表还剩余多少字节
for (long left = size; left > 0; ) {
System.out.println("position:" + (size - left) + " left:" + left);
//transferTo 返回实际传输的字节数
left -= from.transferTo((size - left), left, to);
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
2.3.3 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
Path source = Paths.get("1.txt"); // 相对路径 使用 user.dir 环境变量来定位 1.txt
Path source = Paths.get("d:\\1.txt"); // 绝对路径 代表了 d:\1.txt
Path source = Paths.get("d:/1.txt"); // 绝对路径 同样代表了 d:\1.txt
// '/' 不用转义 '\\'需要转义
//拼接结果代表最终路径
Path projects = Paths.get("d:\\data", "projects"); // 代表了 d:\data\projects
其中,
-
.
代表了当前路径 -
..
代表了上一级路径
如目录结构如下:
d:
|- data
|- projects
|- a
|- b
代码
Path path = Paths.get("d:\\data\\projects\\a\\..\\b");
System.out.println(path);
System.out.println(path.normalize()); // 正常化路径
输出
d:\data\projects\a\..\b
d:\data\projects\b
2.3.4 Files
1) 检查文件是否存在
Path path = Paths.get("helloword/data.txt");
System.out.println(Files.exists(path));
2) 创建一级目录
Path path = Paths.get("helloword/d1");
Files.createDirectory(path);
- 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
3) 创建多级目录用
Path path = Paths.get("helloword/d1/d2");
Files.createDirectories(path);
4) 拷贝文件
Path source = Paths.get("helloword/data.txt");
Path target = Paths.get("helloword/target.txt");
Files.copy(source, target);
- 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
Files.copy(source, target, StandardCopyOption.REPLACE_EXISTING);
与 transferTo 实现原理不一样,但是性能差不多
5) 移动文件
Path source = Paths.get("helloword/data.txt");
Path target = Paths.get("helloword/data.txt");
Files.move(source, target, StandardCopyOption.ATOMIC_MOVE);
- StandardCopyOption.ATOMIC_MOVE 保证文件移动的原子性
6) 删除文件
Path target = Paths.get("helloword/target.txt");
Files.delete(target);
- 如果文件不存在,会抛异常 NoSuchFileException
7) 删除目录
Path target = Paths.get("helloword/d1");
Files.delete(target);
- 如果目录还有内容,会抛异常 DirectoryNotEmptyException
8) 遍历目录文件-walkFileTree
public static void main(String[] args) throws IOException {
Path path = Paths.get("C:\\Program Files\\Java\\jdk1.8.0_91");
AtomicInteger dirCount = new AtomicInteger();
AtomicInteger fileCount = new AtomicInteger();
Files.walkFileTree(path, new SimpleFileVisitor<Path>(){
@Override
public FileVisitResult preVisitDirectory(Path dir, BasicFileAttributes attrs)
throws IOException {
System.out.println(dir);
dirCount.incrementAndGet();
return super.preVisitDirectory(dir, attrs);
}
@Override
public FileVisitResult visitFile(Path file, BasicFileAttributes attrs)
throws IOException {
System.out.println(file);
fileCount.incrementAndGet();
return super.visitFile(file, attrs);
}
});
System.out.println(dirCount); // 133
System.out.println(fileCount); // 1479
}
-
使用的是访问者模式
-
重写时,return 不要修改!
-
preVisitDirectory 进入文件夹之前
-
postVisitDirectory 从文件夹出来之后
-
visitFile 遍历文件
-
使用 AtomicInteger,不能使用 int 变量。
9) 统计 jar 的数目
Path path = Paths.get("C:\\Program Files\\Java\\jdk1.8.0_91");
AtomicInteger fileCount = new AtomicInteger();
Files.walkFileTree(path, new SimpleFileVisitor<Path>(){
@Override
public FileVisitResult visitFile(Path file, BasicFileAttributes attrs)
throws IOException {
if (file.toFile().getName().endsWith(".jar")) {
fileCount.incrementAndGet();
}
return super.visitFile(file, attrs);
}
});
System.out.println(fileCount); // 724
- 或
file.toString().endsWith(".jar")
10) 删除多级目录
Path path = Paths.get("d:\\a");
Files.walkFileTree(path, new SimpleFileVisitor<Path>(){
@Override
public FileVisitResult visitFile(Path file, BasicFileAttributes attrs)
throws IOException {
Files.delete(file);
return super.visitFile(file, attrs);
}
@Override
public FileVisitResult postVisitDirectory(Path dir, IOException exc)
throws IOException {
Files.delete(dir);
return super.postVisitDirectory(dir, exc);
}
});
⚠️ 删除很危险(不走回收站) ,确保要递归删除的文件夹没有重要内容
11) 拷贝多级目录
- walk 函数返回 stream 类型
long start = System.currentTimeMillis();
String source = "D:\\Snipaste-1.16.2-x64";
String target = "D:\\Snipaste-1.16.2-x64aaa";
Files.walk(Paths.get(source)).forEach(path -> {
try {
String targetName = path.toString().replace(source, target);
// 是目录
if (Files.isDirectory(path)) {
Files.createDirectory(Paths.get(targetName));
}
// 是普通文件
else if (Files.isRegularFile(path)) {
Files.copy(path, Paths.get(targetName));
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
});
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(end - start);
2.4 网络编程
2.4.1 非阻塞 vs 阻塞
1) 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,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】
// 使用 nio 来理解阻塞模式, 单线程
// 0. ByteBuffer
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(16);
// 1. 创建了服务器
ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();
// 2. 绑定监听端口
ssc.bind(new InetSocketAddress(8080));
// 3. 连接集合
List<SocketChannel> channels = new ArrayList<>();
while (true) {
// 4. accept 建立与客户端连接, SocketChannel 用来与客户端之间通信
log.debug("connecting...");
SocketChannel sc = ssc.accept(); // 阻塞方法,当没有客户端请求连接时,线程停止运行
log.debug("connected... {}", sc);
channels.add(sc);
for (SocketChannel channel : channels) {
// 5. 接收客户端发送的数据
log.debug("before read... {}", channel);
channel.read(buffer); // 阻塞方法,当没有收到客户端数据时,线程停止运行
buffer.flip();
debugRead(buffer); //工具类(见文章末尾)中,获取可读字节并打印
buffer.clear();
log.debug("after read...{}", channel);
}
}
【客户端】
SocketChannel sc = SocketChannel.open();
sc.connect(new InetSocketAddress("localhost", 8080));
System.out.println("waiting...");
上述方法问题:没有新连接时,原连接继续发送数据不会立即被处理。List 中未使用的 channel 没有被移除,会不停累计。
2) 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】
// 使用 nio 来理解非阻塞模式, 单线程
// 0. ByteBuffer
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(16);
// 1. 创建了服务器
ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();
ssc.configureBlocking(false); // 非阻塞模式🍒
// 2. 绑定监听端口
ssc.bind(new InetSocketAddress(8080));
// 3. 连接集合
List<SocketChannel> channels = new ArrayList<>();
while (true) {
// 4. accept 建立与客户端连接, SocketChannel 用来与客户端之间通信
SocketChannel sc = ssc.accept(); // 非阻塞,线程还会继续运行,如果没有连接建立,但sc是null
if (sc != null) {
log.debug("connected... {}", sc);
sc.configureBlocking(false); // 非阻塞模式🍒
channels.add(sc);
}
for (SocketChannel channel : channels) {
// 5. 接收客户端发送的数据
int read = channel.read(buffer);// 非阻塞,线程仍然会继续运行,如果没有读到数据,read 返回 0
if (read > 0) {
buffer.flip();
debugRead(buffer);
buffer.clear();
log.debug("after read...{}", channel);
}
}
}
【客户端】
代码不变
即使没有事件发生,也会一直循环,造成 CPU 浪费! List 中未使用的 channel 没有被移除,会不停累计。
3) 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
2.4.2 Selector
使用 Selector 的好处
- 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。没有事件发生则阻塞,不占用 CPU。
- 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
1)创建
Selector selector = Selector.open(); //没有使用 new
2)绑定 Channel 事件(也称之为注册事件)
绑定的事件 selector 才会关心
ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();
ssc.configureBlocking(false);
SelectionKey key = ssc.register(selector, 绑定事件);
-
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
-
SelectionKey 是返回值,事件发生后,通过它可以知道是什么事件和哪个channel的发生该事件
3)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
int count = selector.select();
- 方法 2,阻塞直到绑定事件发生,或是超时(时间单位为 ms)
int count = selector.select(long timeout);
- 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
int count = selector.selectNow();
💡 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以及客户端正常、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():唤醒阻塞在 selector 上的线程。
- 调用 selector.close()
- selector 所在线程 interrupt。
2.4.3 处理 accept 事件
【服务器端】
package cn.itcast.nio.c4;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.*;
import java.nio.charset.Charset;
import java.util.Iterator;
@Slf4j
public class Server {
public static void main(String[] args) throws IOException {
// 1. 创建 selector, 管理多个 channel
Selector selector = Selector.open(); //🍒
ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open(); //🍅
ssc.configureBlocking(false); //🍅
// 2. 建立 selector 和 channel 的联系(注册)
// SelectionKey 就是将来事件发生后,通过它可以知道事件和哪个channel的事件
// 此处第二个参数 0 表示不关注任何事件
SelectionKey sscKey = ssc.register(selector, 0, null); //🍒
// interestOps设置关注事件,此处 key 只关注 accept 事件
sscKey.interestOps(SelectionKey.OP_ACCEPT);
log.debug("sscKey:{}", sscKey);
ssc.bind(new InetSocketAddress(8080)); //🍅
while (true) {
// 3. select 方法, 没有事件发生,线程阻塞(不占用CPU),有事件,线程才会恢复运行
selector.select(); //🍒
// 4. 处理事件, selectedKeys 内部包含了所有发生的事件
Iterator<SelectionKey> iter = selector.selectedKeys().iterator(); // accept, read //🍒
while (iter.hasNext()) {
SelectionKey key = iter.next();//🍒
// 处理key 时,要从 selectedKeys 集合中删除,否则下次处理就会有问题
iter.remove();//🍒🍒🍒
log.debug("key: {}", key);
// 5. 区分事件类型
if (key.isAcceptable()) { // 如果是 accept(可连接事件)
//获取发生事件的 channel
ServerSocketChannel channel = (ServerSocketChannel) key.channel(); //🍒
SocketChannel sc = channel.accept(); //🍅
sc.configureBlocking(false); //🍅
SelectionKey scKey = sc.register(selector, 0, null); //🍒
scKey.interestOps(SelectionKey.OP_READ);
log.debug("{}", sc);
log.debug("scKey:{}", scKey);
} else if (key.isReadable()) { // 如果是 read
key.cancel(); //暂时先不处理
}
}
}
}
}
💡 知识点
-
事件发生后要么处理,要么取消,不能置之不理。
- select 在有未处理事件时,不会阻塞,如果发生的事件一直不处理,则下一次会继续注册到SelectionKey。
- 处理:channel.accept()、channel.read(buffer)、key.cancel()
- 所以,事件发生后要么处理,要么取消,不能置之不理。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,会造成一直循环。
-
处理 key 时,要从 selectedKeys 集合中将其删除,否则下次处理就会有问题:
iter.remove()
- selectedKeys 内部包含了所有发生的事件
- selector 会在发生事件后向 selectedKeys 集合中添加事件,在处理后会将其标记为已处理,但是并不会删除
- 已处理的 key 仍然存在 selectedKeys 集合中,在下一次调用 accpet 或 read 时,会返回空,向下执行其他语句报错。
- 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。
2.4.4 处理 read 事件
客户端正常、异常关闭,均会触发的 read 事件。
... ...
} else if (key.isReadable()) { // 如果是 read
try {
SocketChannel channel = (SocketChannel) key.channel(); // 拿到触发事件的channel
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(4);
int read = channel.read(buffer); // 如果是正常断开,read 的方法的返回值是 -1
if(read == -1) {
key.cancel(); //客户端断开,将 key 取消
} else {
buffer.flip();
System.out.println(Charset.defaultCharset().decode(buffer));
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
key.cancel(); // 客户端异常断开,因此需要将 key 取消(从 selector 的 keys 集合中真正删除 key)
}
上述代码存在问题:没有正确处理消息的边界。如当客户端使用 defaultCharset 编码发送【中国】,每个汉字由三个字节构成,而服务器一次可以处理四字节,【国】被分两次读取,显示乱码。
处理消息的边界
思路一:客户端与服务端约定一个固定消息长度,数据包大小一样,服务器按预定长度读取,缺点是浪费带宽。
- 客户端数据不足,则填充至约定长度。
思路二:发送消息时,使用分隔符分割消息。服务端按分隔符拆分,缺点是服务端要一个一个对比数据中是否含有分割符,效率低。
思路三:每一条消息的开始先存储该条消息的长度,然后再接着存储消息数据。将上述分两步发送给服务器。服务器根据消息的长度信息(整型数据),创建对应大小的 ByteBuffer,然后读取消息。这个是最常用的方法,http 协议就是采用这种方法
- 思路三有一个专用的名字: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
分隔符分割消息代码实现
【客户端】
public class Client {
public static void main(String[] args) throws IOException {
SocketChannel sc = SocketChannel.open();
sc.connect(new InetSocketAddress("localhost", 8080));
SocketAddress address = sc.getLocalAddress();
sc.write(Charset.defaultCharset().encode("hello\nworld\n"));
System.in.read();
}
}
【服务端】
private static void split(ByteBuffer source) {
source.flip();
for (int i = 0; i < source.limit(); i++) {
// 找到一条完整消息
if (source.get(i) == '\n') {
int length = i + 1 - source.position();
// 把这条完整消息存入新的 ByteBuffer
ByteBuffer target = ByteBuffer.allocate(length);
// 从 source 读,向 target 写
for (int j = 0; j < length; j++) {
target.put(source.get());
}
debugAll(target);
}
}
source.compact();
}
... ...
} else if (key.isReadable()) { // 如果是 read
try {
SocketChannel channel = (SocketChannel) key.channel(); // 拿到触发事件的channel
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(16);
int read = channel.read(buffer); // 如果是正常断开,read 的方法的返回值是 -1
if(read == -1) {
key.cancel(); //客户端断开,将 key 取消
} else {
split(buffer); //🍒
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
key.cancel(); // 客户端异常断开,因此需要将 key 取消(从 selector 的 keys 集合中真正删除 key)
}
}
单条消息超出 ByteBuffer 容量
【场景描述】
客户端发送消息超出服务端 ByteBuffer 容量
//服务端容量 16字节
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(16);
//客户端发送消息 >16字节
sc.write(Charset.defaultCharset().encode("0123456789abcdef3333\n"));
服务端的 read 函数会被触发 2 次,第一次 0123456789abcdef
存入 ByteBuffer,但由于 split 函数没有找到 /n
字符,所以没有做任何处理。第二次 3333\n
存入 ByteBuffer,split 函数找到 /n
字符,将 3333
输出。
【解决方案】
第一次存入没有发现消息结束,则对 ByteBuffer1 进行扩容新建一个2倍大的 ByteBuffer2,将 ByteBuffer1 拷贝至 ByteBuffer2,未被读取数据第二次触发 read 时,向 ByteBuffer2 写入。因此,要求 ByteBuffer2 能同时被 2 次 read 读取到,不能是 else-if 的局部变量。让每个 SocketChannel 有自己的 Buffer。
【服务端代码-附件与扩容】
public class Server {
private static void split(ByteBuffer source) {
source.flip();
for (int i = 0; i < source.limit(); i++) {
// 找到一条完整消息
if (source.get(i) == '\n') {
int length = i + 1 - source.position();
// 把这条完整消息存入新的 ByteBuffer
ByteBuffer target = ByteBuffer.allocate(length);
// 从 source 读,向 target 写
for (int j = 0; j < length; j++) {
target.put(source.get());
}
debugAll(target);
}
}
//如果 source 中没有获取到 `/n`,则说明没有执行读取数据,
//此时,position=16,limit=16
source.compact(); //🍒 让position变成剩余未读字节数
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
Selector selector = Selector.open();
ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();
ssc.configureBlocking(false);
SelectionKey sscKey = ssc.register(selector, 0, null);
sscKey.interestOps(SelectionKey.OP_ACCEPT);
log.debug("sscKey:{}", sscKey);
ssc.bind(new InetSocketAddress(8080));
while (true) {
selector.select();
Iterator<SelectionKey> iter = selector.selectedKeys().iterator();
while (iter.hasNext()) {
SelectionKey key = iter.next();
iter.remove();
if (key.isAcceptable()) { // 如果是 accept(可连接事件)
ServerSocketChannel channel = (ServerSocketChannel) key.channel();
SocketChannel sc = channel.accept();
sc.configureBlocking(false);
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(16); //🍒
//把 buffer 作为附件关联到 scKey
SelectionKey scKey = sc.register(selector, 0, buffer); //🍒
scKey.interestOps(SelectionKey.OP_READ);
} else if (key.isReadable()) { // 如果是 read
try {
SocketChannel channel = (SocketChannel) key.channel();
//获取 SelectionKey 上关联的附件
ByteBuffer buffer = (ByteBuffer) key.attachment(); //🍒
int read = channel.read(buffer);
if(read == -1) {
key.cancel(); //客户端断开,将 key 取消
} else {
System.out.println(Charset.defaultCharset().decode(buffer));
split(buffer);
//🍒🍒🍒
if(buffer.position()==buffer.limit()){
//说明buffer满了,需要扩容
ByteBuffer newBuffer = ByteBuffer.allocate(buffer.capacity()*2);
buffer.flip();
newBuffer.put(buffer);
//用 newBuffer 替换调原有的 buffer
key.attach(newBuffer);
}
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
key.cancel(); // 客户端异常断开,因此需要将 key 取消(从 selector 的 keys 集合中真正删除 key)
}
}
}
}
}
}
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
2.4.5 处理 write 事件
服务器写入过多内容
服务器一次向客户端写入过多内容
【客户端】
public class WriteClient {
public static void main(String[] args) throws IOException {
SocketChannel sc = SocketChannel.open();
sc.connect(new InetSocketAddress("localhost", 8080));
// 3. 接收数据
int count = 0;
while (true) {
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024 * 1024);
count += sc.read(buffer);
System.out.println(count);
buffer.clear();
}
}
}
【分析】
由于服务器上写缓存区(操作系统)大小固定,数据会被分批发送
返回0表示写不了,while 循环会让其一直不断尝试--> 阻塞在该处!
希望当发送缓冲区满写不了内容时,暂时去处理别的操作,如写缓冲区满了可以去读数据。等写缓冲区空了,触发一个写事件,然后再去写,不要反复的去尝试。
处理一次性写不完的可写事件
public class WriteServer {
public static void main(String[] args) throws IOException {
ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();
ssc.configureBlocking(false);
Selector selector = Selector.open();
ssc.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);
ssc.bind(new InetSocketAddress(8080));
while (true) {
selector.select();
Iterator<SelectionKey> iter = selector.selectedKeys().iterator();
while (iter.hasNext()) {
SelectionKey key = iter.next();
iter.remove();
if (key.isAcceptable()) {
SocketChannel sc = ssc.accept();
sc.configureBlocking(false);
SelectionKey sckey = sc.register(selector, 0, null);
sckey.interestOps(SelectionKey.OP_READ);
// 1. 向客户端发送大量数据
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < 5000000; i++) {
sb.append("a");
}
ByteBuffer buffer = Charset.defaultCharset().encode(sb.toString());
// 2. 返回值代表实际写入的字节数
int write = sc.write(buffer);
System.out.println(write);
// 3. 判断是否有剩余内容
if (buffer.hasRemaining()) {
// 4. 关注可写事件 1 4
sckey.interestOps(sckey.interestOps() + SelectionKey.OP_WRITE);
// sckey.interestOps(sckey.interestOps() | SelectionKey.OP_WRITE);
// 5. 把未写完的数据挂到 sckey 上
sckey.attach(buffer);
}
} else if (key.isWritable()) {
ByteBuffer buffer = (ByteBuffer) key.attachment();
SocketChannel sc = (SocketChannel) key.channel();
int write = sc.write(buffer);
System.out.println(write);
// 6. 清理操作
if (!buffer.hasRemaining()) {
key.attach(null); // 需要清除buffer,没有其它引用buffer,会被垃圾回收
key.interestOps(key.interestOps() - SelectionKey.OP_WRITE);//不需关注可写事件
}
}
}
}
}
}
2.4.6 利用多线程优化
该部分内容参考于kfcuj-04 多线程模式下selector的使用以及IO模型概念的区分
【多线程优化原因】
单线程配合 selector 选择器虽然能够管理多个 channel 的事件,但仍存在以下缺点:
-
多核 cpu 被白白浪费
-
某个事件耗费时间比较长会影响其他事件的处理。
单线程处理多个事件适合每个事件的处理时间比较短的情况。
补充:Redis 采用单线程处理,如果某个操作时间较长,会影响其他操作,所以使用 Redis 时,选择的单个操作时间复杂度不能太高。
【多线程架构模型】
分成两个模块:boss 模块和 worker 模块(通常是一个 boss 线程配合多个 work 线程):
-
boss 模块(只负责接待):多线程机制(每个线程都有一个 selector),专门用于处理客户端的连接事件。
-
worker 模块(只负责读写):多个 worker,每个 worker 实际上是一个线程配合一个selector,worker 专门负责数据的读写操作。
通常线程的数目与 CPU 的核心数目是一致的。
多线程 selector - 无法获取可读事件
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.net.Socket;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.SelectionKey;
import java.nio.channels.Selector;
import java.nio.channels.ServerSocketChannel;
import java.nio.channels.SocketChannel;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Iterator;
@Slf4j
public class Server7 {
public static void main(String[] args) throws IOException {
Thread.currentThread().setName("boss"); //设置线程名字
ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();
ssc.configureBlocking(false);
Selector boss = Selector.open(); //专门用于处理accept event
SelectionKey bossKey = ssc.register(boss,0,null); //将channel与selector关联起来
bossKey.interestOps(SelectionKey.OP_ACCEPT);
ssc.bind(new InetSocketAddress(8080));
// 1 创建固定数量的worker并初始化
Worker worker = new Worker("worker-0");
worker.register();
while(true){
boss.select();
Iterator<SelectionKey> iter = boss.selectedKeys().iterator();
while(iter.hasNext()){
SelectionKey key = iter.next();
iter.remove();;
if(key.isAcceptable()){
log.debug("accept event happen!");
SocketChannel sc = ssc.accept();
sc.configureBlocking(false);
log.debug("before register...{}",sc.getRemoteAddress());
// 2. 关联selector
sc.register(worker.selector,SelectionKey.OP_READ,null);
log.debug("after register...{}",sc.getRemoteAddress());
}
}
}
}
// 只有内部类能够定义为static
// 为了在 main 函数中使用,定义为static类
static class Worker implements Runnable{
private Thread thread;
private Selector selector;
private String name; //work对应的线程名字
private volatile boolean start = false;
public Worker(String name){this.name = name;}
// 初始化线程和selector
public void register() throws IOException {
if(!start){ // 利用 start 保证这段代码只会被执行一次。
selector = Selector.open(); // open返回:SelectorProvider.provider().openSelector()
thread = new Thread( this,name);
thread.start();
start = true;
}
}
@Override
public void run() {
while(true){
try{
log.debug("begin select!");
selector.select();
Iterator<SelectionKey> iter = selector.selectedKeys().iterator();
while(iter.hasNext()){
SelectionKey key = iter.next();
iter.remove();
/*这里实际读写需要考虑消息边界,写的数据规模过大的问题,以及连接的正常/异常关闭问题详见单线程版本设计*/
if(key.isReadable()){
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(16);
SocketChannel channel = (SocketChannel) key.channel();
channel.read(buffer);
buffer.flip();
printBytebuffer(buffer);
}
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
static void printBytebuffer(ByteBuffer tmp){ // 注意:传入的bytebuffer必须时写模式
System.out.println(StandardCharsets.UTF_8.decode(tmp).toString());
}
}
客户端建立连接并发送数据后的执行结果
14:44:05.969 [worker-0] DEBUG Server.Server7 - begin select!
14:44:14.910 [boss] DEBUG Server.Server7 - accept event happen!
14:44:14.911 [boss] DEBUG Server.Server7 - before register.../127.0.0.1:14363 // 无法获取可读事件
【问题】服务端的 boss 模块的 selector 能够处理 accept 事件,但是 work 模块去无法获取可读事件。
【原因分析】主要原因在于 worker 线程执行了 select 方法后会阻塞,等待事件发生,此时由于 work 阻塞于 select,主线程 sc.register(worker.selector,SelectionKey.OP_READ,null);
中 register 方法就无法生效。造成 selector 没有监控读写事件(线程的异步性引发问题)。
代码段1:主线程让 worker 的 selector 监控读写通道(主线程执行该方法!!!)
sc.register(worker.selector,SelectionKey.OP_READ,null);
代码段2:worker 线程的 run 方法内部 select 方法(worker0 线程执方法!!)
public void run() {
while(true){
try{
selector.select();
利用任务队列与wakeup解决可读事件无法获取的问题
【解决思路】让 boss 线程执行注册任务(Worker 中的代码),通过任务队列的方法将任务对象传递给 worker 线程。
【服务端代码】
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.*;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Iterator;
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
@Slf4j
public class Server8 {
public static void main(String[] args) throws IOException {
Thread.currentThread().setName("boss");
ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();
ssc.configureBlocking(false);
Selector boss = Selector.open();
SelectionKey bossKey = ssc.register(boss,0,null);
bossKey.interestOps(SelectionKey.OP_ACCEPT);
ssc.bind(new InetSocketAddress(8080));
Worker worker = new Worker("worker-0"); //🍒 创建 work 线程
while(true){
boss.select();
Iterator<SelectionKey> iter = boss.selectedKeys().iterator();
while(iter.hasNext()){
SelectionKey key = iter.next();
iter.remove();
if(key.isAcceptable()){
log.debug("accept event happen!");
SocketChannel sc = ssc.accept();
sc.configureBlocking(false);
worker.register(sc); //🍒 首次调用启动线程并注册,后去调用仅仅注册
}
}
}
}
// 只有内部类能够定义为static
static class Worker implements Runnable{
private Thread thread;
private Selector selector;
private String name;
private volatile boolean start = false;
private ConcurrentLinkedQueue<Runnable> queue = new ConcurrentLinkedQueue<>(); //🍒
public Worker(String name){this.name = name;}
// 初始化线程和selector
/*======改进1:【boss所在线程】在accept事件发生后调用该方法,将Runable对象放入消息队列 =======*/
public void register(SocketChannel sc) throws IOException {
if(!start){ // 利用start确保worker线程只有一个
selector = Selector.open();
thread = new Thread(this, name);
thread.start(); //🍒 此时run函数阻塞在selector.select();
start = true;
}
// 向队列中添加注册任务(runable任务),当【worker线程】运行时从这个队列获取任务并执行
// 确保channel的注册在select之前。
queue.add(()->{
try{
sc.register(selector,SelectionKey.OP_READ,null); //🍒
selector.selectNow();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
});
selector.wakeup(); // 这个方法调用让select方法立刻返回一次,确保注册的完成
log.debug("Wake up for to register new read/write channel for the selector!");
}
@Override
public void run() {
while(true){
try{
selector.select();
/*======改进1:将Runable对象从消息队列取出完成注册======*/
Runnable task = queue.poll();
if(task != null){
task.run(); // 执行了sc.register(selector,SelectionKey.OP_READ,null)
log.debug("Register successfully!");
}
Iterator<SelectionKey> iter = selector.selectedKeys().iterator();
while(iter.hasNext()){
SelectionKey key = iter.next();
/*这里实际读写需要考虑消息边界,写的数据规模过大的问题,详见单线程版本设计*/
/*对于可读事件,需要考虑三种情况:
* 1)正常的可读事件 2)客户端异常的关闭(需要处理异常) 3)客户端正常管理,可读的字节数为0,必须进行cancel操作。
* 忽视第二种情况会造成服务器程序宕机。忽视第三种情况会造成服务器的陷入死循环状态
* */
if(key.isReadable()){
try{
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(16);
SocketChannel channel = (SocketChannel) key.channel();
int read = channel.read(buffer);
if(read == -1){
key.cancel();
channel.close();
}else{
buffer.flip();
printBytebuffer(buffer);
}
}catch (IOException e){
e.printStackTrace();
}
}
iter.remove();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
static void printBytebuffer(ByteBuffer tmp){ // 注意:传入的bytebuffer必须时写模式
System.out.println(StandardCharsets.UTF_8.decode(tmp).toString());
}
}
注意点:
- wakeup 方法调用后能够让 selector.select() 立刻返回一次。
- 利用 ConcurrentLinkedQueue 让 boss 线程将 runable 对象传递给 Worker 类的 register 函数,但是该函数实在 boss 线程中运行的。在 register 末尾唤醒,让 worker 线程实现 select。
利用 wakeup 解决可读事件无法获取的问题
// 哪个线程调用,在哪个线程执行!
public void register(SocketChannel sc) throws IOException {
if(!start) { //第一次调用,初始化线程,和 selector
selector = Selector.open();
thread = new Thread(this, name);
thread.start();
start = true;
}
selector.wakeup(); // 唤醒 select 方法 boss
sc.register(selector, SelectionKey.OP_READ, null); // boss线程
}
💡 无论 selector.select()
发生在 selector.wakeup()
前后都不会被阻塞!selector.wakeup()
方法相当于给予 selector.select()
一张票,什么时候使用都可以,并不需要立即使用,即可以延迟使用。
多个 Worker 线程
程序功能:
1)定义一个 boss,其 selector 专门去监控客户端的 accept 事件。
2)定义实现 runable 接口的 worker 类,其 selector 专门用于监控客户端的读写事件。
3)使用单个 boss 多个 worker 处理客户端连接。
- worker 的数量通常根据结合 cpu 核心数设置
4)采用 round-robin (轮询)机制让多个 work 均匀的监控客户端连接的读写事件。
- 多线程环境下采用原子整数实现
public class MultiThreadServer {
public static void main(String[] args) throws IOException {
Thread.currentThread().setName("boss");
ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();
ssc.configureBlocking(false);
Selector boss = Selector.open();
SelectionKey bossKey = ssc.register(boss, 0, null);
bossKey.interestOps(SelectionKey.OP_ACCEPT);
ssc.bind(new InetSocketAddress(8080));
//🍒 1. 创建固定数量的 worker 并初始化
Worker[] workers = new Worker[Runtime.getRuntime().availableProcessors()];
for (int i = 0; i < workers.length; i++) {
workers[i] = new Worker("worker-" + i);
}
AtomicInteger index = new AtomicInteger(); //🍒 原子计数
while(true) {
boss.select();
Iterator<SelectionKey> iter = boss.selectedKeys().iterator();
while (iter.hasNext()) {
SelectionKey key = iter.next();
iter.remove();
if (key.isAcceptable()) {
SocketChannel sc = ssc.accept();
sc.configureBlocking(false);
log.debug("connected...{}", sc.getRemoteAddress());
log.debug("before register...{}", sc.getRemoteAddress());
//🍒 2. 关联 selector
//🍒 round robin 轮询
workers[index.getAndIncrement() % workers.length].register(sc); // boss 调用 初始化 selector , 启动 worker-0
log.debug("after register...{}", sc.getRemoteAddress());
}
}
}
}
static class Worker implements Runnable{
private Thread thread;
private Selector selector;
private String name; //线程名字
private volatile boolean start = false; // 还未初始化!即线程没有执行过
private ConcurrentLinkedQueue<Runnable> queue = new ConcurrentLinkedQueue<>();
public Worker(String name) {
this.name = name;
}
// 哪个线程调用,在哪个线程执行!
public void register(SocketChannel sc) throws IOException {
if(!start) { //第一次调用,初始化线程,和 selector
selector = Selector.open();
thread = new Thread(this, name);
thread.start();
start = true;
}
selector.wakeup(); //🍒 唤醒 select 方法 boss
sc.register(selector, SelectionKey.OP_READ, null); //🍒 boss线程
}
/**
* 线程启动后,run方法内的代码,在Worker线程内启动
*/
@Override
public void run() {
while(true) {
try {
selector.select(); //🍒 worker-0 阻塞
Iterator<SelectionKey> iter = selector.selectedKeys().iterator();
while (iter.hasNext()) {
SelectionKey key = iter.next();
iter.remove();
if (key.isReadable()) {
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(16);
SocketChannel channel = (SocketChannel) key.channel();
log.debug("read...{}", channel.getRemoteAddress());
channel.read(buffer); //简单处理,不考虑半包、黏包、客户端关闭等情况
buffer.flip();
debugAll(buffer);
}
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}
💡 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。
2.4.7 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】
public class UdpServer {
public static void main(String[] args) {
try (DatagramChannel channel = DatagramChannel.open()) {
channel.socket().bind(new InetSocketAddress(9999));
System.out.println("waiting...");
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(32);
channel.receive(buffer);
buffer.flip();
debug(buffer);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
【运行客户端】
public class UdpClient {
public static void main(String[] args) {
try (DatagramChannel channel = DatagramChannel.open()) {
ByteBuffer buffer = StandardCharsets.UTF_8.encode("hello");
InetSocketAddress address = new InetSocketAddress("localhost", 9999);
channel.send(buffer, address);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
2.5 NIO vs BIO
2.5.1 stream vs channel
- stream 不会自动缓冲数据(相对比较高层的 API,不关心底层缓冲区),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
2.5.2 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)
read 模型
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(即等待数据发送过来)
- 复制数据阶段(即将数据从网卡读到内存)
阻塞 IO
当没有数据发送到接收端时,接收端的 read 用户线程被阻塞,读取期间什么活也干不了。
非阻塞 IO
用户线程一直在运行,没有数据则立即返回,然后接着调用 read 函数,直到有数据。
用户线程在复制数据时,还是会被阻塞住。即只有等待数据时是非阻塞。
多路复用
select 阻塞(等待数据时),当有事件发生时返回。read 在复制数据时阻塞。
信号驱动
异步 IO
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)
-
阻塞 IO 于非阻塞 IO 都是同步操作,发起 read 的线程于接收数据的线程是同一个。
-
多路复用本质上也是同步
异步模式:异步调用 read 时,定义了一个回调方法,有一个参数用来接收结果,这时候这个方法并没有调用,等内核读数据操作都完成了,另一个线程调用定义的回调方法,把真正读取到的结果作为参数传过去,完成两个线程之间数据的传递。
- 通过上述描述可知,异步没有阻塞的情况。
阻塞 IO vs 多路复用
🔖 参考:《UNIX 网络编程 - 卷 I》
2.5.3 零拷贝
传统 IO 问题
传统的 IO 将一个文件通过 socket 写出
File f = new File("helloword/data.txt");
RandomAccessFile file = new RandomAccessFile(file, "r");
byte[] buf = new byte[(int)f.length()];
file.read(buf); //把文件读到数组中
Socket socket = ...;
socket.getOutputStream().write(buf);
内部工作流程如下:
-
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。
总结: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
1) 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(特点:操作系统可以访问、用户也可以访问)
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
2) 进一步优化(linux 2.1)
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
3) 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
2.5.4 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
AsynchronousFileChannel
package cn.itcast.nio.c5;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.io.IOException;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.AsynchronousFileChannel;
import java.nio.channels.CompletionHandler;
import java.nio.file.Paths;
import java.nio.file.StandardOpenOption;
import static cn.itcast.nio.c2.ByteBufferUtil.debugAll;
@Slf4j
public class AioFileChannel {
public static void main(String[] args) throws IOException {
try (AsynchronousFileChannel channel = AsynchronousFileChannel.open(Paths.get("data.txt"), StandardOpenOption.READ)) {
// 参数1 ByteBuffer 用于接收结果
// 参数2 读取的起始位置
// 参数3 附件(一次读取不能读完时,用于读取剩下的数据)
// 参数4 回调对象 CompletionHandler
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(16);
log.debug("read begin...");
channel.read(buffer, 0, buffer, new CompletionHandler<Integer, ByteBuffer>() {
@Override // read 成功
//para1 result 读到的实际字节数
public void completed(Integer result, ByteBuffer attachment) { //在其他线程执行--是一个守护线程
log.debug("read completed...{}", result);
attachment.flip();
debugAll(attachment);
}
@Override // read 失败
public void failed(Throwable exc, ByteBuffer attachment) {
exc.printStackTrace();
}
});
log.debug("read end...");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
//其他线程都结束了,守护线程也会结束,无论其是否运行完
System.in.read();
}
}
💡 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
public class AioServer {
public static void main(String[] args) throws IOException {
AsynchronousServerSocketChannel ssc = AsynchronousServerSocketChannel.open();
ssc.bind(new InetSocketAddress(8080));
ssc.accept(null, new AcceptHandler(ssc));
System.in.read();
}
private static void closeChannel(AsynchronousSocketChannel sc) {
try {
System.out.printf("[%s] %s close\n", Thread.currentThread().getName(), sc.getRemoteAddress());
sc.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
private static class ReadHandler implements CompletionHandler<Integer, ByteBuffer> {
private final AsynchronousSocketChannel sc;
public ReadHandler(AsynchronousSocketChannel sc) {
this.sc = sc;
}
@Override
public void completed(Integer result, ByteBuffer attachment) {
try {
if (result == -1) {
closeChannel(sc);
return;
}
System.out.printf("[%s] %s read\n", Thread.currentThread().getName(), sc.getRemoteAddress());
attachment.flip();
System.out.println(Charset.defaultCharset().decode(attachment));
attachment.clear();
// 处理完第一个 read 时,需要再次调用 read 方法来处理下一个 read 事件
sc.read(attachment, attachment, this);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Override
public void failed(Throwable exc, ByteBuffer attachment) {
closeChannel(sc);
exc.printStackTrace();
}
}
private static class WriteHandler implements CompletionHandler<Integer, ByteBuffer> {
private final AsynchronousSocketChannel sc;
private WriteHandler(AsynchronousSocketChannel sc) {
this.sc = sc;
}
@Override
public void completed(Integer result, ByteBuffer attachment) {
// 如果作为附件的 buffer 还有内容,需要再次 write 写出剩余内容
if (attachment.hasRemaining()) {
sc.write(attachment);
}
}
@Override
public void failed(Throwable exc, ByteBuffer attachment) {
exc.printStackTrace();
closeChannel(sc);
}
}
private static class AcceptHandler implements CompletionHandler<AsynchronousSocketChannel, Object> {
private final AsynchronousServerSocketChannel ssc;
public AcceptHandler(AsynchronousServerSocketChannel ssc) {
this.ssc = ssc;
}
@Override
public void completed(AsynchronousSocketChannel sc, Object attachment) {
try {
System.out.printf("[%s] %s connected\n", Thread.currentThread().getName(), sc.getRemoteAddress());
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(16);
// 读事件由 ReadHandler 处理
sc.read(buffer, buffer, new ReadHandler(sc));
// 写事件由 WriteHandler 处理
sc.write(Charset.defaultCharset().encode("server hello!"), ByteBuffer.allocate(16), new WriteHandler(sc));
// 处理完第一个 accpet 时,需要再次调用 accept 方法来处理下一个 accept 事件
ssc.accept(null, this);
}
@Override
public void failed(Throwable exc, Object attachment) {
exc.printStackTrace();
}
}
}
资料
💡 调试工具类 ByteBufferUtil
public class ByteBufferUtil {
private static final char[] BYTE2CHAR = new char[256];
private static final char[] HEXDUMP_TABLE = new char[256 * 4];
private static final String[] HEXPADDING = new String[16];
private static final String[] HEXDUMP_ROWPREFIXES = new String[65536 >>> 4];
private static final String[] BYTE2HEX = new String[256];
private static final String[] BYTEPADDING = new String[16];
static {
final char[] DIGITS = "0123456789abcdef".toCharArray();
for (int i = 0; i < 256; i++) {
HEXDUMP_TABLE[i << 1] = DIGITS[i >>> 4 & 0x0F];
HEXDUMP_TABLE[(i << 1) + 1] = DIGITS[i & 0x0F];
}
int i;
// Generate the lookup table for hex dump paddings
for (i = 0; i < HEXPADDING.length; i++) {
int padding = HEXPADDING.length - i;
StringBuilder buf = new StringBuilder(padding * 3);
for (int j = 0; j < padding; j++) {
buf.append(" ");
}
HEXPADDING[i] = buf.toString();
}
// Generate the lookup table for the start-offset header in each row (up to 64KiB).
for (i = 0; i < HEXDUMP_ROWPREFIXES.length; i++) {
StringBuilder buf = new StringBuilder(12);
buf.append(NEWLINE);
buf.append(Long.toHexString(i << 4 & 0xFFFFFFFFL | 0x100000000L));
buf.setCharAt(buf.length() - 9, '|');
buf.append('|');
HEXDUMP_ROWPREFIXES[i] = buf.toString();
}
// Generate the lookup table for byte-to-hex-dump conversion
for (i = 0; i < BYTE2HEX.length; i++) {
BYTE2HEX[i] = ' ' + StringUtil.byteToHexStringPadded(i);
}
// Generate the lookup table for byte dump paddings
for (i = 0; i < BYTEPADDING.length; i++) {
int padding = BYTEPADDING.length - i;
StringBuilder buf = new StringBuilder(padding);
for (int j = 0; j < padding; j++) {
buf.append(' ');
}
BYTEPADDING[i] = buf.toString();
}
// Generate the lookup table for byte-to-char conversion
for (i = 0; i < BYTE2CHAR.length; i++) {
if (i <= 0x1f || i >= 0x7f) {
BYTE2CHAR[i] = '.';
} else {
BYTE2CHAR[i] = (char) i;
}
}
}
/**
* 打印所有内容
* @param buffer
*/
public static void debugAll(ByteBuffer buffer) {
int oldlimit = buffer.limit();
buffer.limit(buffer.capacity());
StringBuilder origin = new StringBuilder(256);
appendPrettyHexDump(origin, buffer, 0, buffer.capacity());
System.out.println("+--------+-------------------- all ------------------------+----------------+");
System.out.printf("position: [%d], limit: [%d]\n", buffer.position(), oldlimit);
System.out.println(origin);
buffer.limit(oldlimit);
}
/**
* 打印可读取内容
* @param buffer
*/
public static void debugRead(ByteBuffer buffer) {
StringBuilder builder = new StringBuilder(256);
appendPrettyHexDump(builder, buffer, buffer.position(), buffer.limit() - buffer.position());
System.out.println("+--------+-------------------- read -----------------------+----------------+");
System.out.printf("position: [%d], limit: [%d]\n", buffer.position(), buffer.limit());
System.out.println(builder);
}
private static void appendPrettyHexDump(StringBuilder dump, ByteBuffer buf, int offset, int length) {
if (isOutOfBounds(offset, length, buf.capacity())) {
throw new IndexOutOfBoundsException(
"expected: " + "0 <= offset(" + offset + ") <= offset + length(" + length
+ ") <= " + "buf.capacity(" + buf.capacity() + ')');
}
if (length == 0) {
return;
}
dump.append(
" +-------------------------------------------------+" +
NEWLINE + " | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |" +
NEWLINE + "+--------+-------------------------------------------------+----------------+");
final int startIndex = offset;
final int fullRows = length >>> 4;
final int remainder = length & 0xF;
// Dump the rows which have 16 bytes.
for (int row = 0; row < fullRows; row++) {
int rowStartIndex = (row << 4) + startIndex;
// Per-row prefix.
appendHexDumpRowPrefix(dump, row, rowStartIndex);
// Hex dump
int rowEndIndex = rowStartIndex + 16;
for (int j = rowStartIndex; j < rowEndIndex; j++) {
dump.append(BYTE2HEX[getUnsignedByte(buf, j)]);
}
dump.append(" |");
// ASCII dump
for (int j = rowStartIndex; j < rowEndIndex; j++) {
dump.append(BYTE2CHAR[getUnsignedByte(buf, j)]);
}
dump.append('|');
}
// Dump the last row which has less than 16 bytes.
if (remainder != 0) {
int rowStartIndex = (fullRows << 4) + startIndex;
appendHexDumpRowPrefix(dump, fullRows, rowStartIndex);
// Hex dump
int rowEndIndex = rowStartIndex + remainder;
for (int j = rowStartIndex; j < rowEndIndex; j++) {
dump.append(BYTE2HEX[getUnsignedByte(buf, j)]);
}
dump.append(HEXPADDING[remainder]);
dump.append(" |");
// Ascii dump
for (int j = rowStartIndex; j < rowEndIndex; j++) {
dump.append(BYTE2CHAR[getUnsignedByte(buf, j)]);
}
dump.append(BYTEPADDING[remainder]);
dump.append('|');
}
dump.append(NEWLINE +
"+--------+-------------------------------------------------+----------------+");
}
private static void appendHexDumpRowPrefix(StringBuilder dump, int row, int rowStartIndex) {
if (row < HEXDUMP_ROWPREFIXES.length) {
dump.append(HEXDUMP_ROWPREFIXES[row]);
} else {
dump.append(NEWLINE);
dump.append(Long.toHexString(rowStartIndex & 0xFFFFFFFFL | 0x100000000L));
dump.setCharAt(dump.length() - 9, '|');
dump.append('|');
}
}
public static short getUnsignedByte(ByteBuffer buffer, int index) {
return (short) (buffer.get(index) & 0xFF);
}
}