对于一些小容量应用场景,可以使用单线程模型 。但是对于高负载、大并发的应用却不合适,主要原因如下:
1) 一个NIO线程同时处理成百上千的链路,性能上无法支撑,即便NIO线程的CPU负荷达到100%,也无法满足海量消息的编码、解码、读取和发送;
2) 当NIO线程负载过重之后,处理速度将变慢,这会导致大量客户端连接超时,超时之后往往会进行重发,这更加重了NIO线程的负载,最终会导致大量消息积压和处理超时,NIO线程会成为系统的性能瓶颈;
3) 可靠性问题:一旦NIO线程意外跑飞,或者进入死循环,会导致整个系统通信模块不可用,不能接收和处理外部消息,造成节点故障 。
为了解决这些问题,演进出了Reactor多线程模型,下面我们一起学习下Reactor多线程模型 。
Rector多线程模型与单线程模型最大的区别就是有一组NIO线程处理IO操作,它的原理图如下:

文章插图
图2-23 Reactor多线程模型
Reactor多线程模型的特点:
1) 有专门一个NIO线程-Acceptor线程用于监听服务端,接收客户端的TCP连接请求;
2) 网络IO操作-读、写等由一个NIO线程池负责,线程池可以采用标准的JDK线程池实现,它包含一个任务队列和N个可用的线程,由这些NIO线程负责消息的读取、解码、编码和发送;
3) 1个NIO线程可以同时处理N条链路,但是1个链路只对应1个NIO线程,防止发生并发操作问题 。
在绝大多数场景下,Reactor多线程模型都可以满足性能需求;但是,在极特殊应用场景中,一个NIO线程负责监听和处理所有的客户端连接可能会存在性能问题 。例如百万客户端并发连接,或者服务端需要对客户端的握手消息进行安全认证,认证本身非常损耗性能 。在这类场景下,单独一个Acceptor线程可能会存在性能不足问题,为了解决性能问题,产生了第三种Reactor线程模型-主从Reactor多线程模型 。
主从Reactor线程模型的特点是:服务端用于接收客户端连接的不再是个1个单独的NIO线程,而是一个独立的NIO线程池 。Acceptor接收到客户端TCP连接请求处理完成后(可能包含接入认证等),将新创建的SocketChannel注册到IO线程池(sub reactor线程池)的某个IO线程上,由它负责SocketChannel的读写和编解码工作 。Acceptor线程池仅仅只用于客户端的登陆、握手和安全认证,一旦链路建立成功,就将链路注册到后端subReactor线程池的IO线程上,由IO线程负责后续的IO操作 。
它的线程模型如下图所示:

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图2-24 Reactor主从多线程模型
利用主从NIO线程模型,可以解决1个服务端监听线程无法有效处理所有客户端连接的性能不足问题 。因此,在Netty的官方demo中,推荐使用该线程模型 。
事实上,Netty的线程模型并非固定不变,通过在启动辅助类中创建不同的EventLoopGroup实例并通过适当的参数配置,就可以支持上述三种Reactor线程模型 。正是因为Netty 对Reactor线程模型的支持提供了灵活的定制能力,所以可以满足不同业务场景的性能诉求 。
2.2.5. 无锁化的串行设计理念
在大多数场景下,并行多线程处理可以提升系统的并发性能 。但是,如果对于共享资源的并发访问处理不当,会带来严重的锁竞争,这最终会导致性能的下降 。为了尽可能的避免锁竞争带来的性能损耗,可以通过串行化设计,即消息的处理尽可能在同一个线程内完成,期间不进行线程切换,这样就避免了多线程竞争和同步锁 。
为了尽可能提升性能,Netty采用了串行无锁化设计,在IO线程内部进行串行操作,避免多线程竞争导致的性能下降 。表面上看,串行化设计似乎CPU利用率不高,并发程度不够 。但是,通过调整NIO线程池的线程参数,可以同时启动多个串行化的线程并行运行,这种局部无锁化的串行线程设计相比一个队列-多个工作线程模型性能更优 。
Netty的串行化设计工作原理图如下:

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图2-25 Netty串行化工作原理图
Netty的NioEventLoop读取到消息之后,直接调用ChannelPipeline的fireChannelRead(Object msg),只要用户不主动切换线程,一直会由NioEventLoop调用到用户的Handler,期间不进行线程切换,这种串行化处理方式避免了多线程操作导致的锁的竞争,从性能角度看是最优的 。
2.2.6. 高效的并发编程
Netty的高效并发编程主要体现在如下几点:
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