【Netty源码分析一】初识Netty以及Netty线程模型

好久没在CSDN发表博客了，前段时间一直在研究学习中间件原理，经过一段时间的“艰难”地啃源码，算是理清了Netty的大致流程，接下来将开始Netty相关的源码分析文章系列，用于自己巩固Netty底层原理的知识，文中有描述不对或者理解错误之处，还望各位读者多多指教。

1. 回顾BIO和NIO

BIO流程图如下：

BIO缺陷：

1. BIO中，作为服务端开发，使用ServerSocket 绑定端口号之后会监听该端口,等待accept事件，accept是会阻塞当前线程；
2. 当我们收到accept事件的时候，程序就会拿到客户端与当前服务端连接的Socket，针对这个socket我们可以进行读写，但是呢，这个socket读写都是会阻塞当前线程的；
3. 一般我们会有使用多线程方式进行c/s交互，但是这样很难做到C10K（比如说：1W个客户端就需要和服务端用1W个线程支持，这样的话CPU肯定就爆炸了，同时线程上下文切换也会把机器负载给拉飞）

NIO流程图如下：

针对BIO的以上不足，NIO提供了解决方案，即NIO提供的selector。在NIO中，提供一个selector用于监听客户端socket的连接事件，当有socket连接进来之后，就需要把检查的客户端socket注册到这个selector中，对于客户端socket来说，其线程就阻塞在了selector的select方法中，此时客户端程序该干啥干啥，不需要像BIO一样维护一个长连接去等待事件。

只有当客户端的selector发现socket就绪了有事件了，才会唤醒线程去处理就绪状态的socket。

当然，NIO也有许多的不足，归纳为以下几点：

1. NIO 的类库和 API 繁杂，使用麻烦：需要熟练掌握 Selector、ServerSocketChannel、SocketChannel、ByteBuffer等；
2. 需要具备其他的额外技能：要熟悉 Java 多线程编程，因为 NIO 编程涉及到 Reactor 模式，你必须对多线程和网络编程非常熟悉，才能编写出高质量的 NIO 程序；
3. 开发工作量和难度都非常大：例如客户端面临断连重连、网络闪断、半包读写、失败缓存、网络拥塞和异常流的处理等等；
4. JDK NIO 的 Bug：例如臭名昭著的 Epoll Bug，它会导致 Selector 空轮询，最终导致 CPU100%。直到 JDK1.7 版本该问题仍旧存在，没有被根本解决；

2. Why Netty？What is Netty？

为什么出现Netty？
Netty 对 JDK 自带的 NIO 的 API 进行了封装，解决了上述问题。

1. 设计优雅：适用于各种传输类型的统一 API 阻塞和非阻塞 Socket；基于灵活且可扩展的事件模型，可以清晰地分离关注点；高度可定制的线程模型-单线程，一个或多个线程池；
2. 使用方便：详细记录的 Javadoc，用户指南和示例；
3. 高性能、吞吐量更高：延迟更低；减少资源消耗；最小化不必要的内存复制；
4. 安全：完整的 SSL/TLS 和 StartTLS 支持；
5. 社区活跃、不断更新：社区活跃，版本迭代周期短，发现的 Bug 可以被及时修复，同时，更多的新功能会被加入；

Netty是什么？

1. Netty是一个异步的、基于事件驱动的网络应用框架，可以用于快速开发高性能、高可靠的网络IO程序；
2. Netty 主要针对在 TCP 协议下，面向 Client 端的高并发应用，或者 Peer-to-Peer 场景下的大量数据持续传输的应用；
3. Netty 本质是一个 NIO 框架，Netty在NIO基础上进行了二次封装，所以学习Netty之前得了解NIO基础知识；
4. Netty是作为许多开源框架的底层，例如：Dubbo、RocketMQ、ElasticSearch等

3. Netty为什么性能这么高呢？

小伙伴肯定会非常好奇，Netty为什么能作为这么多优秀框架的底层实现？Netty为什么这么高性能？

Netty的高性能主要可以总结为如下几点：

1. Netty作为异步事件驱动的网络，高性能之处主要来自于其I/O模型和线程处理模型，不同于传统BIO，客户端的连接以及事件处理都阻塞在同一个线程里，Netty则将客户端的线程和处理客户端的线程分离开来；（高效的Reactor线程模型）
2. Netty的IO线程NioEventLoop由于聚合了多路复用器Selector，可以同时并发处理成百上千个客户端连接；（IO多路复用模型）
3. Netty底层还实现了零拷贝，避免了IO过程中数据在操作系统底层来回”无效的“拷贝和系统态切换；（零拷贝）
4. 无锁串行化设计，串行设计：消息的处理尽可能在一个线程内完成，期间不进行线程切换，避免了多线程竞争和同步锁的使用；（单线程）
5. Netty 默认提供了对Google Protobuf 的支持，通过扩展Netty 的编解码接口，可以实现其它的高性能序列化框架（高性能的序列化框架）
6. Netty中大量使用了volatile，读写锁，CAS和原子类；（高效并发编程）
7. Netty的内存分配管理实现非常高效，Netty内存管理分为了池化（Pooled）和非池化（UnPooled），heap（堆内内存）和direct（堆外内存），对于Netty默认使用的是池化内存管理，其内部维护了一个内存池可以循环的创建ByteBuf（Netty底层实现的一个Buffer），提升了内存的使用效率，降低由于高负载导致的频繁GC。同时Netty底层实现了jemalloc算法（jemalloc3实现的满二叉树，读内存进行一个分隔、jemalloc4则优化了jemalloc3的算法，实现了将内存切割成了一个二维数组维护的一个数据结构，提升了内存的使用率）（Netty内存管理非常高效）

基于以上的这么多的优点，是非常推荐阅读Netty底层源码。

TODO

4. 线程模型基本介绍

1. 不同的线程模式，对程序的性能有很大影响，为了搞清 Netty 线程模式，我们来系统的讲解下各个线程模式，最后看看 Netty 线程模型有什么优越性；
2. 目前存在的线程模型有：传统阻塞 I/O 服务模型 和Reactor 模式；
3. 根据 Reactor 的数量和处理资源池线程的数量不同，有 3 种典型的实现:
   • 单Reactor单线程；
   • 单Reactor多线程；
   • 主从Reactor多线程；
4. Netty 线程模式（Netty 主要基于主从 Reactor 多线程模型做了一定的改进，其中主从 Reactor 多线程模型有多个 Reactor）

4.1 传统BIO线程模型

模型特点

1. 采用阻塞 IO 模式获取输入的数据；
2. 每个连接都需要独立的线程完成数据的输入，业务处理，数据返回；

问题分析

1. 当并发数很大，就会创建大量的线程，占用很大系统资源；
2. 连接创建后，如果当前线程暂时没有数据可读，该线程会阻塞在 Handler对象中的read 操作，导致上面的处理线程资源浪费；

4.2 Reactor 模式（单Reactor单线程）

I/O 复用结合线程池，就是 Reactor 模式基本设计思想，如图：

针对传统阻塞 I/O 服务模型的 2 个缺点，解决方案：

基于 I/O 多路复用模型：多个连接共用一个阻塞对象ServiceHandler，应用程序只需要在一个阻塞对象等待，无需阻塞等待所有连接。当某个连接有新的数据可以处理时，操作系统通知应用程序，线程从阻塞状态返回，开始进行业务处理。

1. 基于线程池复用线程资源：不必再为每个连接创建线程，将连接完成后的业务处理任务分配给线程进行处理，一个线程可以处理多个连接的业务。（解决了当并发数很大时，会创建大量线程，占用很大系统资源）
2. 基于 I/O 复用模型：多个客户端进行连接，先把连接请求给ServiceHandler。多个连接共用一个阻塞对象ServiceHandler。假设，当C1连接没有数据要处理时，C1客户端只需要阻塞于ServiceHandler，C1之前的处理线程便可以处理其他有数据的连接，不会造成线程资源的浪费。当C1连接再次有数据时，ServiceHandler根据线程池的空闲状态，将请求分发给空闲的线程来处理C1连接的任务。（解决了线程资源浪费的那个问题）

由上引出单Reactor单线程模型图：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KMbIzAHV-1629083397632)(https://coderbruis.github.io/javaDocs/img/netty/source/first-netty-05.png)]

方案说明

1. select 是前面 I/O 复用模型介绍的标准网络编程 API，可以实现应用程序通过一个select方法来监听多路连接请求
2. Reactor 对象通过 Select 监控客户端请求事件，收到事件后通过 Dispatch 进行分发
3. 如果是建立连接请求事件，则由 Acceptor 通过 Accept 处理连接请求，然后创建一个 Handler 对象处理连接完成后的后续业务处理
4. 如果不是建立连接事件，则 Reactor 会分发调用连接对应的 Handler 来响应
5. Handler 会完成 Read → 业务处理 → Send 的完整业务流程

优缺点分析

1. 优点：模型简单，没有多线程、进程通信、竞争的问题，全部都在一个线程中完成
2. 缺点：性能问题，只有一个线程，无法完全发挥多核 CPU 的性能。Handler在处理某个连接上的业务时，整个进程无法处理其他连接事件，很容易导致性能瓶颈
3. 缺点：可靠性问题，线程意外终止，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
4. 使用场景：客户端的数量有限，业务处理非常快速，比如 Redis 在业务处理的时间复杂度 O(1) 的情况

4.3 单Reactor多线程

方案说明

1. Reactor 对象通过 Select 监控客户端请求事件，收到事件后，通过 Dispatch 进行分发
2. 如果是建立连接请求，则由 Acceptor 通过 accept 处理连接请求，然后创建一个 Handler 对象处理完成连接后的各种事件
3. 如果不是连接请求，则由 Reactor 分发调用连接对应的 handler 来处理（也就是说连接已经建立，后续客户端再来请求，那基本就是数据请求了，直接调用之前为这个连接创建好的handler来处理）
4. handler 只负责响应事件，不做具体的业务处理（这样不会使handler阻塞太久），通过 read 读取数据后，会分发给后面的 worker 线程池的某个线程处理业务。【业务处理是最费时的，所以将业务处理交给线程池去执行】
5. worker 线程池会分配独立线程完成真正的业务，并将结果返回给 handler
6. handler 收到响应后，通过 send 将结果返回给 client

优缺点分析

1. 优点：可以充分的利用多核 cpu 的处理能力
2. 缺点：多线程数据共享和访问比较复杂。Reactor 承担所有的事件的监听和响应，它是单线程运行，在高并发场景容易出现性能瓶颈。也就是说Reactor主线程承担了过多的事

4.4 主从Reactor多线程

针对单 Reactor 多线程模型中，Reactor 在单线程中运行，高并发场景下容易成为性能瓶颈，可以让 Reactor 在多线程中运行

SubReactor是可以有多个的，如果只有一个SubReactor的话那和单 Reactor 多线程就没什么区别了。

方案分析

1. Reactor 主线程 MainReactor 对象通过 select 监听连接事件，收到事件后，通过 Acceptor 处理连接事件
2. 当 Acceptor 处理连接事件后，MainReactor 将连接分配给 SubReactor
3. subreactor 将连接加入到连接队列进行监听，并创建 handler 进行各种事件处理
4. 当有新事件发生时，subreactor 就会调用对应的 handler 处理
5. handler 通过 read 读取数据，分发给后面的 worker 线程处理
6. worker 线程池分配独立的 worker 线程进行业务处理，并返回结果
7. handler 收到响应的结果后，再通过 send 将结果返回给 client
8. Reactor 主线程可以对应多个 Reactor 子线程，即 MainRecator 可以关联多个 SubReactor

方案优缺点分析

1. 优点：父线程与子线程的数据交互简单职责明确，父线程只需要接收新连接，子线程完成后续的业务处理。
2. 优点：父线程与子线程的数据交互简单，Reactor 主线程只需要把新连接传给子线程，子线程无需返回数据。
3. 缺点：编程复杂度较高

这种主从多线程模型在许多优秀的框架中都使用到了，包括Nginx主从Reactor多线程模型，Netty主从多线程模型等。

对于Reactor模式，小结一下：

1. 响应快，不必为单个同步时间所阻塞，虽然 Reactor 本身依然是同步的（比如你第一个SubReactor阻塞了，我可以调下一个 SubReactor为客户端服务）
2. 可以最大程度的避免复杂的多线程及同步问题，并且避免了多线程/进程的切换开销
3. 扩展性好，可以方便的通过增加 Reactor 实例个数来充分利用 CPU 资源
4. 复用性好，Reactor 模型本身与具体事件处理逻辑无关，具有很高的复用性

4.5 Netty中的线程模型

Netty线程模型流程分析

1. Netty 抽象出两组线程池 ，BossGroup 专门负责接收客户端的连接，WorkerGroup 专门负责网络的读写
2. BossGroup 和 WorkerGroup 类型都是 NioEventLoopGroup
3. NioEventLoopGroup 相当于一个事件循环组，这个组中含有多个事件循环，每一个事件循环是 NioEventLoop
4. NioEventLoop 表示一个不断循环的执行处理任务的线程，每个 NioEventLoop 都有一个 Selector，用于监听绑定在其上的 socket 的网络通讯
5. NioEventLoopGroup 可以有多个线程，即可以含有多个 NioEventLoop
6. 每个 BossGroup下面的NioEventLoop 循环执行的步骤有 3 步
   • 轮询 accept 事件
   • 处理 accept 事件，与 client 建立连接，生成 NioScocketChannel，并将其注册到某个 workerGroup NIOEventLoop 上的 Selector
   • 继续处理任务队列的任务，即 runAllTasks
7. 每个 WorkerGroup NIOEventLoop 循环执行的步骤
   • 轮询 read，write 事件
   • 处理 I/O 事件，即 read，write 事件，在对应 NioScocketChannel 处理
   • 处理任务队列的任务，即 runAllTasks
8. 每个 Worker NIOEventLoop 处理业务时，会使用 pipeline（管道），pipeline 中包含了 channel（通道），即通过 pipeline 可以获取到对应通道，管道中维护了很多的处理器