netty性能优化

关于netty的学习和介绍,可以去github看官方文档,这里良心推荐《netty实战》和《netty权威指南》两本书,前者对于新手更友好,原理和应用都有讲到,多读读会发现很多高性能的优化点。这里强力推荐netty作者的博客,干货真的很多。



1.尽可能的复用EventLoopGroup

这里就要涉及netty的线程模型了。netty实战的第七章里有很细致的阐释。简单说EventLoopGroup包含了指定数量(如果没有指定,默认是cpu核数的两倍,可以从源码中看到)的EvenetLoop,Eve netLoop和channel的关系是一对多,一个channel被分配给一个EventLoop,它生命周期中都会使用这个EventLoop,而EventLoop背后就是线程。见下图。


因此不需要每次都new出一个EventLoopGroup,其本质上是线程分配,可以复用同一个EventLoopGroup,减少资源的使用和线程的切换

2. 使用EventLoop的任务调度

在EventLoop的支持线程外使用channel,用

channel.eventLoop().execute(new Runnable() {
   @Override
    public void run() {
        channel.writeAndFlush(data)
    }
});

而不是直接使用channel.writeAndFlush(data);

前者会直接放入channel所对应的EventLoop的执行队列,而后者会导致线程的切换。

3. 减少ChannelPipline的调用长度

public class YourHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter {
  @Override
  public void channelActive(ChannelHandlerContext ctx) {
    // BAD (most of the times)
    ctx.channel().writeAndFlush(msg);
    // GOOD
    ctx.writeAndFlush(msg);
   }
}

前者是将msg从整个ChannelPipline中走一遍,所有的handler都要经过,而后者是从当前handler一直到pipline的尾部,调用更短。

同样,为了减少pipline的长度,如果一个handler只需要使用一次,那么可以在使用过之后,将其从pipline中remove。

4. 减少ChannelHandler的创建

如果channelhandler是无状态的(即不需要保存任何状态参数),那么使用Sharable注解,并在bootstrap时只创建一个实例,减少GC。否则每次连接都会new出handler对象。

@ChannelHandler.Shareable
public class StatelessHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter {
    @Override
    public void channelActive(ChannelHandlerContext ctx) {}
}

public class MyInitializer extends ChannelInitializer<Channel> {
    private static final ChannelHandler INSTANCE = new StatelessHandler();
    @Override
    public void initChannel(Channel ch) {
        ch.pipeline().addLast(INSTANCE);
    }
}

同时需要注意ByteToMessageDecoder之类的编解码器是有状态的,不能使用Sharable注解。

5. 减少系统调用(Flush)的调用

flush操作是将消息发送出去,会引起系统调用,应该尽量减少flush操作,减少系统调用的开销。

同时也要减少write的操作, 因为这样消息会流过整个ChannelPipline。


6. 使用单链接

对于两个指定的端点可以使用单一的channel,在第一次创建之后保存channel,然后下次对于同一个IP地址可以复用该channel而不需要重新建立。

你可能需要一个map来保存对于不同ip的channel,但是在初始化时这可能会有一些线程并发的问题。在这篇微信推文(https://mp.weixin.qq.com/s/JRsbK1Un2av9GKmJ8DK7IQ)中有提到对于这个的解决方案,在蚂蚁金服的sofa-bolt项目中有类似情形,不过不太理解。

initialTask = this.connTasks.get(poolKey);
if (null == initialTask) {
    initialTask = new RunStateRecordedFutureTask<ConnectionPool>(callable);
    initialTask = this.connTasks.putIfAbsent(poolKey, initialTask);
    if (null == initialTask) {
        initialTask = this.connTasks.get(poolKey);
        initialTask.run();
    }
}

7. 利用netty零拷贝,在IO操作时使用池化的DirectBuffer

在bootstrap配置参数的时候,使用.option(ChannelOption.ALLOCATOR, PooledByteBufAllocator.DEFAULT)来指定一个池化的Allocator,并且使用ByteBuf buf = allocator.directBuffer();来获取Bytebuf。

PooledByteBufAllocator,netty会帮你复用(无需release,除非你后面还需要用到同一个bytebuf)而不是每次都重新分配ByteBuf。在IO操作中,分配直接内存而不是JVM的堆空间,就避免了在发送数据时,从JVM到直接内存的拷贝过程,这也就是zero copy的含义。

8. 一些配置参数的设置

ServerBootstrap启动时,通常bossGroup只需要设置为1即可,因为ServerSocketChannel在初始化阶段,只会注册到某一个eventLoop上,而这个eventLoop只会有一个线程在运行,所以没有必要设置为多线程。而 IO 线程,为了充分利用 CPU,同时考虑减少线上下文切换的开销,通常设置为 CPU 核数的两倍,这也是 Netty 提供的默认值。

在对于响应时间有高要求的场景,使用.childOption(ChannelOption.TCP_NODELAY, true)和.option(ChannelOption.TCP_NODELAY, true)来禁用nagle算法,不等待,立即发送。


9. 小心的使用并发编程技巧

千万不要阻塞EventLoop!包括了Thead.sleep()CountDownLatch和一些耗时的操作等等,尽量使用netty中的各种future。如果必须尽量减少重量级的锁的的使用。

在使用volatile时,

坏的:

private volatile Selector selector;
public void method() {
  selector.select();
  ....
  selector.selectNow();
}

好的:先将volatile变量保存到方法栈中,jdk源码中大量的使用了这种技巧。

private volatile Selector selector;
public void method() {
  Selector selector = this.selector;
  selector.select();
  ....
  selector.selectNow();
}

使用Atomic*FieldUpdater替换Atomic*。关于这个可以参考http://normanmaurer.me/blog/2013/10/28/Lesser-known-concurrent-classes-Part-1/。简单说,如果使用Atomic*,对于每个连接都会创建一个对象,而如果使用Atomic*FieldUpdater则会省去这部分的开销,只有一个static final变量。

private static final AtomicLongFieldUpdater<TheDeclaringClass> ATOMIC_UPDATER =
        AtomicLongFieldUpdater.newUpdater(TheDeclaringClass.class, "atomic");
private volatile long atomic;
public void yourMethod() {
    ATOMIC_UPDATER.compareAndSet(this, 0, 1);
}

10. 响应顺序的处理

当使用了单链接,就有一个必须要解决的问题,将请求和响应顺序对应起来。因为所有的操作都是异步的,TCP是基于字节流的,所以channel接收到的数据无法保证和发送顺序一致。这个的解决方案就是,对于每个请求指定一个id,对于响应也携带该id。如果后发的请求的响应先到,则将其缓存起来(可以使用一个并发的队列),然后等待该id之前的所有响应全部接收到,再按序返回。

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