高性能的三个主题：
- 传输：用什么样的通道将数据发送给对方，BIO、NIO 或者AIO，IO 模型在很大程度上决定了框架的性能。
- 协议：采用什么样的通信协议，HTTP 或者内部私有协议。协议的选择不同，性能模型也不同。相比于公有协议，内部私有协议的性能通常可以被设计的更优。
- 线程：数据报如何读取？读取之后的编解码在哪个线程进行，编解码后的消息如何派发，Reactor 线程模型的不同，对性能的影响也非常大。
通过使用Netty（NIO 框架）相比于传统基于Java 序列化+BIO（同步阻塞IO）的通信框架，性能提升了8 倍多。
那么netty是采用了哪些技术才使得其性能这么优异呢？
1、异步非阻塞通信
2、高效的Reactor 线程模型
3、零拷贝
4、内存池
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：
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。
更多内从可以参考Netty理论二：Netty组件中第7小节ChannelPipeline & ChannelHandler相关内容
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：
- volatile 的大量、正确使用;
- CAS 和原子类的广泛使用；
- 线程安全容器的使用；
- 通过读写锁提升并发性能。
7、高性能的序列化框架
影响序列化性能的关键因素总结如下：
- 序列化后的码流大小（网络带宽的占用）；
- 序列化&反序列化的性能（CPU 资源占用）；
- 是否支持跨语言（异构系统的对接和开发语言切换）。
Netty 默认提供了对Google Protobuf 的支持，通过扩展Netty 的编解码接口，用户可以实现其它的高性能序列化框架，例如Thrift 的压缩二进制编解码框架。下面我们一起看下不同序列化&反序列化框架序列化后的字节数组对比：
8、灵活的TCP 参数配置能力
合理设置TCP 参数在某些场景下对于性能的提升可以起到显著的效果，例如SO_RCVBUF 和SO_SNDBUF。如果设置不当，对性能的影响是非常大的。下面我们总结下对性能影响比较大的几个配置项：
- SO_RCVBUF 和SO_SNDBUF：通常建议值为128K 或者256K；
- SO_TCPNODELAY：NAGLE 算法通过将缓冲区内的小封包自动相连，组成较大的封包，阻止大量小封包的发送阻塞网络，从而提高网络应用效率。但是对于时延敏感的应用场景需要关闭该优化算法；
- 软中断：如果Linux 内核版本支持RPS（2.6.35 以上版本），开启RPS 后可以实现软中断，提升网络吞吐量。RPS根据数据包的源地址，目的地址以及目的和源端口，计算出一个hash 值，然后根据这个hash 值来选择软中断运行的cpu，从上层来看，也就是说将每个连接和cpu 绑定，并通过这个hash 值，来均衡软中断在多个cpu 上，提升网络并行处理性能。
参考: 简单谈谈Netty的高性能之道
