netty高性能调优！

Posted 2021-04-05 GitHub今日热榜

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netty

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。

netty高性能优化点

最近参加了阿里中间价性能比赛，为了提升netty写的servive mesh的网络通信的性能，最近几天查了书、博客（这里强力推荐netty作者的博客，干货真的很多），自己总结了如下一下优化点。如果有错误希望能指正。

注：这里所讨论的对应的netty版本为netty4

首先要明确要netty优化的几个主要的关注点。

• 减少线程切换的开销。

• 复用channel，可以选择池化channel

• zero copy的应用

• 减少并发下的竞态情况

接下来将细数一下总结的优化点

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。

因此如果需要使用ThreadLocal保存上下文，那么许多channel就会共享同一个上下文。

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。特别是在服务端引导一个客户端连接的时候。如下：

ServerBootstrap bootstrap = new ServerBootstrap();
bootstrap.group(new NioEventLoopGroup(), new NioEventLoopGroup())
        .channel(NioserverSocketChannel.class)
        .childHandler(new SimpleChannelInboundHandler<ByteBuf>() {
            @Override
            protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf byteBuf) 
                throws Exception {
                Bootstrap bootstrap = new Bootstrap();
                bootstrap.channel(NioSocketChannel.class)
                    .group(ctx.channel().eventLoop())
                    .handler(new SimpleChannelInboundHandler<ByteBuf>() {
                            @Override
                            protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in) 
                                throws Exception {
                                System.out.println("Received data");
                            }
                        });
                ChannelFuture future = bootstrap.connect(new InetSocketAddress(xxx, 80));
                future.addListener(new ChannelFutureListener() {
                    @Override
                    public void operationComplete(ChannelFuture future) throws Exception {
                        // do something
                    }
                });
            }
        });
bootstrap.bind(new InetSocketAddress(8080)).sync();

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

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。

具体实现可以参见nifty中的NiftyDispatcher类。

原文链接：https://blog.csdn.net/C_J33/article/details/80737053

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