实战Netty系列之Netty高性能之道

Posted 2021-04-30 InfoQ

1. 背景

1.1. 惊人的性能数据

最近一个圈内朋友通过私信告诉我，通过使用Netty4 + Thrift压缩二进制编解码技术，他们实现了10W TPS（1K的复杂POJO对象）的跨节点远程服务调用。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。

事实上，我对这个数据并不感到惊讶，根据我5年多的NIO编程经验，通过选择合适的NIO框架，加上高性能的压缩二进制编解码技术，精心的设计Reactor线程模型，达到上述性能指标是完全有可能的。

下面我们就一起来看下Netty是如何支持10W TPS的跨节点远程服务调用的，在正式开始讲解之前，我们先简单介绍下Netty。

1.2. Netty基础入门

Netty是一个高性能、异步事件驱动的NIO框架，它提供了对TCP、UDP和文件传输的支持，作为一个异步NIO框架，Netty的所有IO操作都是异步非阻塞的，通过Future-Listener机制，用户可以方便的主动获取或者通过通知机制获得IO操作结果。

作为当前最流行的NIO框架，Netty在互联网领域、大数据分布式计算领域、游戏行业、通信行业等获得了广泛的应用，一些业界著名的开源组件也基于Netty的NIO框架构建。

2. Netty高性能之道

2.1. RPC调用的性能模型分析

2.1.1. 传统RPC调用性能差的三宗罪

网络传输方式问题：传统的RPC框架或者基于RMI等方式的远程服务（过程）调用采用了同步阻塞IO，当客户端的并发压力或者网络时延增大之后，同步阻塞IO会由于频繁的wait导致IO线程经常性的阻塞，由于线程无法高效的工作，IO处理能力自然下降。

下面，我们通过BIO通信模型图看下BIO通信的弊端：

图2-1 BIO通信模型图

采用BIO通信模型的服务端，通常由一个独立的Acceptor线程负责监听客户端的连接，接收到客户端连接之后为客户端连接创建一个新的线程处理请求消息，处理完成之后，返回应答消息给客户端，线程销毁，这就是典型的一请求一应答模型。该架构最大的问题就是不具备弹性伸缩能力，当并发访问量增加后，服务端的线程个数和并发访问数成线性正比，由于线程是JAVA虚拟机非常宝贵的系统资源，当线程数膨胀之后，系统的性能急剧下降，随着并发量的继续增加，可能会发生句柄溢出、线程堆栈溢出等问题，并导致服务器最终宕机。

序列化方式问题：Java序列化存在如下几个典型问题：

1) Java序列化机制是Java内部的一种对象编解码技术，无法跨语言使用；例如对于异构系统之间的对接，Java序列化后的码流需要能够通过其它语言反序列化成原始对象（副本），目前很难支持；

2) 相比于其它开源的序列化框架，Java序列化后的码流太大，无论是网络传输还是持久化到磁盘，都会导致额外的资源占用；

3) 序列化性能差（CPU资源占用高）。

线程模型问题：由于采用同步阻塞IO，这会导致每个TCP连接都占用1个线程，由于线程资源是JVM虚拟机非常宝贵的资源，当IO读写阻塞导致线程无法及时释放时，会导致系统性能急剧下降，严重的甚至会导致虚拟机无法创建新的线程。

2.1.2. 高性能的三个主题

1) 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。

2) 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。

3) 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。

图2-2 RPC调用性能三要素

2.2. Netty高性能之道

2.2.1. 异步非阻塞通信

在IO编程过程中，当需要同时处理多个客户端接入请求时，可以利用多线程或者IO多路复用技术进行处理。IO多路复用技术通过把多个IO的阻塞复用到同一个select的阻塞上，从而使得系统在单线程的情况下可以同时处理多个客户端请求。与传统的多线程/多进程模型比，I/O多路复用的最大优势是系统开销小，系统不需要创建新的额外进程或者线程，也不需要维护这些进程和线程的运行，降低了系统的维护工作量，节省了系统资源。

JDK1.4提供了对非阻塞IO（NIO）的支持，JDK1.5_update10版本使用epoll替代了传统的select/poll，极大的提升了NIO通信的性能。

JDK NIO通信模型如下所示：

图2-3 NIO的多路复用模型图

与Socket类和ServerSocket类相对应，NIO也提供了SocketChannel和ServerSocketChannel两种不同的套接字通道实现。这两种新增的通道都支持阻塞和非阻塞两种模式。阻塞模式使用非常简单，但是性能和可靠性都不好，非阻塞模式正好相反。开发人员一般可以根据自己的需要来选择合适的模式，一般来说，低负载、低并发的应用程序可以选择同步阻塞IO以降低编程复杂度。但是对于高负载、高并发的网络应用，需要使用NIO的非阻塞模式进行开发。

Netty架构按照Reactor模式设计和实现，它的服务端通信序列图如下：

图2-3 NIO服务端通信序列图

客户端通信序列图如下：

图2-4 NIO客户端通信序列图

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Channel，由于读写操作都是非阻塞的，这就可以充分提升IO线程的运行效率，避免由于频繁IO阻塞导致的线程挂起。另外，由于Netty采用了异步通信模式，一个IO线程可以并发处理N个客户端连接和读写操作，这从根本上解决了传统同步阻塞IO一连接一线程模型，架构的性能、弹性伸缩能力和可靠性都得到了极大的提升。

2.2.2. 零拷贝

很多用户都听说过Netty具有“零拷贝”功能，但是具体体现在哪里又说不清楚，本小节就详细对Netty的“零拷贝”功能进行讲解。

Netty的“零拷贝”主要体现在如下三个方面：

1) Netty的接收和发送ByteBuffer采用DIRECT BUFFERS，使用堆外直接内存进行Socket读写，不需要进行字节缓冲区的二次拷贝。如果使用传统的堆内存（HEAP BUFFERS）进行Socket读写，JVM会将堆内存Buffer拷贝一份到直接内存中，然后才写入Socket中。相比于堆外直接内存，消息在发送过程中多了一次缓冲区的内存拷贝。

2) Netty提供了组合Buffer对象，可以聚合多个ByteBuffer对象，用户可以像操作一个Buffer那样方便的对组合Buffer进行操作，避免了传统通过内存拷贝的方式将几个小Buffer合并成一个大的Buffer。

3) Netty的文件传输采用了transferTo方法，它可以直接将文件缓冲区的数据发送到目标Channel，避免了传统通过循环write方式导致的内存拷贝问题。

下面，我们对上述三种“零拷贝”进行说明，先看Netty 接收Buffer的创建：

图2-5 异步消息读取“零拷贝”

每循环读取一次消息，就通过ByteBufAllocator的ioBuffer方法获取ByteBuf对象，下面继续看它的接口定义：

图2-6 ByteBufAllocator 通过ioBuffer分配堆外内存

当进行Socket IO读写的时候，为了避免从堆内存拷贝一份副本到直接内存，Netty的ByteBuf分配器直接创建非堆内存避免缓冲区的二次拷贝，通过“零拷贝”来提升读写性能。

下面我们继续看第二种“零拷贝”的实现CompositeByteBuf，它对外将多个ByteBuf封装成一个ByteBuf，对外提供统一封装后的ByteBuf接口，它的类定义如下：

图2-7 CompositeByteBuf类继承关系

通过继承关系我们可以看出CompositeByteBuf实际就是个ByteBuf的包装器，它将多个ByteBuf组合成一个集合，然后对外提供统一的ByteBuf接口，相关定义如下：

图2-8 CompositeByteBuf类定义

添加ByteBuf，不需要做内存拷贝，相关代码如下：

图2-9 新增ByteBuf的“零拷贝”

最后，我们看下文件传输的“零拷贝”：

图2-10 文件传输“零拷贝”

Netty文件传输DefaultFileRegion通过transferTo方法将文件发送到目标Channel中，下面重点看FileChannel的transferTo方法，它的API DOC说明如下：

图2-11 文件传输 “零拷贝”

对于很多操作系统它直接将文件缓冲区的内容发送到目标Channel中，而不需要通过拷贝的方式，这是一种更加高效的传输方式，它实现了文件传输的“零拷贝”。

2.2.3. 内存池

随着JVM虚拟机和JIT即时编译技术的发展，对象的分配和回收是个非常轻量级的工作。但是对于缓冲区Buffer，情况却稍有不同，特别是对于堆外直接内存的分配和回收，是一件耗时的操作。为了尽量重用缓冲区，Netty提供了基于内存池的缓冲区重用机制。

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通过对Netty的架构和性能模型进行分析，我们发现Netty架构的高性能是被精心设计和实现的，得益于高质量的架构和代码，Netty支持10W TPS的跨节点服务调用并不是件十分困难的事情。