Netty 多线程模型

0x01: 背景

Java线程模型的演进

单线程

时间回到十几年前，那时主流的CPU都还是单核（除了商用高性能的小机），CPU的核心频率是机器最重要的指标之一

在Java领域当时比较流行的是单线程编程，对于CPU密集型的应用程序而言， 频繁的通过多线程进行协作和抢占时间片反而会降低性能

多线程

随着硬件性能的提升，CPU的核数越来越越多，很多服务器标配已经达到32或64核

通过多线程并发编程，可以充分利用多核CPU的处理能力，提升系统的处理效率和并发性能

从2005年开始，随着多核处理器的逐步普及，java的多线程并发编程也逐渐流行起来，当时商用主流的JDK版本是1.4，用户可以通过 new Thread() 的方式创建新的线程

由于JDK1.4并没有提供类似线程池这样的线程管理容器，多线程之间的同步、协作、创建和销毁等工作都需要用户自己实现。由于 创建和销毁线程是个相对比较重量级的操作，因此，这种原始的多线程编程效率和性能都不高

线程池

为了提升Java多线程编程的效率和性能，降低用户开发难度。JDK1.5推出了 java.util.concurrent 并发编程包

在并发编程类库中，提供了线程池、线程安全容器、原子类等新的类库，极大的提升了Java多线程编程的效率，降低了开发难度

从JDK1.5开始， 基于线程池的并发编程已经成为Java多核编程的主流

Reactor模型

无论是C++还是Java编写的网络框架，大多数都是基于Reactor模式进行设计和开发

Reactor 模式基于 事件驱动 ，特别适合处理海量的I/O事件

单线程模型

Reactor 单线程模型，所有的IO操作都在 同一个NIO线程 上面完成，NIO线程的职责如下：

作为NIO服务端，接收客户端的TCP连接
作为NIO客户端，向服务端发起TCP连接
读取通信对端的请求或者应答消息
向通信对端发送消息请求或者应答消息

Reactor单线程模型示意图如下所示：

由于Reactor模式使用的是异步非阻塞IO ，所有的IO操作都不会导致阻塞，理论上一个线程可以独立处理所有IO相关的操作。从架构层面看，一个NIO线程确实可以完成其承担的职责。例如：

通过 Acceptor 类：接收客户端的TCP连接请求消息
链路建立成功之后
通过 Dispatch ：对应的ByteBuffer 派发到指定的 Handler 上进行 消息解码
用户线程可以把消息编码通过 NIO线程将消息 发送给客户端

对于一些 小容量应用场景 ，可以使用单线程模型

对于高负载、大并发的应用场景却不合适，主要原因如下：

一个NIO线程同时处理成百上千的链路，性能上无法支撑

即便NIO线程的CPU负荷达到100%，也无法满足海量消息的编码、解码、读取和发送

当NIO线程负载过重之后，处理速度将变慢，这会导致大量客户端连接超时

超时之后往往会进行重发，这更加重了NIO线程的负载

最终会导致大量消息积压和处理超时，成为系统的性能瓶颈

一旦NIO线程意外跑飞，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

为了解决这些问题，演进出了 Reactor多线程模型

多线程模型

Rector 多线程模型与单线程模型最大的区别就是有 一组NIO线程 处理IO操作，它的原理图如下：

Reactor多线程模型的特点：

有专门一个NIO线程 Acceptor线程 用于监听服务端，接收客户端的TCP连接请求
网络IO操作读、写等由 一个NIO线程池 负责
- 一个任务队列
- N个可用的线程
- 线程池可以采用标准的JDK线程池实现
- 这些NIO线程负责消息的读取、解码、编码和发送
1个NIO线程可以同时处理N条链路，但是1个链路只对应1个NIO线程 ，防止发生并发操作问题

在 绝大多数场景 下，Reactor多线程模型都可以满足性能需求

在极个别特殊场景中，一个NIO线程负责监听和处理所有的客户端连接可能会存在性能问题

例如并发百万客户端连接，或者服务端需要对客户端握手进行安全认证，但是认证本身非常损耗性能

在这类场景下，单独一个Acceptor线程可能会存在性能不足问题

为了解决性能问题，产生了第三种Reactor线程模型主从Reactor多线程模型

主从Reactor多线程模型

主从Reactor线程模型的特点是：

服务端用于接收客户端连接的不再是个 1个单独的NIO线程，而是一个 独立的NIO线程池
Acceptor 接收到客户端TCP连接请求 处理完成 后（可能包含接入认证等）
- 由它负责 SocketChannel 的读写和 编解码 工作
- 将 新创建 的 SocketChannel 注册到 IO线程池的 某个IO线程 上

Acceptor线程池仅仅只用于客户端的登陆、握手和安全认证

一旦链路建立成功，就将链路注册到后端subReactor线程池的IO线程上，由IO线程负责后续的IO操作

它的线程模型如下图所示：

利用主从NIO线程模型，可以解决1个服务端监听线程无法有效处理所有客户端连接的性能不足问题

它的工作流程总结如下：

从主线程池中随机选择一个Reactor线程作为Acceptor线程，用于绑定监听端口，接收客户端连接
Acceptor线程接收客户端连接请求之后创建新的SocketChannel，将其注册到主线程池的其它Reactor线程上，由其负责接入认证、IP黑白名单过滤、握手等操作
业务层的链路正式建立，将 SocketChannel 从主线程池的Reactor线程的 多路复用器 上摘除， 重新注册 到 Sub线程池的线程上，用于处理I/O的读写操作

0x02: Netty线程模型

事实上，Netty的线程模型与上面介绍的三种Reactor线程模型相似

下面通过Netty服务端和客户端的线程处理流程图来介绍Netty的线程模型

服务端线程模型

一种比较流行的做法是服务端监听线程和IO线程分离，类似于Reactor的多线程模型，它的工作原理图如下：

下面结合Netty的源码，对服务端创建线程工作流程进行介绍：

从用户线程发起创建服务端

第一步，从用户线程发起创建服务端操作，代码如下：

通常情况下，服务端的创建是在用户进程启动的时候进行，因此一般由Main函数或者启动类负责创建，服务端的创建由业务线程负责完成

在创建服务端的时候实例化了2个EventLoopGroup：

1个EventLoopGroup实际就是一个EventLoop线程组，负责管理EventLoop的申请和释放

EventLoopGroup管理的线程数：可以通过构造函数设置，如果没有设置，默认取 -Dio.netty.eventLoopThreads ，如果该系统参数也没有指定，则为可用的CPU内核数 * 2
bossGroup线程组:：实际就是Acceptor线程池，负责处理客户端的TCP连接请求，如果系统只有一个服务端端口需要监听，则建议bossGroup线程组线程数设置为1
workerGroup：是真正负责I/O读写操作的线程组，通过ServerBootstrap的group方法进行设置，用于后续的Channel绑定

Acceptor线程绑定监听端口，启动NIO服务端

第二步，Acceptor线程绑定监听端口，启动NIO服务端

从bossGroup中选择一个Acceptor线程监听服务端，相关代码如下：

其中group()返回的就是bossGroup，next方法用于从线程组中获取可用线程来选择Acceptor线程，代码如下：

服务端Channel创建完成之后，将其注册到多路复用器Selector上，用于接收客户端的TCP连接，核心代码如下：

监听客户端连接

如果监听到客户端连接，则创建客户端SocketChannel连接，重新注册到workerGroup的IO线程上

首先看Acceptor如何处理客户端的接入：

调用unsafe的read（）方法，对于NioServerSocketChannel，它调用了NioMessageUnsafe的read()方法，代码如下：

最终它会调用NioServerSocketChannel的doReadMessages方法，代码如下：

其中childEventLoopGroup就是之前的workerGroup, 从中选择一个I/O线程负责网络消息的读写

监听网络读事件

第四步，选择IO线程之后，将SocketChannel注册到多路复用器上，监听READ操作：

处理读写事件

处理网络的I/O读写事件，核心代码如下：

客户端线程模型

相比于服务端，客户端的线程模型简单一些，它的工作原理如下：

建立客户端连接

第一步，由用户线程发起客户端连接，示例代码如下：

相比于服务端，客户端只需要创建一个EventLoopGroup，因为它不需要独立的线程去监听客户端连接，也没必要通过一个单独的客户端线程去连接服务端。Netty是 异步事件驱动的NIO框架，它的连接和所有IO操作都是异步的，因此不需要创建单独的连接线程 。相关代码如下：

当前的group()就是之前传入的EventLoopGroup，从中获取可用的IO线程EventLoop，然后作为参数设置到新创建的NioSocketChannel中

发起连接操作

第二步，发起连接操作，判断连接结果，代码如下：

@Override
protected boolean doConnect(SocketAddress remoteAddress, SocketAddress localAddress) throws Exception {if (localAddress != null) {javaChannel().socket().bind(localAddress);}boolean success = false;try {boolean connected = javaChannel().connect(remoteAddress);if (!connected) {selectionKey().interestOps(SelectionKey.OP_CONNECT);}success = true;return connected;} finally {if (!success) {doClose();}}
}

判断连接结果：

如果没有连接成功：则监听连接网络操作位SelectionKey.OP_CONNECT
如果连接成功：则调用pipeline().fireChannelActive()将监听位修改为READ

Selector发起轮询操作

第三步，由NioEventLoop的多路复用器轮询连接操作结果，代码如下：

if ((readyOps & SelectionKey.OP_CONNECT) != 0) {// remove OP_CONNECT as otherwise Selector.select(..) will always return without blocking// See https://github.com/netty/netty/issues/924int ops = k.interestOps();ops &= ~SelectionKey.OP_CONNECT;k.interestOps(ops);unsafe.finishConnect();
}

判断连接结果：

public final void finishConnect() {// Note this method is invoked by the event loop only if the connection attempt was// neither cancelled nor timed out.assert eventLoop().inEventLoop();try {boolean wasActive = isActive();doFinishConnect();fulfillConnectPromise(connectPromise, wasActive);

如果或连接成功，重新设置监听位为READ：

@Override
protected void doBeginRead() throws Exception {// Channel.read() or ChannelHandlerContext.read() was calledif (inputShutdown) {return;}final SelectionKey selectionKey = this.selectionKey;if (!selectionKey.isValid()) {return;}readPending = true;final int interestOps = selectionKey.interestOps();if ((interestOps & readInterestOp) == 0) {selectionKey.interestOps(interestOps | readInterestOp);}
}

I/O读写

第四步，由NioEventLoop线程负责I/O读写，同服务端

总结

客户端线程模型如下：

由用户线程负责初始化客户端资源，发起连接操作
如果连接成功，将SocketChannel注册到IO线程组的NioEventLoop线程中，监听读操作位
如果没有立即连接成功，将SocketChannel注册到IO线程组的NioEventLoop线程中，监听连接操作位
连接成功之后，修改监听位为READ，但是不需要切换线程

Reactor线程NioEventLoop

NioEventLoop介绍

NioEventLoop是Netty的Reactor线程，它的职责如下：

服务端Acceptor线程：负责处理客户端的请求接入
客户端Connecor线程：负责注册监听连接操作位，用于判断异步连接结果
IO线程：监听网络读操作位，负责从SocketChannel中读取报文
IO线程：负责向SocketChannel写入报文发送给对方，如果发生写半包，会自动注册监听写事件，用于后续继续发送半包数据，直到数据全部发送完成
定时任务线程：执行定时任务，例如链路空闲检测和发送心跳消息等
线程执行器：执行普通的任务线程(Runnable)

在服务端和客户端线程模型章节我们已经详细介绍了NioEventLoop如何处理网络IO事件，下面简单看下它是如何处理定时任务和执行普通的Runnable的

执行用户自定义Task

首先NioEventLoop继承SingleThreadEventExecutor，这就意味着它实际上是一个线程个数为1的线程池，类继承关系如下所示：

其中，线程池和任务队列定义如下：

private final EventExecutorGroup parent;
private final Queue<Runnable> taskQueue;
private final Thread thread;
private final Semaphore threadLock = new Semaphore(0);
private final Set<Runnable> shutdownHooks = new LinkedHashSet<Runnable>();

对于用户而言，直接调用NioEventLoop的execute(Runnable task)方法即可执行自定义的Task，代码实现如下：

@Override
public void execute(Runnable task) {if (task == null) {throw new NullPointerException("task");}boolean inEventLoop = inEventLoop();if (inEventLoop) {addTask(task);} else {startThread();addTask(task);if (isShutdown() && removeTask(task)) {reject();}}if (!addTaskWakesUp && wakesUpForTask(task)) {wakeup(inEventLoop);}
}

实现定时任务

NioEventLoop实现ScheduledExecutorService：

通过调用SingleThreadEventExecutor的schedule系列方法，可以在NioEventLoop中执行Netty或者用户自定义的定时任务，接口定义如下：

NioEventLoop设计原理

串行化设计避免线程竞争

当系统在运行过程中，如果频繁的进行线程上下文切换，会带来额外的性能损耗。多线程并发执行某个业务流程，业务开发者还需要时刻对线程安全保持警惕，哪些数据可能会被并发修改，如何保护？这不仅降低了开发效率，也会带来额外的性能损耗

串行执行Handler链

为了解决上述问题，Netty采用了串行化设计理念，从消息的读取、编码以及后续Handler的执行，始终都由IO线程NioEventLoop负责，这就意外着整个流程不会进行线程上下文的切换，数据也不会面临被并发修改的风险，对于用户而言，甚至不需要了解Netty的线程细节，这确实是个非常好的设计理念，它的工作原理图如下：

一个NioEventLoop聚合了一个多路复用器Selector，因此 可以处理成百上千的客户端连接
Netty的处理策略是每当有一个新的客户端接入，则从NioEventLoop线程组中顺序获取一个可用的NioEventLoop，当到达数组上限之后，重新返回到0，通过这种方式，可以 基本保证各个NioEventLoop的负载均衡
一个客户端连接只注册到一个NioEventLoop上，这样就 避免了多个IO线程 去并发操作它

Netty通过串行化设计理念降低了用户的开发难度，提升了处理性能。利用线程组实现了多个串行化线程水平并行执行，线程之间并没有交集，这样既可以充分利用多核提升并行处理能力，同时避免了线程上下文的切换和并发保护带来的额外性能损耗

定时任务与时间轮算法

在Netty中，有很多功能依赖定时任务，比较典型的有两种：

客户端连接超时控制
链路空闲检测

一种比较常用的设计理念是在NioEventLoop中聚合JDK的定时任务线程池ScheduledExecutorService，通过它来执行定时任务。这样做单纯从性能角度看不是最优，原因有如下三点：

在IO线程中聚合了一个独立的定时任务线程池，这样在处理过程中会存在线程上下文切换问题，这就打破了Netty的串行化设计理念
存在多线程并发操作问题，因为定时任务Task和IO线程NioEventLoop可能同时访问并修改同一份数据
JDK的ScheduledExecutorService从性能角度看，存在性能优化空间

最早面临上述问题的是操作系统和协议栈，例如TCP协议栈，其可靠传输依赖超时重传机制，因此每个通过TCP传输的 packet 都需要一个 timer来调度 timeout 事件

这类超时可能是海量的，如果为每个超时都创建一个定时器，从性能和资源消耗角度看都是不合理的

定时轮

Netty的定时任务调度基于时间轮算法调度：

根据George Varghese和Tony Lauck 1996年的论文提出了一种定时轮的方式来管理和维护大量的timer调度

定时轮是一种数据结构，其主体是一个循环列表，每个列表中包含一个称之为slot的结构，它的原理图如下：

定时轮的工作原理可以类比于时钟，如上图箭头（指针）按某一个方向按固定频率轮动，每一次跳动称为一个tick。这样可以看出定时轮有3个重要的属性参数：

ticksPerWheel: 一轮的tick数
tickDuration: 一个tick的持续时间
timeUnit: 时间单位

例如当ticksPerWheel=60，tickDuration=1，timeUnit=秒，这就和时钟的秒针走动完全类似了

时间轮的执行由NioEventLoop来负责检测，首先看任务队列中是否有超时的定时任务和普通任务，如果有则按照比例循环执行这些任务，代码如下：

@Override
protected void run() {for (;;) {boolean oldWakenUp = wakenUp.getAndSet(false);try {if (hasTasks()) {selectNow();} else {

如果没有需要理解执行的任务，则调用Selector的select方法进行等待，等待的时间为定时任务队列中第一个超时的定时任务时延，代码如下：

private void select(boolean oldWakenUp) throws IOException {Selector selector = this.selector;try {int selectCnt = 0;long currentTimeNanos = System.nanoTime();long selectDeadLineNanos = currentTimeNanos + delayNanos(currentTimeNanos);for (;;) {long timeoutMillis = (selectDeadLineNanos - currentTimeNanos + 500000L) / 1000000L;if (timeoutMillis <= 0) {if (selectCnt == 0) {selector.selectNow();selectCnt = 1;}break;}int selectedKeys = selector.select(timeoutMillis);

从定时任务Task队列中弹出delay最小的Task，计算超时时间，代码如下：

protected long delayNanos(long currentTimeNanos) {ScheduledFutureTask<?> scheduledTask = peekScheduledTask();if (scheduledTask == null) {return SCHEDULE_PURGE_INTERVAL;}return scheduledTask.delayNanos(currentTimeNanos);
}

经过周期tick之后，扫描定时任务列表，将超时的定时任务移除到普通任务队列中，等待执行，相关代码如下：

private void fetchFromScheduledTaskQueue() {if (hasScheduledTasks()) {long nanoTime = AbstractScheduledEventExecutor.nanoTime();for (;;) {Runnable scheduledTask = pollScheduledTask(nanoTime);if (scheduledTask == null) {break;}taskQueue.add(scheduledTask);}}
}

检测和拷贝任务完成之后，就执行超时的定时任务，代码如下：

protected boolean runAllTasks() {fetchFromScheduledTaskQueue();Runnable task = pollTask();if (task == null) {return false;}for (;;) {try {task.run();} catch (Throwable t) {logger.warn("A task raised an exception.", t);}task = pollTask();if (task == null) {lastExecutionTime = ScheduledFutureTask.nanoTime();return true;}}
}

为了保证定时任务的执行不会因为过度挤占IO事件的处理，Netty提供了IO执行比例供用户设置，用户可以设置分配给IO的执行比例， 防止因为海量定时任务的执行导致IO处理超时或者积压

因为获取系统的纳秒时间是件耗时的操作，所以Netty每执行64个定时任务检测一次是否达到执行的上限时间，达到则退出。如果没有执行完，放到下次Selector轮询时再处理，给IO事件的处理提供机会，代码如下：

// Check timeout every 64 tasks because nanoTime() is relatively expensive.
// XXX: Hard-coded value - will make it configurable if it is really a problem.
if ((runTasks & 0x3F) == 0) {lastExecutionTime = ScheduledFutureTask.nanoTime();if (lastExecutionTime >= deadline) {break;}
}task = pollTask();
if (task == null) {lastExecutionTime = ScheduledFutureTask.nanoTime();break;
}

聚焦而不是膨胀

Netty是个异步高性能的NIO框架，它并不是个业务运行容器，因此它 不需要也不应该提供业务容器和业务线程 。合理的设计模式是Netty 只负责提供和管理NIO线程 ，其它的业务层线程模型由用户自己集成，Netty不应该提供此类功能，只要将分层划分清楚，就会更有利于用户集成和扩展

令人遗憾的是在Netty 3系列版本中，Netty提供了类似Mina异步Filter的ExecutionHandler，它聚合了JDK的线程池java.util.concurrent.Executor，用户异步执行后续的Handler

ExecutionHandler是为了解决部分用户Handler可能存在执行时间不确定而导致IO线程被意外阻塞或者挂住，从需求合理性角度分析这类需求本身是合理的，但是Netty提供该功能却并不合适。原因总结如下：

它打破了Netty坚持的串行化设计理念，在消息的接收和处理过程中发生了线程切换并引入新的线程池，打破了自身架构坚守的设计原则，实际是一种架构妥协
潜在的线程并发安全问题，如果异步Handler也操作它前面的用户Handler，而用户Handler又没有进行线程安全保护，这就会导致隐蔽和致命的线程安全问题
用户开发的复杂性，引入ExecutionHandler，打破了原来的ChannelPipeline串行执行模式，用户需要理解Netty底层的实现细节，关心线程安全等问题，这会导致得不偿失

鉴于上述原因，Netty的后续版本彻底删除了ExecutionHandler，而且也没有提供类似的相关功能类，把精力聚焦在Netty的IO线程NioEventLoop上，这无疑是一种巨大的进步，Netty重新开始聚焦在IO线程本身，而不是提供用户相关的业务线程模型

Netty线程开发最佳实践

时间可控的简单业务

如果业务非常简单，执行时间非常短，不需要与外部网元交互、访问数据库和磁盘，不需要等待其它资源，则建议 直接在业务ChannelHandler 中执行，不需要再启业务的线程或者线程池。避免线程上下文切换，也不存在线程并发问题

复杂和时间不可控业务

对于此类业务，不建议直接在业务ChannelHandler中启动线程或者线程池处理，建议 将不同的业务统一封装成Task，统一投递到后端的业务线程池中进行处理

过多的业务ChannelHandler会带来开发效率和可维护性问题，不要把Netty当作业务容器，对于大多数复杂的业务产品，仍然需要集成或者开发自己的业务容器，做好和Netty的架构分层

业务线程避免直接操作ChannelHandler

对于ChannelHandler，IO线程和业务线程都可能会操作，因为业务通常是多线程模型，这样就会存在多线程操作ChannelHandler。为了尽量避免多线程并发问题，建议按照Netty自身的做法，通过将 操作封装成独立的Task由NioEventLoop统一执行 ，而不是业务线程直接操作，相关代码如下所示：

如果你确认并发访问的数据或者并发操作是安全的，则无需多此一举，这个需要根据具体的业务场景进行判断，灵活处理

0x03: 总结

尽管Netty的线程模型并不复杂，但是如何合理利用Netty开发出高性能、高并发的业务产品，仍然是个有挑战的工作。只有充分理解了Netty的线程模型和设计原理，才能开发出高质量的产品

source: //klose911.github.io/html/netty/thread.html

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