Netty 入门

1. 概述

1.1 Netty 是什么?

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Netty is an asynchronous event-driven network application framework
for rapid development of maintainable high performance protocol servers & clients.

Netty 是一个异步的、基于事件驱动的网络应用框架,用于快速开发可维护、高性能的网络服务器和客户端

1.2 Netty 的作者

他还是另一个著名网络应用框架 Mina 的重要贡献者

1.3 Netty 的地位

Netty 在 Java 网络应用框架中的地位就好比:Spring 框架在 JavaEE 开发中的地位

以下的框架都使用了 Netty,因为它们有网络通信需求!

  • Cassandra - nosql 数据库
  • Spark - 大数据分布式计算框架
  • Hadoop - 大数据分布式存储框架
  • RocketMQ - ali 开源的消息队列
  • ElasticSearch - 搜索引擎
  • gRPC - rpc 框架
  • Dubbo - rpc 框架
  • Spring 5.x - flux api 完全抛弃了 tomcat ,使用 netty 作为服务器端
  • Zookeeper - 分布式协调框架

1.4 Netty 的优势

  • Netty vs NIO,工作量大,bug 多
    • 需要自己构建协议
    • 解决 TCP 传输问题,如粘包、半包
    • epoll 空轮询导致 CPU 100%
    • 对 API 进行增强,使之更易用,如 FastThreadLocal => ThreadLocal,ByteBuf => ByteBuffer
  • Netty vs 其它网络应用框架
    • Mina 由 apache 维护,将来 3.x 版本可能会有较大重构,破坏 API 向下兼容性,Netty 的开发迭代更迅速,API 更简洁、文档更优秀
    • 久经考验,16年,Netty 版本
      • 2.x 2004
      • 3.x 2008
      • 4.x 2013
      • 5.x 已废弃(没有明显的性能提升,维护成本高)

2. Hello World

2.1 目标

开发一个简单的服务器端和客户端

  • 客户端向服务器端发送 hello, world
  • 服务器仅接收,不返回

加入依赖

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<dependency>
<groupId>io.netty</groupId>
<artifactId>netty-all</artifactId>
<version>4.1.39.Final</version>
</dependency>

2.2 服务器端

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new ServerBootstrap()
.group(new NioEventLoopGroup()) // 1
.channel(NioServerSocketChannel.class) // 2
.childHandler(new ChannelInitializer<NioSocketChannel>() { // 3
protected void initChannel(NioSocketChannel ch) {
ch.pipeline().addLast(new StringDecoder()); // 5
ch.pipeline().addLast(new SimpleChannelInboundHandler<String>() { // 6
@Override
protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, String msg) {
System.out.println(msg);
}
});
}
})
.bind(8080); // 4

代码解读

  • 1 处,创建 NioEventLoopGroup,可以简单理解为 线程池 + Selector 后面会详细展开

  • 2 处,选择服务 Scoket 实现类,其中 NioServerSocketChannel 表示基于 NIO 的服务器端实现,其它实现还有

  • 3 处,为啥方法叫 childHandler,是接下来添加的处理器都是给 SocketChannel 用的,而不是给 ServerSocketChannel。ChannelInitializer 处理器(仅执行一次),它的作用是待客户端 SocketChannel 建立连接后,执行 initChannel 以便添加更多的处理器

  • 4 处,ServerSocketChannel 绑定的监听端口

  • 5 处,SocketChannel 的处理器,解码 ByteBuf => String

  • 6 处,SocketChannel 的业务处理器,使用上一个处理器的处理结果

2.3 客户端

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new Bootstrap()
.group(new NioEventLoopGroup()) // 1
.channel(NioSocketChannel.class) // 2
.handler(new ChannelInitializer<Channel>() { // 3
@Override
protected void initChannel(Channel ch) {
ch.pipeline().addLast(new StringEncoder()); // 8
}
})
.connect("127.0.0.1", 8080) // 4
.sync() // 5
.channel() // 6
.writeAndFlush(new Date() + ": hello world!"); // 7

代码解读

  • 1 处,创建 NioEventLoopGroup,同 Server

  • 2 处,选择客户 Socket 实现类,NioSocketChannel 表示基于 NIO 的客户端实现,其它实现还有

  • 3 处,添加 SocketChannel 的处理器,ChannelInitializer 处理器(仅执行一次),它的作用是待客户端 SocketChannel 建立连接后,执行 initChannel 以便添加更多的处理器

  • 4 处,指定要连接的服务器和端口

  • 5 处,Netty 中很多方法都是异步的,如 connect,这时需要使用 sync 方法等待 connect 建立连接完毕

  • 6 处,获取 channel 对象,它即为通道抽象,可以进行数据读写操作

  • 7 处,写入消息并清空缓冲区

  • 8 处,消息会经过通道 handler 处理,这里是将 String => ByteBuf 发出

  • 数据经过网络传输,到达服务器端,服务器端 5 和 6 处的 handler 先后被触发,走完一个流程

2.4 流程梳理

💡 提示

一开始需要树立正确的观念

  • 把 channel 理解为数据的通道
  • 把 msg 理解为流动的数据,最开始输入是 ByteBuf,但经过 pipeline 的加工,会变成其它类型对象,最后输出又变成 ByteBuf
  • 把 handler 理解为数据的处理工序
    • 工序有多道,合在一起就是 pipeline,pipeline 负责发布事件(读、读取完成...)传播给每个 handler, handler 对自己感兴趣的事件进行处理(重写了相应事件处理方法)
    • handler 分 Inbound 和 Outbound 两类
  • 把 eventLoop 理解为处理数据的工人
    • 工人可以管理多个 channel 的 io 操作,并且一旦工人负责了某个 channel,就要负责到底(绑定)
    • 工人既可以执行 io 操作,也可以进行任务处理,每位工人有任务队列,队列里可以堆放多个 channel 的待处理任务,任务分为普通任务、定时任务
    • 工人按照 pipeline 顺序,依次按照 handler 的规划(代码)处理数据,可以为每道工序指定不同的工人

3. 组件

3.1 EventLoop

事件循环对象

EventLoop 本质是一个单线程执行器(同时维护了一个 Selector),里面有 run 方法处理 Channel 上源源不断的 io 事件。

它的继承关系比较复杂

  • 一条线是继承自 j.u.c.ScheduledExecutorService 因此包含了线程池中所有的方法
  • 另一条线是继承自 netty 自己的 OrderedEventExecutor,
    • 提供了 boolean inEventLoop(Thread thread) 方法判断一个线程是否属于此 EventLoop
    • 提供了 parent 方法来看看自己属于哪个 EventLoopGroup

事件循环组

EventLoopGroup 是一组 EventLoop,Channel 一般会调用 EventLoopGroup 的 register 方法来绑定其中一个 EventLoop,后续这个 Channel 上的 io 事件都由此 EventLoop 来处理(保证了 io 事件处理时的线程安全)

  • 继承自 netty 自己的 EventExecutorGroup
    • 实现了 Iterable 接口提供遍历 EventLoop 的能力
    • 另有 next 方法获取集合中下一个 EventLoop

以一个简单的实现为例:

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// 内部创建了两个 EventLoop, 每个 EventLoop 维护一个线程
DefaultEventLoopGroup group = new DefaultEventLoopGroup(2);
System.out.println(group.next());
System.out.println(group.next());
System.out.println(group.next());

输出

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io.netty.channel.DefaultEventLoop@60f82f98
io.netty.channel.DefaultEventLoop@35f983a6
io.netty.channel.DefaultEventLoop@60f82f98

也可以使用 for 循环

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DefaultEventLoopGroup group = new DefaultEventLoopGroup(2);
for (EventExecutor eventLoop : group) {
System.out.println(eventLoop);
}

输出

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io.netty.channel.DefaultEventLoop@60f82f98
io.netty.channel.DefaultEventLoop@35f983a6

💡 优雅关闭

优雅关闭 shutdownGracefully 方法。该方法会首先切换 EventLoopGroup 到关闭状态从而拒绝新的任务的加入,然后在任务队列的任务都处理完成后,停止线程的运行。从而确保整体应用是在正常有序的状态下退出的

演示 NioEventLoop 处理 io 事件

服务器端两个 nio worker 工人

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new ServerBootstrap()
.group(new NioEventLoopGroup(1), new NioEventLoopGroup(2))
.channel(NioServerSocketChannel.class)
.childHandler(new ChannelInitializer<NioSocketChannel>() {
@Override
protected void initChannel(NioSocketChannel ch) {
ch.pipeline().addLast(new ChannelInboundHandlerAdapter() {
@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {
ByteBuf byteBuf = msg instanceof ByteBuf ? ((ByteBuf) msg) : null;
if (byteBuf != null) {
byte[] buf = new byte[16];
ByteBuf len = byteBuf.readBytes(buf, 0, byteBuf.readableBytes());
log.debug(new String(buf));
}
}
});
}
}).bind(8080).sync();

客户端,启动三次,分别修改发送字符串为 zhangsan(第一次),lisi(第二次),wangwu(第三次)

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public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Channel channel = new Bootstrap()
.group(new NioEventLoopGroup(1))
.handler(new ChannelInitializer<NioSocketChannel>() {
@Override
protected void initChannel(NioSocketChannel ch) throws Exception {
System.out.println("init...");
ch.pipeline().addLast(new LoggingHandler(LogLevel.DEBUG));
}
})
.channel(NioSocketChannel.class).connect("localhost", 8080)
.sync()
.channel();

channel.writeAndFlush(ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer().writeBytes("wangwu".getBytes()));
Thread.sleep(2000);
channel.writeAndFlush(ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer().writeBytes("wangwu".getBytes()));

最后输出

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22:03:34 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-3-1] c.i.o.EventLoopTest - zhangsan       
22:03:36 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-3-1] c.i.o.EventLoopTest - zhangsan
22:05:36 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-3-2] c.i.o.EventLoopTest - lisi
22:05:38 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-3-2] c.i.o.EventLoopTest - lisi
22:06:09 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-3-1] c.i.o.EventLoopTest - wangwu
22:06:11 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-3-1] c.i.o.EventLoopTest - wangwu

可以看到两个工人轮流处理 channel,但工人与 channel 之间进行了绑定

再增加两个非 nio 工人

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DefaultEventLoopGroup normalWorkers = new DefaultEventLoopGroup(2);
new ServerBootstrap()
.group(new NioEventLoopGroup(1), new NioEventLoopGroup(2))
.channel(NioServerSocketChannel.class)
.childHandler(new ChannelInitializer<NioSocketChannel>() {
@Override
protected void initChannel(NioSocketChannel ch) {
ch.pipeline().addLast(new LoggingHandler(LogLevel.DEBUG));
ch.pipeline().addLast(normalWorkers,"myhandler",
new ChannelInboundHandlerAdapter() {
@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {
ByteBuf byteBuf = msg instanceof ByteBuf ? ((ByteBuf) msg) : null;
if (byteBuf != null) {
byte[] buf = new byte[16];
ByteBuf len = byteBuf.readBytes(buf, 0, byteBuf.readableBytes());
log.debug(new String(buf));
}
}
});
}
}).bind(8080).sync();

客户端代码不变,启动三次,分别修改发送字符串为 zhangsan(第一次),lisi(第二次),wangwu(第三次)

输出

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22:19:48 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x251562d5, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52588] REGISTERED
22:19:48 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x251562d5, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52588] ACTIVE
22:19:48 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x251562d5, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52588] READ: 8B
+-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 7a 68 61 6e 67 73 61 6e |zhangsan |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
22:19:48 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x251562d5, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52588] READ COMPLETE
22:19:48 [DEBUG] [defaultEventLoopGroup-2-1] c.i.o.EventLoopTest - zhangsan
22:19:50 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x251562d5, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52588] READ: 8B
+-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 7a 68 61 6e 67 73 61 6e |zhangsan |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
22:19:50 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x251562d5, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52588] READ COMPLETE
22:19:50 [DEBUG] [defaultEventLoopGroup-2-1] c.i.o.EventLoopTest - zhangsan
22:20:24 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-2] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x94b2a840, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52612] REGISTERED
22:20:24 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-2] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x94b2a840, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52612] ACTIVE
22:20:25 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-2] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x94b2a840, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52612] READ: 4B
+-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 6c 69 73 69 |lisi |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
22:20:25 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-2] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x94b2a840, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52612] READ COMPLETE
22:20:25 [DEBUG] [defaultEventLoopGroup-2-2] c.i.o.EventLoopTest - lisi
22:20:27 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-2] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x94b2a840, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52612] READ: 4B
+-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 6c 69 73 69 |lisi |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
22:20:27 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-2] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x94b2a840, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52612] READ COMPLETE
22:20:27 [DEBUG] [defaultEventLoopGroup-2-2] c.i.o.EventLoopTest - lisi
22:20:38 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x79a26af9, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52625] REGISTERED
22:20:38 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x79a26af9, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52625] ACTIVE
22:20:38 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x79a26af9, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52625] READ: 6B
+-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 77 61 6e 67 77 75 |wangwu |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
22:20:38 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x79a26af9, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52625] READ COMPLETE
22:20:38 [DEBUG] [defaultEventLoopGroup-2-1] c.i.o.EventLoopTest - wangwu
22:20:40 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x79a26af9, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52625] READ: 6B
+-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 77 61 6e 67 77 75 |wangwu |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
22:20:40 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x79a26af9, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52625] READ COMPLETE
22:20:40 [DEBUG] [defaultEventLoopGroup-2-1] c.i.o.EventLoopTest - wangwu

可以看到,nio 工人和 非 nio 工人也分别绑定了 channel(LoggingHandler 由 nio 工人执行,而我们自己的 handler 由非 nio 工人执行)

💡 handler 执行中如何换人?

关键代码 io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext#invokeChannelRead()

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static void invokeChannelRead(final AbstractChannelHandlerContext next, Object msg) {
final Object m = next.pipeline.touch(ObjectUtil.checkNotNull(msg, "msg"), next);
// 下一个 handler 的事件循环是否与当前的事件循环是同一个线程
EventExecutor executor = next.executor();

// 是,直接调用
if (executor.inEventLoop()) {
next.invokeChannelRead(m);
}
// 不是,将要执行的代码作为任务提交给下一个事件循环处理(换人)
else {
executor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
next.invokeChannelRead(m);
}
});
}
}
  • 如果两个 handler 绑定的是同一个线程,那么就直接调用
  • 否则,把要调用的代码封装为一个任务对象,由下一个 handler 的线程来调用

演示 NioEventLoop 处理普通任务

NioEventLoop 除了可以处理 io 事件,同样可以向它提交普通任务

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NioEventLoopGroup nioWorkers = new NioEventLoopGroup(2);

log.debug("server start...");
Thread.sleep(2000);
nioWorkers.execute(()->{
log.debug("normal task...");
});

输出

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22:30:36 [DEBUG] [main] c.i.o.EventLoopTest2 - server start...
22:30:38 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-2-1] c.i.o.EventLoopTest2 - normal task...

可以用来执行耗时较长的任务

演示 NioEventLoop 处理定时任务

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NioEventLoopGroup nioWorkers = new NioEventLoopGroup(2);

log.debug("server start...");
Thread.sleep(2000);
nioWorkers.scheduleAtFixedRate(() -> {
log.debug("running...");
}, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);

输出

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22:35:15 [DEBUG] [main] c.i.o.EventLoopTest2 - server start...
22:35:17 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-2-1] c.i.o.EventLoopTest2 - running...
22:35:18 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-2-1] c.i.o.EventLoopTest2 - running...
22:35:19 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-2-1] c.i.o.EventLoopTest2 - running...
22:35:20 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-2-1] c.i.o.EventLoopTest2 - running...
...

可以用来执行定时任务

3.2 Channel

channel 的主要作用

  • close() 可以用来关闭 channel
  • closeFuture() 用来处理 channel 的关闭
    • sync 方法作用是同步等待 channel 关闭
    • 而 addListener 方法是异步等待 channel 关闭
  • pipeline() 方法添加处理器
  • write() 方法将数据写入
  • writeAndFlush() 方法将数据写入并刷出

ChannelFuture

这时刚才的客户端代码

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new Bootstrap()
.group(new NioEventLoopGroup())
.channel(NioSocketChannel.class)
.handler(new ChannelInitializer<Channel>() {
@Override
protected void initChannel(Channel ch) {
ch.pipeline().addLast(new StringEncoder());
}
})
.connect("127.0.0.1", 8080)
.sync()
.channel()
.writeAndFlush(new Date() + ": hello world!");

现在把它拆开来看

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ChannelFuture channelFuture = new Bootstrap()
.group(new NioEventLoopGroup())
.channel(NioSocketChannel.class)
.handler(new ChannelInitializer<Channel>() {
@Override
protected void initChannel(Channel ch) {
ch.pipeline().addLast(new StringEncoder());
}
})
.connect("127.0.0.1", 8080); // 1

channelFuture.sync().channel().writeAndFlush(new Date() + ": hello world!");
  • 1 处返回的是 ChannelFuture 对象,它的作用是利用 channel() 方法来获取 Channel 对象

注意 connect 方法是异步的,意味着不等连接建立,方法执行就返回了。因此 channelFuture 对象中不能【立刻】获得到正确的 Channel 对象

实验如下:

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ChannelFuture channelFuture = new Bootstrap()
.group(new NioEventLoopGroup())
.channel(NioSocketChannel.class)
.handler(new ChannelInitializer<Channel>() {
@Override
protected void initChannel(Channel ch) {
ch.pipeline().addLast(new StringEncoder());
}
})
.connect("127.0.0.1", 8080);

System.out.println(channelFuture.channel()); // 1
channelFuture.sync(); // 2
System.out.println(channelFuture.channel()); // 3
  • 执行到 1 时,连接未建立,打印 [id: 0x2e1884dd]
  • 执行到 2 时,sync 方法是同步等待连接建立完成
  • 执行到 3 时,连接肯定建立了,打印 [id: 0x2e1884dd, L:/127.0.0.1:57191 - R:/127.0.0.1:8080]

除了用 sync 方法可以让异步操作同步以外,还可以使用回调的方式:

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ChannelFuture channelFuture = new Bootstrap()
.group(new NioEventLoopGroup())
.channel(NioSocketChannel.class)
.handler(new ChannelInitializer<Channel>() {
@Override
protected void initChannel(Channel ch) {
ch.pipeline().addLast(new StringEncoder());
}
})
.connect("127.0.0.1", 8080);
System.out.println(channelFuture.channel()); // 1
channelFuture.addListener((ChannelFutureListener) future -> {
System.out.println(future.channel()); // 2
});
  • 执行到 1 时,连接未建立,打印 [id: 0x749124ba]
  • ChannelFutureListener 会在连接建立时被调用(其中 operationComplete 方法),因此执行到 2 时,连接肯定建立了,打印 [id: 0x749124ba, L:/127.0.0.1:57351 - R:/127.0.0.1:8080]

CloseFuture

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@Slf4j
public class CloseFutureClient {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
NioEventLoopGroup group new NioEventLoopGroup();
ChannelFuture channelFuture = new Bootstrap()
.group(group)
.channel(NioSocketChannel.class)
.handler(new ChannelInitializer<NioSocketChannel>() {
@Override // 在连接建立后被调用
protected void initChannel(NioSocketChannel ch) throws Exception {
ch.pipeline().addLast(new LoggingHandler(LogLevel.DEBUG));
ch.pipeline().addLast(new StringEncoder());
}
})
.connect(new InetSocketAddress("localhost", 8080));
Channel channel = channelFuture.sync().channel();
log.debug("{}", channel);
new Thread(()->{
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
while (true) {
String line = scanner.nextLine();
if ("q".equals(line)) {
channel.close(); // close 异步操作 1s 之后
// log.debug("处理关闭之后的操作"); // 不能在这里善后
break;
}
channel.writeAndFlush(line);
}
}, "input").start();

// 获取 CloseFuture 对象, 1) 同步处理关闭, 2) 异步处理关闭
ChannelFuture closeFuture = channel.closeFuture();
/*log.debug("waiting close...");
closeFuture.sync();
log.debug("处理关闭之后的操作");*/
closeFuture.addListener(new ChannelFutureListener() {
@Override
public void operationComplete(ChannelFuture future) throws Exception {
log.debug("处理关闭之后的操作");
group.shutdownGracefully();
}
});
}
}

💡 异步提升的是什么

  • 有些同学看到这里会有疑问:为什么不在一个线程中去执行建立连接、去执行关闭 channel,那样不是也可以吗?非要用这么复杂的异步方式:比如一个线程发起建立连接,另一个线程去真正建立连接

  • 还有同学会笼统地回答,因为 netty 异步方式用了多线程、多线程就效率高。其实这些认识都比较片面,多线程和异步所提升的效率并不是所认为的

思考下面的场景,4 个医生给人看病,每个病人花费 20 分钟,而且医生看病的过程中是以病人为单位的,一个病人看完了,才能看下一个病人。假设病人源源不断地来,可以计算一下 4 个医生一天工作 8 小时,处理的病人总数是:4 * 8 * 3 = 96

经研究发现,看病可以细分为四个步骤,经拆分后每个步骤需要 5 分钟,如下

因此可以做如下优化,只有一开始,医生 2、3、4 分别要等待 5、10、15 分钟才能执行工作,但只要后续病人源源不断地来,他们就能够满负荷工作,并且处理病人的能力提高到了 4 * 8 * 12 效率几乎是原来的四倍

要点

  • 单线程没法异步提高效率,必须配合多线程、多核 cpu 才能发挥异步的优势
  • 异步并没有缩短响应时间,反而有所增加
  • 合理进行任务拆分,也是利用异步的关键

3.3 Future & Promise

在异步处理时,经常用到这两个接口

首先要说明 netty 中的 Future 与 jdk 中的 Future 同名,但是是两个接口,netty 的 Future 继承自 jdk 的 Future,而 Promise 又对 netty Future 进行了扩展

  • jdk Future 只能同步等待任务结束(或成功、或失败)才能得到结果
  • netty Future 可以同步等待任务结束得到结果,也可以异步方式得到结果,但都是要等任务结束
  • netty Promise 不仅有 netty Future 的功能,而且脱离了任务独立存在,只作为两个线程间传递结果的容器
功能/名称jdk Futurenetty FuturePromise
cancel取消任务--
isCanceled任务是否取消--
isDone任务是否完成,不能区分成功失败--
get获取任务结果,阻塞等待--
getNow-获取任务结果,非阻塞,还未产生结果时返回 null-
await-等待任务结束,如果任务失败,不会抛异常,而是通过 isSuccess 判断-
sync-等待任务结束,如果任务失败,抛出异常-
isSuccess-判断任务是否成功-
cause-获取失败信息,非阻塞,如果没有失败,返回null-
addLinstener-添加回调,异步接收结果-
setSuccess--设置成功结果
setFailure--设置失败结果

例1

同步处理任务成功

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DefaultEventLoop eventExecutors = new DefaultEventLoop();
DefaultPromise<Integer> promise = new DefaultPromise<>(eventExecutors);

eventExecutors.execute(()->{
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
log.debug("set success, {}",10);
promise.setSuccess(10);
});

log.debug("start...");
log.debug("{}",promise.getNow()); // 还没有结果
log.debug("{}",promise.get());

输出

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11:51:53 [DEBUG] [main] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - start...
11:51:53 [DEBUG] [main] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - null
11:51:54 [DEBUG] [defaultEventLoop-1-1] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - set success, 10
11:51:54 [DEBUG] [main] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - 10

例2

异步处理任务成功

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DefaultEventLoop eventExecutors = new DefaultEventLoop();
DefaultPromise<Integer> promise = new DefaultPromise<>(eventExecutors);

// 设置回调,异步接收结果
promise.addListener(future -> {
// 这里的 future 就是上面的 promise
log.debug("{}",future.getNow());
});

// 等待 1000 后设置成功结果
eventExecutors.execute(()->{
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
log.debug("set success, {}",10);
promise.setSuccess(10);
});

log.debug("start...");

输出

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11:49:30 [DEBUG] [main] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - start...
11:49:31 [DEBUG] [defaultEventLoop-1-1] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - set success, 10
11:49:31 [DEBUG] [defaultEventLoop-1-1] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - 10

例3

同步处理任务失败 - sync & get

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DefaultEventLoop eventExecutors = new DefaultEventLoop();
DefaultPromise<Integer> promise = new DefaultPromise<>(eventExecutors);

eventExecutors.execute(() -> {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
RuntimeException e = new RuntimeException("error...");
log.debug("set failure, {}", e.toString());
promise.setFailure(e);
});

log.debug("start...");
log.debug("{}", promise.getNow());
promise.get(); // sync() 也会出现异常,只是 get 会再用 ExecutionException 包一层异常

输出

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12:11:07 [DEBUG] [main] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - start...
12:11:07 [DEBUG] [main] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - null
12:11:08 [DEBUG] [defaultEventLoop-1-1] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - set failure, java.lang.RuntimeException: error...
Exception in thread "main" java.util.concurrent.ExecutionException: java.lang.RuntimeException: error...
at io.netty.util.concurrent.AbstractFuture.get(AbstractFuture.java:41)
at com.itcast.oio.DefaultPromiseTest2.main(DefaultPromiseTest2.java:34)
Caused by: java.lang.RuntimeException: error...
at com.itcast.oio.DefaultPromiseTest2.lambda$main$0(DefaultPromiseTest2.java:27)
at io.netty.channel.DefaultEventLoop.run(DefaultEventLoop.java:54)
at io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor$5.run(SingleThreadEventExecutor.java:918)
at io.netty.util.internal.ThreadExecutorMap$2.run(ThreadExecutorMap.java:74)
at io.netty.util.concurrent.FastThreadLocalRunnable.run(FastThreadLocalRunnable.java:30)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

例4

同步处理任务失败 - await

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DefaultEventLoop eventExecutors = new DefaultEventLoop();
DefaultPromise<Integer> promise = new DefaultPromise<>(eventExecutors);

eventExecutors.execute(() -> {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
RuntimeException e = new RuntimeException("error...");
log.debug("set failure, {}", e.toString());
promise.setFailure(e);
});

log.debug("start...");
log.debug("{}", promise.getNow());
promise.await(); // 与 sync 和 get 区别在于,不会抛异常
log.debug("result {}", (promise.isSuccess() ? promise.getNow() : promise.cause()).toString());

输出

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12:18:53 [DEBUG] [main] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - start...
12:18:53 [DEBUG] [main] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - null
12:18:54 [DEBUG] [defaultEventLoop-1-1] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - set failure, java.lang.RuntimeException: error...
12:18:54 [DEBUG] [main] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - result java.lang.RuntimeException: error...

例5

异步处理任务失败

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DefaultEventLoop eventExecutors = new DefaultEventLoop();
DefaultPromise<Integer> promise = new DefaultPromise<>(eventExecutors);

promise.addListener(future -> {
log.debug("result {}", (promise.isSuccess() ? promise.getNow() : promise.cause()).toString());
});

eventExecutors.execute(() -> {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
RuntimeException e = new RuntimeException("error...");
log.debug("set failure, {}", e.toString());
promise.setFailure(e);
});

log.debug("start...");

输出

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12:04:57 [DEBUG] [main] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - start...
12:04:58 [DEBUG] [defaultEventLoop-1-1] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - set failure, java.lang.RuntimeException: error...
12:04:58 [DEBUG] [defaultEventLoop-1-1] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - result java.lang.RuntimeException: error...

例6

await 死锁检查

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DefaultEventLoop eventExecutors = new DefaultEventLoop();
DefaultPromise<Integer> promise = new DefaultPromise<>(eventExecutors);

eventExecutors.submit(()->{
System.out.println("1");
try {
promise.await();
// 注意不能仅捕获 InterruptedException 异常
// 否则 死锁检查抛出的 BlockingOperationException 会继续向上传播
// 而提交的任务会被包装为 PromiseTask,它的 run 方法中会 catch 所有异常然后设置为 Promise 的失败结果而不会抛出
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("2");
});
eventExecutors.submit(()->{
System.out.println("3");
try {
promise.await();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("4");
});

输出

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io.netty.util.concurrent.BlockingOperationException: DefaultPromise@47499c2a(incomplete)
at io.netty.util.concurrent.DefaultPromise.checkDeadLock(DefaultPromise.java:384)
at io.netty.util.concurrent.DefaultPromise.await(DefaultPromise.java:212)
at com.itcast.oio.DefaultPromiseTest.lambda$main$0(DefaultPromiseTest.java:27)
at io.netty.util.concurrent.PromiseTask$RunnableAdapter.call(PromiseTask.java:38)
at io.netty.util.concurrent.PromiseTask.run(PromiseTask.java:73)
at io.netty.channel.DefaultEventLoop.run(DefaultEventLoop.java:54)
at io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor$5.run(SingleThreadEventExecutor.java:918)
at io.netty.util.internal.ThreadExecutorMap$2.run(ThreadExecutorMap.java:74)
at io.netty.util.concurrent.FastThreadLocalRunnable.run(FastThreadLocalRunnable.java:30)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
io.netty.util.concurrent.BlockingOperationException: DefaultPromise@47499c2a(incomplete)
at io.netty.util.concurrent.DefaultPromise.checkDeadLock(DefaultPromise.java:384)
at io.netty.util.concurrent.DefaultPromise.await(DefaultPromise.java:212)
at com.itcast.oio.DefaultPromiseTest.lambda$main$1(DefaultPromiseTest.java:36)
at io.netty.util.concurrent.PromiseTask$RunnableAdapter.call(PromiseTask.java:38)
at io.netty.util.concurrent.PromiseTask.run(PromiseTask.java:73)
at io.netty.channel.DefaultEventLoop.run(DefaultEventLoop.java:54)
at io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor$5.run(SingleThreadEventExecutor.java:918)
at io.netty.util.internal.ThreadExecutorMap$2.run(ThreadExecutorMap.java:74)
at io.netty.util.concurrent.FastThreadLocalRunnable.run(FastThreadLocalRunnable.java:30)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

3.4 Handler & Pipeline

ChannelHandler 用来处理 Channel 上的各种事件,分为入站、出站两种。所有 ChannelHandler 被连成一串,就是 Pipeline

  • 入站处理器通常是 ChannelInboundHandlerAdapter 的子类,主要用来读取客户端数据,写回结果
  • 出站处理器通常是 ChannelOutboundHandlerAdapter 的子类,主要对写回结果进行加工

打个比喻,每个 Channel 是一个产品的加工车间,Pipeline 是车间中的流水线,ChannelHandler 就是流水线上的各道工序,而后面要讲的 ByteBuf 是原材料,经过很多工序的加工:先经过一道道入站工序,再经过一道道出站工序最终变成产品

先搞清楚顺序,服务端

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new ServerBootstrap()
.group(new NioEventLoopGroup())
.channel(NioServerSocketChannel.class)
.childHandler(new ChannelInitializer<NioSocketChannel>() {
protected void initChannel(NioSocketChannel ch) {
ch.pipeline().addLast(new ChannelInboundHandlerAdapter(){
@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {
System.out.println(1);
ctx.fireChannelRead(msg); // 1
}
});
ch.pipeline().addLast(new ChannelInboundHandlerAdapter(){
@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {
System.out.println(2);
ctx.fireChannelRead(msg); // 2
}
});
ch.pipeline().addLast(new ChannelInboundHandlerAdapter(){
@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {
System.out.println(3);
ctx.channel().write(msg); // 3
// 这里就不再需要fireChannelRead,因为之后没有入栈处理器了
}
});
ch.pipeline().addLast(new ChannelOutboundHandlerAdapter(){
@Override
public void write(ChannelHandlerContext ctx, Object msg,
ChannelPromise promise) {
System.out.println(4);
ctx.write(msg, promise); // 4
}
});
ch.pipeline().addLast(new ChannelOutboundHandlerAdapter(){
@Override
public void write(ChannelHandlerContext ctx, Object msg,
ChannelPromise promise) {
System.out.println(5);
ctx.write(msg, promise); // 5
}
});
ch.pipeline().addLast(new ChannelOutboundHandlerAdapter(){
@Override
public void write(ChannelHandlerContext ctx, Object msg,
ChannelPromise promise) {
System.out.println(6);
ctx.write(msg, promise); // 6
}
});
}
})
.bind(8080);

客户端

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new Bootstrap()
.group(new NioEventLoopGroup())
.channel(NioSocketChannel.class)
.handler(new ChannelInitializer<Channel>() {
@Override
protected void initChannel(Channel ch) {
ch.pipeline().addLast(new StringEncoder());
}
})
.connect("127.0.0.1", 8080)
.addListener((ChannelFutureListener) future -> {
future.channel().writeAndFlush("hello,world");
});

服务器端打印:

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可以看到,ChannelInboundHandlerAdapter 是按照 addLast 的顺序执行的,而 ChannelOutboundHandlerAdapter 是按照 addLast 的逆序执行的。ChannelPipeline 的实现是一个 ChannelHandlerContext(包装了 ChannelHandler) 组成的双向链表

  • 入站处理器中,ctx.fireChannelRead(msg) 是 调用下一个入站处理器
    • 如果注释掉 1 处代码,则仅会打印 1
    • 如果注释掉 2 处代码,则仅会打印 1 2
  • 3 处的 ctx.channel().write(msg) 会 从尾部开始触发 后续出站处理器的执行
    • 如果注释掉 3 处代码,则仅会打印 1 2 3
  • 类似的,出站处理器中,ctx.write(msg, promise) 的调用也会 触发上一个出站处理器
    • 如果注释掉 6 处代码,则仅会打印 1 2 3 6
  • ctx.channel().write(msg) vs ctx.write(msg)
    • 都是触发出站处理器的执行
    • ctx.channel().write(msg) 以及 ch.write(msg) 是从尾部开始查找出站处理器(依次从tail -> ... -> head, 如果有出站处理器, 才会做处理)
    • ctx.write(msg) 是从当前节点找上一个出站处理器(假如当前是h3处理器, 就会依次找h2 -> h1 -> head, 如果有出站处理器, 才会做处理)
    • 3 处的 ctx.channel().write(msg) 如果改为 ctx.write(msg) 仅会打印 1 2 3,因为节点3 之前没有其它出站处理器了
    • 6 处的 ctx.write(msg, promise) 如果改为 ctx.channel().write(msg) 会打印 1 2 3 6 6 6... 因为 ctx.channel().write() 是从尾部开始查找,结果又是节点6 自己

图1 - 服务端 pipeline 触发的原始流程,图中数字代表了处理步骤的先后次序

3.5 ByteBuf

是对字节数据的封装

1)创建

1
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ByteBuf buffer = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(10);
log(buffer);

上面代码创建了一个默认的 ByteBuf(池化基于直接内存的 ByteBuf),初始容量是 10

输出

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read index:0 write index:0 capacity:10

其中 log 方法参考如下

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private static void log(ByteBuf buffer) {
int length = buffer.readableBytes();
int rows = length / 16 + (length % 15 == 0 ? 0 : 1) + 4;
StringBuilder buf = new StringBuilder(rows * 80 * 2)
.append("read index:").append(buffer.readerIndex())
.append(" write index:").append(buffer.writerIndex())
.append(" capacity:").append(buffer.capacity())
.append(NEWLINE);
appendPrettyHexDump(buf, buffer);
System.out.println(buf.toString());
}

2)直接内存 vs 堆内存

可以使用下面的代码来创建池化基于堆的 ByteBuf

1
ByteBuf buffer = ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer(10);

也可以使用下面的代码来创建池化基于直接内存的 ByteBuf

1
ByteBuf buffer = ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer(10);
  • 直接内存创建和销毁的代价昂贵,但读写性能高(少一次内存复制),适合配合池化功能一起用
  • 直接内存对 GC 压力小,因为这部分内存不受 JVM 垃圾回收的管理,但也要注意及时主动释放

3)池化 vs 非池化

池化的最大意义在于可以重用 ByteBuf,优点有

  • 没有池化,则每次都得创建新的 ByteBuf 实例,这个操作对直接内存代价昂贵,就算是堆内存,也会增加 GC 压力
  • 有了池化,则可以重用池中 ByteBuf 实例,并且采用了与 jemalloc 类似的内存分配算法提升分配效率
  • 高并发时,池化功能更节约内存,减少内存溢出的可能

池化功能是否开启,可以通过下面的系统环境变量来设置

1
-Dio.netty.allocator.type={unpooled|pooled}
  • 4.1 以后,非 Android 平台默认启用池化实现,Android 平台启用非池化实现
  • 4.1 之前,池化功能还不成熟,默认是非池化实现

4)组成

ByteBuf 由四部分组成

最开始读写指针都在 0 位置

5)写入

方法列表,省略一些不重要的方法

方法签名含义备注
writeBoolean(boolean value)写入 boolean 值用一字节 01|00 代表 true|false
writeByte(int value)写入 byte 值
writeShort(int value)写入 short 值
writeInt(int value)写入 int 值Big Endian,即 0x250,写入后 00 00 02 50
writeIntLE(int value)写入 int 值Little Endian,即 0x250,写入后 50 02 00 00
writeLong(long value)写入 long 值
writeChar(int value)写入 char 值
writeFloat(float value)写入 float 值
writeDouble(double value)写入 double 值
writeBytes(ByteBuf src)写入 netty 的 ByteBuf
writeBytes(byte[] src)写入 byte[]
writeBytes(ByteBuffer src)写入 nio 的 ByteBuffer
int writeCharSequence(CharSequence sequence, Charset charset)写入字符串

注意

  • 这些方法的未指明返回值的,其返回值都是 ByteBuf,意味着可以链式调用
  • 网络传输,默认习惯是 Big Endian

先写入 4 个字节

1
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buffer.writeBytes(new byte[]{1, 2, 3, 4});
log(buffer);

结果是

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read index:0 write index:4 capacity:10
+-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 |.... |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

再写入一个 int 整数,也是 4 个字节

1
2
buffer.writeInt(5);
log(buffer);

结果是

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read index:0 write index:8 capacity:10
+-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 00 00 00 05 |........ |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

还有一类方法是 set 开头的一系列方法,也可以写入数据,但不会改变写指针位置

6)扩容

再写入一个 int 整数时,容量不够了(初始容量是 10),这时会引发扩容

1
2
buffer.writeInt(6);
log(buffer);

扩容规则是

  • 如何写入后数据大小未超过 512,则选择下一个 16 的整数倍,例如写入后大小为 12 ,则扩容后 capacity 是 16
  • 如果写入后数据大小超过 512,则选择下一个 2^n,例如写入后大小为 513,则扩容后 capacity 是 2^10=1024(2^9=512 已经不够了)
  • 扩容不能超过 max capacity 会报错

结果是

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read index:0 write index:12 capacity:16
+-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 00 00 00 05 00 00 00 06 |............ |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

7)读取

例如读了 4 次,每次一个字节

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System.out.println(buffer.readByte());
System.out.println(buffer.readByte());
System.out.println(buffer.readByte());
System.out.println(buffer.readByte());
log(buffer);

读过的内容,就属于废弃部分了,再读只能读那些尚未读取的部分

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read index:4 write index:12 capacity:16
+-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 00 00 00 05 00 00 00 06 |........ |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

如果需要重复读取 int 整数 5,怎么办?

可以在 read 前先做个标记 mark

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buffer.markReaderIndex();
System.out.println(buffer.readInt());
log(buffer);

结果

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read index:8 write index:12 capacity:16
+-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 00 00 00 06 |.... |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

这时要重复读取的话,重置到标记位置 reset

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buffer.resetReaderIndex();
log(buffer);

这时

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read index:4 write index:12 capacity:16
+-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 00 00 00 05 00 00 00 06 |........ |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

还有种办法是采用 get 开头的一系列方法,这些方法不会改变 read index

8)retain & release

由于 Netty 中有堆外内存的 ByteBuf 实现,堆外内存最好是手动来释放,而不是等 GC 垃圾回收。

  • UnpooledHeapByteBuf 使用的是 JVM 内存,只需等 GC 回收内存即可
  • UnpooledDirectByteBuf 使用的就是直接内存了,需要特殊的方法来回收内存
  • PooledByteBuf 和它的子类使用了池化机制,需要更复杂的规则来回收内存

回收内存的源码实现,请关注下面方法的不同实现

protected abstract void deallocate()

Netty 这里采用了引用计数法来控制回收内存,每个 ByteBuf 都实现了 ReferenceCounted 接口

  • 每个 ByteBuf 对象的初始计数为 1
  • 调用 release 方法计数减 1,如果计数为 0,ByteBuf 内存被回收
  • 调用 retain 方法计数加 1,表示调用者没用完之前,其它 handler 即使调用了 release 也不会造成回收
  • 当计数为 0 时,底层内存会被回收,这时即使 ByteBuf 对象还在,其各个方法均无法正常使用

谁来负责 release 呢?

不是我们想象的(一般情况下)

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ByteBuf buf = ...
try {
...
} finally {
buf.release();
}

请思考,因为 pipeline 的存在,一般需要将 ByteBuf 传递给下一个 ChannelHandler,如果在 finally 中 release 了,就失去了传递性(当然,如果在这个 ChannelHandler 内这个 ByteBuf 已完成了它的使命,那么便无须再传递)

基本规则是,谁是最后使用者,谁负责 release,详细分析如下

  • 起点,对于 NIO 实现来讲,在 io.netty.channel.nio.AbstractNioByteChannel.NioByteUnsafe#read 方法中首次创建 ByteBuf 放入 pipeline(line 163 pipeline.fireChannelRead(byteBuf))
  • 入站 ByteBuf 处理原则
    • 对原始 ByteBuf 不做处理,调用 ctx.fireChannelRead(msg) 向后传递,这时无须 release
    • 将原始 ByteBuf 转换为其它类型的 Java 对象,这时 ByteBuf 就没用了,必须 release
    • 如果不调用 ctx.fireChannelRead(msg) 向后传递,那么也必须 release
    • 注意各种异常,如果 ByteBuf 没有成功传递到下一个 ChannelHandler,必须 release
    • 假设消息一直向后传,那么 TailContext 会负责释放未处理消息(原始的 ByteBuf)
  • 出站 ByteBuf 处理原则
    • 出站消息最终都会转为 ByteBuf 输出,一直向前传,由 HeadContext flush 后 release
  • 异常处理原则
    • 有时候不清楚 ByteBuf 被引用了多少次,但又必须彻底释放,可以循环调用 release 直到返回 true

TailContext 释放未处理消息逻辑

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// io.netty.channel.DefaultChannelPipeline#onUnhandledInboundMessage(java.lang.Object)
protected void onUnhandledInboundMessage(Object msg) {
try {
logger.debug(
"Discarded inbound message {} that reached at the tail of the pipeline. " +
"Please check your pipeline configuration.", msg);
} finally {
ReferenceCountUtil.release(msg);
}
}

具体代码

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// io.netty.util.ReferenceCountUtil#release(java.lang.Object)
public static boolean release(Object msg) {
if (msg instanceof ReferenceCounted) {
return ((ReferenceCounted) msg).release();
}
return false;
}

9)slice

【零拷贝】的体现之一,对原始 ByteBuf 进行切片成多个 ByteBuf,切片后的 ByteBuf 并没有发生内存复制,还是使用原始 ByteBuf 的内存,切片后的 ByteBuf 维护独立的 read,write 指针

例,原始 ByteBuf 进行一些初始操作

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ByteBuf origin = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(10);
origin.writeBytes(new byte[]{1, 2, 3, 4});
origin.readByte();
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(origin));

输出

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         +-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 02 03 04 |... |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

这时调用 slice 进行切片,无参 slice 是从原始 ByteBuf 的 read index 到 write index 之间的内容进行切片,切片后的 max capacity 被固定为这个区间的大小,因此不能追加 write

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ByteBuf slice = origin.slice();
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(slice));
// slice.writeByte(5); 如果执行,会报 IndexOutOfBoundsException 异常

输出

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         +-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 02 03 04 |... |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

如果原始 ByteBuf 再次读操作(又读了一个字节)

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origin.readByte();
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(origin));

输出

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         +-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 03 04 |.. |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

这时的 slice 不受影响,因为它有独立的读写指针

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System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(slice));

输出

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         +-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 02 03 04 |... |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

如果 slice 的内容发生了更改

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slice.setByte(2, 5);
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(slice));

输出

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         +-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 02 03 05 |... |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

这时,原始 ByteBuf 也会受影响,因为底层都是同一块内存

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System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(origin));

输出

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         +-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 03 05 |.. |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

10)duplicate

【零拷贝】的体现之一,就好比截取了原始 ByteBuf 所有内容,并且没有 max capacity 的限制,也是与原始 ByteBuf 使用同一块底层内存,只是读写指针是独立的

11)copy

会将底层内存数据进行深拷贝,因此无论读写,都与原始 ByteBuf 无关

12)CompositeByteBuf

【零拷贝】的体现之一,可以将多个 ByteBuf 合并为一个逻辑上的 ByteBuf,避免拷贝

有两个 ByteBuf 如下

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ByteBuf buf1 = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(5);
buf1.writeBytes(new byte[]{1, 2, 3, 4, 5});
ByteBuf buf2 = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(5);
buf2.writeBytes(new byte[]{6, 7, 8, 9, 10});
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(buf1));
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(buf2));

输出

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         +-------------------------------------------------+
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+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 05 |..... |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
+-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 06 07 08 09 0a |..... |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

现在需要一个新的 ByteBuf,内容来自于刚才的 buf1 和 buf2,如何实现?

方法1:

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ByteBuf buf3 = ByteBufAllocator.DEFAULT
.buffer(buf1.readableBytes()+buf2.readableBytes());
buf3.writeBytes(buf1);
buf3.writeBytes(buf2);
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(buf3));

结果

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         +-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 05 06 07 08 09 0a |.......... |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

这种方法好不好?回答是不太好,因为进行了数据的内存复制操作

方法2:

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CompositeByteBuf buf3 = ByteBufAllocator.DEFAULT.compositeBuffer();
// true 表示增加新的 ByteBuf 自动递增 write index, 否则 write index 会始终为 0
buf3.addComponents(true, buf1, buf2);

结果是一样的

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         +-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
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|00000000| 01 02 03 04 05 06 07 08 09 0a |.......... |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

CompositeByteBuf 是一个组合的 ByteBuf,它内部维护了一个 Component 数组,每个 Component 管理一个 ByteBuf,记录了这个 ByteBuf 相对于整体偏移量等信息,代表着整体中某一段的数据。

  • 优点,对外是一个虚拟视图,组合这些 ByteBuf 不会产生内存复制
  • 缺点,复杂了很多,多次操作会带来性能的损耗

13)Unpooled

Unpooled 是一个工具类,类如其名,提供了非池化的 ByteBuf 创建、组合、复制等操作

这里仅介绍其跟【零拷贝】相关的 wrappedBuffer 方法,可以用来包装 ByteBuf

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ByteBuf buf1 = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(5);
buf1.writeBytes(new byte[]{1, 2, 3, 4, 5});
ByteBuf buf2 = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(5);
buf2.writeBytes(new byte[]{6, 7, 8, 9, 10});

// 当包装 ByteBuf 个数超过一个时, 底层使用了 CompositeByteBuf
ByteBuf buf3 = Unpooled.wrappedBuffer(buf1, buf2);
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(buf3));

输出

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         +-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 05 06 07 08 09 0a |.......... |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

也可以用来包装普通字节数组,底层也不会有拷贝操作

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ByteBuf buf4 = Unpooled.wrappedBuffer(new byte[]{1, 2, 3}, new byte[]{4, 5, 6});
System.out.println(buf4.getClass());
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(buf4));

输出

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class io.netty.buffer.CompositeByteBuf
+-------------------------------------------------+
| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 05 06 |...... |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

💡 ByteBuf 优势

  • 池化 - 可以重用池中 ByteBuf 实例,更节约内存,减少内存溢出的可能
  • 读写指针分离,不需要像 ByteBuffer 一样切换读写模式
  • 可以自动扩容
  • 支持链式调用,使用更流畅
  • 很多地方体现零拷贝,例如 slice、duplicate、CompositeByteBuf

4. 双向通信

4.1 练习

实现一个 echo server

编写 server

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new ServerBootstrap()
.group(new NioEventLoopGroup())
.channel(NioServerSocketChannel.class)
.childHandler(new ChannelInitializer<NioSocketChannel>() {
@Override
protected void initChannel(NioSocketChannel ch) {
ch.pipeline().addLast(new ChannelInboundHandlerAdapter(){
@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {
ByteBuf buffer = (ByteBuf) msg;
System.out.println(buffer.toString(Charset.defaultCharset()));

// 建议使用 ctx.alloc() 创建 ByteBuf
ByteBuf response = ctx.alloc().buffer();
response.writeBytes(buffer);
ctx.writeAndFlush(response);

// 思考:需要释放 buffer 吗
// 思考:需要释放 response 吗
}
});
}
}).bind(8080);

编写 client

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NioEventLoopGroup group = new NioEventLoopGroup();
Channel channel = new Bootstrap()
.group(group)
.channel(NioSocketChannel.class)
.handler(new ChannelInitializer<NioSocketChannel>() {
@Override
protected void initChannel(NioSocketChannel ch) throws Exception {
ch.pipeline().addLast(new StringEncoder());
ch.pipeline().addLast(new ChannelInboundHandlerAdapter() {
@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {
ByteBuf buffer = (ByteBuf) msg;
System.out.println(buffer.toString(Charset.defaultCharset()));

// 思考:需要释放 buffer 吗
}
});
}
}).connect("127.0.0.1", 8080).sync().channel();

channel.closeFuture().addListener(future -> {
group.shutdownGracefully();
});

new Thread(() -> {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
while (true) {
String line = scanner.nextLine();
if ("q".equals(line)) {
channel.close();
break;
}
channel.writeAndFlush(line);
}
}).start();

💡 读和写的误解

我最初在认识上有这样的误区,认为只有在 netty,nio 这样的多路复用 IO 模型时,读写才不会相互阻塞,才可以实现高效的双向通信,但实际上,Java Socket 是全双工的:在任意时刻,线路上存在A 到 BB 到 A 的双向信号传输。即使是阻塞 IO,读和写是可以同时进行的,只要分别采用读线程和写线程即可,读不会阻塞写、写也不会阻塞读

例如

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public class TestServer {
public static void main(String[] args) throws IOException {
ServerSocket ss = new ServerSocket(8888);
Socket s = ss.accept();

new Thread(() -> {
try {
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(s.getInputStream()));
while (true) {
System.out.println(reader.readLine());
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();

new Thread(() -> {
try {
BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(s.getOutputStream()));
// 例如在这个位置加入 thread 级别断点,可以发现即使不写入数据,也不妨碍前面线程读取客户端数据
for (int i = 0; i < 100; i++) {
writer.write(String.valueOf(i));
writer.newLine();
writer.flush();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();
}
}

客户端

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public class TestClient {
public static void main(String[] args) throws IOException {
Socket s = new Socket("localhost", 8888);

new Thread(() -> {
try {
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(s.getInputStream()));
while (true) {
System.out.println(reader.readLine());
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();

new Thread(() -> {
try {
BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(s.getOutputStream()));
for (int i = 0; i < 100; i++) {
writer.write(String.valueOf(i));
writer.newLine();
writer.flush();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();
}
}