组件
组件
EventLoop
EventLoop 是 Netty 的内部线程组件,主要用来处理相关IO事件,实现了ScheduledExecutorService接口,可以执行定时任务,拥有线程池功能。
常用EvnentLoopGroup:
- NioEventLoopGroup:NIO 线程组,用于处理 NIO 线程,继承了 AbstractEventLoopGroup 类
- EpollEventLoopGroup:EPOLL 线程组,用于处理 EPOLL 线程,继承了 AbstractEventLoopGroup 类
- DefaultEventLoopGroup:默认线程组,用于处理默认线程,继承了 AbstractEventLoopGroup 类
handler 执行切换线程
static void invokeChannelRead(final AbstractChannelHandlerContext next, Object msg) {
final Object m = next.pipeline.touch(ObjectUtil.checkNotNull(msg, "msg"), next);
// 获取下一个处理器(Handler)应该在哪个"工作线程"上运行
EventExecutor executor = next.executor();
// 判断当前handler所在的线程是否是下一个handler需要的线程
if (executor.inEventLoop()) {
// 如果当前线程是下一个handler需要的线程直接由当前线程执行
next.invokeChannelRead(m);
} else {
// 把任务放到下一个handler的执行线程中去
executor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
next.invokeChannelRead(m);
}
});
}
}
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
Channel
ChannelFuture
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
CloseFuture
CloseFuture 是一个 Future 接口,表示 channel 的关闭,可以添加监听器,监听 channel 的关闭
// 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();
}
});
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 Future | netty Future | Promise |
|---|---|---|---|
| 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 |
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
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
}
});
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
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:
1
2
3
6
5
4
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) 从尾部开始查找出站处理器
- ctx.write(msg) 是从当前节点找上一个出站处理器
- 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
ByteBuf
创建
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
read index:0 write index:0 capacity:10
其中 log 方法参考如下
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());
}
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
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
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
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
-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
组成
ByteBuf 由四部分组成
最开始读写指针都在 0 位置
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
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
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 210=1024(29=512 已经不够了)
- 扩容不能超过 max capacity 会报错
读取
例如读了 4 次,每次一个字节
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
1
2
3
4
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
buffer.markReaderIndex();
System.out.println(buffer.readInt());
log(buffer);
结果
5
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
buffer.resetReaderIndex();
log(buffer);
这时
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
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
基本规则是,谁是最后使用者,谁负责 release
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

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

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
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
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
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
