网络通信的开发，就涉及到一些开发框架：Java NIO、Netty、Mina 等等。
理论上来说，类似于序列化器，可以为其定义一套统一的接口，让不同类型的框架实现，事实上，Dubbo 就是这么干的。
但是，作为一个简单的 RPC 框架，ccx-rpc 就先不统一了，因为基本上网络框架是不会换的，而且统一起来代码量巨大。
ccx-rpc 选择的网络框架是 Netty，Netty 是一款大名鼎鼎的异步事件驱动的网络应用程序框架，支持快速地开发可维护的高性能的面向协议的服务器和客户端。

Netty 在 JDK 自带的 NIO 基础之上进行了封装，解决了 JDK 自身的一些问题，具备如下优点：

  • 入门简单，使用方便，文档齐全，无其他依赖，只依赖 JDK 就够了。
  • 高性能，高吞吐，低延迟，资源消耗少。
  • 灵活的线程模型，支持阻塞和非阻塞的I/O 模型。
  • 代码质量高，目前主流版本基本没有 Bug。

下面我们先来介绍一下 Netty 的核心设计吧。

Netty 线程模型设计

服务收到请求之后，执行的逻辑大致有：编解码、消息派发、业务处理以及返回响应。这些逻辑是放到一个线程串行执行，还是分配到不同线程中执行，会对程序的性能产生很大的影响。优秀的线程模型对一个高性能网络库来说是至关重要的。

Netty 采用了 Reactor 线程模型的设计。

什么是 Reactor

Wikipedia 的定义是：

The reactor design pattern is an event handling pattern for handling service requests delivered concurrently to a service handler by one or more inputs. The service handler then demultiplexes the incoming requests and dispatches them synchronously to the associated request handlers.

从上面的定义可以看出有几个重点：

  1. 事件驱动
  2. 能处理一个或多个输入源
  3. 多路复用、分发事件给对应的处理器

Reactor 线程模型有几个角色：

  1. Reactor：负责响应事件，将事件分发给绑定了该事件的 Handler 处理；
  2. Handler：事件处理器，绑定了某类事件，负责对事件进行处理；
  3. Acceptor：Handler 的一种，绑定了连接事件。当客户端发起连接请求时，Reactor 会将 accept 事件分发给 Acceptor 处理。

简单来说，其核心原理是 Reactor 负责监听事件，在监听到事件之后，分发给相关线程的处理器进行处理。

为什么用 Reactor

我们先来看看传统阻塞 I/O 模型的缺点：

  1. 每个连接都需要独立线程处理，当并发数大时，创建线程数多，占用资源
  2. 采用阻塞 I/O 模型，连接建立后，若当前线程没有数据可读，线程会阻塞在读操作上，造成资源浪费

针对传统阻塞 I/O 模型的两个问题，可以采用如下的方案

  1. 基于池化思想，避免为每个连接创建线程，连接完成后将业务处理交给线程池处理
  2. 基于 I/O 复用模型，多个连接共用同一个阻塞对象，不用等待所有的连接。遍历到有新数据可以处理时，操作系统会通知程序，线程跳出阻塞状态，进行业务逻辑处理

Reactor 线程模型的思想就是 线程池 和 I/O复用 的结合。

为了帮助你更好地了解 Netty 线程模型的设计理念，我们将从最基础的单 Reactor 单线程模型开始介绍，然后逐步增加模型的复杂度，最终到 Netty 目前使用的非常成熟的线程模型设计。

1. 单 Reactor 单线程

Reactor 对象监听客户端请求事件，收到事件后通过进行分发。

  • 如果是建立连接事件，则由 Acceptor 通过 Accept 处理连接请求，然后创建一个 Handler 对象处理连接建立之后的业务请求。
  • 如果是读写事件，则 Reactor 会将事件分发对应的 Handler 来处理，由单线程调用 Handler 对象来完成读取数据、业务处理、发送响应的完整流程。

具体情况如下图所示：

单 Reactor 单线程的优点就是：线程模型简单，没有引入多线程，自然也就没有多线程并发和竞争的问题。

但其缺点也非常明显，那就是性能瓶颈问题，一个线程只能跑在一个 CPU 上，能处理的连接数是有限的，无法完全发挥多核 CPU 的优势。一旦某个业务逻辑耗时较长，这唯一的线程就会卡在上面，无法处理其他连接的请求，程序进入假死的状态，可用性也就降低了。正是由于这种限制，一般只会在客户端使用这种线程模型。

2. 单 Reactor 多线程

其流程跟 “单 Reactor 单线程” 的流程差不多，也是 Acceptor 处理连接事件，Handler 处理读写事件。
唯一的区别就是：Handler 处理请求的时候，使用的是 线程池 来处理。

很明显，单 Reactor 多线程的模型可以充分利用多核 CPU 的处理能力，提高整个系统的吞吐量，但引入多线程模型就要考虑线程并发、数据共享等问题。
在这个模型中，只有一个线程来处理 Reactor 监听到的所有 I/O 事件，其中就包括连接建立事件以及读写事件，当连接数不断增大的时候，这个唯一的 Reactor 线程也会遇到瓶颈。

3. 主从 Reactor 多线程

为了解决单 Reactor 多线程模型中的问题，我们可以引入多个 Reactor。

  • Reactor 主线程接收建立连接事件，然后给 Acceptor 处理。网络连接建立之后，主 Reactor 会将连接分配给 子 Reactor 进行后续监听。
  • 子 Reactor 分配到连接之后，负责监听该连接上的读写事件。读写事件到来时分发给 Worker 线程池的 Handler 处理。

4. Netty 线程模型

Netty 同时支持上述几种线程模式，Netty 针对服务器端的设计是在主从 Reactor 多线程模型的基础上进行的修改，如下图所示：

Netty 抽象出两组线程池：BossGroup 专门用于接收客户端的连接，WorkerGroup 专门用于网络的读写。

BossGroup 里的线程 会监听连接事件，与客户端建立网络连接后，生成相应的 NioSocketChannel 对象，表示一条网络连接。之后会将 NioSocketChannel 注册到 WorkerGroup 中某个线程上。

WorkerGroup 里的线程会监听对应连接上的读写事件，当监听到读写事件的时候，会通过 Pipeline 添加的多个处理器进行处理，每个处理器中都可以包含一定的逻辑，例如编解码、心跳、业务逻辑等。

Netty 的核心组件

介绍完 Netty 优秀的线程模型设计，接下来开始介绍 Netty 的核心组件。

1. EventLoopGroup / EventLoop

在前面介绍 Netty 线程模型的时候，提到 BossGroup 和 WorkerGroup，他们就是 EventLoopGroup，一个 EventLoopGroup 当中会包含一个或多个 EventLoop，EventLoopGroup 提供 next 接口，可以从一组 EventLoop 里面按照一定规则获取其中一个 EventLoop 来处理任务。EventLoop 从表面上看是一个不断循环的线程。

EventLoop 最常用的实现类是：NioEventLoop，一个 NioEventLoop 包含了一个 Selector 对象， 可以支持多个 Channel 注册在其上，该 NioEventLoop 可以同时服务多个 Channel，每个 Channel 只能与一个 NioEventLoop 绑定，这样就实现了线程与 Channel 之间的关联。

EventLoop 并不是一个纯粹的 I/O 线程，它除了负责 I/O 的读写之外，还兼顾处理以下两类任务：

  • 系统任务：通过调用 NioEventLoop 的 execute(Runnable task) 方法实现，Netty 有很多系统任务，当 I/O 线程和用户线程同时操作网络资源时，为了防止并发操作导致的锁竞争，将用户线程的操作封装成任务放入消息队列中，由 I/O 线程负责执行，这样就实现了局部无锁化。
  • 定时任务：通过调用 NioEventLoop 的 schedule(Runnable command, long delay, TimeUnit unit) 方法实现。

2. Channel

Channel 是 Netty 对网络连接的抽象，核心功能是执行网络 I/O 操作，是服务端和客户端进行 I/O 数据交互的媒介。

工作流程：

  1. 当客户端连接成功，将新建一个 Channel 于该客户端进行绑定
  2. Channel 从 EventLoopGroup 获得一个 EventLoop，并注册到该 EventLoop，Channel 生命周期内都和该 EventLoop 在一起（注册时获得selectionKey）
  3. Channel 与客户端进行网络连接、关闭和读写，生成相对应的 event（改变selectinKey信息），触发 EventLoop 调度线程进行执行
  4. 如果是读事件，执行线程调度 Pipeline 来处理逻辑

3. Pipeline

上面介绍 Channel 的时候提到，如果是读事件，则通过 Pipeline 来处理。一个 Channel 对应一个 Pipeline，一个 Pipeline 由多个 Handler 串成一个有序的链表，一个 Handler 处理完，调用 next 获得下一个 Handler 进行处理。
上图黄色部分即为 Handler，一个 Handler 可以是 Inbound、OutBound。处理入站事件时，Handler 按照正向顺序执行。处理出站事件时，Handler 按照反向顺序执行。

常规 Pipeline 的 Handler 注册代码如下：

new ChannelInitializer<SocketChannel>() {
   
    @Override
    protected void initChannel(SocketChannel ch) {
   
        ChannelPipeline p = ch.pipeline();
        // 30 秒之内没有收到客户端请求的话就关闭连接
        p.addLast(new IdleStateHandler(30, 0, 0, TimeUnit.SECONDS));
        // 编解码器
        p.addLast(new NettyEncoder());
        p.addLast(new NettyDecoder());
        // RPC 消息处理器
        p.addLast(serviceHandlerGroup, new NettyServerHandler());
    }
}

4. ByteBuf

在进行跨进程远程交互的时候，我们需要以字节的形式发送和接收数据，发送端和接收端都需要一个高效的数据容器来缓存字节数据，ByteBuf 就扮演了这样一个数据容器的角色。

ByteBuf 类似于一个字节数组，其中维护了一个读索引(readerIndex)和一个写索引(writerIndex)，分别用来控制对 ByteBuf 中数据的读写操作。还有一个capacity 用来记录缓冲区的总长度，当写数据超过 capacity 时，ByteBuf 会自动扩容，直到 capacity 达到 maxCapacity。

ByteBuf 的结构如下：

Netty 中主要分为以下三大类 ByteBuf：

  • Heap Buffer（堆缓冲区）：这是最常用的一种 ByteBuf，它将数据存储在 JVM 的堆空间，其底层实现是在 JVM 堆内分配一个数组，实现数据的存储。堆缓冲区可以快速分配，当不使用时也可以由 GC 轻松释放。
    创建代码：Unpooled.buffer() 或者 ctx.alloc().buffer()
  • Direct Buffer（直接缓冲区）：直接缓冲区会使用堆外内存存储数据，不会占用 JVM 堆的空间，使用时应该考虑应用程序要使用的最大内存容量以及如何及时释放。直接缓冲区在使用 Socket 传递数据时性能很好，当然，它也是有缺点的，因为没有了 JVM GC 的管理，在分配内存空间和释放内存时，比堆缓冲区更复杂，Netty 主要使用内存池来解决这样的问题。
    创建代码：Unpooled.directBuffer() 或者 ctx.alloc().directBuffer()
  • Composite Buffer（复合缓冲区）：我们可以创建多个不同的 ByteBuf，然后提供一个这些 ByteBuf 组合的视图，也就是 CompositeByteBuf。它就像一个列表，可以动态添加和删除其中的 ByteBuf。
    例如：一条消息由 header 和 body 两部分组成，将 header 和 body 组装成一条消息发送出去，可能 body 相同，只是 header 不同，使用CompositeByteBuf 就不用每次都重新分配一个新的缓冲区。
    创建代码：Unpooled.compositeBuffer() 或者 ctx.alloc().compositeBuffer()

Netty 使用 ByteBuf 对象作为数据容器，进行 I/O 读写操作，其实 Netty 的内存管理也是围绕着 ByteBuf 对象高效地分配和释放。从内存管理角度来看，ByteBuf 可分为 Unpooled 和 Pooled 两类。

  • Unpooled：是指非池化的内存管理方式。每次分配时直接调用系统 API 向操作系统申请 ByteBuf，在使用完成之后，通过系统调用进行释放。Unpooled 将内存管理完全交给系统，不做任何特殊处理，使用起来比较方便，对于申请和释放操作不频繁、操作成本比较低的 ByteBuf 来说，是比较好的选择。
    使用示例：Unpooled.buffer()
  • Pooled：是指池化的内存管理方式。该方式会预先申请一块大内存形成内存池，在需要申请 ByteBuf 空间的时候，会将内存池中一部分合理的空间封装成 ByteBuf 给服务使用，使用完成后回收到内存池中。前面提到 DirectByteBuf 底层使用的堆外内存管理比较复杂，池化技术很好地解决了这一问题。
    池化分配器 ByteBufAllocator 需要从 ChannelHandlerContext 中获取实例：ByteBufAllocator byteBufAllocator = ctx.alloc()，然后再生成 ByteBuf 对象：byteBufAllocator.buffer()`

最后，我们来总结一下 ByteBuf 的优点：

  • 通过内置的复合缓冲区类型实现了透明的零拷贝。
  • 容量可以按需增长。
  • 在读和写这两种模式之间切换不需要调用 ByteBuffer 的 flip()方法。
  • 读和写使用了不同的索引。
  • 支持引用计数。
  • 支持池化。

总结

上面我们介绍了 Netty 优秀的线程模型和核心组件，Netty 优秀的设计还有很多，感兴趣的读者可以再去深入了解，以上介绍的已经够写一个 RPC 框架了。
接下来，我们就要讲到网络通信的核心实现了，敬请期待！

ccx-rpc 代码已经开源
Github：https://github.com/chenchuxin/ccx-rpc
Gitee：https://gitee.com/imccx/ccx-rpc