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标题: Java NIO浅析 [打印本页]

作者: hui847076805    时间: 2016-11-14 13:42
标题: Java NIO浅析
作者:美团点评技术团队
链接:http://zhuanlan.zhihu.com/p/23488863
来源:知乎
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NIO(Non-blocking I/O,在Java领域,也称为New I/O),是一种同步非阻塞的I/O模型,也是I/O多路复用的基础,已经被越来越多地应用到大型应用服务器,成为解决高并发与大量连接、I/O处理问题的有效方式。

那么NIO的本质是什么样的呢?它是怎样与事件模型结合来解放线程、提高系统吞吐的呢?

本文会从传统的阻塞I/O和线程池模型面临的问题讲起,然后对比几种常见I/O模型,一步步分析NIO怎么利用事件模型处理I/O,解决线程池瓶颈处理海量连接,包括利用面向事件的方式编写服务端/客户端程序。最后延展到一些高级主题,如Reactor与Proactor模型的对比、Selector的唤醒、Buffer的选择等。

注:本文的代码都是伪代码,主要是为了示意,不可用于生产环境。

传统BIO模型分析

让我们先回忆一下传统的服务器端同步阻塞I/O处理(也就是BIO,Blocking I/O)的经典编程模型:

{
ExecutorService executor = Excutors.newFixedThreadPollExecutor(100);//线程池

ServerSocket serverSocket = new ServerSocket();
serverSocket.bind(8088);
while(!Thread.currentThread.isInturrupted()){//主线程死循环等待新连接到来
Socket socket = serverSocket.accept();
executor.submit(new ConnectIOnHandler(socket));//为新的连接创建新的线程
}

class ConnectIOnHandler extends Thread{
    private Socket socket;
    public ConnectIOnHandler(Socket socket){
       this.socket = socket;
    }
    public void run(){
      while(!Thread.currentThread.isInturrupted()&&!socket.isClosed()){死循环处理读写事件
          String someThing = socket.read()....//读取数据
          if(someThing!=null){
             ......//处理数据
             socket.write()....//写数据
          }

      }
    }
}
这是一个经典的每连接每线程的模型,之所以使用多线程,主要原因在于socket.accept()、socket.read()、socket.write()三个主要函数都是同步阻塞的,当一个连接在处理I/O的时候,系统是阻塞的,如果是单线程的话必然就挂死在那里;但CPU是被释放出来的,开启多线程,就可以让CPU去处理更多的事情。其实这也是所有使用多线程的本质:

利用多核。
当I/O阻塞系统,但CPU空闲的时候,可以利用多线程使用CPU资源。
现在的多线程一般都使用线程池,可以让线程的创建和回收成本相对较低。在活动连接数不是特别高(小于单机1000)的情况下,这种模型是比较不错的,可以让每一个连接专注于自己的I/O并且编程模型简单,也不用过多考虑系统的过载、限流等问题。线程池本身就是一个天然的漏斗,可以缓冲一些系统处理不了的连接或请求。

不过,这个模型最本质的问题在于,严重依赖于线程。但线程是很"贵"的资源,主要表现在:

线程的创建和销毁成本很高,在Linux这样的操作系统中,线程本质上就是一个进程。创建和销毁都是重量级的系统函数。
线程本身占用较大内存,像Java的线程栈,一般至少分配512K~1M的空间,如果系统中的线程数过千,恐怕整个JVM的内存都会被吃掉一半。
线程的切换成本是很高的。操作系统发生线程切换的时候,需要保留线程的上下文,然后执行系统调用。如果线程数过高,可能执行线程切换的时间甚至会大于线程执行的时间,这时候带来的表现往往是系统load偏高、CPU sy使用率特别高(超过20%以上),导致系统几乎陷入不可用的状态。
容易造成锯齿状的系统负载。因为系统负载是用活动线程数或CPU核心数,一旦线程数量高但外部网络环境不是很稳定,就很容易造成大量请求的结果同时返回,激活大量阻塞线程从而使系统负载压力过大。
所以,当面对十万甚至百万级连接的时候,传统的BIO模型是无能为力的。随着移动端应用的兴起和各种网络游戏的盛行,百万级长连接日趋普遍,此时,必然需要一种更高效的I/O处理模型。

NIO是怎么工作的

很多刚接触NIO的人,第一眼看到的就是Java相对晦涩的API,比如:Channel,Selector,Socket什么的;然后就是一坨上百行的代码来演示NIO的服务端Demo……瞬间头大有没有?

我们不管这些,抛开现象看本质,先分析下NIO是怎么工作的。

常见I/O模型对比

所有的系统I/O都分为两个阶段:等待就绪和操作。举例来说,读函数,分为等待系统可读和真正的读;同理,写函数分为等待网卡可以写和真正的写。

需要说明的是等待就绪的阻塞是不使用CPU的,是在“空等”;而真正的读写操作的阻塞是使用CPU的,真正在"干活",而且这个过程非常快,属于memory copy,带宽通常在1GB/s级别以上,可以理解为基本不耗时。

下图是几种常见I/O模型的对比:

以socket.read()为例子:

传统的BIO里面socket.read(),如果TCP RecvBuffer里没有数据,函数会一直阻塞,直到收到数据,返回读到的数据。

对于NIO,如果TCP RecvBuffer有数据,就把数据从网卡读到内存,并且返回给用户;反之则直接返回0,永远不会阻塞。

最新的AIO(Async I/O)里面会更进一步:不但等待就绪是非阻塞的,就连数据从网卡到内存的过程也是异步的。

换句话说,BIO里用户最关心“我要读”,NIO里用户最关心"我可以读了",在AIO模型里用户更需要关注的是“读完了”。

NIO一个重要的特点是:socket主要的读、写、注册和接收函数,在等待就绪阶段都是非阻塞的,真正的I/O操作是同步阻塞的(消耗CPU但性能非常高)。

如何结合事件模型使用NIO同步非阻塞特性

回忆BIO模型,之所以需要多线程,是因为在进行I/O操作的时候,一是没有办法知道到底能不能写、能不能读,只能"傻等",即使通过各种估算,算出来操作系统没有能力进行读写,也没法在socket.read()和socket.write()函数中返回,这两个函数无法进行有效的中断。所以除了多开线程另起炉灶,没有好的办法利用CPU。

NIO的读写函数可以立刻返回,这就给了我们不开线程利用CPU的最好机会:如果一个连接不能读写(socket.read()返回0或者socket.write()返回0),我们可以把这件事记下来,记录的方式通常是在Selector上注册标记位,然后切换到其它就绪的连接(channel)继续进行读写。

下面具体看下如何利用事件模型单线程处理所有I/O请求:

NIO的主要事件有几个:读就绪、写就绪、有新连接到来。

我们首先需要注册当这几个事件到来的时候所对应的处理器。然后在合适的时机告诉事件选择器:我对这个事件感兴趣。对于写操作,就是写不出去的时候对写事件感兴趣;对于读操作,就是完成连接和系统没有办法承载新读入的数据的时;对于accept,一般是服务器刚启动的时候;而对于connect,一般是connect失败需要重连或者直接异步调用connect的时候。

其次,用一个死循环选择就绪的事件,会执行系统调用(Linux 2.6之前是select、poll,2.6之后是epoll,Windows是IOCP),还会阻塞的等待新事件的到来。新事件到来的时候,会在selector上注册标记位,标示可读、可写或者有连接到来。

注意,select是阻塞的,无论是通过操作系统的通知(epoll)还是不停的轮询(select,poll),这个函数是阻塞的。所以你可以放心大胆地在一个while(true)里面调用这个函数而不用担心CPU空转。

所以我们的程序大概的模样是:

   interface ChannelHandler{
      void channelReadable(Channel channel);
      void channelWritable(Channel channel);
   }
   class Channel{
     Socket socket;
     Event event;//读,写或者连接
   }

   //IO线程主循环:
   class IoThread extends Thread{
   public void run(){
   Channel channel;
   while(channel=Selector.select()){//选择就绪的事件和对应的连接
      if(channel.event==accept){
         registerNewChannelHandler(channel);//如果是新连接,则注册一个新的读写处理器
      }
      if(channel.event==write){
         getChannelHandler(channel).channelWritable(channel);//如果可以写,则执行写事件
      }
      if(channel.event==read){
          getChannelHandler(channel).channelReadable(channel);//如果可以读,则执行读事件
      }
    }
   }
   Map<Channel,ChannelHandler> handlerMap;//所有channel的对应事件处理器
  }
这个程序很简短,也是最简单的Reactor模式:注册所有感兴趣的事件处理器,单线程轮询选择就绪事件,执行事件处理器。

优化线程模型

由上面的示例我们大概可以总结出NIO是怎么解决掉线程的瓶颈并处理海量连接的:

NIO由原来的阻塞读写(占用线程)变成了单线程轮询事件,找到可以进行读写的网络描述符进行读写。除了事件的轮询是阻塞的(没有可干的事情必须要阻塞),剩余的I/O操作都是纯CPU操作,没有必要开启多线程。

并且由于线程的节约,连接数大的时候因为线程切换带来的问题也随之解决,进而为处理海量连接提供了可能。

单线程处理I/O的效率确实非常高,没有线程切换,只是拼命的读、写、选择事件。但现在的服务器,一般都是多核处理器,如果能够利用多核心进行I/O,无疑对效率会有更大的提高。

仔细分析一下我们需要的线程,其实主要包括以下几种:

事件分发器,单线程选择就绪的事件。
I/O处理器,包括connect、read、write等,这种纯CPU操作,一般开启CPU核心个线程就可以。
业务线程,在处理完I/O后,业务一般还会有自己的业务逻辑,有的还会有其他的阻塞I/O,如DB操作,RPC等。只要有阻塞,就需要单独的线程。
Java的Selector对于Linux系统来说,有一个致命限制:同一个channel的select不能被并发的调用。因此,如果有多个I/O线程,必须保证:一个socket只能属于一个IoThread,而一个IoThread可以管理多个socket。

另外连接的处理和读写的处理通常可以选择分开,这样对于海量连接的注册和读写就可以分发。虽然read()和write()是比较高效无阻塞的函数,但毕竟会占用CPU,如果面对更高的并发则无能为力。


NIO在客户端的魔力

通过上面的分析,可以看出NIO在服务端对于解放线程,优化I/O和处理海量连接方面,确实有自己的用武之地。那么在客户端上,NIO又有什么使用场景呢?

常见的客户端BIO+连接池模型,可以建立n个连接,然后当某一个连接被I/O占用的时候,可以使用其他连接来提高性能。

但多线程的模型面临和服务端相同的问题:如果指望增加连接数来提高性能,则连接数又受制于线程数、线程很贵、无法建立很多线程,则性能遇到瓶颈。

每连接顺序请求的Redis

对于Redis来说,由于服务端是全局串行的,能够保证同一连接的所有请求与返回顺序一致。这样可以使用单线程+队列,把请求数据缓冲。然后pipeline发送,返回future,然后channel可读时,直接在队列中把future取回来,done()就可以了。

伪代码如下:

class RedisClient Implements ChannelHandler{
private BlockingQueue CmdQueue;
private EventLoop eventLoop;
private Channel channel;
class Cmd{
  String cmd;
  Future result;
}
public Future get(String key){
   Cmd cmd= new Cmd(key);
   queue.offer(cmd);
   eventLoop.submit(new Runnable(){
        List list = new ArrayList();
        queue.drainTo(list);
        if(channel.isWritable()){
         channel.writeAndFlush(list);
        }
   });
}
public void ChannelReadFinish(Channel channel,Buffer Buffer){
    List result = handleBuffer();//处理数据
    //从cmdQueue取出future,并设值,future.done();
}
public void ChannelWritable(Channel channel){
   channel.flush();
}
}
这样做,能够充分的利用pipeline来提高I/O能力,同时获取异步处理能力。

多连接短连接的HttpClient

类似于竞对抓取的项目,往往需要建立无数的HTTP短连接,然后抓取,然后销毁,当需要单机抓取上千网站线程数又受制的时候,怎么保证性能呢?

何不尝试NIO,单线程进行连接、写、读操作?如果连接、读、写操作系统没有能力处理,简单的注册一个事件,等待下次循环就好了。

如何存储不同的请求/响应呢?由于http是无状态没有版本的协议,又没有办法使用队列,好像办法不多。比较笨的办法是对于不同的socket,直接存储socket的引用作为map的key。

常见的RPC框架,如Thrift,Dubbo

这种框架内部一般维护了请求的协议和请求号,可以维护一个以请求号为key,结果的result为future的map,结合NIO+长连接,获取非常不错的性能。







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