其然乐衣

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（Netty）2-入门

二. 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

解析：

【 这里的异步 ( 并不是异步io，netty没有采用异步io )， 主要指的是netty采用多线程来完成一些方法调用和处理结果相分离，你调用方法的线程如果跟处理结果的线程是同一个，那就意味着阻塞、同步，二如果调用方法的线程和处理结果的线程是两个，那就是异步，就可以解放调用方法的线程，让调用方法的线程能腾出手来去干其它的工作。

基于事件驱动，就是netty的底层实现是采用的多路复用技术，也就是Selector，它在io发生时才会进行相应的处理，比如可连接、可读、可写 这些事件发生时，netty才会基于这些事件来进行处理 ）】

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，有16年了，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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import io.netty.bootstrap.ServerBootstrap;
import io.netty.channel.ChannelHandlerContext;
import io.netty.channel.ChannelInboundHandlerAdapter;
import io.netty.channel.ChannelInitializer;
import io.netty.channel.nio.NioEventLoopGroup;
import io.netty.channel.socket.nio.NioServerSocketChannel;
import io.netty.channel.socket.nio.NioSocketChannel;
import io.netty.handler.codec.string.StringDecoder;

/**
 * @author : 其然乐衣Letitbe
 * @date : 2023/1/16
 *
 * 服务器代码
 */
public class HelloServer {

    public static void main(String[] args) {
        // 1.启动器，负责组装 netty 组件，启动服务器
        new ServerBootstrap()
                // 2. BossEventLoop, WorkerEventLoop( selector, thread ), group 组
                .group(new NioEventLoopGroup())
                // 3. 选择 服务器的ServerSocketChannel 实现
                .channel(NioServerSocketChannel.class)  // 支持 OIO BIO
                // 4. boss 负责处理连接, worker(child) 负责处理读写。决定了 worker(child) 能执行哪些操作（handler）
                .childHandler(
                                // 5. channel 代表和客户端进行数据读写的通道 Initializer 初始化，负责添加别的handler
                                new ChannelInitializer<NioSocketChannel>() {
                    @Override  // 在连接建立后被调用
                    protected void initChannel(NioSocketChannel nioSocketChannel) throws Exception {
                        // 6. 添加具体 handler
                        nioSocketChannel.pipeline().addLast(new StringDecoder());  // 服务器 的处理器new StringDecoder() 将 ByteBuf 解码成字符串
                        nioSocketChannel.pipeline().addLast(new ChannelInboundHandlerAdapter() { // 自定义 handler
                            @Override // 读事件
                            public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception{
                                // 打印上一步转换好的字符串
                                System.out.println(msg);
                            }
                        });
                    }
                })
                // 7. 绑定监听端口
                .bind(8080);
    }
}

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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public class HelloClient {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 1. 客户端启动类
        new Bootstrap()
                // 2. 添加 EventLoop
                // 以后服务器发来数据了，客户端的EventLoop就可以从 选择器 里 触发读事件，进行进一步的处理
                .group(new NioEventLoopGroup())
                // 3. 选择客户端 channel 实现
                .channel(NioSocketChannel.class)
                // 4. 添加处理器 ( 它会在连接建立后被调用，调用之后就会执行这个initChannel方法)
                .handler(new ChannelInitializer<NioSocketChannel>() {
                    @Override // 在连接建立后被调用
                    protected void initChannel(NioSocketChannel nioSocketChannel) throws Exception {
                        nioSocketChannel.pipeline().addLast(new StringEncoder());  // 客户端的编译器将字编码成ByteBuf 发给服务器（ 服务器 的处理器new StringDecoder() 将 ByteBuf 解码成字符串）
                    }
                })
                // 5. 连接到服务器
                .connect(new InetSocketAddress("localhost", 8080))
                .sync()
                .channel()
                // 5. 向服务器发送数据
                .writeAndFlush("hello, world");
    }
}

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

image-20230116223813140

💡 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 （ 入站：客户端先服务器输入数据时用Inbound; 出站：数据向客户端写出时用Outbound ）
  • 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
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public static void main(String[] args) {
        // 1. 创建事件循环组           如果不传参数或是参数传0，就采用默认的线程数（系统的虚拟机所在的电脑的CPU核心数*2）
        EventLoopGroup group = new NioEventLoopGroup(2);  // 能处理： io事件，普通事件，定时任务
//        EventLoopGroup group1 = new DefaultEventLoop();   // 能处理： 普通任务，定时任务

        // 2. next() 获取下一个事件循环对象
        System.out.println(group.next());
        System.out.println(group.next());
        System.out.println(group.next());
        System.out.println(group.next());

        // 3. .submit() 或 .execute()执行普通任务
        // 意义：一个代码的执行权需要由一个线程转移到另一个线程时
        //      1） 可以进行进行业务异步处理，比如 比较耗时的任务当前线程不想完成，就可以让 EventLoopGroup 事件循环组里的线程来完成
        //      2） 做一些事件分发的时候，会用到这种提交任务
        group.next().submit(()->{
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            log.info("ok");
        });
        log.info("main");

        // 执行定时任务
        // scheduleAtFixedRate 有四个参数：
        // 参数1:任务对象 2:初始延时时间（延时后才启动这个定时操作，0的话就表示立刻启动） 3:间隔时间 4:时间单位
        group.next().scheduleAtFixedRate(()->{
            log.info("okk");
        }, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);
    }

.submit() 或 .execute()执行普通任务

意义：一个代码的执行权需要由一个线程转移到另一个线程时

1） 可以进行进行业务异步处理，比如 比较耗时的任务当前线程不想完成，就可以让 EventLoopGroup 事件循环组里的线程来完成

2） 做一些事件分发的时候，会用到这种提交任务

💡 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

nio线程一旦连接成功，就会建立绑定关系，channel就会跟一个NioEventLoop绑定

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

image-20230117202631797

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()
    // 分工细化：将group的一个new NioEventLoopGroup()参数细化成两个，一个的话它既包含了boss也包含了worker
    //  group 参数1：  boss 只负责 ServerSocketChannel上的 accept 事件。（因为NioServerSocketChannel只有一个，所以设置参数为1，或是不传参）
    //        参数2：  worker 只负责socketChannel上的读写
    .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）

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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
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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| 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
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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| 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
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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| 77 61 6e 67 77 75                               |wangwu          |
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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
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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| 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）

EvenLoop细分1：

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DefaultEventLoopGroup normalWorkers = new DefaultEventLoopGroup(2);
new ServerBootstrap()
    // 分工细化：将group的一个new NioEventLoopGroup()参数细化成两个，一个的话它既包含了boss也包含了worker
    //  group 参数1：  boss 只负责 ServerSocketChannel上的 accept 事件。（因为NioServerSocketChannel只有一个，所以设置参数为1，或是不传参）
    //        参数2：  worker 只负责socketChannel上的读写
    .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();

为什么要做EvenLoop的细分2？

nio的线程耗费的时间长，它会影响到其它的很多客户端的上的读写操作，一个worker可能管理很多的channel，而其中一个channel执行到hanlder了花费的时间的比较长花费了好几秒，那么久会导致到同一个worker管理的其它的channel的读写操作都会受到影响。一个channel满就会导致同一个worker检测的其它的channel的操作，所以如果某个handler耗时较长，就最好不要让它占用这个worker的nio线程，免得会影响到nio的读写操作。为此，我们可以再做一次eventloop细分，相当于让不同的人完成不同的事。（如果某个handle执行时间比较长，就可以单独用一个group来负责处理，这样就不会影响io线程。）

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两个handler，前一个handler消息处理完后就传给下一个handler处理，但前一个如果不执行 .fireChannelRead(msg) 的话，后面的handler就不能继续处理了

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💡 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

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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 （存在缓冲区中，不会直接刷出，后面要执行flush将缓冲区的数据刷出，或是等到缓冲区积累到一定数量时才会自动一次性刷出）
  • writeAndFlush() 方法将数据写入并刷出 （写入缓冲区后就立刻刷出）

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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// 带有 Future,promise的类型都是和异步方法配套使用的，用来处理结果
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());
        }
    })
    // 连接到服务器
    // connect 是异步非阻塞的，main发起了调用，真正执行connect的是nio线程
    .connect("127.0.0.1", 8080);

System.out.println(channelFuture.channel()); // 1
channelFuture.sync(); // 2 使用sync方法同步处理结果，进入阻塞，直到前面的异步业务完成（nio线程执行完毕）
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]

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ps: 带有 Future,promise的类型都是和异步方法配套使用的，用来处理结果

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));  // 以日志形式输出，便于调试
                        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，因为前面的close方法是异步操作
                    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();
        /* 方式1： 同步处理关闭
        log.debug("waiting close...");
        closeFuture.sync();
        log.debug("处理关闭之后的操作");*/
        
        // 方式2：异步处理关闭
        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(); // 优雅地关闭（优雅：拒绝新的任务，等待nio线程中现有的任务处理完，才会关闭线程）
            }
        });
        /* 上面的代码可以通过lamda表达式来简化，如下：
        closeFuture.addListener((ChannelFutureListener) future -> {
            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；这里异步提高的是吞吐量，提高单位时间内处理请求的速率
  • 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 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

jdk-future

image-20230118114308481

演示netty-future

image-20230118120227134

future是被动的，它的创建权和结果设置权都不是我们自己控制，它是由eventLoop.submit提交任务时返回的future。那有没有一个更灵活的方式呢？就是promise对象的使用

对于网络编程中的 RPC 框架，promise就非常有用，而future肯定不行，必须要用promise

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import io.netty.channel.EventLoop;
import io.netty.channel.nio.NioEventLoopGroup;
import io.netty.util.concurrent.DefaultPromise;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

@Slf4j
public class TestNettyPromise {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        // 1. 准备 EventLoop 对象
        EventLoop eventLoop = new NioEventLoopGroup().next();

        // 2. 可以主动创建 promise，结果容器
        DefaultPromise<Integer> promise = new DefaultPromise<>(eventLoop);
        new Thread(() -> {
            // 3. 任意一个线程执行计算，计算完毕后向 promise 填充结果
            log.debug("开始计算...");
            try {
                int i = 1 / 0;
                Thread.sleep(1000);
                promise.setSuccess(80); // 填充成功的结果
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
                promise.setFailure(e);  // 填充失败的异常
            }
        }).start();

        // 4. 接收结果的线程
        log.debug("等待结果...");
        log.debug("结果是：{}", promise.get()); // 获取promise填充的结果
    }
}

int i = 1 / 0 出异常，填充失败结果的运行结果：

image-20230118123507395

int i = 1 / 1 不出异常，填充成功结果的运行结果:

image-20230118123733683

例1

同步处理任务成功

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DefaultEventLoop eventExecutors = new DefaultEventLoop();
// 可以主动创建promise
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 将数据传递给下一个 handler（在这里的下一个就是h2），如果不调用，调用链会断开
                    // super.channelRead(ctx, msg); // 和上面的语句是一样的作用，上面的是这个内部实现
                }
            });
            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  会 从尾部开始触发 后续 出站处理器 的执行
                }
            });
            
            // 只有向channel写入数据才会触发，没写入就不能触发
            ch.pipeline().addLast(new ChannelOutboundHandlerAdapter(){
                @Override
                public void write(ChannelHandlerContext ctx, Object msg, 
                                  ChannelPromise promise) {
                    System.out.println(4);
                    ctx.write(msg, promise); // 4   是从当前节点找上一个出站处理器
                }
            });
            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) 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

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

演示EmbeddedChannel，方便debug和模拟

image-20230118155525347

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); // 如果不传参，默认是256，而且是可以动态扩容的
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());
}

image-20230118160814525

演示动态扩容

image-20230118160904981

2）直接内存 vs 堆内存

直接内存 分配效率低读，写效率高（直接内存使用的是系统内存，如果你比如说磁盘中读取文件时，它可以将这个数据直接入系统内存，那么这个系统内存呢，就可以用直接内存方式映射到Java内存，映射到Java中，Java里面访问的跟操作系统访问的是同一块内存，这样就可以减少一次内存复制。所以直接内存的读写效率是高于堆内存发的）；

堆内存 分配效率高，读写效率高（因为堆内存要受到GC的影响，GC必然会发生一些对象的很搬迁、复制）

所以netty默认使用的是直接内存来作为ByteBuf的内存（但也可以通过使用不同的方法来选择 直接内存 or 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

image-20230118192936067

最开始读写指针都在 0 位置

优势：ByteBuf从两方面进行了改进：

  1. 有读、写两个指针，就不用来回切换读写模式了，只要有可写、可读的都可以执行。而ByteBuffer是要读就切换到读模式，要写切换到写模式，
  2. 可以动态扩容。不会因为开始容量计算失误计算少了而导致因为内存不够报异常，ByteBuf只要在最大容量内（ <= 整数的最大值），可扩容部分会根据实际写入的字节进行扩容

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（大端），即 0x250，写入后 00 00 02 50
writeIntLE(int value) 写入 int 值 Little Endian（小端），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
2
buffer.writeBytes(new byte[]{1, 2, 3, 4});
log(buffer);

结果是

1
2
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5
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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

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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

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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

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);   // 指针位置2的数据设置为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                                           |..              |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

image-20230118205304770

retain()

image-20230118210601043

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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         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|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 |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|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 B 和 B 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();
    }
}