从Netty基础到聊天系统和RPC实战-卷一1.NIO基础2.Netty入门

63 阅读 0 评论 42 点赞

我是靠谱客的博主美好画笔，最近开发中收集的这篇文章主要介绍从Netty基础到聊天系统和RPC实战-卷一1.NIO基础2.Netty入门，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

1.NIO基础

（1）.三大组件

1.1 Channel & Buffer

Channel类似于stream，是读写数据的双向通道，stream不能存储数据。
常见的Channel有：FileChannel（只能工作在阻塞模式下面）、DatagramChannel、SocketChannel、ServerSocketChannel。
常见的Buffer有：ByteBuffer：MappedByteBuffer、DirectByteBuffer（直接内存的Bufer，IO效率高）、HeapByteBuffer（JVM中的堆Bufer，会受到GC的影响）。

1.2 Selector

选择器，可以用一个线程使用selector监听多个channel的事件，基于事件进行驱动IO，当监听的Channel上面发生了事件，selector就会返回这些时间交给对应的线程进行处理，但没有事件发生selector就会进行阻塞。
selector的出现是历史的选择：
1.多线程的方式，每个连接都为之分配一个新的线程进行处理，内存占用高，上下文切换成本高、只适合少数连接的情况。
2.线程池的出现：用线程池动态维护一定量的线程去处理任务，可避免创造大量线程的开销，但是每个线程只能处理一个连接呀，仅仅适合短链接的场景下面。
3.要单线程管理多个连接，还得看我selector：一个selector线程可以监听多个非阻塞的Channel上面的发生的事件。

（2）.ByteBuffer

2.1 ByteBuffer正确使用姿势

1,向 buffer 写入数据，例如调用 channel.read(buffer)
2,调用 flip() 切换至读模式
3,从 buffer 读取数据，例如调用 buffer.get()
4,调用 clear() 或 compact() 切换至写模式
5,重复 1~4 步骤

2.2 ByteBuffer结构

三个重要属性：capacity（容量），position（起始位置），limit（写入限制）

一开始

写模式下，position 是写入位置，limit 等于容量，下图表示写入了 4 个字节后的状态。

flip 动作发生后，position 切换为读取位置，limit 切换为读取限制

读取 4 个字节后，状态

clear 动作发生后，状态

compact 方法，是把未读完的部分向前压缩，然后切换至写模式

2.3ByteBuffer常见的方法

分配空间：Bytebuffer buf = ByteBuffer.allocate(16);
向buffer写入数据：调用 channel 的 read 方法（从channel读取数据到bufer中）、调用 buffer 自己的 put 方法。
从buffer读取数据，调用 channel 的 write 方法（将bufer中的数据写入channel中），调用 buffer 自己的 get 方法。
get 方法会让 position 读指针向后走，如果想重复读取数据。1，可以调用 rewind 方法将 position 重新置为 0。2，或者调用 get(int i) 方法获取索引 i 的内容，它不会移动读指针。
mark 和 reset：mark 是在读取时，做一个标记，即使 position 改变，只要调用 reset 就能回到 mark 的位置。注意：rewind 和 flip 都会清除 mark 位置。
字符串与Buffer之间的进行转换。
ByteBuffer buffer1 = StandardCharsets.UTF_8.encode("你好"); ByteBuffer buffer2 = Charset.forName("utf-8").encode("你好");
Buffer是非线程安全的。

（3）.文件编程

3.1 FileChannel

FileChannel只能在阻塞模式下面运行。
不能直接打开 FileChannel，必须通过 FileInputStream、FileOutputStream 或者 RandomAccessFile 来获取 FileChannel，它们都有 getChannel 方法。
1.通过 FileInputStream 获取的 channel 只能读
2.通过 FileOutputStream 获取的 channel 只能写
3.通过 RandomAccessFile 是否能读写根据构造 RandomAccessFile 时的读写模式决定.
读取：会从 channel 读取数据填充 ByteBuffer，返回值表示读到了多少字节，-1 表示到达了文件的末尾。
写入：
ByteBuffer buffer = ...; buffer.put(...); // 存入数据 buffer.flip(); // 切换读模式 while(buffer.hasRemaining()) { channel.write(buffer); }
关闭：channel 必须关闭，不过调用了 FileInputStream、FileOutputStream 或者 RandomAccessFile 的 close 方法会间接地调用 channel 的 close 方法。
位置：获取当前位置：long pos = channel.position();

3.2 两个Channel传输数据

from.transferTo(0, from.size(), to);

3.3 Path

jdk7 引入了 Path 和 Paths 类,Path 用来表示文件路径,Paths 是工具类，用来获取 Path 实例。

3.4 Files

检查文件是否存在。
一些常用的方法
创建一级目录 Files.createDirectory(path);
创建多级目录用 Files.createDirectories(path);
拷贝文件 Files.copy(source, target);
移动文件 Files.move(source, target, StandardCopyOption.ATOMIC_MOVE);
删除文件 Files.delete(target);
删除目录Files.delete(target);

（4）.网络编程

4.1 非阻塞 vs 阻塞

阻塞，阻塞模式下，相关方法都会导致线程暂停
ServerSocketChannel.accept 会在没有连接建立时让线程暂停SocketChannel.read 会在没有数据可读时让线程暂停，阻塞的表现其实就是线程暂停了，暂停期间不会占用 cpu，但线程相当于闲置。单线程下，阻塞方法之间相互影响，几乎不能正常工作，需要多线程支持，多线程下，有新的问题，体现在以下方面，32 位 jvm 一个线程 320k，64 位 jvm 一个线程 1024k，如果连接数过多，必然导致 OOM，并且线程太多，反而会因为频繁上下文切换导致性能降低，可以采用线程池技术来减少线程数和线程上下文切换，但治标不治本，如果有很多连接建立，但长时间 inactive，会阻塞线程池中所有线程，因此不适合长连接，只适合短连接。

服务端代码

// 使用 nio 来理解阻塞模式, 单线程
// 0. ByteBuffer
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(16);
// 1. 创建了服务器
ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();

// 2. 绑定监听端口
ssc.bind(new InetSocketAddress(8080));

// 3. 连接集合
List<SocketChannel> channels = new ArrayList<>();
while (true) {
    // 4. accept 建立与客户端连接， SocketChannel 用来与客户端之间通信
    log.debug("connecting...");
    SocketChannel sc = ssc.accept(); // 阻塞方法，线程停止运行
    log.debug("connected... {}", sc);
    channels.add(sc);
    for (SocketChannel channel : channels) {
        // 5. 接收客户端发送的数据
        log.debug("before read... {}", channel);
        channel.read(buffer); // 阻塞方法，线程停止运行
        buffer.flip();
        debugRead(buffer);
        buffer.clear();
        log.debug("after read...{}", channel);
    }
}

客户端代码

SocketChannel sc = SocketChannel.open();
sc.connect(new InetSocketAddress("localhost", 8080));
System.out.println("waiting...");

非阻塞，非阻塞模式下，相关方法都会不会让线程暂停，在 ServerSocketChannel.accept 在没有连接建立时，会返回 null，继续运行
SocketChannel.read 在没有数据可读时，会返回 0，但线程不必阻塞，可以去执行其它 SocketChannel 的 read 或是去执ServerSocketChannel.accept
写数据时，线程只是等待数据写入 Channel 即可，无需等 Channel 通过网络把数据发送出去，但非阻塞模式下，即使没有连接建立，和可读数据，线程仍然在不断运行，白白浪费了 cpu，数据复制过程中，线程实际还是阻塞的（AIO 改进的地方），服务器端，客户端代码不变。

服务器端

// 使用 nio 来理解非阻塞模式, 单线程
// 0. ByteBuffer
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(16);
// 1. 创建了服务器
ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();
ssc.configureBlocking(false); // 非阻塞模式
// 2. 绑定监听端口
ssc.bind(new InetSocketAddress(8080));
// 3. 连接集合
List<SocketChannel> channels = new ArrayList<>();
while (true) {
    // 4. accept 建立与客户端连接， SocketChannel 用来与客户端之间通信
    SocketChannel sc = ssc.accept(); // 非阻塞，线程还会继续运行，如果没有连接建立，但sc是null
    if (sc != null) {
        log.debug("connected... {}", sc);
        sc.configureBlocking(false); // 非阻塞模式
        channels.add(sc);
    }
    for (SocketChannel channel : channels) {
        // 5. 接收客户端发送的数据
        int read = channel.read(buffer);// 非阻塞，线程仍然会继续运行，如果没有读到数据，read 返回 0
        if (read > 0) {
            buffer.flip();
            debugRead(buffer);
            buffer.clear();
            log.debug("after read...{}", channel);
        }
    }
}

多路复用
单线程可以配合 Selector 完成对多个 Channel 可读写事件的监控，这称之为多路复用。多路复用仅针对网络 IO、普通文件 IO 没法利用多路复用
如果不用 Selector 的非阻塞模式，线程大部分时间都在做无用功，而 Selector 能够保证，有可连接事件时才去连接，有可读事件才去读取，有可写事件才去写入，限于网络传输能力，Channel 未必时时可写，一旦Channel 可写，会触发 Selector 的可写事件。

4.2 Selector

Selector的好处：一个线程配合 selector 就可以监控多个 channel 的事件，事件发生线程才去处理。避免非阻塞模式下所做无用功，让这个线程能够被充分利用，节约了线程的数量，减少了线程上下文切换。
创建：Selector selector = Selector.open();
绑定 Channel 事件：channel.configureBlocking(false);//非阻塞模式
SelectionKey key = channel.register(selector, 绑定事件);
注意：
1.channel 必须工作在非阻塞模式
2.FileChannel 没有非阻塞模式，因此不能配合 selector 一起使用
3.绑定的事件类型可以有
connect - 客户端连接成功时触发
accept - 服务器端成功接受连接时触发
read - 数据可读入时触发，有因为接收能力弱，数据暂不能读入的情况
write - 数据可写出时触发，有因为发送能力弱，数据暂不能写出的情况
Selector监听 Channel 事件:
方法1，阻塞直到绑定事件发生int count = selector.select();
方法2，阻塞直到绑定事件发生，或是超时（时间单位为 ms）
int count = selector.select(long timeout);
方法3，不会阻塞，也就是不管有没有事件，立刻返回，自己根据返回值检查是否有事件:int count = selector.selectNow();
Selector不阻塞的时候：
事件发生时
客户端发起连接请求，会触发 accept 事件
客户端发送数据过来，客户端正常、异常关闭时，都会触发 read 事件，另外如果发送的数据大于 buffer 缓冲区，会触发多次读取事件
channel 可写，会触发 write 事件
在 linux 下 nio bug 发生时
调用 selector.wakeup()
调用 selector.close()
selector 所在线程 interrupt

4.3 处理accept事件

客户端

public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        try (Socket socket = new Socket("localhost", 8080)) {
            System.out.println(socket);
            socket.getOutputStream().write("world".getBytes());
            System.in.read();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

服务器代码

@Slf4j
public class ChannelDemo6 {
    public static void main(String[] args) {
        try (ServerSocketChannel channel = ServerSocketChannel.open()) {
            channel.bind(new InetSocketAddress(8080));
            System.out.println(channel);
            Selector selector = Selector.open();
            channel.configureBlocking(false);
            channel.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);
            while (true) {
                int count = selector.select();
//                int count = selector.selectNow();
                log.debug("select count: {}", count);
//                if(count <= 0) {
//                    continue;
//                }
                // 获取所有事件
                Set<SelectionKey> keys = selector.selectedKeys();
                // 遍历所有事件，逐一处理
                Iterator<SelectionKey> iter = keys.iterator();
                while (iter.hasNext()) {
                    SelectionKey key = iter.next();
                    // 判断事件类型
                    if (key.isAcceptable()) {
                        ServerSocketChannel c = (ServerSocketChannel) key.channel();
                        // 必须处理
                        SocketChannel sc = c.accept();
                        log.debug("{}", sc);
                    }
                    // 处理完毕，必须将事件移除
                    iter.remove();
                }
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

4.4处理read事件

处理read事件

@Slf4j
public class ChannelDemo6 {
    public static void main(String[] args) {
        try (ServerSocketChannel channel = ServerSocketChannel.open()) {
            channel.bind(new InetSocketAddress(8080));
            System.out.println(channel);
            Selector selector = Selector.open();
            channel.configureBlocking(false);
            channel.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);
            while (true) {
                int count = selector.select();
//                int count = selector.selectNow();
                log.debug("select count: {}", count);
//                if(count <= 0) {
//                    continue;
//                }
                // 获取所有事件
                Set<SelectionKey> keys = selector.selectedKeys();
                // 遍历所有事件，逐一处理
                Iterator<SelectionKey> iter = keys.iterator();
                while (iter.hasNext()) {
                    SelectionKey key = iter.next();
                    // 判断事件类型
                    if (key.isAcceptable()) {
                        ServerSocketChannel c = (ServerSocketChannel) key.channel();
                        // 必须处理
                        SocketChannel sc = c.accept();
                        sc.configureBlocking(false);
                        // 把新增的channel和selector进行绑定
                        sc.register(selector, SelectionKey.OP_READ);
                        log.debug("连接已建立: {}", sc);
                    } else if (key.isReadable()) {
                        SocketChannel sc = (SocketChannel) key.channel();
                        ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(128);
                        int read = sc.read(buffer);
                        if(read == -1) {
                            key.cancel();
                            sc.close();
                        } else {
                            buffer.flip();
                            debug(buffer);
                        }
                    }
                    // 处理完毕，必须将事件移除
                    iter.remove();
                }
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

4.5处理消息的边界

处理消息边界

一种思路是固定消息长度，数据包大小一样，服务器按预定长度读取，缺点是浪费带宽
另一种思路是按分隔符拆分，缺点是效率低，TLV 格式，即 Type 类型、Length 长度、Value 数据，类型和长度已知的情况下，就可以方便获取消息大小，分配合适的 buffer，缺点是 buffer 需要提前分配，如果内容过大，则影响 server 吞吐量
Http 1.1 是 TLV 格式
Http 2.0 是 LTV 格式

4.6处理write事件

非阻塞模式下，无法保证把 buffer 中所有数据都写入 channel，因此需要追踪 write 方法的返回值（代表实际写入字节数）
用 selector 监听所有 channel 的可写事件，每个 channel 都需要一个 key 来跟踪 buffer，但这样又会导致占用内存过多，就有两阶段策略
当消息处理器第一次写入消息时，才将 channel 注册到 selector 上
selector 检查 channel 上的可写事件，如果所有的数据写完了，就取消 channel 的注册
如果不取消，会每次可写均会触发 write 事件

服务器

public class WriteServer {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();
        ssc.configureBlocking(false);
        ssc.bind(new InetSocketAddress(8080));
        Selector selector = Selector.open();
        ssc.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);
        while(true) {
            selector.select();
            Iterator<SelectionKey> iter = selector.selectedKeys().iterator();
            while (iter.hasNext()) {
                SelectionKey key = iter.next();
                iter.remove();
                if (key.isAcceptable()) {
                    SocketChannel sc = ssc.accept();
                    sc.configureBlocking(false);
                    SelectionKey sckey = sc.register(selector, SelectionKey.OP_READ);
                    // 1. 向客户端发送内容
                    StringBuilder sb = new StringBuilder();
                    for (int i = 0; i < 3000000; i++) {
                        sb.append("a");
                    }
                    ByteBuffer buffer = Charset.defaultCharset().encode(sb.toString());
                    int write = sc.write(buffer);
                    // 3. write 表示实际写了多少字节
                    System.out.println("实际写入字节:" + write);
                    // 4. 如果有剩余未读字节，才需要关注写事件
                    if (buffer.hasRemaining()) {
                        // read 1  write 4
                        // 在原有关注事件的基础上，多关注 写事件
                        sckey.interestOps(sckey.interestOps() + SelectionKey.OP_WRITE);
                        // 把 buffer 作为附件加入 sckey
                        sckey.attach(buffer);
                    }
                } else if (key.isWritable()) {
                    ByteBuffer buffer = (ByteBuffer) key.attachment();
                    SocketChannel sc = (SocketChannel) key.channel();
                    int write = sc.write(buffer);
                    System.out.println("实际写入字节:" + write);
                    if (!buffer.hasRemaining()) { // 写完了
                        key.interestOps(key.interestOps() - SelectionKey.OP_WRITE);
                        key.attach(null);
                    }
                }
            }
        }
    }
}

客户端

public class WriteClient {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Selector selector = Selector.open();
        SocketChannel sc = SocketChannel.open();
        sc.configureBlocking(false);
        sc.register(selector, SelectionKey.OP_CONNECT | SelectionKey.OP_READ);
        sc.connect(new InetSocketAddress("localhost", 8080));
        int count = 0;
        while (true) {
            selector.select();
            Iterator<SelectionKey> iter = selector.selectedKeys().iterator();
            while (iter.hasNext()) {
                SelectionKey key = iter.next();
                iter.remove();
                if (key.isConnectable()) {
                    System.out.println(sc.finishConnect());
                } else if (key.isReadable()) {
                    ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024 * 1024);
                    count += sc.read(buffer);
                    buffer.clear();
                    System.out.println(count);
                }
            }
        }
    }
}

4.7利用多线程进行优化

现在都是多核 cpu，设计时要充分考虑别让 cpu 的力量被白白浪费
前面的代码只有一个选择器，没有充分利用多核 cpu，如何改进呢？
分两组选择器
单线程配一个选择器，专门处理 accept 事件
创建 cpu 核心数的线程，每个线程配一个选择器，轮流处理 read 事件

服务器

public class Server {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        new BossEventLoop().register();
    }


    @Slf4j
    static class BossEventLoop implements Runnable {
        private Selector boss;
        private WorkerEventLoop[] workers;
        private volatile boolean start = false;
        AtomicInteger index = new AtomicInteger();

        public void register() throws IOException {
            if (!start) {
                ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();
                ssc.bind(new InetSocketAddress(8080));
                ssc.configureBlocking(false);
                boss = Selector.open();
                SelectionKey ssckey = ssc.register(boss, 0, null);
                ssckey.interestOps(SelectionKey.OP_ACCEPT);
                workers = initEventLoops();
                new Thread(this, "boss").start();
                log.debug("boss start...");
                start = true;
            }
        }

        public WorkerEventLoop[] initEventLoops() {
//        EventLoop[] eventLoops = new EventLoop[Runtime.getRuntime().availableProcessors()];
            WorkerEventLoop[] workerEventLoops = new WorkerEventLoop[2];
            for (int i = 0; i < workerEventLoops.length; i++) {
                workerEventLoops[i] = new WorkerEventLoop(i);
            }
            return workerEventLoops;
        }

        @Override
        public void run() {
            while (true) {
                try {
                    boss.select();
                    Iterator<SelectionKey> iter = boss.selectedKeys().iterator();
                    while (iter.hasNext()) {
                        SelectionKey key = iter.next();
                        iter.remove();
                        if (key.isAcceptable()) {
                            ServerSocketChannel c = (ServerSocketChannel) key.channel();
                            SocketChannel sc = c.accept();
                            sc.configureBlocking(false);
                            log.debug("{} connected", sc.getRemoteAddress());
                            workers[index.getAndIncrement() % workers.length].register(sc);
                        }
                    }
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }

    @Slf4j
    static class WorkerEventLoop implements Runnable {
        private Selector worker;
        private volatile boolean start = false;
        private int index;

        private final ConcurrentLinkedQueue<Runnable> tasks = new ConcurrentLinkedQueue<>();

        public WorkerEventLoop(int index) {
            this.index = index;
        }

        public void register(SocketChannel sc) throws IOException {
            if (!start) {
                worker = Selector.open();
                new Thread(this, "worker-" + index).start();
                start = true;
            }
            tasks.add(() -> {
                try {
                    SelectionKey sckey = sc.register(worker, 0, null);
                    sckey.interestOps(SelectionKey.OP_READ);
                    worker.selectNow();
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
            worker.wakeup();
        }

        @Override
        public void run() {
            while (true) {
                try {
                    worker.select();
                    Runnable task = tasks.poll();
                    if (task != null) {
                        task.run();
                    }
                    Set<SelectionKey> keys = worker.selectedKeys();
                    Iterator<SelectionKey> iter = keys.iterator();
                    while (iter.hasNext()) {
                        SelectionKey key = iter.next();
                        if (key.isReadable()) {
                            SocketChannel sc = (SocketChannel) key.channel();
                            ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(128);
                            try {
                                int read = sc.read(buffer);
                                if (read == -1) {
                                    key.cancel();
                                    sc.close();
                                } else {
                                    buffer.flip();
                                    log.debug("{} message:", sc.getRemoteAddress());
                                    debugAll(buffer);
                                }
                            } catch (IOException e) {
                                e.printStackTrace();
                                key.cancel();
                                sc.close();
                            }
                        }
                        iter.remove();
                    }
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
}

4.8UDP

UDP 是无连接的，client 发送数据不会管 server 是否开启
server 这边的 receive 方法会将接收到的数据存入 byte buffer，但如果数据报文超过 buffer 大小，多出来的数据会被默默抛弃.
服务器

public class UdpServer {
    public static void main(String[] args) {
        try (DatagramChannel channel = DatagramChannel.open()) {
            channel.socket().bind(new InetSocketAddress(9999));
            System.out.println("waiting...");
            ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(32);
            channel.receive(buffer);
            buffer.flip();
            debug(buffer);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

客户端

public class UdpClient {
    public static void main(String[] args) {
        try (DatagramChannel channel = DatagramChannel.open()) {
            ByteBuffer buffer = StandardCharsets.UTF_8.encode("hello");
            InetSocketAddress address = new InetSocketAddress("localhost", 9999);
            channel.send(buffer, address);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

（5）.NIO vs BIO

5.1 stream vs channel

stream 不会自动缓冲数据，channel 会利用系统提供的发送缓冲区、接收缓冲区（更为底层）
stream 仅支持阻塞 API，channel 同时支持阻塞、非阻塞 API，网络 channel 可配合 selector 实现多路复用
二者均为全双工，即读写可以同时进行.

5.2 IO 模型

同步阻塞、同步非阻塞、同步多路复用、异步阻塞（没有此情况）、异步非阻塞
同步：线程自己去获取结果（一个线程）
异步：线程自己不去获取结果，而是由其它线程送结果（至少两个线程）
当调用一次 channel.read 或 stream.read 后，会切换至操作系统内核态来完成真正数据读取，而读取又分为两个阶段，分别为：
等待数据阶段
复制数据阶段

阻塞 IO

非阻塞IO

多路复用

异步

5.3 零拷贝

传统 IO 问题
传统的 IO 将一个文件通过 socket 写出
java 本身并不具备 IO 读写能力，因此 read 方法调用后，要从 java 程序的用户态切换至内核态，去调用操作系统（Kernel）的读能力，将数据读入内核缓冲区。这期间用户线程阻塞，操作系统使用 DMA（Direct Memory Access）来实现文件读，其间也不会使用 cpu
DMA 也可以理解为硬件单元，用来解放 cpu 完成文件 IO
从内核态切换回用户态，将数据从内核缓冲区读入用户缓冲区（即 byte[] buf），这期间 cpu 会参与拷贝，无法利用 DMA
调用 write 方法，这时将数据从用户缓冲区（byte[] buf）写入 socket 缓冲区，cpu 会参与拷贝
接下来要向网卡写数据，这项能力 java 又不具备，因此又得从用户态切换至内核态，调用操作系统的写能力，使用 DMA 将 socket 缓冲区的数据写入网卡，不会使用 cpu
用户态与内核态的切换发生了 3 次，这个操作比较重量级
数据拷贝了共 4 次

File f = new File("helloword/data.txt");
RandomAccessFile file = new RandomAccessFile(file, "r");
byte[] buf = new byte[(int)f.length()];
file.read(buf);
Socket socket = ...;
socket.getOutputStream().write(buf);

DirectByteBuf 优化
ByteBuffer.allocate(10) HeapByteBuffer 使用的还是 java 内存
ByteBuffer.allocateDirect(10) DirectByteBuffer 使用的是操作系统内存

进一步优化（transferTo ）
java 调用 transferTo 方法后，要从 java 程序的用户态切换至内核态，使用 DMA将数据读入内核缓冲区，不会使用 cpu
数据从内核缓冲区传输到 socket 缓冲区，cpu 会参与拷贝
最后使用 DMA 将 socket 缓冲区的数据写入网卡，不会使用 cpu
只发生了一次用户态与内核态的切换
数据拷贝了 3 次

进一步优化（linux 2.4）
java 调用 transferTo 方法后，要从 java 程序的用户态切换至内核态，使用 DMA将数据读入内核缓冲区，不会使用 cpu
只会将一些 offset 和 length 信息拷入 socket 缓冲区，几乎无消耗
使用 DMA 将内核缓冲区的数据写入网卡，不会使用 cpu
整个过程仅只发生了一次用户态与内核态的切换，数据拷贝了 2 次。所谓的【零拷贝】，并不是真正无拷贝，而是在不会拷贝重复数据到 jvm 内存中，零拷贝的优点有
更少的用户态与内核态的切换
不利用 cpu 计算，减少 cpu 缓存伪共享
零拷贝适合小文件传输

5.3 AIO

AIO 用来解决数据复制阶段的阻塞问题
同步意味着，在进行读写操作时，线程需要等待结果，还是相当于闲置
异步意味着，在进行读写操作时，线程不必等待结果，而是将来由操作系统来通过回调方式由另外的线程来获得结果.
Windows 系统通过 IOCP 实现了真正的异步 IO
Linux 系统异步 IO 在 2.6 版本引入，但其底层实现还是用多路复用模拟了异步 IO，性能没有优势

2.Netty入门

（1）.概述

1.1 Netty 是什么？

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

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

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

2.2 服务器端

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

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：

// 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

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

也可以使用 for 循环

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

输出

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

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）

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

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

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();

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()

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

NioEventLoopGroup nioWorkers = new NioEventLoopGroup(2);
log.debug("server start...");
Thread.sleep(2000);
nioWorkers.execute(()->{
    log.debug("normal task...");
});

输出

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

NioEventLoopGroup nioWorkers = new NioEventLoopGroup(2);
log.debug("server start...");
Thread.sleep(2000);
nioWorkers.scheduleAtFixedRate(() -> {
    log.debug("running...");
}, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);

输出

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

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

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：

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：

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

@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();
            }
        });
    }
}

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

例1

同步处理任务成功

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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");
    });

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

3.5 ByteBuf

是对字节数据的封装

1）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());
}

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

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

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

-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

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

结果是

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

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

结果是

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

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（29=512 已经不够了）
扩容不能超过 max capacity 会报错
结果是

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

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

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

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）

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

// 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

// 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
在这里插入图片描述

例，原始 ByteBuf 进行一些初始操作

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

输出

         +-------------------------------------------------+
         |  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

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

输出

         +-------------------------------------------------+
         |  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）

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

输出

         +-------------------------------------------------+
         |  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

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

输出

         +-------------------------------------------------+
         |  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

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

输出

         +-------------------------------------------------+
         |  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

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

输出

         +-------------------------------------------------+
         |  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
在这里插入图片描述

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

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

         +-------------------------------------------------+
         |  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：

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

结果

         +-------------------------------------------------+
         |  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：

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

         +-------------------------------------------------+
         |  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

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

         +-------------------------------------------------+
         |  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

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

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

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

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

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

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();
    }
}

最后

以上就是美好画笔为你收集整理的从Netty基础到聊天系统和RPC实战-卷一1.NIO基础2.Netty入门的全部内容，希望文章能够帮你解决从Netty基础到聊天系统和RPC实战-卷一1.NIO基础2.Netty入门所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。

本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。

本文分类：netty
浏览次数：63 次浏览
发布日期：2023-08-02 11:00:04
本文链接：https://www.kaopuke.com/article/k-p-k_14_uzo_22_f3_14_z_6_5.html

从Netty基础到聊天系统和RPC实战-卷一1.NIO基础2.Netty入门

概述

1.NIO基础

（1）.三大组件

1.1 Channel & Buffer

1.2 Selector

（2）.ByteBuffer

2.1 ByteBuffer正确使用姿势

2.2 ByteBuffer结构

2.3ByteBuffer常见的方法

（3）.文件编程

3.1 FileChannel

3.2 两个Channel传输数据

3.3 Path

3.4 Files

（4）.网络编程

4.1 非阻塞 vs 阻塞

4.2 Selector

4.3 处理accept事件

4.4处理read事件

4.5处理消息的边界

4.6处理write事件

4.7利用多线程进行优化

4.8UDP

（5）.NIO vs BIO

5.1 stream vs channel

5.2 IO 模型

5.3 零拷贝

5.3 AIO

2.Netty入门

（1）.概述

1.1 Netty 是什么？

1.2 Netty 的作者

1.3 Netty 的地位

1.4 Netty 的优势

（2）.Hello World

2.1 目标

2.2 服务器端

2.3 客户端

2.4 流程梳理

???? 提示

3. 组件

3.1 EventLoop

???? 优雅关闭

演示 NioEventLoop 处理 io 事件

???? handler 执行中如何换人？

演示 NioEventLoop 处理普通任务

演示 NioEventLoop 处理定时任务

3.2 Channel

ChannelFuture

CloseFuture

3.3 Future & Promise

例1

例2

例3

例4

例5

例6

3.4 Handler & Pipeline

3.5 ByteBuf

1）创建

2）直接内存 vs 堆内存

3）池化 vs 非池化

4）组成

5）写入

6）扩容

7）读取

8）retain & release