技术

agentic chat 图数据库的一些考量 LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 向量数据库的一些考量 fastapi+sqlalchemy进行项目开发 LLM微调实践 Python协程实现 Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 Python虚拟机 LLM工作流编排 Python实践 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Python一些比较有意思的库 Transformers源码学习 LangChain源码学习 通用分布式计算引擎Ray Python并发 go依赖注入 go collection gc的基本原理 golang性能分析及优化 数据湖 高性能计算与存储 Linux2.1.13网络源代码学习 《大数据经典论文解读》 三驾马车学习 Spark 内存管理及调优 Yarn学习 从Spark部署模式开始讲源码分析 容器狂占内存资源怎么办? 多角度理解一致性 golang io使用及优化模式 Flink学习 c++学习 学习ebpf go设计哲学 ceph学习 学习mesh kvm虚拟化 学习MQ go编译器以及defer实现 学习go 为什么要有堆栈 汇编语言 计算机组成原理 运行时和库 Prometheus client mysql 事务 mysql 事务的隔离级别 mysql 索引 坏味道 学习分布式 学习网络 学习Linux go堆内存分配 golang 系统调用与阻塞处理 Goroutine 调度过程 重新认识cpu mosn有的没的 负载均衡泛谈 单元测试的新解读 《Redis核心技术与实现》笔记 《Prometheus监控实战》笔记 Prometheus 告警学习 calico源码分析 对容器云平台的理解 Prometheus 源码分析 并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go channel codereview gc分析 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes扩缩容 神经网络模型优化 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 TIDB源码分析 什么是云原生 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 共识算法 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全访问机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 容器日志采集 容器狂占资源怎么办? Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes类型系统 源码分析体会 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 线程排队 jib源码分析之细节 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI——容器网络是如何打通的 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用? 串一串一致性协议 当我在说PaaS时,我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 精简代码的利器——lombok 学习 《深入剖析kubernetes》笔记 编程语言那些事儿 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 如何分发计算 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 calico学习 AQS——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记 log4j学习 为什么netty比较难懂? 递归、回溯、动态规划 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 docker运行java项目的常见问题 OpenTSDB 入门 spring事务小结 分布式事务 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型和jvm内存布局 java exception Linux IO学习 netty内存管理 测试环境docker化实践 netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker namespace和cgroup zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty回顾 Thrift基本原理与实践(二) Thrift基本原理与实践(一) 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 深度学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring(八) 支持AOP 自己动手写spring(七) 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring(六) 支持FactoryBean 自己动手写spring(九) 总结 自己动手写spring(五) bean的生命周期管理 自己动手写spring(四) 整合xml与注解方式 自己动手写spring(三) 支持注解方式 自己动手写spring(二) 创建一个bean工厂 自己动手写spring(一) 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM执行 git maven/ant/gradle/make使用 再看tcp kv系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 Go基础 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

架构

bert rerank微调 大模型推理tips RAG向量检索与微调 dddfirework源码分析 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM 大模型推理服务框架 模型服务化(未完成) 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer k8s设备管理 ddd从理念到代码 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象(LLM)? 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 分布式链路追踪 K8S YAML 资源清单管理方案 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从混部到统一调度 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 多活 volcano特性源码分析 推理服务 kubebuilder 学习 mpi 学习pytorch client-go学习 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 学习rpc BFF openkruise学习 可观察性和监控系统 基于Kubernetes选主及应用 《许式伟的架构课》笔记 Admission Controller 与 Admission Webhook 发布平台系统设计 k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的? 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 业务系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 概率论 serverless 泛谈 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 架构大杂烩 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 性能问题分析 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列

标签

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的? Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时,我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件
agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LLM工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化(未完成) 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象(LLM)? AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

java nio的多线程扩展

2015年06月19日

前言

  1. 一个或多个Acceptor线程,每个线程都有自己的Selector,Acceptor只负责accept新的连接,一旦连接建立之后就将连接注册到其他Worker线程中
  2. 多个Worker线程,有时候也叫IO线程,就是专门负责IO读写的。
    1. 一种实现方式就是像Netty一样,每个Worker线程都有自己的Selector,可以负责多个连接的IO读写事件,每个连接归属于某个线程。
    2. 一种方式实现方式就是有专门的线程负责IO事件监听,这些线程有自己的Selector,一旦监听到有IO读写事件,并不是像第一种实现方式那样(自己去执行IO操作),而是将IO操作封装成一个Runnable交给Worker线程池来执行,这种情况每个连接可能会被多个线程同时操作,相比第一种并发性提高了,但是也可能引来多线程问题,在处理上要更加谨慎些。tomcat的NIO模型就是第二种。

java nio 介绍

java nio类库的三个基本组件bytebuffer,channel,selector, 它们是spi接口,java并不提供详细的实现(由jvm提供),java只是将这三个组件赤裸裸的提供给你,线程模型由我们自己决定采用,数据协议由我们自己制定并解析。

首先我们要了解java nio原生的类体系。以Channel interface为例,Channel,InterruptibleChannel,SelectableChannel等interface逐步扩展了Channel的特性。java源码中channel的注释:A nexus(连结、连系) for I/O operations。

Java NIO TutorialIn the standard IO API you work with byte streams and character streams. In NIO you work with channels and buffers. Data is always read from a channel into a buffer, or written from a buffer to a channel.

public interface Channel extends Closeable {
    public boolean isOpen();
    public void close() throws IOException;
}
// 并没有新增方法,只是说明,实现这个接口的类,要支持Interruptible特性。
public interface InterruptibleChannel
    extends Channel
    public void close() throws IOException;
}

A channel that can be asynchronously closed and interrupted. A channel that implements this interface is asynchronously closeable: If a thread is blocked in an I/O operation on an interruptible channel then another thread may invoke the channel’s close method. This will cause the blocked thread to receive an AsynchronousCloseException.

这就解释了,好多类携带Interruptible的含义。

public abstract class SelectableChannel extends AbstractInterruptibleChannel implements Channel{
        // SelectorProvider,Service-provider class for selectors and selectable channels.
    public abstract SelectorProvider provider();
    public abstract int validOps();
    public abstract boolean isRegistered();
    public abstract SelectionKey register(Selector sel, int ops, Object att)
        throws ClosedChannelException;
    public final SelectionKey register(Selector sel, int ops)
        throws ClosedChannelException{
        return register(sel, ops, null);
    }
    public abstract SelectableChannel configureBlocking(boolean block)
        throws IOException;
    public abstract boolean isBlocking();
    public abstract Object blockingLock();
}

In order to be used with a selector, an instance of this class must first be registered via the register method. This method returns a new SelectionKey object that represents the channel’s registration with the selector.

通过以上接口定义,我们可以知道,Channel接口定义的比较宽泛,理论上bio也可以实现Channel接口。所以,我们在分析selector和Channel的关系时,准确的说是分析selector与selectableChannel的关系:它们是相互引用的。selector和selectableChannel是多对多的关系,数据库中表示多对多关系,需要一个中间表。面向对象表示多对多关系则需要一个中间对象,SelectionKey。selector和selectableChannel都持有这个selectionkey集合。

线程模型

从最简单的代码开始,逐步拆解,演示下如何在nio编程中应用各种线程模型。​网络 IO 演变发展过程和模型介绍

单 reactor 单线程模型

只有一个 epoll 对象(体现在java 上就是Selector),所有的接收客户端连接、客户端读取、客户端写入操作都包含在一个线程内。该种模型也有一些中间件在用,比如 redis。

public class NIOServer {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Selector selector = Selector.open();
        ServerSocketChannel serverSocketChannel = ServerSocketChannel.open();
        serverSocketChannel.configureBlocking(false);
        serverSocketChannel.socket().bind(new InetSocketAddress(8080));
        serverSocketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);
        while (true) {
            selector.select(1000);
            Set<SelectionKey> selectedKeys = selector.selectedKeys();
            Iterator<SelectionKey> it = selectedKeys.iterator();
            SelectionKey key = null;
            while (it.hasNext()) {
                key = it.next();
                it.remove();
                handleKey(key);
            }
        }
    }
    public static void handleKey(SelectionKey key) throws IOException {
        if (key.isAcceptable()) {
            // Accept the new connection
            ServerSocketChannel ssc = (ServerSocketChannel) key.channel();
            SocketChannel sc = ssc.accept();
            sc.configureBlocking(false);
            // Add the new connection to the selector
            sc.register(key.selector(), SelectionKey.OP_READ | SelectionKey.OP_WRITE);
            System.out.println("accept...");
        } else if (key.isReadable()) {
            SocketChannel sc = (SocketChannel) key.channel();
            ByteBuffer readBuffer = ByteBuffer.allocate(1024);
            // handle buffer
            int count = sc.read(readBuffer);
            if (count > 0) {
                String receiveText = new String(readBuffer.array(), 0, count);
                System.out.println("服务器端接受客户端数据--:" + receiveText);
            }
        }
    }
}

代码中,while(true){监听并处理事件}循环有个学名,叫eventloop。

while(ture){
    // 阻塞
    selectKeys = select();
    // 非阻塞
    handleKey(selectKeys);
}

在该示例中,所有工作放在一个线程中处理,很明显可靠性较低且性能不高。

  1. 从事件属性上讲,包括:accept事件、read/write事件。
  2. 从任务属性上讲,包括io任务(r/w data),read/write数据的处理(对data的业务处理)等
  事件 任务(处理事件)
accept 新连接进来 将新连接的socket注册到selector
read 读缓冲区有数据 数据解码、进行业务处理
write 写缓冲区有空闲 数据编码,写入socket send buffer

单 reactor 多线程模型——io线程和业务线程分开

最容易想到的办法,当数据readable时,启动线程池,开启一个新的任务专门处理该数据,高大上点说就是:io线程和业务线程分开,因此上节的handlerKey方法简化成了。

public static void handleKey(SelectionKey key) throws IOException {
    if (key.isAcceptable()) {
        // Accept the new connection
        ServerSocketChannel ssc = (ServerSocketChannel) key.channel();
        SocketChannel sc = ssc.accept();
        sc.configureBlocking(false);
        // Add the new connection to the selector
        sc.register(key.selector(), SelectionKey.OP_READ | SelectionKey.OP_WRITE);
        System.out.println("accept...");
    } else if (key.isReadable()) {
        executor.execute(new Reader(key));
    }
}

对应的,红色部分交给线程池处理

  事件 任务(处理事件)
accept 新连接进来 将新连接的socket注册到selector
read 读缓冲区有数据 数据解码、进行业务处理
write 写缓冲区有空闲 数据编码,写入socket send buffer

multi-reactor 多线程模型——io线程按事件类型分开

主要分为两个部分:mainReactor、subReactors。mainReactor 主要负责接收客户端的连接,然后将建立的客户端连接通过负载均衡的方式分发给 subReactors,subReactors 来负责具体的每个连接的读写。对于非 IO 的操作,依然交给工作线程池去做,对逻辑进行解耦

public class NIOServer { 	
    private static ExecutorService boosExecutor = Executors.newFixedThreadPool(1);
    private static ExecutorService workerExecutor = Executors.newFixedThreadPool(10);
    private static Queue<SocketChannel> workerQueue = new ConcurrentLinkedQueue<SocketChannel>(); 	
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        /**
            * boss只处理连接事件,worker只处理读写事件。
            * 将两者分开的关键就是使用两个selector
            */
        Selector bossSelector = Selector.open();
        Selector workerSelector = Selector.open();
        Boss boss = new Boss(bossSelector,workerQueue); 
        boss.bind();
        boosExecutor.execute(boss);
        workerExecutor.execute(new Worker(workerSelector,workerQueue));
    }
}

boss线程实现

public class Boss implements Runnable {
    public void bind() throws IOException { 		
        ServerSocketChannel serverSocketChannel = ServerSocketChannel.open();
        serverSocketChannel.configureBlocking(false);
        serverSocketChannel.socket().bind(new InetSocketAddress(8080));
        serverSocketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);
    } 
    public void run() {  		
        while (true) {
            selector.select();
            Set<SelectionKey> selectedKeys = selector.selectedKeys();
            Iterator<SelectionKey> it = selectedKeys.iterator();
            SelectionKey key = null;
            while (it.hasNext()) {
                key = it.next();
                it.remove();
                handleKey(key);
            }
        }
    }
    private void handleKey(SelectionKey key) throws IOException {
        if (key.isAcceptable()) {
            // Accept the new connection
            ServerSocketChannel ssc = (ServerSocketChannel) key.channel();
            SocketChannel sc = ssc.accept();
            System.out.println("boss connect...");
            // 向woker队列中发送建立连接的SocketChannel
            workerQueue.add(sc);
            System.out.println("boss queue size " + workerQueue.size());
        } 
    }
}

worker线程实现

public class Worker implements Runnable {
    public void run() {
        while (true) {
            process(workerQueue);
            process(selector);
            Thread.sleep(1000);
        }
    }
    public void process(Queue<SocketChannel> queue) throws IOException{
        // 如果队列为空,会返回null,不会阻塞
        SocketChannel sc = workerQueue.poll();
        if(null != sc){
            System.out.println("worker accept ...");
            sc.configureBlocking(false);
            sc.register(selector, SelectionKey.OP_READ | SelectionKey.OP_WRITE);
        }
    }
    public void process(Selector selector) throws IOException{
            //此处必须设置超时,因为最开始worker的selector没有绑定SocketChannel,所以“selector.select()会阻塞,并且再也无法恢复”
        selector.select(1000);
        // 处理读写事件
        Set<SelectionKey> selectedKeys = selector.selectedKeys();
        Iterator<SelectionKey> it = selectedKeys.iterator();
        SelectionKey key = null;
        while (it.hasNext()) {
            key = it.next();
            it.remove();
            handleKey(key);
        }
    }   
}

对应的,蓝色部分由boss线程(group)负责,红色部分由worker线程(group)负责。

  事件 任务(处理事件)
accept 新连接进来 将新连接的socket注册到selector
read 读缓冲区有数据 数据解码、进行业务处理
write 写缓冲区有空闲 数据编码,写入socket send buffer

io线程与selector 绑定

io 线程的分化是随着 selector 功能的分化进行的,每个io线程都会聚合一个selector

XXthread{
    private Selector selector
    public void run(){
        while(true){
            selector.select();
            Set<SelectionKey> selectedKeys = selector.selectedKeys();
            ...
            ServerSocketChannel ssc = (ServerSocketChannel) key.channel();
            ...
        }
    }
}

kafka 中 专门负责acceptable事件 线程称为 acceptor thread, 负责readable/writable事件的称为 processor thread。netty 中都称为 eventloop,但在使用时命名有所区分,前者称之为boss,后者称之为worker。netty的处理方式也体现了,“io线程与业务线程分化” 与 “io线程本身的分化” 有一点不同:后者虽然分化了,但不同线程整体的处理逻辑是一致的。就好比一些rpc 框架支持快慢线程池的功能,快慢线程池中不同线程的处理逻辑是一样的,只是为了优先保证重要业务的可靠性才做的区分。

java 多线程编程中,一般推荐将自己的逻辑封装为Runnable提交给线程池。但在很多框架的实现中,通常会将 thread 和 相关数据封装一下 对外提供系统的操作对象,这类对象通常不聚合thread 对象也没有什么问题。按照“程序=控制+逻辑”的公式,此时的线程只是一个“控制”方式,并不影响 封装对象对外提供的 逻辑接口,我们从 reactor 模式的概念图中也没找到 thread的影子不是。

io线程和业务线程的数据交互

在netty 中,io线程读取到数据后,可以直接操作线程池对象来执行 业务处理逻辑。kafka 则在io 线程与业务线程之间 提供了一个队列来缓冲数据,Processor thread 将读取的数据放入 RequestChannel(对队列的封装),Handler thread读取 并将处理后的响应通过 RequestChannel 传递给Processor。 Handler thread 属于kafka的 API层。

一般来说服务端程序有几个角色:Acceptor、Selector 和 Processor。

  1. Acceptor 负责接收新连接,也就是 accept;
  2. Selector 负责检测连接上的 I/O 事件,也就是 select;
  3. Processor 负责数据读写、编解码和业务处理,也就是 read、decode、process、encode、send。

Acceptor 在接收连接时,可能会阻塞,为了不耽误其他工作,一般跑在单独的线程里;而 Selector 在侦测 I/O 事件时也可能阻塞,但是它一次可以检测多个 Channel(连接),其实就是用阻塞它一个来换取大量业务线程的不阻塞,那 Selector 检测 I/O 事件到了,是用同一个线程来执行 Processor,还是另一个线程来执行呢?不同的场景又有相应的策略。

比如 Netty 通过 EventLoop 将 Selector 和 Processor 跑在同一个线程。一个 EventLoop 绑定了一个线程,并且持有一个 Selector。而 Processor 的处理过程被封装成一个个任务,一个 EventLoop 负责处理多个 Channel 上的所有任务,而一个 Channel 只能由一个 EventLoop 来处理,这就保证了任务执行的线程安全,并且用同一个线程来侦测 I/O 事件和读写数据,可以充分利用 CPU 缓存。请你注意,这要求 Processor 中的任务能在短时间完成,否则会阻塞这个 EventLoop 上其他 Channel 的处理。因此在 Netty 中,可以设置业务处理和 I/O 处理的时间比率,超过这个比率则将任务扔到专门的业务线程池来执行,这一点跟 Jetty 的 EatWhatYouKill 线程策略有异曲同工之妙。

而 Kafka 把 Selector 和 Processor 跑在不同的线程里,因为 Kafka 的业务逻辑大多涉及与磁盘读写,处理时间不确定,所以 Kafka 有专门的业务处理线程池来运行 Processor。与此类似,Tomcat 也采用了这样的策略

NIO的使用套路

在具体实践中,各个框架套路不一样

  1. hadoop,Thread-Per-Connection,与BIO的思路一样,只是用了NIO的API
  2. kafka客户端,一个线程 一个selector 裸调java NIO 进行网络通信
  3. netty和kafka 服务端都采用主从线程模型,但在io线程和业务线程的交互上有差异,如上文所述