通过实例理解Java网络IO模型

「爱情、让人受尽委屈。」 2023-06-08 02:37 19阅读 0赞

# 网络IO模型及分类 #

网络IO模型是一个经常被提到的问题，不同的书或者博客说法可能都不一样，所以没必要死抠字眼，关键在于理解。

## Socket连接 ##

不管是什么模型，所使用的socket连接都是一样的。 以下是一个典型的应用服务器上的连接情况。客户的各种设备通过Http协议与Tomcat进程交互，Tomcat需要访问 [Redis][]服务器，它与Redis服务器也建了好几个连接。虽然客户端与Tomcat建的是短连接，很快就会断开，Tomcat与Redis是长连接，但是它们本质上都是一样的。 建立一个Socket后，就是"本地IP+port与远端IP+port"的一个配对，这个Socket由应用进程调用操作系统的系统调用创建，在内核空间会有一个与之对应的结构体，而应用程序拿到的是一个文件描述符(File Describer)，就跟打开一个普通的文件一样，可以读写。不同的进程有自己的文件描述符空间，比如进程1中有个socket的fd为100，进程2中也有一个socket的fd为100，它们对应的socket是不一样的（当然也有可能一样，因为socket也可以共享)。 Socket是全双工的，可以同时读和写。

对于不同的应用场景，选用的网络IO模型以及其它方面的选项都不一样。

例如针对客户端的http 请求，我们一般使用短连接，因为客户太多，同时使用App的客户可能很多，但是同一时刻发送请求的客户端远少于正在使用的客户数，如果都建立长连接，内存肯定不够用，所以会用短连接，当然会有http的keep-alive策略，让一次tcp连接多交互几次http数据，这样能减少建链。而对于系统内部的应用，例如Tomcat访问Redis，访问的机器数有限，如果每次都用短连接，会有太多的损耗用在建链上，所以用长连接，可以大大提高效率。

以上说的是长连接和短连接，一般在讨论IO模型时不考虑这个，而是考虑的同步异步，阻塞非阻塞等。而要确定哪种IO模型，也得看场景，对于CPU密集型的应用，例如一次请求需要两个核不停的100％跑1分钟，然后返回结果，这种应用使用哪种IO模型都差不多，因为瓶颈在CPU。所以一般是IO密集型的的应用才考虑如何调整IO模型以获取最大的效率，最典型的就是Web应用，还有像Redis这种应用。

## 同步异步、阻塞非阻塞的概念 ##

同步与异步：描述的是用户线程与内核的交互方式，同步指用户线程发起IO请求后需要等待或者轮询内核IO操作完成后才能继续执行；而异步是指用户线程发起IO请求后仍然继续执行，当内核IO操作完成后会通知用户线程，或者调用用户线程注册的回调函数。

阻塞与非阻塞：描述是用户线程调用内核IO操作的方式，阻塞是指IO操作需要彻底完成后才返回到用户空间；而非阻塞是指IO操作被调用后立即返回给用户一个状态值，无需等到IO操作彻底完成。

以read函数调用来说明不同的IO模式。从对端读取数据分为两个阶段

(1)数据从设备到内核空间(图中等待数据到达)

(2)数据从内核空间到用户空间(图中数据拷贝)

以下阻塞IO，非阻塞IO，IO多路复用，都是同步IO，最后是异步IO。这个地方可能不好理解，**总之同步IO必须是线程调用了读写函数后，一直阻塞等，或者轮询查结果，而异步IO，调完读写函数后立刻返回，操作完成后操作系统主动告诉线程。**

### 阻塞IO ###

阻塞IO是指调用了read后，必须等待数据到达，并且复制到了用户空间，才能返回，否则整个线程一直在等待。  
**所以阻塞IO的问题就是，线程在读写IO的时候不能干其它的事情。**  
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### 非阻塞IO ###

非阻塞IO在调用read后，可以立刻返回，然后问操作系统，数据有没有在内核空间准备好，如果准备好了，就可以read出来了。因为不知道什么时候准备好，要保证实时性，就得不断的轮询。  
![www.wityx.com][www.wityx.com 1]

### IO多路复用(非阻塞IO) ###

在使用非阻塞IO的时候，如果每个线程访问网络后都不停的轮询，那么这个线程就被占用了，那跟阻塞IO也没什么区别了。每个线程都轮询自己的socket，这些线程也不能干其它的事情。

如果能有一个专门的线程去轮询所有的socket，如果数据准备好，就找一个线程处理，这就是IO多路复用。当然轮询的线程也可以不用找其他线程处理，自己处理就行，例如 [redis][Redis]就是这样的。

IO多路复用，能够让一个或几个线程去管理很多个(可以成千上万)socket连接，这样连接数就不再受限于系统能启动的线程数。

我们把select轮询抽出来放在一个线程里, 用户线程向其注册相关socket或IO请求，等到数据到达时通知用户线程，则可以提高用户线程的CPU利用率.这样, 便实现了异步方式。  
![www.wityx.com][www.wityx.com 2]

这其中用了Reactor [设计模式][Link 1]。

## 异步IO ##

真正的异步IO需要操作系统更强的支持。 IO多路复用模型中，数据到达内核后通知用户线程，用户线程负责从内核空间拷贝数据; 而在异步IO模型中，当用户线程收到通知时，数据已经被操作系统从内核拷贝到用户指定的缓冲区内，用户线程直接使用即可。  
![www.wityx.com][www.wityx.com 3]

异步IO用了Proactor设计模式。  
![www.wityx.com][www.wityx.com 4]

常见的Web系统里很少使用异步IO，本文不做过多的探讨。

接下来通过一个简单的java版redis说明各种IO模型。

# 实战 #

接下来我会编写一个简单的java版的Redis，它只有get和set功能，并且只支持字符串，只是为了演示各种IO模型，其中一些异常处理之类的做的不到位。

## 1.阻塞IO+单线程+短连接 ##

这种做法只用于写HelloWorld程序，在这里主要为了调试以及把一些公共的类提出来。

首先写一个Redis接口

package org.ifool.niodemo.redis;
    public interface RedisClient {
        public String get(String key);
        public void set(String key,String value);
        public void close();
    }

另外，有个工具类，用于拿到请求数据后，处理请求，并返回结果，还有一些byte转String，String转byte，在byte前面添加长度等一些函数，供后续使用。

package org.ifool.niodemo.redis;
    import java.util.Map;
    
    public class Util {
    
        //把一个String前边加上一个byte，表示长度
        public static byte[] addLength(String str) {
            byte len = (byte)str.length();
            byte[] ret = new byte[len+1];
            ret[0] = len;
            for(int i = 0; i < len; i++) {
                ret[i+1] = (byte)str.charAt(i);
            }
            return ret;
        }
        //根据input返回一个output，操作缓存, prefixLength为true，则在前面加长度
        //input:
        //->get|key
        //->set|key|value
    
        //output:
        //->errorcode|response
        //  ->0|response set成功或者get有值
        //  ->1|response get的为null
        //  ->2|bad command
        public static byte[] processRequest(Map<String,String> cache, byte[] request, int length, boolean prefixLength) {
            if(request == null) {
                return prefixLength ? addLength("2|bad command") : "2|bad command".getBytes();
            }
            String req = new String(request,0,length);
            Util.log_debug("command:"+req);
            String[] params = req.split("\\|");
    
            if( params.length < 2 || params.length > 3 || !(params[0].equals("get") || params[0].equals("set"))) {
                return prefixLength ? addLength("2|bad command") : "2|bad command".getBytes();
            }
            if(params[0].equals("get")) {
                String value = cache.get(params[1]);
                if(value == null) {
                    return prefixLength ? addLength("1|null") : "1|null".getBytes();
                } else {
                    return prefixLength ? addLength("0|"+value) : ("0|"+value).getBytes();
                }
            }
    
            if(params[0].equals("set") && params.length >= 3) {
                cache.put(params[1],params[2]);
                return prefixLength ? addLength("0|success"): ("0|success").getBytes();
            } else {
                return prefixLength ? addLength("2|bad command") : "2|bad command".getBytes();
            }
    
        }
    
        public static int LOG_LEVEL = 0; //0 info 1 debug
        public static void log_debug(String str) {
            if(LOG_LEVEL >= 1) {
                System.out.println(str);
            }
        }
        public static void log_info(String str) {
            if(LOG_LEVEL >= 0) {
                System.out.println(str);
            }
        }
    }

服务端代码如下，在创建服务端ServerSocket的时候，传入端口8888， backlog的作用是客户端建立连接时服务端没法立即处理，能够等待的队列长度。服务端代码

package org.ifool.niodemo.redis.redis1;
    
    import org.ifool.niodemo.redis.Util;
    import java.io.IOException;
    import java.io.InputStream;
    import java.io.OutputStream;
    import java.net.InetSocketAddress;
    import java.net.ServerSocket;
    import java.net.Socket;
    import java.util.Map;
    import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
    
    public class RedisServer1 {
    
        //全局缓存
        public static Map<String,String> cache = new ConcurrentHashMap<String,String>();
        
        public static void main(String[] args) throws IOException {
    
            ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(8888,10);
    
            byte[] buffer = new byte[512];
            while(true) {
                //接受客户端连接请求
                Socket clientSocket = null;
                clientSocket = serverSocket.accept();
                System.out.println("client address:" + clientSocket.getRemoteSocketAddress().toString());
    
                //读取数据并且操作缓存,然后写回数据
                try {
                    //读数据
                    InputStream in = clientSocket.getInputStream();
                    int bytesRead = in.read(buffer,0,512);
                    int totalBytesRead = 0;
    
                    while(bytesRead != -1) {
                        totalBytesRead += bytesRead;
                        bytesRead = in.read(buffer,totalBytesRead,512-totalBytesRead);
                    }
    
                    //操作缓存
                    byte[] response = Util.processRequest(cache,buffer,totalBytesRead,false);
                    Util.log_debug("response:"+new String(response));
    
                    //写回数据
                    OutputStream os = clientSocket.getOutputStream();
                    os.write(response);
                    os.flush();
                    clientSocket.shutdownOutput();
    
                } catch (IOException e) {
                    System.out.println("read or write data exception");
                } finally {
                    try {
                        clientSocket.close();
                    } catch (IOException ex) {
                        ex.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        }
    }

客户端代码如下：

package org.ifool.niodemo.redis.redis1;
    
    import org.ifool.niodemo.redis.RedisClient;
    import java.io.IOException;
    import java.io.InputStream;
    import java.io.OutputStream;
    import java.net.Socket;
    
    public class RedisClient1 implements RedisClient {
        public static void main(String[] args) {
            RedisClient redis = new RedisClient1("127.0.0.1",8888);
            redis.set("123","456");
            String value = redis.get("123");
            System.out.print(value);
        }
    
        private String ip;
        private int port;
        public RedisClient1(String ip, int port) {
            this.ip = ip;
            this.port = port;
        }
    
        public String get(String key) {
            Socket socket = null;
            try {
                socket = new Socket(ip, port);
            } catch(IOException e) {
                throw new RuntimeException("connect to " + ip + ":" + port + " failed");
            }
    
            try {
                //写数据
                OutputStream os = socket.getOutputStream();
                os.write(("get|"+key).getBytes());
                socket.shutdownOutput(); //不shutdown的话对端会等待read
    
                //读数据
                InputStream in = socket.getInputStream();
                byte[] buffer = new byte[512];
                int offset = 0;
                int bytesRead = in.read(buffer);
                while(bytesRead != -1) {
                    offset += bytesRead;
                    bytesRead = in.read(buffer, offset, 512-offset);
                }
    
                String[] response = (new String(buffer,0,offset)).split("\\|");
                if(response[0].equals("2")) {
                    throw new RuntimeException("bad command");
                } else if(response[0].equals("1")) {
                    return null;
                } else {
                    return response[1];
                }
    
            } catch(IOException e) {
                throw new RuntimeException("network error");
            } finally {
                try {
                    socket.close();
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
    
        }
        public void set(String key, String value) {
            Socket socket = null;
            try {
                socket = new Socket(ip, port);
            } catch(IOException e) {
                throw new RuntimeException("connect to " + ip + ":" + port + " failed");
            }
            try {
                OutputStream os = socket.getOutputStream();
                os.write(("set|"+key+"|"+value).getBytes());
                os.flush();
                socket.shutdownOutput();
    
                InputStream in = socket.getInputStream();
                byte[] buffer = new byte[512];
                int offset = 0;
                int bytesRead = in.read(buffer);
                while(bytesRead != -1) {
                    offset += bytesRead;
                    bytesRead = in.read(buffer, offset, 512-offset);
                }
                String bufString = new String(buffer,0,offset);
    
                String[] response = bufString.split("\\|");
                if(response[0].equals("2")) {
                    throw new RuntimeException("bad command");
                }
    
            } catch(IOException e) {
                throw new RuntimeException("network error");
            } finally {
                try {
                    socket.close();
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    
        public void close() {
    
        }
    }

## 2.阻塞IO+多线程+短连接 ##

一般应用服务器用的都是这种模型，主线程一直阻塞accept，来了一个连接就交给一个线程，继续等待连接，然后这个处理线程读写完后负责关闭连接。

服务端代码

package org.ifool.niodemo.redis.redis2;
    
    import org.ifool.niodemo.redis.Util;
    import java.io.IOException;
    import java.io.InputStream;
    import java.io.OutputStream;
    import java.net.ServerSocket;
    import java.net.Socket;
    import java.util.Map;
    import java.util.concurrent.*;
    
    public class RedisServer2 {
        //全局缓存
        public static Map<String,String> cache = new ConcurrentHashMap<String,String>();
    
        public static void main(String[] args) throws IOException {
            //用于处理请求的线程池
            ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(200, 1000, 30, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(1000));
            ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(8888,1000);
    
            while(true) {
                //接受客户端连接请求
                Socket clientSocket = serverSocket.accept();
                Util.log_debug(clientSocket.getRemoteSocketAddress().toString());
    
                //让线程池处理这个请求
                threadPool.execute(new RequestHandler(clientSocket));
            }
        }
    }
    
    class RequestHandler implements  Runnable{
    
        private Socket clientSocket;
        public RequestHandler(Socket socket) {
            clientSocket = socket;
        }
        public void run() {
            byte[] buffer = new byte[512];
            //读取数据并且操作缓存,然后写回数据
            try {
                //读数据
                InputStream in = clientSocket.getInputStream();
                int bytesRead = in.read(buffer,0,512);
                int totalBytesRead = 0;
                while(bytesRead != -1) {
                    totalBytesRead += bytesRead;
                    bytesRead = in.read(buffer,totalBytesRead,512-totalBytesRead);
                }
                //操作缓存
                byte[] response = Util.processRequest(RedisServer2.cache,buffer,totalBytesRead,false);
                Util.log_debug("response:"+new String(response));
    
                //写回数据
                OutputStream os = clientSocket.getOutputStream();
                os.write(response);
                os.flush();
                clientSocket.shutdownOutput();
    
            } catch (IOException e) {
                System.out.println("read or write data exception");
            } finally {
                try {
                    clientSocket.close();
                } catch (IOException ex) {
                    ex.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }

客户端代码，代码跟前边的没啥变化，只是这次我加了一个多线程的读写，10个线程每个线程读写10000次。

public static void main(String[] args) {
            final RedisClient redis = new RedisClient1("127.0.0.1",8888);
            redis.set("123","456");
            String value = redis.get("123");
            System.out.print(value);
            redis.close();
    
            System.out.println(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
            testMultiThread();
            System.out.println(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
            
        }
        public static void testMultiThread() {
            Thread[] threads = new Thread[10];
            for(int i = 0; i < 10; i++) {
                threads[i] = new Thread(new Runnable() {
                    public void run() {
                        RedisClient redis = new RedisClient2("127.0.0.1",8888);
                        for(int j=0; j < 300; j++) {
                            Random rand = new Random();
                            String key = String.valueOf(rand.nextInt(1000));
                            String value = String.valueOf(rand.nextInt(1000));
                            redis.set(key,value);
                            String value1 = redis.get(key);
                        }
                    }
                });
                threads[i].start();
            }
            for(int i = 0; i < 10; i++) {
                try {
                    threads[i].join();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }

用这种方式，在10个并发不停读写的情况下，写10000次，出现了一些没法连接的异常，如下：

java.net.NoRouteToHostException: Can't assign requested address

查了下跟系统参数配置，mac上不知道怎么调就没调，改成读写300次的时候没报错，大约用1s钟。

## 3.阻塞IO+多线程+长连接 ##

用短连接的时候，我们可以用inputstream.read() == -1来判断读取结束，但是用长连接时，数据是源源不断的，有可能有粘包或者半包问题，我们需要能从流中找到一次请求的开始和结束。有多种方式，例如使用固定长度、固定分隔符、在前面加长度等方法。此处使用前边加长度的方法，在前面放一个byte，表示一次请求的长度，byte最大是127，所以请求长度不应大于127个字节。

> *由于我们客户端访问的方式是写完请求后，等待服务端返回数据，等待期间该socket不会被其它人写，所以不存在粘包的问题，只存在半包的问题。有些请求方式可能是写完后在未等待服务端返回就允许其它线程写，那样就可能有半包。*

一般客户端用长连接的时候，都是建一个连接池，用的时候上锁获取连接，我们在这个地方直接让一个线程持有一个连接一个读写，这样减少了线程切换与上锁的开销，能实现更大的吞吐量。

客户端代码这次发生了较大变化。

package org.ifool.niodemo.redis.redis3;
    
    import org.ifool.niodemo.redis.RedisClient;
    import org.ifool.niodemo.redis.Util;
    
    import java.io.IOException;
    import java.io.InputStream;
    import java.io.OutputStream;
    import java.net.Socket;
    import java.sql.Timestamp;
    import java.util.Random;
    
    public class RedisClient3 implements RedisClient {
        public static void main(String[] args) {
            RedisClient redis = new RedisClient3("127.0.0.1",8888);
            redis.set("123","456");
            String value = redis.get("123");
            System.out.print(value);
            redis.close();
    
            System.out.println(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
            testMultiThread();
            System.out.println(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
        }
    
        public static void testMultiThread() {
            Thread[] threads = new Thread[10];
            for(int i = 0; i < 10; i++) {
                threads[i] = new Thread(new Runnable() {
                    public void run() {
                        RedisClient redis = new RedisClient3("127.0.0.1",8888);
                        for(int j=0; j < 50; j++) {
                            Random rand = new Random();
                            String key = String.valueOf(rand.nextInt(1000));
                            String value = String.valueOf(rand.nextInt(1000));
                            redis.set(key,value);
                            String value1 = redis.get(key);
                        }
                    }
                });
                threads[i].start();
            }
            for(int i = 0; i < 10; i++) {
                try {
                    threads[i].join();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
    
        }
    
        private String ip;
        private int port;
        private Socket socket;
        public RedisClient3(String ip, int port) {
            this.ip = ip;
            this.port = port;
            try {
                socket = new Socket(ip, port);
            } catch(IOException e) {
                throw new RuntimeException("connect to " + ip + ":" + port + " failed");
            }
        }
    
        public String get(String key) {
    
            try {
                //写数据,前边用一个byte存储长度
                OutputStream os = socket.getOutputStream();
                String cmd = "get|"+key;
                byte length = (byte)cmd.length();
                byte[] data = new byte[cmd.length()+1];
                data[0] = length;
                for(int i = 0; i < cmd.length(); i++) {
                    data[i+1] = (byte)cmd.charAt(i);
                }
                os.write(data);
                os.flush();
    
                //读数据，第一个字节是长度
                InputStream in = socket.getInputStream();
                int len = in.read();
                if(len == -1) {
                    throw new RuntimeException("network error");
                }
                byte[] buffer = new byte[len];
                int offset = 0;
                int bytesRead = in.read(buffer,0,len);
                while(offset < len) {
                    offset += bytesRead;
                    bytesRead = in.read(buffer, offset, len-offset);
                }
    
                String[] response = (new String(buffer,0,offset)).split("\\|");
                if(response[0].equals("2")) {
                    throw new RuntimeException("bad command");
                } else if(response[0].equals("1")) {
                    return null;
                } else {
                    return response[1];
                }
    
            } catch(IOException e) {
                throw new RuntimeException("network error");
            } finally {
    
            }
    
        }
        public void set(String key, String value) {
            try {
                //写数据,前边用一个byte存储长度
                OutputStream os = socket.getOutputStream();
                String cmd = "set|"+key + "|" + value;
                byte length = (byte)cmd.length();
    
                byte[] data = new byte[cmd.length()+1];
                data[0] = length;
                for(int i = 0; i < cmd.length(); i++) {
                    data[i+1] = (byte)cmd.charAt(i);
                }
                os.write(data);
                os.flush();
    
                InputStream in = socket.getInputStream();
                int len = in.read();
    
                if(len == -1) {
                    throw new RuntimeException("network error");
                }
                byte[] buffer = new byte[len];
                int offset = 0;
                int bytesRead = in.read(buffer,0,len);
                while(offset < len) {
                    offset += bytesRead;
                    bytesRead = in.read(buffer, offset, len-offset);
                }
                String bufString = new String(buffer,0,offset);
                Util.log_debug(bufString);
                String[] response = bufString.split("\\|");
                if(response[0].equals("2")) {
                    throw new RuntimeException("bad command");
                }
            } catch(IOException e) {
                throw new RuntimeException("network error");
            } finally {
    
            }
        }
    
        public void close() {
            try {
                socket.close();
            } catch(IOException ex) {
                ex.printStackTrace();
            }
        }
    }

服务端建立一个连接，就由一个线程一直处理这个连接，有数据就处理，没数据就不处理。这样的话，每个连接一个线程，如果连接数较大，就会有问题。

package org.ifool.niodemo.redis.redis3;
    
    import org.ifool.niodemo.redis.Util;
    
    import java.io.IOException;
    import java.io.InputStream;
    import java.io.OutputStream;
    import java.net.InetSocketAddress;
    import java.net.ServerSocket;
    import java.net.Socket;
    import java.util.Map;
    import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
    import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
    import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    public class RedisServer3 {
        //全局缓存
        public static Map<String,String> cache = new ConcurrentHashMap<String,String>();
        public static void main(String[] args) throws IOException {
    
            //用于处理请求的线程池
            ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(20, 1000, 30, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(5));
            ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(8888, 10);
    
            byte[] buffer = new byte[512];
            while (true) {
                //接受客户端连接请求
                Socket clientSocket = null;
                try {
                    clientSocket = serverSocket.accept();
                    Util.log_debug(clientSocket.getRemoteSocketAddress().toString());
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
    
                //让线程池处理这个请求
                threadPool.execute(new RequestHandler(clientSocket));
    
            }
        }
    }
    
    class RequestHandler implements  Runnable{
    
        private Socket clientSocket;
        public RequestHandler(Socket socket) {
            clientSocket = socket;
        }
        public void run() {
    
            byte[] buffer = new byte[512];
            //读取数据并且操作缓存,然后写回数据
            try {
                while(true) {
                    //读数据
                    InputStream in = clientSocket.getInputStream();
                    int len = in.read(); //读取长度
                    if(len == -1) {
                        throw new IOException("socket closed by client");
                    }
    
                    int bytesRead = in.read(buffer, 0, len);
    
                    int totalBytesRead = 0;
                    while (totalBytesRead < len) {
                        totalBytesRead += bytesRead;
                        bytesRead = in.read(buffer, totalBytesRead, len - totalBytesRead);
                    }
                    //操作缓存
                    byte[] response = Util.processRequest(RedisServer3.cache,buffer, totalBytesRead,true);
                    Util.log_debug("response:" + new String(response));
    
                    //写回数据
                    OutputStream os = clientSocket.getOutputStream();
                    os.write(response);
                    os.flush();
    
                }
            } catch (IOException e) {
                System.out.println("read or write data exception");
            } finally {
                try {
                    clientSocket.close();
                    Util.log_debug("socket closed");
                } catch (IOException ex) {
                    ex.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }

使用这个方式，10个线程连续读写10000次，也就是累计访问20000万次只需要3s。

## 4.阻塞IO+单线程轮询+多线程处理+长连接(不可行) ##

多线程和长连接大大提高了效率，但是如果连接数太多，那么需要太多的线程，这样肯定不可行。这样大部分线程即使没数据也不能干其它的，就耗在这个连接上了。

我们可不可以让一个线程去负责等待这些socket，有数据了就告诉工作线程池。

代码如下，加了一个线程遍历已经连接的socket，然后如果socket.getInputStream().available() > 0就通知线程池。

***这个程序有些情况下能正常工作，但是实际是有问题的，关键就在于上面的available函数是阻塞的，每次轮询所有的socket，都需要挨个等待是否已经有数据了，所以就是串行。在java里没法对socket单独设置非阻塞，必须从NIO才行，如果用C语言是可行的，但是这里不行。***

package org.ifool.niodemo.redis.redis4;
    
    import org.ifool.niodemo.redis.Util;
    
    import java.io.IOException;
    import java.io.InputStream;
    import java.io.OutputStream;
    import java.net.InetSocketAddress;
    import java.net.ServerSocket;
    import java.net.Socket;
    import java.util.HashSet;
    import java.util.Iterator;
    import java.util.Map;
    import java.util.Set;
    import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
    import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
    import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    public class RedisServer4 {
    
        //全局缓存
        public static Map<String,String> cache = new ConcurrentHashMap<String,String>();
    
        //当前的socket
        final public static Set<Socket> socketSet = new HashSet<Socket>(10);
    
        public static void main(String[] args) throws IOException {
    
            //用于处理请求的线程池
            final ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(20, 1000, 30, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(1000));
    
            ServerSocket serverSocket  = new ServerSocket(8888,100);
    
            
            //启动一个线程用于一直扫描可以读取数据的socket，并且去掉已经关闭的连接
            Thread thread = new Thread(new Runnable() {
    
                public void run() {
                    //找到可以读取的socket，处理
                    while (true) {
                        synchronized (socketSet) {
                            Iterator<Socket> it = socketSet.iterator();
                            while(it.hasNext()) {
                                Socket socket = it.next();
                                if (socket.isConnected()) {
                                    try {
                                        if (!socket.isInputShutdown() && socket.getInputStream().available() > 0) {
                                            it.remove();
                                            threadPool.execute(new RequestHandler(socket));
                                        }
                                    } catch (IOException ex) {
                                        System.out.println("socket already closed1");
                                        socketSet.remove(socket);
                                        try {
                                            socket.close();
                                        } catch (IOException e) {
                                            System.out.println("socket already closed2");
                                        }
                                    }
                                } else {
                                    socketSet.remove(socket);
                                    try {
                                        socket.close();
                                    } catch (IOException e) {
                                        e.printStackTrace();
                                    }
                                }
                            }
                        }
    
                    }
                }
            });
            thread.start();
    
    
            while(true) {
    
                //接受客户端连接请求,把新建的socket加入socketset
                Socket clientSocket = null;
                try {
                    clientSocket = serverSocket.accept();
    
                    Util.log_debug("client address:" + clientSocket.getRemoteSocketAddress().toString());
                    synchronized (socketSet) {
                        socketSet.add(clientSocket);
                    }
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
    
            }
    
    
        }
     
    }
    
    class RequestHandler implements  Runnable{
    
        private Socket clientSocket;
        public RequestHandler(Socket socket) {
            clientSocket = socket;
        }
        public void run() {
    
            byte[] buffer = new byte[512];
            //读取数据并且操作缓存,然后写回数据
            try {
    
                    //读数据
                    InputStream in = clientSocket.getInputStream();
                    int len = in.read(); //读取长度
                    if(len == -1) {
                        throw new IOException("socket closed by client");
                    }
    
                    int bytesRead = in.read(buffer, 0, len);
    
                    int totalBytesRead = 0;
                    while (totalBytesRead < len) {
                        totalBytesRead += bytesRead;
                        bytesRead = in.read(buffer, totalBytesRead, len - totalBytesRead);
                    }
                    //操作缓存
                    byte[] response = Util.processRequest(RedisServer4.cache,buffer, totalBytesRead,true);
                    Util.log_debug("response:" + new String(response));
    
                    //写回数据
                    OutputStream os = clientSocket.getOutputStream();
                    os.write(response);
                    os.flush();
    
                    synchronized (RedisServer4.socketSet) {
                        RedisServer4.socketSet.add(clientSocket);
                    }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
                System.out.println("read or write data exception");
            } finally {
    
            }
        }
    }

## 5.IO多路复用+单线程轮询+多线程处理+长连接 ##

在上述例子中我们试图用普通socket实现类似select的功能，在Java里是不可行的，必须用NIO。我们只需要一个select函数就能轮询所有的连接是否准备好数据，准备好了就能调用线程池里的线程处理。

要使用NIO，需要了解ByteBuffer, Channel等内容，比如ByteBuffer设计的就比较麻烦，此处不再展开。

客户端代码暂时不用NIO，还是用原来的，服务端代码如下：

package org.ifool.niodemo.redis.redis5;
    
    import org.ifool.niodemo.redis.Util;
    
    import java.io.IOException;
    import java.io.InputStream;
    import java.io.OutputStream;
    import java.io.SyncFailedException;
    import java.net.InetSocketAddress;
    import java.net.ServerSocket;
    import java.net.Socket;
    import java.nio.ByteBuffer;
    import java.nio.channels.SelectionKey;
    import java.nio.channels.Selector;
    import java.nio.channels.ServerSocketChannel;
    import java.nio.channels.SocketChannel;
    import java.util.*;
    import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
    import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
    import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    public class RedisServer5 {
    
        //全局缓存
        public static Map<String,String> cache = new ConcurrentHashMap<String,String>();
    
        public static void main(String[] args) throws IOException {
    
            //用于处理请求的线程池
            final ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(20, 1000, 30, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(1000));
    
    
            ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();
            ssc.socket().bind(new InetSocketAddress(8888),1000);
    
            Selector selector = Selector.open();
    
            ssc.configureBlocking(false); //必须设置成非阻塞
            ssc.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT); //serverSocket只关心accept
    
            while(true) {
    
                int num = selector.select();
                if(num == 0) {
                    continue;
                }
                Set<SelectionKey> selectionKeys = selector.selectedKeys();
                Iterator<SelectionKey> it = selectionKeys.iterator();
    
                while(it.hasNext()) {
                    SelectionKey key = it.next();
                    it.remove();
                    if(key.isAcceptable()) {
                        SocketChannel sc = ssc.accept();
                        sc.configureBlocking(false); //设置成非阻塞才能监听
                        sc.register(key.selector(), SelectionKey.OP_READ, ByteBuffer.allocate(512) );
                        System.out.println("new connection");
                    }
                    if(key.isReadable()) {
                        SocketChannel clientSocketChannel = (SocketChannel)key.channel();
                        //System.out.println("socket readable");
                        if(!clientSocketChannel.isConnected()) {
                            clientSocketChannel.finishConnect();
                            key.cancel();
                            clientSocketChannel.close();
                            System.out.println("socket closed2");
                            continue;
                        }
                        ByteBuffer buffer = (ByteBuffer)key.attachment();
                        int len = clientSocketChannel.read(buffer);
                        Socket socket = clientSocketChannel.socket();
    
                        if(len == -1) {
                            clientSocketChannel.finishConnect();
                            key.cancel();
                            clientSocketChannel.close();
                            System.out.println("socket closed1");
                        } else {
                            threadPool.execute(new RequestHandler(clientSocketChannel, buffer));
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
    
    
    class RequestHandler implements  Runnable{
    
        private SocketChannel channel;
        private ByteBuffer buffer;
        public RequestHandler(SocketChannel channel, Object buffer) {
            this.channel = channel;
            this.buffer = (ByteBuffer)buffer;
        }
        public void run() {
    
            //读取数据并且操作缓存,然后写回数据
            try {
                    int position = buffer.position();
                    //切换成读模式，以便把第一个字节到长度读出来
                    buffer.flip();
                    int len = buffer.get(); //读取长度
                    if(len > position + 1) {
                        buffer.position(position);
                        buffer.limit(buffer.capacity());
                        return;
                    }
                    byte[] data = new byte[len];
                    buffer.get(data,0,len);
    
                    //操作缓存
                    byte[] response = Util.processRequest(RedisServer5.cache,data, len,true);
                    Util.log_debug("response:" + new String(response));
    
                    buffer.clear();
    
                    buffer.put(response);
                    buffer.flip();
                    channel.write(buffer);
                    buffer.clear();
    
            } catch (IOException e) {
                System.out.println("read or write data exception");
            } finally {
    
            }
        }
    }

自己写NIO程序有很多坑，上面的代码有时候会出问题，有些异常没处理好。但是10个线程不停写10000次也是3s多。

## IO多路复用+Netty ##

使用java的原生NIO写程序很容易出问题，因为API比较复杂，而且有很多异常要处理，比如连接的关闭，粘包半包等，使用Netty这种成熟的框架会比较好写。

Netty常用的线程模型如下图所示，mainReactor负责监听server socket，accept新连接，并将建立的socket分派给subReactor。subReactor负责多路分离已连接的socket，读写网络数据，对业务处理功能，其扔给worker线程池完成。通常，subReactor个数上可与CPU个数等同。  
![www.wityx.com][www.wityx.com 5]

客户端代码如下所示。其中的两个NioEventLoop就是上面的mainReactor和subReactor。第一个参数为0，是使用默认线程数的意思，这样mainReactor一般是1个，subReactor一般与CPU核相通。

我们这里只有boss(mainReactor)和worker(subReactor)，一般情况下，还有一个线程池，用于处理真正的业务逻辑，因为worker是用来读取和解码数据的，如果在这个worker里处理业务逻辑，比如访问数据库，是不合适的。只是我们这个场景就类似于Redis，所以没有用另一个线程池。

package org.ifool.niodemo.redis.redis6;
    
    import io.netty.bootstrap.ServerBootstrap;
    import io.netty.buffer.ByteBuf;
    import io.netty.buffer.Unpooled;
    import io.netty.channel.*;
    import io.netty.channel.nio.NioEventLoopGroup;
    import io.netty.channel.socket.SocketChannel;
    import io.netty.channel.socket.nio.NioServerSocketChannel;
    import io.netty.handler.codec.LengthFieldBasedFrameDecoder;
    import org.ifool.niodemo.redis.Util;
    
    import java.io.IOException;
    import java.nio.ByteBuffer;
    import java.util.Map;
    import java.util.concurrent.*;
    import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
    
    public class RedisServer6 {
    
        //全局缓存
        public static Map<String,String> cache = new ConcurrentHashMap<String,String>();
    
        public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
    
            //用于处理accept事件的线程池
            EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup(0, new ThreadFactory() {
                AtomicInteger index = new AtomicInteger(0);
                public Thread newThread(Runnable r) {
                    return new Thread(r,"netty-boss-"+index.getAndIncrement());
                }
            });
            //用于处理读事件的线程池
            EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup(0, new ThreadFactory() {
                AtomicInteger index = new AtomicInteger(0);
                public Thread newThread(Runnable r) {
                    return new Thread(r,"netty-worker-"+index.getAndIncrement());
                }
            });
    
            ServerBootstrap bootstrap = new ServerBootstrap();
            bootstrap.group(bossGroup,workerGroup)
                    .channel(NioServerSocketChannel.class)
                    .option(ChannelOption.SO_BACKLOG,50)
                    .childHandler(new ChildChannelHandler());
            ChannelFuture future = bootstrap.bind(8888).sync();
    
            future.channel().closeFuture().sync();
    
            bossGroup.shutdownGracefully();
            workerGroup.shutdownGracefully();
        }
    }
    
    /**这个类就是供netty-worker调用的**/
    class ChildChannelHandler extends ChannelInitializer<SocketChannel> {
    
        protected void initChannel(SocketChannel socketChannel) throws Exception {
            //先通过一个LengthFieldBasedFrameDecoder分包，再传给RequestHandler
            socketChannel.pipeline()
                    .addLast(new RedisDecoder(127,0,1))
                    .addLast(new RequestHandler());
        }
    }
    
    
    class RequestHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter {
        @Override
        public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {
            ByteBuf buf = (ByteBuf)msg;
            int len = buf.readableBytes() - 1;
            int lenField = buf.readByte();
            if(len != lenField) {
                ByteBuf resp = Unpooled.copiedBuffer("2|bad cmd".getBytes());
                ctx.write(resp);
            }
            byte[] req = new byte[len];
            buf.readBytes(req,0,len);
            byte[] response = Util.processRequest(RedisServer6.cache,req,len,true);
            ByteBuf resp = Unpooled.copiedBuffer(response);
            ctx.write(resp);
        }
        @Override
        public void channelReadComplete(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception {
            ctx.flush();
        }
        @Override
        public void exceptionCaught(ChannelHandlerContext ctx, Throwable cause) {
            ctx.close();
        }
    }
    class RedisDecoder extends LengthFieldBasedFrameDecoder {
    
        public RedisDecoder(int maxFrameLength, int lengthFieldOffset, int lengthFieldLength) {
            super(maxFrameLength, lengthFieldOffset, lengthFieldLength);
        }
    }

可以看到，运行后产生了一个boss线程和10个worker线程。  
![www.wityx.com][www.wityx.com 6]

用netty写的就比较稳定了，10个写成不停写10000次也是3秒，但是不用担心线程数了。

# 总结 #

网络IO模型只看概念什么的很难理解，只有通过实例才能理解的更深刻。我们通过回答一个问题来总结一下：  
为什么redis能通过单线程实现上万的tps？  
我们把redis处理请求的过程细化：  
(1)读取原始数据  
(2)解析并处理数据(处理业务逻辑)  
(3)写会返回数据

读取数据是通过IO多路复用实现，而在底层，是通过epoll实现，epoll相比于select(不是Java NIO的select，是Linux的select)主要有以下两个优点：  
一是提高了遍历socket的效率，即时有上百万个连接，它也只会遍历有事件的连接，而select需要全部遍历一遍。  
二是通过mmap实现了内核态与用户态的共享内存，也就是数据从网卡到达复制到内核空间，不需要复制到用户空间了，所以使用epoll，如果发现有读事件，那么内存里的数据也准备好了，不需要拷贝。  
通过以上可以得出，读取数据是十分快的。

接下来就是处理数据，这才是能使用单线程的本质原因。redis的业务逻辑是纯内存操作，耗时是纳秒级的，所以事件可以忽略不计。假如我们是一个复杂的web应用，业务逻辑涉及到读数据库，调用其它模块，那么是不能用单线程的。

同样，写数据也是通过epoll共享内存，只要把结果计算后放到用户内存，然后通知操作系统就可以了。

所以，redis能单线程支撑上万tps的前提就是每个请求都是内存操作，事件都特别短，但凡有一次请求慢了，就会导致请求阻塞。假设99.99%的请求响应时间都在1ms以内，而0.01%的请求时间为1s，那么单线程模型在处理1s请求的时候，剩余1ms的请求也都得排队。

[Redis]: http://www.wityx.com/post/712_1_1.html
[www.wityx.com]: /images/20230601/6c1d2dd8ea6144bd84b19583ecdc3a29.png
[www.wityx.com 1]: /images/20230601/9c8763c89f7d49ca8a00df92e376c2cd.png
[www.wityx.com 2]: /images/20230601/65fa4f25dc594fbb8e93bd2975ac4cb1.png
[Link 1]: http://www.wityx.com/post/240_1_1.html
[www.wityx.com 3]: /images/20230601/10100753ed0143fe91fbf424cbcd3cc7.png
[www.wityx.com 4]: /images/20230601/42326f26f518425cafc66ce2f1680efd.png
[www.wityx.com 5]: /images/20230601/1a9896afb95b4042a31ab93849514a3f.png
[www.wityx.com 6]: /images/20230601/d379709737e14f82aae8f887bc1b76dc.png