实现Reactor模型可分为以下三种:
- 单线程模型
- 单Reactor多线程模型
- 主从Reactor多线程模型。
单线程模型
Reactor单线程模型,指的是所有的IO操作都在同一个线程上面完成,线程的职责如下:
作为NIO服务端,接收客户端的TCP连接;
作为NIO客户端,向服务端发起TCP连接;
读取通信对端的请求或者应答消息;
向通信对端发送消息请求或者应答消息。
由于Reactor模式使用的是异步非阻塞IO,所有的IO操作都不会导致阻塞,理论上一个线程可以独立处理所有IO相关的操作。从架构层面看,一个NIO线程确实可以完成其承担的职责。例如,通过Acceptor接收客户端的TCP连接请求消息,链路建立成功之后,通过Dispatch将对应的ByteBuffer派发到指定的Handler上进行消息解码。用户线程可以通过消息编码通过NIO线程将消息发送给客户端。
Server端
1 | public class Reactor1 { |
Client
1 | public class Client1 { |
对于一些小容量应用场景,可以使用单线程模型。但是对于高负载、大并发的应用场景却不合适,主要原因如下:
一个NIO线程同时处理成百上千的链路,性能上无法支撑,即便NIO线程的CPU负荷达到100%,也无法满足海量消息的编码、解码、读取和发送;
当NIO线程负载过重之后,处理速度将变慢,这会导致大量客户端连接超时,超时之后往往会进行重发,这更加重了NIO线程的负载,最终会导致大量消息积压和处理超时,成为系统的性能瓶颈;
可靠性问题:一旦NIO线程意外跑飞,或者进入死循环,会导致整个系统通信模块不可用,不能接收和处理外部消息,造成节点故障。
为了解决这些问题,演进出了Reactor多线程模型。
单Reactor多线程模型
经典Reactor模式中,尽管一个线程可同时监控多个请求(Channel),但是所有读/写请求以及对新连接请求的处理都在同一个线程中处理,无法充分利用多CPU的优势,同时读/写操作也会阻塞对新连接请求的处理。当获取到IO的读写事件之后,交由线程池来处理,这样可以减小主reactor的性能开销,从而更专注的做事件分发工作了,从而提升整个应用的吞吐。
Reactor多线程模型的特点:
有专门一个NIO线程-Acceptor线程用于监听服务端,接收客户端的TCP连接请求;
网络IO操作-读、写等由一个NIO线程池负责,线程池可以采用标准的JDK线程池实现,它包含一个任务队列和N个可用的线程,由这些NIO线程负责消息的读取、解码、编码和发送;
1个NIO线程可以同时处理N条链路,但是1个链路只对应1个NIO线程,防止发生并发操作问题。
在绝大多数场景下,Reactor多线程模型都可以满足性能需求;
服务端的实现
1 | public class Reactor2 { |
1 | class Processor implements Callable { |
在极个别特殊场景中,一个NIO线程负责监听和处理所有的客户端连接可能会存在性能问题。例如并发百万客户端连接,或者服务端需要对客户端握手进行安全认证,但是认证本身非常损耗性能。在这类场景下,单独一个Acceptor线程可能会存在性能不足问题,为了解决性能问题,产生了第三种Reactor线程模型-主从Reactor多线程模型。
多个Reactor模式(主从Reactor)
Netty中使用的Reactor模式,引入了多Reactor,也即一个主Reactor负责监控所有的连接请求,多个子Reactor负责监控并处理读/写请求,减轻了主Reactor的压力,降低了主Reactor压力太大而造成的延迟。并且每个子Reactor分别属于一个独立的线程,每个成功连接后的Channel的所有操作由同一个线程处理。这样保证了同一请求的所有状态和上下文在同一个线程中,避免了不必要的上下文切换,同时也方便了监控请求响应状态。
多个Reactor模式架构图
1 | public class MainReactor { |
上面的代码是主Reactor,子Reactor根据前机器可用核数的两倍(与Netty默认的子Reactor个数一致)。对于每个成功连接的SocketChannel,通过round robin的方式交给不同的子Reactor。子Reactor的代码如下:
1 | public class FollowerReactor { |
在子Reactor中创建了一个静态的线程池,且线程池的大小为机器核数的两倍,每个字Reactor包换一个Selector实例,同事每次创建一个子Reactor都提交一个任务到线程池,阻塞到selector方法,直到新的channel注册到该Selector上,才继续执行。
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