百万并发「零拷贝」技术系列之经典案例Netty

原创
2020/07/29 08:00
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Netty在零拷贝思想上的实现可以理解为是广义的,它和wiki对零拷贝宽泛的定义特别吻合“CPU 不需要将数据从一块内存拷贝到另一块内存”,因为Netty主要是在用户空间尽量减少内存的拷贝次数,而非系统层面的用户空间和内核空间数据的拷贝。


Netty作为Java界知名的NIO网络通讯框架,凭借其高性能木秀于mina、twisted,其因素之一就如官方所述:“减少了不必要的内存拷贝”。


在零拷贝实现上,它有借助于Java NIO的tranferTo实现的FileRegion用于文件传输,也有通过巧妙设计buffer数据结构来避免由于拆分、组合而带来的拷贝。尤其是后者,因为buffer是用来化零为整降低I/O操作频率的重要技术手段,对性能的影响至关重要。

FileRegion


FileRegion的零拷贝是体现在系统层面的,它包装了Java NIO的FileChannel.tranferTo方法进行文件传输,从FileRegion的默认实现类DefaultFileRegion可以一探究竟

tranferTo在上一篇推文有较详细的讲解,此处不再累述。


ByteBuf


Netty使用了它自己封装的buffer API替代了Java NIO的ByteBuffer:ByteBuf。官方列出了它的一些比较酷的特性

  • You can define your buffer type if necessary.根据需要可以定制自己的buffer类型。

  • Transparent zero copy is achieved by built-in composite buffer type.通过内建的组合类型可以实现透明的零拷贝。

  • A dynamic buffer type is provided out-of-the-box, whose capacity is expanded on demand, just like `StringBuffer`.它是一个开箱即用可根据需求动态扩展的buffer,就像`StringBuffer`。

  • There's no need to call the `flip()` method anymore.不再需要调用`flip()` 方法。

  • It is often faster than `ByteBuffer`.通常比`ByteBuffer`更快速。

DirectByteBuffer
实际上ByteBuf提供了非常丰富的实现类如下图所列,在逻辑上主要分为堆内buffer(HeapByteBuf)和堆外buffer(DirectByteBuf)。

DirectBy teBuf是用Java NIO的DirectByteBuffer实现的,所谓堆外buffer是相对于JVM堆内而言的,但网上有些资料把它和DMA混淆了。 DirectByteBuffer只是避免了JVM堆内向堆外的拷贝,但这个“堆内、堆外”依然是用户空间的范畴,因为 DirectByteBuffer是malloc() 分配出来的内存,用户空间和内核空间请参考上一篇

拿网络传输来说,对于传统的read/write的I/O方式,一般情况而言是这样的:Java堆内存—>用户空间的堆外内存—>内核socket缓冲区—>DMA—>网卡—>网卡—>DMA—>内核socket缓冲区—>用户空间的堆外内存—>Java堆内存

DirectByteBuffer的使用是有一定的风险的,可能会造成OutOfMemory,官方是这样描述的

allocating many short-lived direct NIO buffers often causes an OutOfMemoryError.

堆内和堆外内存各有优势和劣势,需要根据场景自行选择


网络传输的过程中对数据的拆包、组包等操作十分常见也很频繁,Netty提供了warp、Composite和slice方法来减少数据的拷贝,达到性能的提升的目标。

wrap包装


Netty可以通过各种wrap方法, 将 byte[]、ByteBuf、ByteBuffer等包装成一个ByteBuf对象,而不需要进行数据的拷贝。实际上Java NIO的ByteBuffer也有wrap,但Netty的ByteBuf提供了更丰富和便捷的wrap。

通常将一个对象比如byte数组转换成一个ByteBuffer,传统的作法是把数组拷贝到ByteBuffer对象中,而wrap的方式无须拷贝,它们共用同一块内存

byte[] tmp=new byte[]{1,2};

//Java NIO
//传统方式(拷贝)
ByteBuffer byteBuffer=ByteBuffer.allocate(2);
byteBuffer.put(tmp);
//wrap方式
byteBuffer=ByteBuffer.wrap(tmp);

//Netty ByteBuf
//传统方式(拷贝)
ByteBuf byteBuf = Unpooled.buffer();
byteBuf.writeBytes(tmp);
//wrap方式
byteBuf=Unpooled.wrappedBuffer(tmp);


CompositeByteBuf组包


CompositeByteBuf将多个ByteBuf组合成一个ByteBuf而不需要数据拷贝,每个ByteBuf都是独立存在的,只是在逻辑上的组合,提高性能的同时可以统一使用ByteBuf的API。假设有一个数据包是由三部分组成header、body、footer,它们可能是由不同的模块创建的,组合示意和代码如下

ByteBuf header = Unpooled.wrappedBuffer(tmp);
ByteBuf body = Unpooled.wrappedBuffer(tmp);
ByteBuf footer = Unpooled.wrappedBuffer(tmp);
//不建议的作法
ByteBuf wholeBuf = Unpooled.buffer(header.readableBytes() 
    + body.readableBytes()+footer.readableBytes());
wholeBuf.writeBytes(header);
wholeBuf.writeBytes(body);
wholeBuf.writeBytes(footer);
//建议使用组合
CompositeByteBuf compositeByteBuf=Unpooled.compositeBuffer();
//第一个参数increaseWriterIndex,为true会自动增加writerIndexss
compositeByteBuf.addComponents(true,header,body,footer);


slice拆分包


slice将一个ByteBuf分解为多个ByteBuf,但没有数据拷贝,而是共享同一个存储区域的,这在拆分包操作时非常有用,如上例数据包由header、body、footer三部分组成,拆分示意和代码如下

ByteBuf byteBuf4slice=.....;
ByteBuf header=byteBuf4slice.slice(0,5);
ByteBuf body=byteBuf4slice.slice(5,15);
ByteBuf footer=byteBuf4slice.slice(15,20);


polled池化


Netty 4.x提供了池化的Buffer,类似于线程池或数据库连接池的思想,避免了Buffer频繁的创建和释放带来的性能低效及GC压力。池化和非池化的性能对比如下

int loop = 3000000;
byte[] content="this is a test".getBytes();

//池化buffer
long startTime = System.currentTimeMillis();
ByteBuf pooledBuf = null;
for (int i = 0; i < loop; i++) {
    pooledBuf= PooledByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(1024);
    pooledBuf.writeBytes(content);
    pooledBuf.release();
}
long pooledTime=System.currentTimeMillis()-startTime;
System.out.println("3百万次池化buffer消耗的时间:"+pooledTime);

//非池化buffer
startTime = System.currentTimeMillis();
ByteBuf unPooledBuf = null;
for (int i = 0; i < loop; i++) {
    unPooledBuf= Unpooled.buffer(1024);
    unPooledBuf.writeBytes(content);
    unPooledBuf.release();
}
long unPooledTime=System.currentTimeMillis()-startTime;
System.out.println("3百万次池化buffer消耗的时间:"+unPooledTime);

//性能提升
System.out.println("池化buffer性能提升:"+Double.valueOf(
    String.format("%.2f",(unPooledTime-pooledTime)/(double)unPooledTime))*100
    +"%");

执行后从输出可见,池化后的buffer性能提升20%左右,非常可观

3百万次池化buffer消耗的时间:766
3百万次池化buffer消耗的时间:989
池化buffer性能提升:23.0%


写在最后
Netty在Java界经之所以久不衰自有它的优势,虽然Netty5夭折了,但Netty4依然足够哦强大,开发者不仅把它用于实现各种通讯应用,还在各种框架中起着顶梁柱的角色,比如阿里的Dubbo。
零拷贝系列以计算机组成及操作系统入手,以零拷贝思想在Linux和Java中的实现为传承,最终以Netty作为经典案例分析收尾,希望能对您有所启发,感谢关注。
End



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