第四章Netty第三节handler&pipeline&ByteBuf
发布时间：2023年12月23日
Handler & Pipeline
Pipeline中执行顺序
ChannelHandler用来处理Channel上的各种事件，分为入站和出站。ChannelHandler被连成一串就是pipeline.
- 入站处理器通常是ChannelInBoundHanderAdapter的子类，主要用来读取客户端的数据，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，channel是产品的加工车间。pipeline是车间中的流水线，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。
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);
客户单：
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");
});
结果打印：
1
2
3
6
5
4
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
- 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
下图为服务端 pipeline 触发的原始流程，图中数字代表了处理步骤的先后次序
EmbededChannel调试
主要方法：
- channel.writeInbound
- channel.writeOutbound
通过new EmbededChannel，调用上面方法，能够触发pipeline中的channel事件，handler执行。
ChannelInboundHandlerAdapter ch1 = new ChannelInboundHandlerAdapter(){
@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {
log.debug("1");
super.channelRead(ctx, msg);
}
};
ChannelInboundHandlerAdapter ch2 = new ChannelInboundHandlerAdapter(){
@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {
log.debug("2");
super.channelRead(ctx, msg);
}
};
ChannelOutboundHandlerAdapter ch3 = new ChannelOutboundHandlerAdapter() {
@Override
public void write(ChannelHandlerContext ctx, Object msg, ChannelPromise promise) throws Exception {
log.debug("3");
super.write(ctx, msg, promise);
}
};
ChannelOutboundHandlerAdapter ch4 = new ChannelOutboundHandlerAdapter() {
@Override
public void write(ChannelHandlerContext ctx, Object msg, ChannelPromise promise) throws Exception {
log.debug("4");
super.write(ctx, msg, promise);
}
};
EmbeddedChannel channel = new EmbeddedChannel(ch1, ch2, ch3, ch4);
// channel.writeInbound(ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer().writeBytes("hello".getBytes()));// 让inbound事件触发
channel.writeOutbound(ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer().writeBytes("hello".getBytes()));// 让outbound事件触发
ByteBuf
创建
ByteBuf buffer = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(10);
log(buffer);
read index:0 write index:0 capacity:10
创建默认的ByteBuf(池化基于直接内存)，初始容量为10（可扩充，对应一个最大容量）
直接内存 vs 堆内存
直接内存（默认）：将数据存放在操作系统的堆外内存中。直接内存的分配和释放不受JVM的垃圾回收控制，减少了GC开销。直接内存创建和销毁的代价高，但是读写性能好（零拷贝技术减少了内核态和用户态数据的复制），配合池化功能一起用。
堆内存：堆内存由JVM自动管理和回收。某些情况下可能导致GC的开销和延迟。
创建池化基于堆的buffer
ByteBuf buffer = ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer(10);
创建池化基于直接内存的 ByteBuf
ByteBuf buffer = ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer(10);
池化 vs 非池化
池化的最大意义在于减少创建buffer的时间和重用byteBuf。具体如下：
- 没有池化，每次都得创建新的byteBuf实例，速度慢
- 有了池化，池中提前创建好byteBuf，用完了放回池子，可以重用。
- 高并发时，池化功能更节约内存，减少内存溢出的可能。
组成
ByteBuf由四部分组成
两个指针，分别时读指针和写指针（注意：NIO中的bytebuffer读写指针共用的）
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 | |
| 大端方式写入（网络传输中习惯大端）：将第一个字节（从左到右）写入高位（大端）：符合人的正常思维，即 0x00 00 02 50，写入后 00 00 02 50 | ||
| 小端方式写入：将第一个字节（从左到右）写入低位（小端）：即 0x00 00 02 50，写入后 50 02 00 00 |
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 |........ |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
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 210=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 |............ |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
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
1
2
3
4
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
retain & release
由于Nettty由堆外内存的byteBuf实现，堆外内存最好是手动来释放，而不是GC垃圾回收。
- UnpooledHeapByteBuf使用的是JVM内存，只需要等GC回收即可
- UnpooledDirectByteBuf使用的是操作系统的堆外内存，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
Netty这里使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，其他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，当各个方法均无法正常使用。
谁来负责release呢？
基本规则是，谁是最后使用者，谁负责release
- 入站ByteBuf处理原则
- 对原始ByteBuf不做处理，调用ctx.fireChannelRead(msg)向后传递，无需release
- 将原始ByteBuf转换为其他类型的Java对象，这时ByteBuf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没有成功传递到后一个ChannelHandler，必须release
- 假设消息一直往后传，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，但又必须释放，可以循环调用release直接返回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;
}
slice
「零拷贝」的体现之一。对原始的ByteBuf进行切片成多个ByteBuf,切片后的ByteBuf并没有发生内存复制，还是使用原来的内存，只是切片后的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 |.. |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
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
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。
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
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
文章来源:https://blog.csdn.net/qq_44850917/article/details/135159905
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我的编程经验分享网邮箱：chenni525@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我的编程经验分享网邮箱：chenni525@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
最新文章
- Python教程
- 深入理解 MySQL 中的 HAVING 关键字和聚合函数
- Qt之QChar编码（1）
- MyBatis入门基础篇
- 用Python脚本实现FFmpeg批量转换
- 揭秘HTTPS加密协议：保护你的网络安全
- Vue关于Vuex实现组件中数据的共享要点总结和部分代码
- 阶段七第二章 性能测试工具
- 【QT】QStandardItemModel类的应用介绍
- 读懂比特币—bitcoin代码分析（二）
- 柯桥专业会计学校之相关财税知识，2023年新版增值税税率表
- 鸿蒙开发-UI-布局-弹性布局
- 基于美团发布的YOLOv6开发构建自己的个性化目标检测项目超详细教程
- 计算机网络的交通灯：停止-等待协议
- MySQL