Netty专栏 (五)——— EventLoop和线程模型

2024-03-31 06:48

本文主要是介绍Netty专栏 (五)——— EventLoop和线程模型,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Netty-In-Action

@author 鲁伟林
记录《Netty 实战》中各章节学习过程,写下一些自己的思考和总结,帮助使用Netty框架的开发技术人员们,能够有所得,避免踩坑。
本博客目录结构将严格按照书本《Netty 实战》,省略与Netty无关的内容,可能出现跳小章节。
本博客中涉及的完整代码:
GitHub地址: https://github.com/thinkingfioa/netty-learning/tree/master/netty-in-action。
本人博客地址: https://blog.csdn.net/thinking_fioa

 

第7章 EventLoop和线程模型

在本章开始前,推荐一本书籍《Java并发编程实战》,此书应该是所有Java开发人员必读书籍。

7.1 线程模型概述

基本的线程池化模式:

  1. 从线程池中的空闲线程列表中选择一个Thread,指派去运行一个已提交的任务
  2. 任务完成后,该Thread重新回到线程池,使其可被重用

 

线程池通过缓存和重用Thread,减少了线程创建和销毁的过程,极大的提高了性能。但是它并不能消除上下文切换所带来的开销,随着项目中线程数据量的增多,这种切换所带来的开销非常严重。

7.2 EventLoop接口

EventLoop通俗的理解就是:事件循环。直观的代码逻辑:

while (!terminated) {List<Runnable> readyEvents = blockUntilEventsReady();for (Runnable ev: readyEvents) {ev.run();}
}

Netty提供的EventLoop结合了JDK的并发编程和Channel的事件,类层次如下 

约定俗成的关系(非常重要):

  1. 一个EventLoopGroup包含一个或多个EventLoop
  2. 一个EventLoop在其生命周期内只能和一个Thread绑定
  3. 所有I/O操作和事件都分配给EventLoop绑定的Thread处理
  4. 一个Channel在其生命周期内,只能注册于一个EventLoop
  5. 一个EventLoop可能被分配处理多个Channel。也就是EventLoop与Channel是1:n的关系
  6. 一个Channel上的所有ChannelHandler的事件由绑定的EventLoop中的I/O线程处理
  7. 不要阻塞Channel的I/O线程,可能会影响该EventLoop中其他Channel事件处理
  8. EventLoop接口中只定义一个方法: parent() ----- 用于返回当前EventLoop实现的实例所属的EventLoopGroup的引用

7.2.2 Netty3与Netty4中I/O操作区别

  1. Netty3中不保证多个线程不会在同一时刻访问出站事件 ----- 不同的线程掉用Channel.write()方法,同一个Channel可能同时触发出站事件。
  2. Netty4中所有的出站事件肯定是交由EventLoop绑定的线程异步处理,所以不会存在Netty3多个线程访问一个Channel的问题
  3. Netty3中exceptionCaught事件是一个入站事件,可能在Channel.write()出站事件发生时,发生异常,产生一个exceptonCaught入站事件,则会将异常交由I/O线程处理,存在上下文切换
  4. Metty4则保证Channel上所产生的所有I/O事件,都交由某个指定的EventLoop来处理

7.3 任务调度

调度一个任务以便稍后(延迟)执行或者周期性地执行

7.3.1 JDK的任务调度API

JDK提供Timer定时器和ScheduledExecutorService来实现调度功能。推荐使用ScheduledExecutorService。

ScheduledExecutorService与Timer定时器比较:

  1. Timer执行周期任务严格依赖于系统时间。比如,每5秒执行一次定时任务,当前时间是:2018-08-22 09:00:00,如果将机器时间调成昨天时间2018-08-21。那么Timer定时任务将失效。而ScheduledExecutorService依然有效,其基于时间的延迟,与系统时间改变无关
  2. Timer是单线程,当执行多个任务时,任务1抛出异常并且为正常处理,Timer线程将退出。所有的任务都不再被调度。而ScheduledExecutorService则保证task1出现异常时,不影响task2的运行
  3. Timer是单线程,如果task1执行非常耗时,则会影响task2执行。而ScheduledExecutorService则可以是多线程处理

7.3.2 使用EventLoop调度任务

Netty提供的EventLoop能够帮助用户实现周期性任务调度任务。从图7-2中可以发现,EventLoop扩展了ScheduledExecutorService。

7.4 实现细节

7.4.1 线程管理

Netty线程模型的卓越性能取决于对于当前执行的Thread的身份的确定,通过调用EventExecutor的inEventLoop(Thread)方法实现。EventLoop会做以下判断,以提交处理性能,减少线程切换代价

  1. 如果当前调用线程正是支持EventLoop的线程,那么提交的代码块将会被(直接)执行
  2. 否则,EventLoop将它放入到内部队列中,以便稍后执行
  3. 注意:每个EventLoop都有自己的任务队列,独立于其他的EventLoop

下图是Netty线程模型的关键组成部分[通过阅读源码4.1.22发现,实现逻辑并非下图,待考究

7.4.2 EventLoop线程的分配

根据不同的传输实现,EventLoop的创建和分配方式也不同

7.4.2.1 异步传输

异步传输通过尽可能少量的Thread来支持大量的Channel,而不是每个Channel分配一个Thread。少量的EventLoop可能会被多个Channel共享。

下图3个固定大小的EventLoop(每个EventLoop都有一个Thread支撑),支持多个Channel的所有事件和任务 

  1. EventLoopGroup负责为每个新创建的Channel分配一个EventLoop。当前实现采用顺序循环(round-robin)方式来进行分配
  2. 一旦一个Channel被分配给一个EventLoop,那么它的整个生命周期中都使用这个EventLoop
  3. 提醒:由于EventLoop与Channel的映射关系是1:n,所以当使用ThreadLocal时,请开发人员知晓其中利弊。

7.4.2.2 阻塞传输

用于像OIO这样的其他传输设计,每个Channel都将被分配给一个EventLoop(以及它的Thread),EventLoop与Channel的映射关系是1:1

 

附录

  1. 完整代码地址
  2. netty-in-action书籍下载地址

这篇关于Netty专栏 (五)——— EventLoop和线程模型的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/863687

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI(简称 RVC)模型是一个基于 VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用:RVC 模型通过简单易用的网页界面,使得用户无需深入了

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验

图神经网络模型介绍(1)

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型,并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络:谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 (1)谱图卷积网络 卷积定理:函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积,即F{f*g}

秋招最新大模型算法面试,熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候,不知道面试完会不会复盘、总结,做笔记的习惯,这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助,都附有完整答案,熬夜也要看完,祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN,还有完整版的大模型 AI 学习资料,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

AI Toolkit + H100 GPU,一小时内微调最新热门文生图模型 FLUX

上个月,FLUX 席卷了互联网,这并非没有原因。他们声称优于 DALLE 3、Ideogram 和 Stable Diffusion 3 等模型,而这一点已被证明是有依据的。随着越来越多的流行图像生成工具(如 Stable Diffusion Web UI Forge 和 ComyUI)开始支持这些模型,FLUX 在 Stable Diffusion 领域的扩展将会持续下去。 自 FLU

SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析

查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者

线性因子模型 - 独立分量分析(ICA)篇

序言 线性因子模型是数据分析与机器学习中的一类重要模型,它们通过引入潜变量( latent variables \text{latent variables} latent variables)来更好地表征数据。其中,独立分量分析( ICA \text{ICA} ICA)作为线性因子模型的一种,以其独特的视角和广泛的应用领域而备受关注。 ICA \text{ICA} ICA旨在将观察到的复杂信号