总结:Tomcat和Jetty的高性能、高并发之道
高性能程序就是高效的利用 CPU、内存、网络和磁盘等资源,在短时间内处理大量的请求。那如何衡量“短时间和大量”呢?其实就是两个关键指标:响应时间和每秒事务处理量(TPS)。
那什么是资源的高效利用呢? 我觉得有两个原则:
-
减少资源浪费。比如尽量避免线程阻塞,因为一阻塞就会发生线程上下文切换,就需要耗费 CPU 资源;再比如网络通信时数据从内核空间拷贝到 Java 堆内存,需要通过本地内存中转。
-
当某种资源成为瓶颈时,用另一种资源来换取。比如缓存和对象池技术就是用内存换 CPU;数据压缩后再传输就是用 CPU 换网络。
Tomcat 和 Jetty 中用到了大量的高性能、高并发的设计,我总结了几点:
- I/O 和线程模型
- 减少系统调用
- 池化
- 零拷贝
- 高效的并发编程
下面我会详细介绍这些设计,希望你也可以将这些技术用到实际的工作中去。
I/O 和线程模型
I/O 模型的本质就是为了缓解 CPU 和外设之间的速度差。当线程发起 I/O 请求时,比如读写网络数据,网卡数据还没准备好,这个线程就会被阻塞,让出 CPU,也就是说发生了线程切换。而线程切换是无用功,并且线程被阻塞后,它持有内存资源并没有释放,阻塞的线程越多,消耗的内存就越大,因此 I/O 模型的目标就是尽量减少线程阻塞
。Tomcat 和 Jetty 都已经抛弃了传统的同步阻塞 I/O,采用了非阻塞 I/O 或者异步 I/O,目的是业务线程不需要阻塞在 I/O 等待上
。
除了 I/O 模型,线程模型也是影响性能和并发的关键点。Tomcat 和 Jetty 的总体处理原则是:
-
连接请求由专门的 Acceptor 线程组处理。
-
I/O 事件侦测也由专门的 Selector 线程组来处理。
-
具体的协议解析和业务处理可能交给线程池(Tomcat),或者交给 Selector 线程来处理(Jetty)。
将这些事情分开的好处是解耦,并且可以根据实际情况合理设置各部分的线程数。这里请你注意,线程数并不是越多越好
,因为 CPU 核的个数有限,线程太多也处理不过来,会导致大量的线程上下文切换。
减少系统调用
其实系统调用是非常耗资源的一个过程,涉及 CPU 从用户态切换到内核态的过程,因此我们在编写程序的时候要有意识尽量避免系统调用。
比如在 Tomcat 和 Jetty 中,系统调用最多的就是网络通信操作了,一个 Channel 上的 write 就是系统调用,为了降低系统调用的次数,最直接的方法就是使用缓冲
,当输出数据达到一定的大小才 flush 缓冲区。Tomcat 和 Jetty 的 Channel 都带有输入输出缓冲区。
还有值得一提的是,Tomcat 和 Jetty 在解析 HTTP 协议数据时, 都采取了延迟解析的策略,HTTP 的请求体(HTTP Body)直到用的时候才解析。也就是说,当 Tomcat 调用 Servlet 的 service 方法时,只是读取了和解析了 HTTP 请求头,并没有读取 HTTP 请求体。
直到你的 Web 应用程序调用了 ServletRequest 对象的 getInputStream 方法或者 getParameter 方法时,Tomcat 才会去读取和解析 HTTP 请求体中的数据;这意味着如果你的应用程序没有调用上面那两个方法,HTTP 请求体的数据就不会被读取和解析,这样就省掉了一次 I/O 系统调用。
池化、零拷贝
池化的本质就是用内存换 CPU;而零拷贝就是不做无用功,减少资源浪费。
高效的并发编程
我们知道并发的过程中为了同步多个线程对共享变量的访问,需要加锁来实现。
而锁的开销是比较大的,拿锁的过程本身就是个系统调用,如果锁没拿到线程会阻塞,又会发生线程上下文切换,尤其是大量线程同时竞争一把锁时,会浪费大量的系统资源。因此作为程序员,要有意识的尽量避免锁的使用,比如可以使用原子类 CAS 或者并发集合来代替。如果万不得已需要用到锁,也要尽量缩小锁的范围和锁的强度。接下来我们来看看 Tomcat 和 Jetty 如何做到高效的并发编程的。
缩小锁的范围
缩小锁的范围,其实就是不直接在方法上加 synchronized,而是使用细粒度的对象锁。
protected void startInternal() throws LifecycleException {
setState(LifecycleState.STARTING);
// 锁engine成员变量
if (engine != null) {
synchronized (engine) {
engine.start();
}
}
//锁executors成员变量
synchronized (executors) {
for (Executor executor: executors) {
executor.start();
}
}
mapperListener.start();
//锁connectors成员变量
synchronized (connectorsLock) {
for (Connector connector: connectors) {
// If it has already failed, don't try and start it
if (connector.getState() != LifecycleState.FAILED) {
connector.start();
}
}
}
}
它没有直接在方法上加锁,而是用了三把细粒度的锁,来分别用来锁三个成员变量。如果直接在方法上加 synchronized,多个线程执行到这个方法时需要排队;而在对象级别上加 synchronized,多个线程可以并行执行这个方法,只是在访问某个成员变量时才需要排队
。
用原子变量和 CAS 取代锁
下面的代码是 Jetty 线程池的启动方法,它的主要功能就是根据传入的参数启动相应个数的线程。
private boolean startThreads(int threadsToStart)
{
while (threadsToStart > 0 && isRunning())
{
//获取当前已经启动的线程数,如果已经够了就不需要启动了
int threads = _threadsStarted.get();
if (threads >= _maxThreads)
return false;
//用CAS方法将线程数加一,请注意执行失败走continue,继续尝试
if (!_threadsStarted.compareAndSet(threads, threads + 1))
continue;
boolean started = false;
try
{
Thread thread = newThread(_runnable);
thread.setDaemon(isDaemon());
thread.setPriority(getThreadsPriority());
thread.setName(_name + "-" + thread.getId());
_threads.add(thread);//_threads并发集合
_lastShrink.set(System.nanoTime());//_lastShrink是原子变量
thread.start();
started = true;
--threadsToStart;
}
finally
{
//如果最终线程启动失败,还需要把线程数减一
if (!started)
_threadsStarted.decrementAndGet();
}
}
return true;
}
你可以看到整个函数的实现是一个 while 循环,并且是无锁的。_threadsStarted表示当前线程池已经启动了多少个线程,它是一个原子变量 AtomicInteger,首先通过它的 get 方法拿到值,如果线程数已经达到最大值,直接返回。否则尝试用 CAS 操作将_threadsStarted的值加一,如果成功了意味着没有其他线程在改这个值,当前线程可以继续往下执行;否则走 continue 分支,也就是继续重试,直到成功为止。在这里当然你也可以使用锁来实现,但是我们的目的是无锁化。
并发容器的使用
CopyOnWriteArrayList 适用于读多写少的场景,比如 Tomcat 用它来“存放”事件监听器,这是因为监听器一般在初始化过程中确定后就基本不会改变,当事件触发时需要遍历这个监听器列表,所以这个场景符合读多写少的特征。
public abstract class LifecycleBase implements Lifecycle {
//事件监听器集合
private final List<LifecycleListener> lifecycleListeners = new CopyOnWriteArrayList<>();
...
}
volatile 关键字的使用
再拿 Tomcat 中的 LifecycleBase 作为例子,它里面的生命状态就是用 volatile 关键字修饰的。volatile 的目的是为了保证一个线程修改了变量,另一个线程能够读到这种变化。对于生命状态来说,需要在各个线程中保持是最新的值,因此采用了 volatile 修饰。
public abstract class LifecycleBase implements Lifecycle {
//当前组件的生命状态,用volatile修饰
private volatile LifecycleState state = LifecycleState.NEW;
}