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2.2.4. 高效的Reactor线程模型
常用的Reactor线程模型有三种，分别如下：
1) Reactor单线程模型；
2) Reactor多线程模型；
3) 主从Reactor多线程模型
Reactor单线程模型，指的是所有的IO操作都在同一个NIO线程上面完成，NIO线程的职责如下：
1) 作为NIO服务端，接收客户端的TCP连接；
2) 作为NIO客户端，向服务端发起TCP连接；
3) 读取通信对端的请求或者应答消息；
4) 向通信对端发送消息请求或者应答消息。
Reactor单线程模型示意图如下所示：
图2-22 Reactor单线程模型
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Handler可以通过NIO线程将消息发送给客户端。
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、大并发的应用却不合适，主要原因如下：
1) 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；
2) 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，NIO线程会成为系统的性能瓶颈；
3) 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，下面我们一起学习下Reactor多线程模型。
Rector多线程模型与单线程模型最大的区别就是有一组NIO线程处理IO操作，它的原理图如下：
图2-23 Reactor多线程模型
Reactor多线程模型的特点：
1) 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；
2) 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；
3) 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；但是，在极特殊应用场景中，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。例如百万客户端并发连接，或者服务端需要对客户端的握手消息进行安全认证，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。
主从Reactor线程模型的特点是：服务端用于接收客户端连接的不再是个1个单独的NIO线程，而是一个独立的NIO线程池。Acceptor接收到客户端TCP连接请求处理完成后（可能包含接入认证等），将新创建的SocketChannel注册到IO线程池（sub reactor线程池）的某个IO线程上(一个socket绑定一个线程)，由它负责SocketChannel的读写和编解码工作。Acceptor线程池仅仅只用于客户端的登陆、握手和安全认证，一旦链路建立成功，就将链路注册到后端subReactor线程池的IO线程上，由IO线程负责后续的IO操作。
它的线程模型如下图所示：
图2-24 Reactor主从多线程模型
利用主从NIO线程模型，可以解决1个服务端监听线程无法有效处理所有客户端连接的性能不足问题。因此，在Netty的官方demo中，推荐使用该线程模型。
事实上，Netty的线程模型并非固定不变，通过在启动辅助类中创建不同的EventLoopGroup实例并通过适当的参数配置，就可以支持上述三种Reactor线程模型。正是因为Netty 对Reactor线程模型的支持提供了灵活的定制能力，所以可以满足不同业务场景的性能诉求。
2.2.5. 无锁化的串行设计理念
在大多数场景下，并行多线程处理可以提升系统的并发性能。但是，如果对于共享资源的并发访问处理不当，会带来严重的锁竞争，这最终会导致性能的下降。为了尽可能的避免锁竞争带来的性能损耗，可以通过串行化设计，即消息的处理尽可能在同一个线程内完成，期间不进行线程切换，这样就避免了多线程竞争和同步锁。
为了尽可能提升性能，Netty采用了串行无锁化设计，在IO线程内部进行串行操作，避免多线程竞争导致的性能下降。表面上看，串行化设计似乎CPU利用率不高，并发程度不够。但是，通过调整NIO线程池的线程参数，可以同时启动多个串行化的线程并行运行，这种局部无锁化的串行线程设计相比一个队列-多个工作线程模型性能更优。
Netty的串行化设计工作原理图如下：
图2-25 Netty串行化工作原理图
Netty的NioEventLoop读取到消息之后，直接调用ChannelPipeline的fireChannelRead(Object msg)，只要用户不主动切换线程，一直会由NioEventLoop调用到用户的Handler，期间不进行线程切换，这种串行化处理方式避免了多线程操作导致的锁的竞争，从性能角度看是最优的。
2.2.6. 高效的并发编程
Netty的高效并发编程主要体现在如下几点：
1) volatile的大量、正确使用;
2) CAS和原子类的广泛使用；
3) 线程安全容器的使用；
4) 通过读写锁提升并发性能。
如果大家想了解Netty高效并发编程的细节，可以阅读之前我在微博分享的《多线程并发编程在 Netty 中的应用分析》，在这篇文章中对Netty的多线程技巧和应用进行了详细的介绍和分析。
2.2.8. 灵活的TCP参数配置能力
合理设置TCP参数在某些场景下对于性能的提升可以起到显著的效果，例如SO_RCVBUF和SO_SNDBUF。如果设置不当，对性能的影响是非常大的。下面我们总结下对性能影响比较大的几个配置项：
1) SO_RCVBUF和SO_SNDBUF：通常建议值为128K或者256K；
2) SO_TCPNODELAY：NAGLE算法通过将缓冲区内的小封包自动相连，组成较大的封包，阻止大量小封包的发送阻塞网络，从而提高网络应用效率。但是对于时延敏感的应用场景需要关闭该优化算法；
3) 软中断：如果Linux内核版本支持RPS（2.6.35以上版本），开启RPS后可以实现软中断，提升网络吞吐量。RPS根据数据包的源地址，目的地址以及目的和源端口，计算出一个hash值，然后根据这个hash值来选择软中断运行的cpu，从上层来看，也就是说将每个连接和cpu绑定，并通过这个hash值，来均衡软中断在多个cpu上，提升网络并行处理性能。
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