一步步动手实现高并发的Reactor模型 —— Kafka底层如何充分利用多线程优势去处理网络I/O与业务分发...

一、从《Apeche Kafka源码剖析》上搬来的概念和图

Kafka网络采用的是Reactor模式，是一种基于事件驱动的模式。熟悉 Java 编程的读者应该了解Java NIO提供了Reactor模式的API。常见的单线程Java NIO编程模式如图所示。

熟悉NIO编程都应该知道这个Selector，我们可以通过轮询它来获取监听事件，然后通过事件来进行不同的处理，比如OP_ACCEPT连接，OP_READ读取数据等等。

这样简单的处理对于客户端是没什么问题，但对于服务端来说就有些缺点了。在服务端，我们要求读取请求、处理请求以及发送响应各个环节必须能迅速完成，并且要尽可能做到互不影响。所以我们就需要对上述简单的模型进行修改。

为了满足高并发的需求，也为了充分利用服务器的资源，我们对上述的架构稍作调整，将网络读写的逻辑与业务处理的逻辑进行拆分，让其由不同的线程池来处理，如图所示。

二、套餐一：直接撸Kafka源码

如果不想看本文下面这个很挫的Reactor模型，可以直接看Kafka的源码 ~ 如果需要稍微借助一点中文注释，我已经标注了十分多的注释~ 可以直接看这个版本， 基于Kafka0.10.0.1的源码解读 ，当然也可以直接去看 官方版本 。

SocketServer就是它的入口。

其中，内部类 Acceptor 负责建立并配置新连接

内部类 Processor 负责处理IO事件。

KafkaRequestHandler 这个类负责业务的处理。

而业务处理和IO之间的桥则是 RequestChannel。

三、套餐二：动手一步步实现Reactor模型

事先声明，以下这个很挫（但也简单）的Reactor模型只是保证它能用，而且思路和Kafka大致一致，并没有去做很多的异常处理！！很多细节地方也做得不是很到位。

3.1 回忆一下selector是怎么用的

//1. 获取服务端通道
        ServerSocketChannel ssChannel = ServerSocketChannel.open();
        ssChannel.bind(new InetSocketAddress(9898));
        //2. 设置为非阻塞模式
        ssChannel.configureBlocking(false);
        
        //3. 打开一个监听器
        Selector selector = Selector.open();
        //4. 向监听器注册接收事件
        ssChannel.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);

        while (selector.select() > 0) {
            //5. 获取监听器上所有的监听事件值
            Iterator<SelectionKey> it = selector.selectedKeys().iterator();

            //6. 如果有值
            while (it.hasNext()) {
                //7. 取到SelectionKey
                SelectionKey key = it.next();

                //8. 根据key值判断对应的事件
                if (key.isAcceptable()) {
                    //9. 接入处理
                    SocketChannel socketChannel = ssChannel.accept();
                    socketChannel.configureBlocking(false);
                    socketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_READ);
                } else if (key.isReadable()) {

                    //10. 可读事件处理
                    SocketChannel channel = (SocketChannel) key.channel();
                    readMsg(channel);
                }
                //11. 移除当前key
                it.remove();
            }
        }

这就是我们上面提到的第一张图的模型，我们发现它的IO操作和业务处理是杂糅在一起的。当然我们简单的做可以使用一个业务处理的线程池负责处理业务。

但是我们这里是要去实现第二个图的模型~

3.2 实现负责建立连接的Acceptor

• 在 Acceptor 中监听端口

public Acceptor(InetSocketAddress inetSocketAddress, Processor[] processors) throws IOException {
        ServerSocketChannel serverSocketChannel = ServerSocketChannel.open();
        serverSocketChannel.configureBlocking(false);

        serverSocketChannel.socket()
                           .bind(inetSocketAddress);
        this.serverSocketChannel = serverSocketChannel;
        this.selector = Selector.open();
        this.processors = processors;// 先忽略这个东西 = =
    }

• 注册 OP_ACCEPT 事件，并且不断轮询进行连接的建立，kafka在初始化中大量使用了CountdownLaunch来确保初始化的成功，这里偷懒省去这一步骤。

@Override
   public void run() {
       if (init) {
           System.out.println("已可以开始建立连接");
           init = false;
       }

       try {
           serverSocketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);
       } catch (ClosedChannelException e) {
           e.printStackTrace();
       }

       int currentProcessors = 0;
       while (true) {
           try {
               int ready = selector.select(500); // 半秒轮询一次
               if (ready > 0) {
                   Set<SelectionKey> selectionKeys = selector.selectedKeys();
                   for (SelectionKey selectionKey : selectionKeys) {
                       if (selectionKey.isAcceptable()) {
                           this.accept(selectionKey, processors[currentProcessors]);
                           currentProcessors = (currentProcessors + 1) % processors.length;
                       } else {
                           throw new RuntimeException("不应该出现的情况，因为只订阅了OP_ACCEPT");
                       }
                   }
               }
           } catch (IOException e) {
               e.printStackTrace();
           }
       }
   }
	
	// 建立连接，并且使用RoundRobin分配给一个Processor，也就是负责IO的角色
   public void accept(SelectionKey selectionKey, Processor processor) throws IOException {
       SelectableChannel channel = selectionKey.channel();
       SocketChannel socketChannel = ((ServerSocketChannel) channel).accept();
       socketChannel.configureBlocking(false);
       socketChannel.socket()
                    .setTcpNoDelay(true);
       socketChannel.socket()
                    .setKeepAlive(true);

       // 将需要连接的socketChannel转交给processor去处理
       processor.accept(socketChannel);
   }

3.3 实现负责处理IO的Processor

• 新连接进来后的处理：这里只是简单将新建立的连接放在了newConnection中。

public Processor(String name, RequestChannel requestChannel, ConcurrentHashMap<SelectionKey, ArrayBlockingQueue<ByteBuffer>> inFlightResponse) throws IOException {
        this.name = name;
        this.newConnection = new ConcurrentLinkedQueue<>();
        this.selector = Selector.open();
        this.inFlightResponse = inFlightResponse;
        this.requestChannel = requestChannel;
    }
	
    protected void accept(SocketChannel socketChannel) {
        try {
            System.out.println(name + "正在与" + socketChannel.getLocalAddress() + "建立连接");
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        newConnection.add(socketChannel);
        // 还需要wakeUp，如果轮询阻塞了，告诉它可以不阻塞了
        selector.wakeup();
    }

• 处理newConnection，并注册OP_READ，等待客户端传输数据

@Override
    public void run() {
        while (true) {

            /*
             * 处理新链接
             */
            while (!newConnection.isEmpty()) {
                SocketChannel socketChannel = newConnection.poll();
                try {
                    socketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_READ);
                } catch (ClosedChannelException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }

新接收到的数据，我们会将其丢进 RequestChannel，并取消关注OP_READ，保证不会让多个请求同时进来。

requestChannel.sendRequest(new Request(selectionKey, byteBuffer));// 接受完数据后，把数据丢进队列

而最新处理完的数据，我们则会将其缓存在 inFlightRequest ，并关注OP_WIRTE。这是仿照 Kafka 的 inFlightRequest 做的，当然做得很粗糙。

Kafka 的 inFlightRequest 是将对应每个节点请求/应答的请求和响应放在了队列中，确保在同一时间段内，一个节点只会有一个请求和应答。这也巧妙的避开了拆包粘包问题，首先 Kafka 保证了不会同时对一个节点发送请求，其次，Kafka 使用了自定的协议（其实就是包头上标明了整个包的长度再加上CRC校验）来保证一次请求的完整性。

我们的Selector轮询中，会将刚才在上一步中关注了OP_WRITE的SelectionKey连同要返回的数据一同拿出，并进行处理，处理完成后，取消关注OP_WRITE，并重新关注OP_READ。

• 处理新请求与新应答，我们将READ事件和WRITE事件放在了Processor来进行。

/*
     * 将新应答放入缓冲队列
     */
    Response response = requestChannel.receiveResponse();
    while (response != null) {
        SelectionKey key = response.getSelectionKey();
        key.interestOps(key.interestOps() | SelectionKey.OP_WRITE);

        ArrayBlockingQueue<ByteBuffer> inFlight = inFlightResponse.getOrDefault(response.getSelectionKey(), new ArrayBlockingQueue<>(100));
        inFlightResponse.put(response.getSelectionKey(), inFlight);
        try {
            inFlight.put(response.getByteBuffer());
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        response = requestChannel.receiveResponse();
    }

    int ready = selector.select(500);// 半秒轮询一次
    if (ready > 0) {
        Set<SelectionKey> selectionKeys = selector.selectedKeys();
        for (SelectionKey selectionKey : selectionKeys) {
    
            /*
            * 处理新请求
            */
            if (selectionKey.isReadable()) {
              System.out.println(name + "正在处理新请求");
              SocketChannel socketChannel = (SocketChannel) selectionKey.channel();
              ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(1024);// 懒得定协议，就默认取这么多吧 = =
              socketChannel.read(byteBuffer);// TODO 划重点
              byteBuffer.flip();
              requestChannel.sendRequest(new Request(selectionKey, byteBuffer));// 接受完数据后，把数据丢进队列
              selectionKey.interestOps(selectionKey.interestOps() & ~SelectionKey.OP_READ);// 不再关注read
            }
    
            /*
            * 处理新应答
            */
            if (selectionKey.isWritable()) {
              System.out.println(name + "正在处理新应答");
              ByteBuffer send = inFlightResponse.get(selectionKey)// // TODO 划重点
                                                .poll();
              SocketChannel socketChannel = (SocketChannel) selectionKey.channel();
              socketChannel.write(send);
              selectionKey.interestOps(selectionKey.interestOps() & ~SelectionKey.OP_WRITE);
              selectionKey.interestOps(selectionKey.interestOps() | SelectionKey.OP_READ);
            }
        }
    }

• RequestChannel的实现实际上十分简单..就是两个队列

/**
 * Created by Anur IjuoKaruKas on 2018/12/13
 */
public class RequestChannel {

    private ArrayBlockingQueue<Request> requestQueue;

    private ArrayBlockingQueue<Response> responseQueue;

    public RequestChannel() {
        requestQueue = new ArrayBlockingQueue<>(100);
        responseQueue = new ArrayBlockingQueue<>(100);
    }
	..........
}

3.4 实现负责处理业务的Handler

很容易想到，Handler 实际上就是负责从 RequestChannel 的 requestQueue 中拉取需要处理的数据，并塞回 RequestChannel 的 responseQueue 中。

我们可以根据接收数据的不同，来进行不同的业务处理。甚至如果需要拓展，这里可以像 netty 一样，仅仅把 Handler 当成Boss，具体业务的执行可以创建相应的线程池去进行处理，比如说 Fetch 业务比较耗时，我可以创建一个较大的线程池，去执行Fetch业务，而 Hello 业务，我们只需要 Executors.newSingleThreadExecutor() 即可。

@Override
    public void run() {
        while (true) {
            Request request = requestChannel.receiveRequest();
            if (request != null) {
                System.out.println("接收的请求将由" + name + "进行处理");
                handler(request.getSelectionKey(), request.getByteBuffer());
            }
        }
    }
	
    public void handler(SelectionKey selectionKey, ByteBuffer byteBuffer) {
        byte[] bytes = byteBuffer.array();

        String msg = new String(bytes);
        try {
            Thread.sleep(500);        // 模拟业务处理
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        ByteBuffer response;
        if (msg.startsWith("Fetch")) {
            response = ByteBuffer.allocate(2048);
            response.put("Fetch ~~~~~~~~~~".getBytes());
            response.put(bytes);
            response.flip();
        } else if (msg.startsWith("Hello")) {
            response = ByteBuffer.allocate(2048);
            response.put("Hi ~~~~~~~~~~".getBytes());
            response.put(bytes);
            response.flip();
        } else {
            response = ByteBuffer.allocate(2048);
            response.put("Woww ~~~~~~~~~~".getBytes());
            response.put(bytes);
            response.flip();
        }
        System.out.println(name + "处理完毕，正将处理结果返回给Processor");
        requestChannel.sendResponse(new Response(selectionKey, response));
    }

3.5 运行我们很挫的模型

我们会发现现在这个很挫的 Reactor 模型的拓展性却很好，大头的两个 Processor 和 Handler 都是可以随意拓展数量的。Kafka 也是这么做的，不过 Kafka 是根据服务器核心的数量来创建 processor 和 handler 的：

// processors的创建

    val protocol = endpoint.protocolType
    // 网络协议
    val processorEndIndex = processorBeginIndex + numProcessorThreads

    for (i <- processorBeginIndex until processorEndIndex)
        processors(i) = newProcessor(i, connectionQuotas, protocol) // 创建Processor

    // 在这里面会  // 循环启动processor线程
    val acceptor = new Acceptor(endpoint, sendBufferSize, recvBufferSize, brokerId,
        processors.slice(processorBeginIndex, processorEndIndex), connectionQuotas) // 创建Acceptor


// handlers的创建

 // 保存KafkaRequestHandler的执行线程
  val threads = new Array[Thread](numThreads)

  // KafkaRequestHandler集合
  val runnables = new Array[KafkaRequestHandler](numThreads)

  for (i <- 0 until numThreads) {
    runnables(i) = new KafkaRequestHandler(i, brokerId, aggregateIdleMeter, numThreads, requestChannel, apis)
    threads(i) = Utils.daemonThread("kafka-request-handler-" + i, runnables(i))
    threads(i).start()
  }

这里进行简单处理，我将所有的东西统统扔进一个线程池。

运行一下我们的整个模型，然后我们使用 Hercules 模拟客户端对我们的服务器进行请求。

/**
 * Created by Anur IjuoKaruKas on 2018/12/12
 */
public class Reactor {

    public static final int PORT = 9999;

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        RequestChannel requestChannel = new RequestChannel();
        ConcurrentHashMap<SelectionKey, ArrayBlockingQueue<ByteBuffer>> inFlightResponse = new ConcurrentHashMap<>();

        Processor processor1 = new Processor("p1", requestChannel, inFlightResponse);
        Processor processor2 = new Processor("p2", requestChannel, inFlightResponse);
        Acceptor acceptor = new Acceptor(new InetSocketAddress(PORT), new Processor[] {
            processor1,
            processor2
        });

        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
        executorService.execute(acceptor);

        executorService.execute(processor1);
        executorService.execute(processor2);

        Handler handler1 = new Handler("h1", requestChannel);
        Handler handler2 = new Handler("h2", requestChannel);
        executorService.execute(handler1);
        executorService.execute(handler2);
    }
}

建立连接后，我们依次发送 Hello baby，Fetch msg 和 nyanyanya。

得到如下响应：

并且服务器日志如下：

我们发现，h1和h2都会从RequestChannel中获取任务来进行执行~ 当然如果连接增多，p1和p2也会从交替从Accept中获取新的连接。

具体的代码请点击这里，直接拉取下来即可运行，运行的主类是 src/reactor/Reactor

觉得好的话可以顺手为文章点个赞哟~谢谢各位看官老爷!

参考文献：

《Apeche Kafka源码剖析》—— 徐郡明著

Kafka 源码 0.10.0.1