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) {
Iterator<SelectionKey> selectionKeys = selector.selectedKeys()
.iterator();
while (selectionKeys.hasNext()) {
SelectionKey selectionKey = selectionKeys.next();
selectionKeys.remove();
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) {
Iterator<SelectionKey> selectionKeys = selector.selectedKeys()
.iterator();
while (selectionKeys.hasNext()) {
SelectionKey selectionKey = selectionKeys.next();
selectionKeys.remove();
/*
* 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，我们模拟两个客户端，依次发送 ‘hello baby’，‘Fetch msg’ 和 ‘感谢gaojingyu_gw发现问题’。
得到如下响应： 
并且服务器日志如下： 
我们发现，p1和p2会交替从Acceptor中获取新的连接。h1和h2也交替会从RequestChannel中获取任务来进行执行~
另外额外感谢gaojingyu_gw发现问题，反馈无法建立更多连接。博主来来回回看了很多个地方，终于发现原版的代码确实无法建立更多的连接，Acceptor、Processor中的轮询代码有误，错误代码如下：
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");
}
}
我们在循环selectionKeys的时候，不能直接循环。我们需要获得其迭代器，并在每次获得迭代器的下一个元素时，将这个元素移除。为什么不能直接循环：
Keys are added to the selected-key set by selection operations. A key may be removed directly from the selected-key set by invoking the set's remove method or by invoking the remove method of an iterator obtained from the set. Keys are never removed from the selected-key set in any other way; they are not, in particular, removed as a side effect of selection operations. Keys may not be added directly to the selected-key set.
正确代码如下：
Iterator<SelectionKey> selectionKeys = selector.selectedKeys().iterator();
while (selectionKeys.hasNext()) {
SelectionKey selectionKey = selectionKeys.next();
selectionKeys.remove();
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");
}
}
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：
Kafka 源码 0.10.0.1
