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如何理解Netty的锁,相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。
原子性:“并无一气呵成,岂能无懈可击”,如:高并发下的 i++
可见性:“你做的改变,别人看不见”
有序性:“不按套路出牌”
竞争的态度:乐观锁(java.util.concurrent 包中的原子类) 与 悲观锁(synchronized)
等待锁的人是否公平:公平锁 new ReentrantLock(true) 与 非公平锁 new ReentrantLock()
是否可共享:共享锁 与 独享锁 - ReadWriteLock,其读锁是共享锁,其写锁是独享锁
例:初始化 channel (io.netty.bootstrap.ServerBootstrap#init)
Synchronized method -> Synchronized block
void init(Channel channel) throws Exception { Map<ChannelOption<?>, Object> options = this.options0(); synchronized(options) { setChannelOptions(channel, options, logger); } Map<AttributeKey<?>, Object> attrs = this.attrs0(); synchronized(attrs) { Iterator var5 = attrs.entrySet().iterator(); while(true) { if (!var5.hasNext()) { break; } Entry<AttributeKey<?>, Object> e = (Entry)var5.next(); AttributeKey<Object> key = (AttributeKey)e.getKey(); channel.attr(key).set(e.getValue()); } } //... }
例:统计待发送的字节数 (io.netty.channel.ChannelOutboundBuffer)
AtomicLong -> Volatile long + AtomicLongFieldUpdater
AtomicLong vs long
前者是一个对象,包含对象头(object header)以用来保存 hashcode、lock等信息,32 位系统占用 8 字节,64 位系统占用 16 字节,所以在 64 位系统下:
volatile long = 8 bytes
AtomicLong = 8 bytes (volatile long) + 16 bytes (object header) + 8 bytes (引用) = 32 bytes
至少节约 24 字节!
结论:
Atomic* objects -> Volatile primary type + static Atomic*FieldUpdater
原子类型的对象可以用 volatile 修饰的基础类型来代替,以节省空间
例1:记录内存分配字节数等功能用到的 LongCounter (io.netty.util.internal.PlatformDependent#newLongCounter())
高并发时:java.util.concurrent.atomic.AtomicLong -> java.util.concurrent.atomic.LongAdder (JDK)
结论:及时衡量,使用jdk最新功能
例2:曾经根据不同情况,选择不同的并发包实现:JDK < 1.8 考虑 ConcurrentHashMapV8(ConcurrentHashMap 在 JDK8 中的版本)
例1:关闭和等待关闭事件执行器(Event Executor):
Object.wait/notify -> CountDownLatch
io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor#threadLock
例2:Nio Event Loop 中负责存储 task 的 Queue
Jdk's LinkedBlockingQueue(MPMC) -> jctools' MPSC
MPMC: muti-producer & muti-consumer
MPSC: muti-producer & simple-consumer
io.netty.util.internal.PlatformDependent.Mpsc#newMpscQueue(int)
生活场景:
饭店提供了很多包厢,服务模式:
一个服务员固定服务某几个包厢模式;
所有服务员服务所有的包厢模式;
表面上看,前者效率没有后者高,但实际上它避免了服务员间的沟通(上下文切换)等开销,避免客人与服务员之间导出乱串,管理简单。
局部串行:Channel 的 I/O 请求处理 Pipeline 是串行的
整体并行:多个串行化线程(Nio Event Loop)
Netty 应用场景下:局部串行 + 整体并行 > 一个队列 + 多个线程模式:
降低用户开发难度、逻辑简单、提升处理性能
避免锁带来的上下文切换和并发保护等额外开销
看完上述内容,你们掌握如何理解Netty的锁的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注亿速云行业资讯频道,感谢各位的阅读!
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