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我是一个Dubbo数据包...

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2022-06-09
hello,大家好呀,我是小楼! 今天给大家带来一篇关于Dubbo IO交互的文章,本文是一位同事写的文章,用有趣的文字把枯燥的知识点写出来,通俗易懂,非常有意思,所以迫不及待找作

hello,大家好呀,我是小楼!

今天给大家带来一篇关于Dubbo IO交互的文章,本文是一位同事写的文章,用有趣的文字把枯燥的知识点写出来,通俗易懂,非常有意思,所以迫不及待找作者授权然后分享给大家:


一些有趣的问题

Dubbo是一个优秀的RPC框架,其中有错综复杂复杂的线程模型,本篇文章笔者从自己浅薄的认知中,来剖析Dubbo的整个IO过程。在开始之前,我们先来看如下几个问题:

  • 业务方法执行之后,数据包就发出去了吗?
  • netty3和netty4在线程模型上有什么区别?
  • 数据包到了操作系统socket buffer,经历了什么?
  • Provider打出的log耗时很小,而Consumer端却超时了,怎么可以排查到问题?
  • 数据包在物理层是一根管道就直接发过去吗?
  • Consumer 业务线程await在Condition上,在哪个时机被唤醒?
  • ……

接下来笔者将用Dubbo2.5.3 作为Consumer,2.7.3作为Provider来讲述整个交互过程,笔者站在数据包视角,用第一人称来讲述,系好安全带,我们出发咯。

有意思的旅行 1、Dubbo2.5.3 Consumer端发起请求

我是一个数据包,出生在一个叫Dubbo2.5.3 Consumer的小镇,我的使命是是传递信息,同时也喜欢出门旅行。

某一天,我即将被发送出去,据说是要去一个叫Dubbo 2.7.3 Provider的地方。

这一天,业务线程发起发起方法调用,在FailoverClusterInvoker#doInvoke我选择了一个Provider,然后经过各种Consumer Filter,再经过Netty3的pipeline,最后通过NioWorker#scheduleWriteIfNecessary方法,我来到了NioWorker的writeTaskQueue队列中。

当我回头看主线程时,发现他在DefaultFuture中的Condition等待,我不知道他在等什么,也不知道他要等多久。

我在writeTaskQueue队列排了一会队,看到netty3 IO worker线程在永不停歇的执行run方法,大家都称这个为死循环。

最后,我很幸运,NioWorker#processWriteTaskQueue选择了我,我被写到操作系统的Socket缓冲区,我在缓冲区等待,反正时间充足,我回味一下今天的旅行,期间我辗转了两个旅行团,分别叫主线程和netty3 IO worker线程,嗯,两个旅行团服务都不错,效率很高。

索性我把今天的见闻记录下来,绘制成一张图,当然不重要的地方我就忽略了。

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2、操作系统发送数据包

我在操作系统socket缓冲区,经过了很多神奇的事情。

  1. 在一个叫传输层的地方给我追加上了目标端口号、源端口号

  2. 在一个叫网络层的地方给我追加上了目标IP、源IP,同时通过目标IP与掩码做与运算,找到“下一跳”的IP

  3. 在一个叫数据链路层的地方通过ARP协议给我追加上了“下一跳”的目标MAC地址、源MAC地址

最有意思的是,我们坐的都是一段一段缆车,每换一个缆车,就要修改目标MAC地址、源MAC地址,后来问了同行的数据包小伙伴,这个模式叫“下一跳”,一跳一跳的跳过去。这里有很多数据包,体型大的单独一个缆车,体型小的几个挤一个缆车,还有一个可怕的事情,体型再大一点,要分拆做多个缆车(虽然这对我们数据包没啥问题),这个叫拆包和粘包。期间我们经过交换机、路由器,这些地方玩起来很Happy。

当然也有不愉快的事情,就是拥堵,目的地缆车满了,来不及被拉走,只能等待咯。

3、在Provider端的经历

好不容易,我来到了目的地,我坐上了一个叫“零拷贝”号的快艇,迅速到了netty4,netty4果然富丽堂皇,经过NioEventLoop#processSelectedKeys,再经过pipeline中的各种入站handler,我来到了AllChannelHandler的线程池,当然我有很多选择,但是我随便选了一个目的地,这里会经历解码、一系列的Filter,才会来的目的地“业务方法”,NettyCodecAdapter#InternalDecoder解码器很厉害,他可以处理拆包和粘包。

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在AllChannelHandler的线程池中我会停留一会,于是我也画了一张图,记录旅程。

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自此,我的旅行结束,新的故事将由新的数据包续写。

4、Provider端产生了新的数据包

我是一个数据包,出生在一个叫Dubbo2.7.3 Provider的小镇,我的使命是去唤醒命中注定的线程,接下来我会开始一段旅行,去一个叫Dubbo2.5.3 Consumer的地方。

在Provider业务方法执行之后

  • 由业务线程经过io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext#writeAndFlush
  • 再经过io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor#execute 执行addTask
  • 将任务放入队列io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor#taskQueue
  • 我便跟随着io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext$WriteTask等待NioEventLoop发车,等待的过程中,我记录了走过的脚步。

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在这里,我看到NioEventLoop是一个死循环,不停地从任务队列取任务,执行任务AbstractChannelHandlerContext.WriteAndFlushTask,然后指引我们到socket缓冲区等候,永不知疲倦,我似乎领略到他身上有一种倔强的、追求极致的匠人精神。

经过io.netty.channel.AbstractChannel.AbstractUnsafe#write,我到达了操作系统socket缓冲区。在操作系统层面和大多数数据包一样,也是做缆车达到目的地。

5、到达dubbo 2.5.3 Consumer端

到达dubbo 2.5.3 Consumer端,我在操作系统socket缓冲区等了一会,同样是坐了“零拷贝”号快艇,到达了真正的目的地dubbo 2.5.3 Consumer,在这里我发现,NioWorker#run是一个死循环,然后执行NioWorker#processSelectedKeys,通过NioWorker#read方式读出来,我就到达了AllChannelHandler的线程池,这是一个业务线程池。

我在这里等待一会,等任务被调度,我看见com.alibaba.dubbo.remoting.exchange.support.DefaultFuture#doReceived被执行了,同时Condition的signal被执行了。我在远处看到了一个被阻塞线程被唤醒,我似乎明白,因为我的到来,唤醒了一个沉睡的线程,我想这应该是我生命的意义。

至此,我的使命也完成了,本次旅程结束。

总结netty3和netty4的线程模型

我们根据两个数据包的自述,来总结一下netty3和netty4的线程模型。

1、netty3写过程

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2、Netty4的读写过程

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说明:这里没有netty3的读过程,netty3读过程和netty4相同,pipeline是由IO线程执行。

总结:netty3与netty4线程模型的区别在于写过程,netty3中pipeline由业务线程执行,而netty4无论读写,pipeline统一由IO线程执行。

netty4中ChannelPipeline中的Handler链统一由I/O线程串行调度,无论是读还是写操作,netty3中的write操作时由业务线程处理Handler链。netty4中可以降低线程之间的上下文切换带来的时间消耗,但是netty3中业务线程可以并发执行Handler链。如果有一些耗时的Handler操作会导致netty4的效率低下,但是可以考虑将这些耗时操作放在业务线程最先执行,不放在Handler里处理。由于业务线程可以并发执行,同样也可以提高效率。

一些疑难问题排查

有遇到一些比较典型的疑难问题,例如当Provider答应的didi.log耗时正常,而Consumer端超时了,此时有如下排查方向,didi.log的Filter其实处于非常里层,往往不能反映真实的业务方法执行情况。

  1. Provider除了业务方向执行外,序列化也有可能是耗时的,所以可以用arthas监控最外侧方法org.apache.dubbo.remoting.transport.DecodeHandler#received,排除业务方法耗时高的问题

  2. Provider中数据包写入是否耗时,监控io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext#invokeWrite方法

  3. 通过netstat 也能查看当前tcp socket的一些信息,比如Recv-Q, Send-Q,Recv-Q是已经到了接受缓冲区,但是还没被应用代码读走的数据。Send-Q是已经到了发送缓冲区,但是对方还没有回复Ack的数据。这两种数据正常一般不会堆积,如果堆积了,可能就有问题了。

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  1. 看Consumer NioWorker#processSelectedKeys (dubbo2.5.3)方法是否耗时高。

  2. 直到最终整个链路的所有细节……问题肯定是可以解决的。

尾声

在整个交互过程中,笔者省略线程栈调用的一些细节和源代码的细节,例如序列化与反序列化,dubbo怎么读出完整的数据包的,业务方法执行前那些Filter是怎么排序和分布的,netty的Reactor模式是如何实现的。这些都是非常有趣的问题……


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