Netty流程中的任务执行细节
选择器的策略
在NioEventLoopGroup构造函数中会传入一个默认选择策略工厂的实例DefaultSelectStrategyFactory.INSTANCE：
其实内部主要还是newSelectStrategy()，这里貌似用了懒加载的多线程安全的单例模式：
public final class DefaultSelectStrategyFactory implements SelectStrategyFactory {
public static final SelectStrategyFactory INSTANCE = new DefaultSelectStrategyFactory();
private DefaultSelectStrategyFactory() { }
@Override
public SelectStrategy newSelectStrategy() {
return DefaultSelectStrategy.INSTANCE;
}
}
final class DefaultSelectStrategy implements SelectStrategy {
static final SelectStrategy INSTANCE = new DefaultSelectStrategy();
private DefaultSelectStrategy() { }
//获得策略的核心方法
@Override
public int calculateStrategy(IntSupplier selectSupplier, boolean hasTasks) throws Exception {
return hasTasks ? selectSupplier.get() : SelectStrategy.SELECT;
}
}
有任务的策略
这里calculateStrategy就是计算策略，首先是考虑是否有任务，如果有就执行相应的selectSupplier.get()，这个是什么呢，其实就是事件循环NioEventLoop里的selectNowSupplier：
也就立即返回的，所以后面才可以执行任务runAllTasks。
没任务的策略
如果没有任务，否则就是SelectStrategy.SELECT，会执行NioEventLoop的select(long deadlineNanos)：
NioEventLoop的run
可以看到，如果没有截止时间就是阻塞的selector.select();，否则可能是立即返回或者超时的。下图就是执行的流程，还是先看有没有事件，有的话会返回strategy：
然后根据strategy的值来判断是否需要处理事件，还是处理任务：
超时时间是根据ioRatioio运行时间的占比算的，初始值是50，也就是50%，所以下面这段的意思就是先算出ioTime也就是io消耗的时间，然后ioTime * (100 - ioRatio) / ioRatio就是按照比例，运行任务的时间，比如50，就是任务运行跟io一样，如果是10，那算出来刚好是9倍的ioTime，也就是io占10%，任务要90%的时间，netty默认是一半一半：
runAllTasks(long timeoutNanos)
这个就是超时的执行任务：
protected boolean runAllTasks(long timeoutNanos) {
fetchFromScheduledTaskQueue();//先获取要调度的任务，放入任务队列
Runnable task = pollTask();//获取任务队列的任务
if (task == null) {
afterRunningAllTasks();//处理任务后，去执行tailTasks的任务
return false;
}
//截至时间，已经花费调度任务的时间+超时时间 ScheduledFutureTask.nanoTime()表示从开始到现在执行任务持续的时间
final long deadline = timeoutNanos > 0 ? ScheduledFutureTask.nanoTime() + timeoutNanos : 0;
long runTasks = 0;//统计任务数
long lastExecutionTime;//持续执行的时间
for (;;) {
safeExecute(task);//执行任务
runTasks ++;//任务数+1
// Check timeout every 64 tasks because nanoTime() is relatively expensive.
// XXX: Hard-coded value - will make it configurable if it is really a problem.
if ((runTasks & 0x3F) == 0) {//到64个任务 0x3F=0x00111111 位与==0 肯定到64了，单线程，不会有线程安全问题，不过为什么不直接写==64呢？
lastExecutionTime = ScheduledFutureTask.nanoTime();//每执行64个任务统计下时间
if (lastExecutionTime >= deadline) {//如果调度任务的时间超过截止时间了，那就退出了，否则时间太长了
break;
}
}
task = pollTask();//继续获取任务
if (task == null) {
lastExecutionTime = ScheduledFutureTask.nanoTime();
break;
}
}
afterRunningAllTasks();
this.lastExecutionTime = lastExecutionTime;//保存持续执行任务的时间
return true;
}
fetchFromScheduledTaskQueue
这个就是从可调度的任务里获得任务，放入任务队列taskQueue中:
private boolean fetchFromScheduledTaskQueue() {
if (scheduledTaskQueue == null || scheduledTaskQueue.isEmpty()) {
return true;//要调度的任务为空就返回
}
long nanoTime = AbstractScheduledEventExecutor.nanoTime();//获取已经执行任务消耗的时间
for (;;) {
Runnable scheduledTask = pollScheduledTask(nanoTime);//获取可以执行的调度任务
if (scheduledTask == null) {
return true;//任务为空返回
}
if (!taskQueue.offer(scheduledTask)) {//如果无法放入任务队列，就放回去
// No space left in the task queue add it back to the scheduledTaskQueue so we pick it up again.
scheduledTaskQueue.add((ScheduledFutureTask<?>) scheduledTask);
return false;//没有放成功
}
}
}
pollScheduledTask
可调度意味着延迟时间已经到了，才可以执行：
protected final Runnable pollScheduledTask(long nanoTime) {
assert inEventLoop();
ScheduledFutureTask<?> scheduledTask = peekScheduledTask();
if (scheduledTask == null || scheduledTask.deadlineNanos() - nanoTime > 0) {//没有任务或者延迟的时间还没到
return null;
}
scheduledTaskQueue.remove();//从队伍中删除
scheduledTask.setConsumed();//设置没延迟了
return scheduledTask;
}
pollTask
轮询获取任务，如果不是WAKEUP_TASK就返回：
protected Runnable pollTask() {
assert inEventLoop();
return pollTaskFrom(taskQueue);
}
protected static Runnable pollTaskFrom(Queue<Runnable> taskQueue) {
for (;;) {
Runnable task = taskQueue.poll();
if (task != WAKEUP_TASK) {
return task;
}
}
}
那什么是WAKEUP_TASK呢，就是个空任务，也就是唤醒任务，什么都不做，所以当然不用执行啦，作为特殊的唤醒任务而已，用来唤醒线程，后面出现的时候会讲：
static final Runnable WAKEUP_TASK = new Runnable() {
@Override
public void run() { } // Do nothing
};
ScheduledFutureTask.nanoTime()
这个出现了好多次，到底是什么呢，其实就是从开始到现在执行任务的时间，也就是持续执行任务的时间：
START_TIME是什么时候执行的呢，其实就是我前面讲过的在NioEventLoopGroup创建的时候，其父类MultithreadEventExecutorGroup初始化，成员变量赋值的时候private final Promise<?> terminationFuture = new DefaultPromise(GlobalEventExecutor.INSTANCE);，然后又是GlobalEventExecutor成员变量赋值：
final ScheduledFutureTask<Void> quietPeriodTask = new ScheduledFutureTask<Void>(
this, Executors.<Void>callable(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// NOOP
}
}, null), ScheduledFutureTask.deadlineNanos(SCHEDULE_QUIET_PERIOD_INTERVAL), -SCHEDULE_QUIET_PERIOD_INTERVAL);
刚好又调用到ScheduledFutureTask的初始化静态常量赋值：
也就是说START_TIME是NioEventLoopGroup初始化的时间。
safeExecute
这个就是真正执行任务的方法，其实很简单，就是调用Runnable 的run方法：
protected static void safeExecute(Runnable task) {
try {
task.run();
} catch (Throwable t) {
logger.warn("A task raised an exception. Task: {}", task, t);
}
}
afterRunningAllTasks
这个是执行尾部的任务，不过貌似没地方用：
runAllTasks()
这个就会执行所有可以调度的任务和队列里的任务，然后返回是否执行过任务：
protected boolean runAllTasks() {
assert inEventLoop();
boolean fetchedAll;
boolean ranAtLeastOne = false;//是否至少执行了一个任务
do {
fetchedAll = fetchFromScheduledTaskQueue();//获取调度任务
if (runAllTasksFrom(taskQueue)) {//执行所有taskQueue任务
ranAtLeastOne = true;
}
} while (!fetchedAll); //直到所有的可执行的调度任务都放进任务队列，执行完为止
if (ranAtLeastOne) {
lastExecutionTime = ScheduledFutureTask.nanoTime();//如果有执行任务就更新持续执行的时间
}
afterRunningAllTasks();
return ranAtLeastOne;
}
runAllTasksFrom(Queue taskQueue)
这个比较好理解，就是执行任务队列，如果没有执行任务返回false，有执行过就返回true：
protected final boolean runAllTasksFrom(Queue<Runnable> taskQueue) {
Runnable task = pollTaskFrom(taskQueue);
if (task == null) {
return false;//没有任务返回false
}
for (;;) {
safeExecute(task);
task = pollTaskFrom(taskQueue);
if (task == null) {
return true;//执行过任务返回true
}
}
}
Epoll的空轮询BUG解决方案
这个bug貌似是说，虽然调用了阻塞的selector.select()，但是由于操作系统底层发现socket断开，还是会返回0，然后底下又没能处理相应的事件，而且任务队列也为空的情况下，就会死循环下去，造成CPU100%。netty的解决方案就是用了一个变量selectCnt统计轮询的次数。一旦空循环就会去执行unexpectedSelectorWakeup(selectCnt)检测：
里面主要一段就是说如果空轮询次数大于一定阈值后，就会重新创建一个选择器，然后把老的事件啊，通道啊，都注册到新的上面去：
下面就是真正创建新选择器的方法：
private void rebuildSelector0() {
final Selector oldSelector = selector;
final SelectorTuple newSelectorTuple;
if (oldSelector == null) {
return;
}
try {
newSelectorTuple = openSelector();//重新创建一个electorTuple
} catch (Exception e) {
logger.warn("Failed to create a new Selector.", e);
return;
}
// Register all channels to the new Selector.
int nChannels = 0;
for (SelectionKey key: oldSelector.keys()) {
Object a = key.attachment();
try {
if (!key.isValid() || key.channel().keyFor(newSelectorTuple.unwrappedSelector) != null) {
continue;
}
int interestOps = key.interestOps();
key.cancel();
SelectionKey newKey = key.channel().register(newSelectorTuple.unwrappedSelector, interestOps, a);//重新注册到新选择器的上面
if (a instanceof AbstractNioChannel) {
// Update SelectionKey
((AbstractNioChannel) a).selectionKey = newKey;
}
nChannels ++;
} catch (Exception e) {
...
}
}
selector = newSelectorTuple.selector;
unwrappedSelector = newSelectorTuple.unwrappedSelector;
try {
// time to close the old selector as everything else is registered to the new one
oldSelector.close();//关闭旧的选择器
} catch (Throwable t) {
...
}
...
}
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