透彻理解Java网络编程（二十）——Netty实战：RPC框架整体架构

前面章节，我对Java网络编程的核心原理以及Netty这个主流的开源网络通信框架的原理和底层源码进行了详尽的分析。从本章开始，我将完成一个相对完整的 RPC 框架原型，帮助大家加深对 Netty 的理解，同时让大家看看实际的项目中到底是如何运用Netty进行开发的。

RPC 又称远程过程调用（Remote Procedure Call），用于解决分布式系统中服务之间的调用问题，目前主流的RPC框架有Dubbo、Thrift、gRPC 等。RPC 框架包含三个最重要的组件，分别是客户端、服务端和注册中心：

在一次 RPC 调用流程中，这三个组件是这样交互的：

服务端在启动后，将自己的服务信息注册到注册中心，客户端向注册中心订阅服务地址；
客户端从服务列表中选取其中一个的服务地址，然后通过本地代理模块 Proxy 调用服务端；
Proxy 模块负责将方法、参数等数据转化成网络字节流，通过网络发送给服务端；
服务端接收到数据后进行解码，得到请求信息并进行处理，最后将结果响应给客户端。

虽然 RPC 调用流程很容易理解，但是实现一个完整的 RPC 框架涉及到很多内容，例如服务注册与发现、通信协议与序列化、负载均衡、动态代理等等，下面我一一进行讲解。

关于RPC框架的更多介绍以及分布式系统设计的核心思路，请参考我的专栏《分布式系统从理论到实战》。

一、基本功能

我们先来看要设计一个 RPC 框架，需要满足哪些基本功能要求。

1.1 服务注册/发现

在 RPC 框架中，一般使用注册中心来实现服务注册和发现的功能：

服务提供方节点上线后向注册中心注册服务地址，节点下线时需要从注册中心将节点元数据信息移除；
服务消费方节点向服务端发起调用时，从注册中心获取服务端的服务列表，然后在通过负载均衡算法选择其中一个服务节点进行调用。

在设计服务注册/发现机制时，特别需要注意服务下线的设计，也就是注册中心对服务下线的感知。实现服务优雅下线，比较好的方式是采用 主动通知 + 心跳检测 的方案。除了服务提供方下线时主动通知注册中心下线外，还需要增加节点与注册中心的心跳检测功能，心跳检测可以由节点或者注册中心负责，例如服务节点可以向注册中心每 60s 发送一次心跳包，如果 3 次心跳包都没有收到请求结果，可以认为该服务节点已经下线。

1.2 通信协议

既然 RPC 是远程调用，必然离不开网络通信协议。客户端在向服务端发起调用之前，需要考虑采用何种方式将调用信息进行编码，并传输到服务端。RPC 框架对性能有非常高的要求，目前主流 RPC 框架都支持多种协议，比如TCP、HTTP 协议，gRPC 则采用HTTP2。

除了协议本身之外，还需要考虑数据内容以及序列化算法，消费方一般需要将调用的接口、方法、请求参数、调用属性等信息序列化成二进制字节流传递给服务提供方，服务端接收到数据后，再把二进制字节流反序列化得到调用信息，然后利用反射调用对应方法，最后将返回结果、返回码、异常信息等返回给客户端。

比较常用的序列化算法有 Kryo、Hessian、Protobuf 等，这些序列化算法比 Java 原生的序列化更加高效：

Kryo：序列化后占用字节数较少，网络传输效率更高，但是不支持跨语言；
Hessian：目前业界使用较为广泛的序列化协议，它的兼容性好，支持跨语言，API 方便使用，序列化后的字节大小适中；
Protobuf： gRPC 框架默认使用的序列化协议，Google 出品，支持跨语言、跨平台，具有较好的扩展性，并且性能优于 Hessian。但是 Protobuf 使用时需要编写特定的.prpto文件，然后进行静态编译成不同语言的程序后拷贝到项目工程中，一定程度增加了开发复杂度。

关于序列化/反序列化，在使用时需要注意：

减少不必要的字段以及精简字段的长度，从而降低序列化后占用的字节数；
提供不同的序列化策略：可以将不同的字段拆分至不同的线程里进行反序列化，例如 Netty I/O 线程可以只负责 className 和消息头 Header 的反序列化，然后根据 Header 分发到不同的业务线程池中，由业务线程负责反序列化消息内容 Content，这样可以有效地降低 I/O 线程的压力。

1.3 调用方式

成熟的 RPC 框架一般会提供四种调用方式：同步Sync、异步Future、回调Callback和单向 Oneway。

同步Sync

客户端线程发起 RPC 调用后，当前线程会一直阻塞，直至服务端返回结果或者处理超时异常。同步Sync调用一般是 RPC 框架默认的调用方式，为了保证系统可用性，客户端设置合理的超时时间是非常重要的。

异步Future

客户端发起RPC调用后不会再阻塞等待，而是拿到 RPC 框架返回的 Future 对象，调用结果会被服务端缓存，客户端自行决定后续何时获取返回结果。当客户端主动获取结果时，该过程是阻塞等待的。Future 异步调用过程如下图所示：

回调Callback

客户端发起RPC调用时，将 Callback 对象传递给 RPC 框架，无须同步等待返回结果，直接返回。当获取到服务端响应结果或者超时异常后，再执行用户注册的 Callback 回调。所以 Callback 接口一般包含 onResponse 和 onException 两个方法，分别对应成功返回和异常返回两种情况。

单向Oneway

客户端发起请求之后直接返回，忽略返回结果。Oneway 方式是最简单的，具体调用过程如下图所示：

1.4 线程模型

线程模型是 RPC 框架需要重点关注的部分。首先，我们需要明确 I/O 线程 和 业务线程 的区别，以 Dubbo 框架为例（Dubbo 底层使用 Netty 进行网络通信）：

I/O 线程：Netty 中的 Boss 和 Worker 线程池，就可以看作 I/O 线程，主要负责处理网络数据，例如事件轮询、编解码、数据传输等；
业务线程：负责处理业务逻辑，比如数据库查询、复杂规则计算等各类耗时逻辑。

I/O 线程不应该进行复杂耗时的操作，必须将这些请求分发到业务线程池中进行处理，以免阻塞 I/O 线程。Dubbo 框架则更为灵活，提供了 5 种分发策略，让用户自己选择请求在哪类线程中处理：

策略类型	策略说明
all	所有消息都派发到业务线程池，这些消息包括请求、响应、连接事件、断开事件等，响应消息会优先使用对于请求所使用的线程池。
direct	所有消息都不派发到业务线程池，全部在I/O线程上直接执行
message	只有请求、响应消息派发到业务线程池，其他消息如连接事件、断开事件、心跳事件等，直接在I/O线程上执行
execution	只把请求类消息派发到业务线程池处理，但是响应、连接事件、断开事件、心跳事件等消息直接在I/O线程上执行
connection	在I/O线程上将连接事件、断开事件放入队列，有序地逐个执行，其他消息派发到业务线程池处理

1.5 负载均衡

在分布式系统中，服务提供者和服务消费者都会有多个节点，客户端在发起调用之前，需要感知有多少服务提供者节点可用，然后从中选取一个进行调用。所以，客户端需要根据服务端节点的状态信息，按照不同的策略实现负载均衡。

下面我介绍几种最常用的负载均衡策略：

Round-Robin 轮询 ：Round-Robin 是最简单有效的负载均衡策略，并没有考虑服务端节点的实际负载水平，而是依次轮询服务端节点；
Weighted Round-Robin 权重轮询 ：对不同负载水平的服务端节点增加权重系数，这样可以通过权重系数减少性能较差或者配置较低的节点流量。权重系数可以根据服务端负载水平实时进行调整，使集群达到相对均衡的状态；
Least Connections 最少连接数 ：客户端根据服务端节点当前的连接数进行负载均衡，客户端会选择连接数最少的一台服务器进行调用。Least Connections 策略只是服务端状态的其中一种维度，我们可以演化出最少请求数、CPU 利用率最低等其他维度的负载均衡方案；
Consistent Hash 一致性 Hash ：采用一致性 Hash 算法，通过 Hash 函数将对象和服务器节点放置在哈希环上，一般来说服务器可以选择 IP + Port 进行 Hash，采用该算法时，服务节点扩容或者下线时，可以尽可能保证客户端请求还是固定分配到同一个服务节点。

1.6 动态代理

RPC 框架一般通过服务端的接口存根进行调用，那怎么做到像调用本地接口一样调用远端服务呢？这就要依赖动态代理，以此屏蔽 RPC 框架的调用细节。

代理类是在运行时生成的，所以代理类的生成速度、生成的字节码大小都会影响 RPC 框架整体的性能和资源消耗，比较主流的动态代理框架有：JDK 动态代理、Cglib、Javassist、ASM、Byte Buddy：

JDK 动态代理 ：JDK 动态代理所生成的代理类是接口的实现类，不能代理接口中不存在的方法。在底层，JDK 动态代理是通过反射调用的形式代理类中的方法，比直接调用肯定是性能要慢的；
Cglib 动态代理 ：Cglib 是基于 ASM 字节码生成框架实现的，Cglib 生成的代理类是继承于被代理类的。Cglib并没有采用反射的方式调用被代理的方法，而是运行时动态生成一个新的 FastClass 子类，向子类中写入调用目标方法的逻辑，同时该子类会为代理类分配一个index 索引，FastClass 通过索引定位到需要调用的方法，这是一种空间换时间的优化思路；
Javassist 和 ASM ：二者都是 Java 字节码操作框架，使用起来难度较大，需要开发者对 Class 文件结构以及 JVM 都有所了解，但是它们都比反射的性能要高；
Byte Buddy ： 也是一个字节码生成和操作的类库，相比于 Javassist 和 ASM，Byte Buddy 提供了更加便捷的 API，用于创建和修改 Java 类，无须理解字节码的格式，而且 Byte Buddy 更加轻量，性能更好。

二、架构设计

上述是一个 RPC 框架最基本且核心的功能，如果你能自己动手完成上述功能，那么一个简易的 RPC 框架的 MVP 原型就完成了。但是，光这样还是远远不够的，我在专栏《分布式系统从理论到实战》中曾经反复强调过，设计一个分布式系统，必须从 高性能 、 高可用 、 可扩展 、 数据一致性 四个维度出发，考虑方方面面。

对于一个RPC框架而言，可扩展主要是服务提供方、消费方、注册中心的扩展，数据一致性也主要是注册中心对自身注册表维护的数据一致性。所以，本节，我主要从高性能和高可用两个维度来讨论RPC框架本身的架构设计，主要看看它在这两方面应该还需要满足哪些要求。

2.1 高性能

RPC 框架的性能取决于很多因素，我们通常会关注几个方面：I/O 模型、网络参数、序列化方法、内存管理等。接下来，我逐一介绍 RPC 框架针对性能这一块的常见设计。

I/O 模型

Netty 提供了高效的主从 Reactor 多线程模型，主Reactor线程负责新的网络连接 Channel 创建，然后把 Channel 注册到从Reactor线程，由从 Reactor 线程负责处理后续的 I/O 操作。

主从 Reactor 多线程模型很好地解决了高并发场景下单个 NIO 线程无法承载海量客户端连接建立以及 I/O 操作的性能瓶颈。所以，我们在I/O模型上，可以参考Netty的设计，比如Dubbo直接使用了Netty作为底层通讯组件，而Kafka则基于原生的Java NIO实现了Reactor模式。

以Netty为例，我们可以采用如下方式配置主从 Reactor 线程模型：

    EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup();
    EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup();
    
    ServerBootstrap b = new ServerBootstrap();
    b.group(bossGroup, workerGroup)

线程池中的线程数默认为 CPU核数 * 2 ，但这并不一定是最佳数量，需要根据实际的压测情况进行适当调整。

Netty 还提供了一个参数ioRatio，用于调整处理 I/O 事件 和 普通任务 的时间比例，默认值为50。对于高并发的 RPC 调用场景，ioRatio可以适当调大，让 Netty 有更多的时间执行 I/O 事件。

网络参数配置

如果底层采用TCP协议通信，那么我们一般会对TCP参数进行优化。以Netty为例，它提供了 ChannelOption 以便于我们优化 TCP 参数配置：

TCP_NODELAY

是否开启 Nagle 算法。Nagle 算法通过缓存的方式将网络数据包累积到一定量才会发送，从而避免频繁发送小的数据包。Nagle 算法在海量流量的场景下非常有效，但是会造成一定的数据延迟。如果对数据传输延迟敏感，那么应该禁用该参数。

SO_BACKLOG

已完成三次握手的请求队列最大长度。同一时刻服务端可能会处理多个连接，在高并发海量连接的场景下，该参数应适当调大。但是 SO_BACKLOG 也不能太大，否则无法防止 SYN-Flood 攻击。

SO_SNDBUF/SO_RCVBUF

TCP 发送缓冲区和接收缓冲区的大小。为了能够达到最大的网络吞吐量，SO_SNDBUF 不应当小于带宽和时延的乘积。SO_RCVBUF 一直会保存数据到应用进程读取为止，如果 SO_RCVBUF 满了，接收端会通知对端 TCP 协议中的滑动窗口关闭，保证 SO_RCVBUF 不会溢出。

SO_SNDBUF/SO_RCVBUF 大小的设置建议参考消息的平均大小，不要按照最大消息来进行设置，这样会造成额外的内存浪费。更灵活的方式是可以动态调整缓冲区的大小，这时候就体现出 ByteBuf 的优势，Netty 提供的 ByteBuf 是可以支持动态调整容量的，而且提供了开箱即用的工具，例如可动态调整容量的接收缓冲区分配器 AdaptiveRecvByteBufAllocator。

SO_KEEPALIVE

连接保活。启用 TCP SO_KEEPALIVE 属性，TCP 会主动探测连接状态，Linux 默认为2小时进行一次心跳检测。TCP的KEEPALIVE机制主要用于回收死亡时间较长的连接，不适合实时性高的场景。

在海量连接的场景下，也许会遇到类似 "too many open files" 的报错，所以 Linux 操作系统最大文件句柄数基本是必须要调优，可以通过 vi /etc/security/limits.conf，添加如下配置：

    soft nofile 1000000
    hard nofile 1000000

修改保存以后，执行 sysctl -p 命令使配置生效，然后通过ulimit -a命令查看参数是否生效。

高低水位线

使用Netty，我们还可以设置高低水位线WRITE_BUFFER_HIGH_WATER_MARK和WRITE_BUFFER_LOW_WATER_MARK，这是两个非常重要的流控参数：

Netty 每次添加数据时都会累加数据的字节数，然后判断缓存大小是否超过所设置的高水位线，如果超过了高水位，那么 Channel 会被设置为不可写状态，直到缓存的数据大小低于低水位线以后，Channel 才恢复成可写状态；

Netty 默认的高低水位线配置是 32K ~ 64K，可以根据发送端和接收端的实际情况合理设置高低水位线，如果你没有足够的测试数据作为参考依据，建议不要随意更改高低水位线。高低水位线的设置方式如下：

    // Server
    ServerBootstrap bootstrap = new ServerBootstrap();
    bootstrap.childOption(ChannelOption.WRITE_BUFFER_HIGH_WATER_MARK, 32 * 1024);
    bootstrap.childOption(ChannelOption.WRITE_BUFFER_LOW_WATER_MARK, 8 * 1024);
    
    // Client
    Bootstrap bootstrap = new Bootstrap();
    bootstrap.option(ChannelOption.WRITE_BUFFER_HIGH_WATER_MARK, 32 * 1024);
    bootstrap.option(ChannelOption.WRITE_BUFFER_LOW_WATER_MARK, 8 * 1024);

当缓存超过了高水位，Channel 会被设置为不可写状态，调用 isWritable() 方法会返回 false。所以建议在 Channel 写数据之前，使用 isWritable() 方法来判断缓存水位情况，防止因为接收方处理较慢造成 OOM。推荐的使用方式如下：

    if (ctx.channel().isActive() && ctx.channel().isWritable()) {
        ctx.writeAndFlush(message);
    } else {
        // handle message
    }

序列化方式

在网络通信过程中，必然涉及序列化和反序列化操作，即将对象编码成字节，再把字节解码成对象的过程。序列化和反序列化属于高频且较笨重的操作，属于 RPC 框架中一个重要的性能优化点。在选择序列化方式时需要综合考虑各方面因素，如高性能、跨语言、可维护性、可扩展性等。

比较常用的序列化算法有 Kryo、Hessian、Protobuf 等，这些第三方序列化算法都比 Java 原生的序列化操作都更加高效。综合各方面因素以及实际口碑，个人比较推荐使用 Hessian 和 Protobuf 序列化协议。

关于 RPC 框架序列化进一步的性能优化采用章节1.2的建议：

内存管理

由于涉及网络I/O，那么必然涉及内存数据的拷贝，那么如何对内存进行管理就是RPC框架性能优化的一个核心问题。可以参考Netty的设计：

Netty 会使用堆外内存 DirectBuffer 进行 Socket 读写，相比使用HeapBuffer减少了一次内存拷贝。但是，堆外内存的创建和销毁成本更高，所以Netty又使用内存池来提高性能。对于数据量较小的一些场景，可以考虑直接使用 HeapBuffer，由 JVM 负责内存的分配和回收可能效率更高。

此外，Netty 还提供了一些技巧来避免内存拷贝：

CompositeByteBuf 是 Netty 中实现零拷贝机制非常重要的一个数据结构，它可以组合多个 Buffer 对象合并成一个逻辑上的对象，避免通过传统内存拷贝的方式将几个 Buffer 合并成一个大的 Buffer，我们经常使用 CompositeByteBuf 拼接协议数据的头部信息 Header 和消息体数据 Body。
在失败重试的场景，如果想保留 ByteBuf 继续使用，可以使用 copy() 方法拷贝原始 ByteBuf 的所有信息。但是深拷贝非常耗费性能，所以可以使用浅拷贝操作oldBuffer.duplicate().retain()复制出独立的读写索引，底层分配的内存、引用计数都是与原始 ByteBuf 共享的，其中 retain() 又会将 ByteBuffer 的引用计数加 1，从而避免了 ByteBuffer 被释放。

GC优化

对不同场景下的网络应用程序进行 JVM 参数调优，可以取得很好的性能提升，以及避免 OOM 风险。不同业务系统的特性是不一样的，在此我只给出一些重要的注意事项。

堆内存 ：-Xms 和 -Xmx 参数，-Xmx 用于控制 JVM Heap 的最大值，必须设置其大小，合理调整 -Xmx 有助于降低 GC 开销，提升系统吞吐量。-Xms 表示 JVM Heap 的初始值，对于生产环境的服务端来说 -Xms 和 -Xmx 最好设置为相同值；
堆外内存 ：DirectByteBuffer 最容易造成 OOM 的情况，DirectByteBuffer 对象的回收需要依赖 Old GC 或者 Full GC 才能触发清理。如果长时间没有 Old GC 或者 Full GC 执行，那么堆外内存即使不再使用，也会一直在占用内存不释放。我们最好通过 JVM 参数 -XX:MaxDirectMemorySize 指定堆外内存的上限大小，当堆外内存的大小超过该阈值时，就会触发一次 Full GC 进行清理回收，如果在 Full GC 之后还是无法满足堆外内存的分配，那么程序将会抛出 OOM 异常；
新生代 ：-Xmn 调整新生代大小，-XX:SurvivorRatio 设置 SurvivorRatio 和 eden 区比例。我们经常遇到 YGC 频繁的情况，应该清楚程序中对象的基本分布情况，如果存在大量朝生夕灭的对象，应适当调大新生代；反之应适当调大老年代。例如在类似百万长连接、推送服务等延迟敏感的场景中，老年代的内存增长缓慢，优化年轻代的空间大小以及各区的比例可以带来更大的收益。

native支持

从 4.0.16 版本起，Netty 提供了用 C++ 编写 JNI 调用的 Socket Transport，相比 JDK NIO 具备更高的性能和更低的 GC 成本，并且支持更多的 TCP 参数。

    <dependency>
        <groupId>io.netty</groupId>
        <artifactId>netty-transport-native-epoll</artifactId>
        <version>4.1.42.Final</version>
    </dependency>

使用 Netty Native 非常简单，只需要替换相应的类即可：

线程绑定

如果是经常关注系统性能调优，一定挖掘过 Linux 操作系统 CPU 亲和性 的黑科技招数。CPU 亲和性是指在多核 CPU 的机器上线程可以被强制运行在某个 CPU 上，而不会调度到其他 CPU，也被称为绑核。当绑定线程到某个固定的 CPU 后，不仅可以避免 CPU 切换的开销，而且可以提高 CPU Cache 命中率，对系统性能有一定提升。

在 C/C++、Golang 中实现绑核操作是非常容易的事，遗憾的是在 Java 中是比较麻烦的。目前 Java 中有一个开源 affinity 类库，GitHub 地址https://github.com/OpenHFT/Java-Thread-Affinity。如果你的项目想引入使用它，需要先引入 Maven 依赖：

    <dependency>
        <groupId>net.openhft</groupId>
        <artifactId>affinity</artifactId>
        <version>3.0.6</version>
    </dependency>

affinity 类库可以和 Netty 轻松集成，比较常用的方式是创建一个 AffinityThreadFactory，然后传递给 EventLoopGroup，AffinityThreadFactory 负责创建 Worker 线程并完成绑核。代码实现如下所示：

    ThreadFactory threadFactory = new AffinityThreadFactory("worker", AffinityStrategies.DIFFERENT_CORE);
    
    EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup(1);
    EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup(4, threadFactory);
    ServerBootstrap serverBootstrap = new ServerBootstrap().group(bossGroup, workerGroup);

2.2 高可用

RPC 框架作为一个分布式框架，需要考虑很多可用性方面的问题。

连接假死

客户端的心跳检测对于任何长连接的应用来说，都是一个非常基础的功能。要理解心跳的重要性，首先需要从网络连接假死的现象说起。

什么是连接假死呢？如果底层的TCP连接已经断开，但是服务器端并没有正常地关闭套接字，服务器端认为这条TCP连接仍然是存在的。连接假死的具体表现如下：

在服务器端，会有一些处于TCP_ESTABLISHED状态的“正常”连接；
但在TCP客户端，已经显示连接已经断开；
客户端此时虽然可以进行断线重连操作，但是上一次的连接状态依然被服务器端认为有效，并且服务器端的资源得不到正确释放，包括套接字上下文以及接收/发送缓冲区。

连接假死的情况虽然不常见，但是确实存在。服务器端长时间运行后，会面临大量假死连接得不到正常释放的情况。由于每个连接都会耗费CPU和内存资源，因此大量假死的连接会逐渐耗光服务器的资源，使得服务器越来越慢，IO处理效率越来越低，最终导致服务器崩溃。

连接假死通常是由以下多个原因造成的，例如：

应用程序出现线程堵塞，无法进行数据的读写；
网络相关的设备出现故障，例如网卡、机房故障；
网络丢包，公网环境非常容易出现丢包和网络抖动等现象。

解决假死的有效手段是：

客户端定时进行心跳检测；
服务器端定时进行空闲检测。

TCP 中已经有 SO_KEEPALIVE 参数，为什么我们还要在应用层加入心跳机制呢？ TCP KEEPALIVE 是有严重缺陷的，KEEPALIVE 设计初衷是为了清除和回收处于死亡状态的连接，只能检查连接是否活跃，但是不能判断连接是否可用，例如服务端如果处于高负载假死状态，但是连接依然是处于活跃状态的。而心跳机制不仅能说明应用程序是活跃状态，更重要的是可以判断应用程序是否还在正常工作。

服务端空闲连接检测

服务端空闲连接检测，是指每隔一段时间，服务端就检测连接是否有数据读写，如果服务端一直能收到客户端连接发送过来的数据，说明连接处于活跃状态。

Netty 提供了开箱即用的 IdleStateHandler 来实现连接空闲检测，如果我们想把一定时间间隔内没有读到数据的客户端连接进行关闭，可以采取如下的实现方式：

    public class RpcIdleStateHandler extends IdleStateHandler {
    
        public RpcIdleStateHandler() {
            // IdleStateHandler 的构造函数支持设置读空闲时间、写空闲时间、读写空闲时间
            // 如果服务端60s没未读到数据，就会回调channelIdle()方法
            super(60, 0, 0, TimeUnit.SECONDS);
        }
    
        @Override
        protected void channelIdle(ChannelHandlerContext ctx, IdleStateEvent evt) {
            ctx.channel().close();
        }
    }

IdleStateHandler的构造函数一共有四个参数：

第一个参数：入站空闲检测时长，表示一段时间内如果没有数据入站，就判定空闲；
第二个参数：出站空闲检测时长，表示一段时间内如果没有数据出站，就判定空闲；
第三个参数：出/入站检测时长，表示一段时间内如果没有数据出站或者入站，就判定空闲；
最后一个参数：表示时间单位，比如TimeUnit.SECONDS表示秒。

IdleStateHandler 实现连接空闲检测的底层原理是，向任务队列中添加定时任务，判断 channelRead() 或 write() 方法是否发生空闲超时。

IdleStateHandler 实现了ChannelDuplexHandler，也就是说，它既是一个入站Handler，又是一个出站Handler。

客户端心跳检测

心跳检测，是指服务端需要通过心跳机制判断客户端是否存活，因为即使服务端一段时间内没收到客户端发送的数据，也不能说明连接是假死状态，有可能就是客户端长时间没有数据需要发送，但连接本身还是健康状态。服务端如果有 N 次没收到心跳数据，则可以判断当前客户端已经下线或处于不健康状态

Netty 中并没有对心跳检测的现成实现，但是客户端可以采用 EventLoop 提供的 schedule() 方法向任务队列中添加心跳数据上报的定时任务，如下所示：

    public class RpcHeartBeatHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter {
    
        @Override
        public void channelActive(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception {
            super.channelActive(ctx);
            // 客户端与服务端成功建立连接后，开始发起定时心跳
            doHeartBeatTask(ctx);
        }
    
        private void doHeartBeatTask(ChannelHandlerContext ctx) {
            ctx.executor().schedule(() -> {
                if (ctx.channel().isActive()) {
                    HeartBeatData heartBeatData = buildHeartBeatData();
                    ctx.writeAndFlush(heartBeatData);
                    doHeartBeatTask(ctx);
                }
            }, 10, TimeUnit.SECONDS);    //10s后执行
        }
    }

注意，空闲检测时间间隔一般要大于 2 个周期的心跳检测时间间隔，主要是为了排除网络抖动等原因造成服务端未能成功收到心跳包。

解码保护

Netty 在实现数据解码时，需要等待到缓冲区有足够多的字节才能开始解码。为了避免缓冲区缓存太多数据，造成内存耗尽，我们可以在解码器中设置一个最大字节阈值，然后结合 Netty 提供的 TooLongFrameException异常，通知 ChannelPipeline 中其他 ChannelHandler。示例如下：

    public class MyDecoder extends ByteToMessageDecoder {
    
        private static final int MAX_FRAME_LIMIT = 1024;
    
        @Override
        public void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List<Object> out) {
            int readable = in.readableBytes();
            if (readable > MAX_FRAME_LIMIT) {
                in.skipBytes(readable);
                throw new TooLongFrameException("too long frame");
            }
            // decode...
        }
    }

线程池隔离

我们知道，如果有复杂且耗时的业务逻辑，推荐的做法是在 ChannelHandler 处理器中自定义新的业务线程池，将耗时的操作提交到业务线程池中执行。建议根据业务逻辑的核心等级拆分出多个业务线程池，如果某类业务逻辑出现异常造成线程池资源耗尽，也不会影响到其他业务逻辑，从而提高应用程序整体可用率。对于 Netty I/O 线程来说，每个 EventLoop 可以与某类业务线程池绑定，避免出现多线程锁竞争。如下图所示：

流量整形

流量整形（Traffic Shaping）是一种主动控制服务流量输出速率的措施，保证下游服务能够平稳处理。流量整形和流控的区别在于，流量整形不会丢弃和拒绝消息，无论流量洪峰有多大，它都会采用令牌桶算法控制流量以恒定的速率输出，如下图所示：

Netty 通过实现流量整形的抽象类 AbstractTrafficShapingHandler，提供了三种类型的流量整形策略：GlobalTrafficShapingHandler、ChannelTrafficShapingHandler 和 GlobalChannelTrafficShapingHandler，它们之间的关系如下：

    GlobalTrafficShapingHandler = ChannelTrafficShapingHandler + GlobalChannelTrafficShapingHandler

GlobalChannelTrafficShapingHandler：全局流量整形 GlobalChannelTrafficShapingHandler 作用范围是所有 Channel，用户可以设置全局报文的接收速率、发送速率、整形周期；
ChannelTrafficShapingHandler：Channel 级流量整形 ChannelTrafficShapingHandler 作用范围是单个 Channel，可以对不同的 Channel 设置流量整形策略；

举个简单的例子，火爆的旅游景区不仅在大门口对游客限流（相当于 GlobalChannelTrafficShapingHandler），而且在景区内部不同的小景点也对游客有限流（相当于 ChannelTrafficShapingHandler），这两个流量整形策略加起来就是 GlobalTrafficShapingHandler。

流量整形并不能保证系统处于安全状态，当流量洪峰过大，数据会一直积压在内存中，所以流量整形和流控应该结合使用才能保证系统的高可用。

重试机制

为了保障服务的稳定性和容错性，重试机制是一般可以帮助我们解决不少问题，例如网络抖动、请求超时等场景都需要重试机制。

关于 RPC 框架的重试机制有几点最佳实践和注意事项：

服务提供方接口需要保证幂等才可以考虑使用重试机制，例如数据插入、更新操作，无论重复请求多少次都不会产生任何影响；
重试机制虽然可以提升服务可用性，但是重试可能会导致服务提供方流量倍增，极端情况下甚至造成雪崩。服务调用方最好设置合理的服务调用超时时间以及失败重试次数，需要综合考虑服务调用的平均耗时、TP99响应时间、服务重要等级等因素。为了防止重试引发的流量风暴，服务提供方必须考虑熔断、限流、降级等保护措施；
RPC 框架的重试机制一般会采取 指数退避 策略，即两次重试时间间隔以指数级增加，例如 1s、2s、4s、8s，以此类推，同时必须限制最大延迟时间。指数退避会存在 负载峰值 问题，例如服务提供方可能在某一时刻发生 FullGC，导致同一时间产生超时重试的请求增多。为了解决负载峰值问题，可以在重试间隔中增加随机值，将请求分摊在不同的时间点中；
在负载均衡选择服务节点时，应该剔除上次重试失败的节点，进一步提高重试的成功率。

集群容错

集群容错，是指服务消费者调用服务提供者集群时发生异常时的处理方案。以 Dubbo 框架为例，提供了六种内置的集群容错措施。

Failover，失效转移策略 ：Failover 是 Dubbo 默认的集群容错措施，当出现调用失败时，会重新尝试调用其他服务节点。对于幂等性操作我们可以选择 Failover 策略，但是重试的副作用在上文中我们已经提到过，如果服务提供者出现问题可能会产生大量的重试请求；
Failfast，快速失败策略 ：Failfast 非常适合非幂等性操作，服务消费者只发起一次调用，如果出现失败的情况则立刻报错，不进行任何重试。Failfast 的缺点就是需要服务消费者自己控制重试逻辑；
Failsafe，失效安全策略 ：Failsafe 策略在出现异常时，直接忽略不抛异常。Failsafe 策略适合执行非核心的操作，如监控日志记录；
Failback，失效自动恢复策略 ：服务消费者调用失败后，Dubbo 会记录此次失败请求到队列中，然后定时重新发送该请求。Failback 策略适用于实时性不高的场景，如消息推送；
Forking，并行措施 ：服务调用者并行调用多个服务提供者节点，只要有一个调用成功就返回结果。通常用于实时性要求较高的操作，而且可以降低 TP999 指标，但是需要牺牲一定的服务器资源；
Broadcast，广播措施 ：Broadcast 策略会广播所有的服务提供者，逐个调用，任意一台失败则等待广播最后完成之后抛出，通常用于更新服务提供方的本地资源状态。

以上几种集群容错策略，需要根据实际的业务场景进行配置选择，Dubbo 给我们提供了 Cluster 扩展接口，我们可以自己定制集群的容错模式。

实现 RPC 框架高可用的措施还有很多，如限流保护、动态扩容、平滑重启、服务治理等等，由于篇幅有限，我在这里就不一一展开了。

三、总结

本章，我对实现一个RPC框架的基本功能和架构设计进行了讲解。后续章节，我会基于Netty，完整实现一个 RPC 框架的基础功能，帮助大家掌握Netty在实战中的运用。

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