前言:
Thrift作为Facebook开源的RPC框架, 通过IDL中间语言, 并借助代码生成引擎生成各种主流语言的rpc框架服务端/客户端代码. 不过Thrift的实现, 简单使用离实际生产环境还是有一定距离, 本系列将对Thrift作代码解读和框架扩充, 使得它更加贴近生产环境. 本文主要讲解Thrift的高性能网络框架模型, 讲解各种网络模型的特点和区别.
Thrift 高性能网络服务模型
1). TServer类层次体系
TSimpleServer/TThreadPoolServer是阻塞服务模型
TNonblockingServer/THsHaServer/TThreadedSelectotServer是非阻塞服务模型(NIO)
2). TServer抽象类的定义
内部静态类Args的定义, 用于TServer类用于串联软件栈(传输层, 协议层, 处理层)
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public abstract class TServer {
public static class Args extends AbstractServerArgs<Args> {
public Args(TServerTransport transport) {
super(transport);
} } public static abstract class AbstractServerArgs<T extends AbstractServerArgs<T>> {
public AbstractServerArgs(TServerTransport transport);
public T processorFactory(TProcessorFactory factory);
public T processor(TProcessor processor);
public T transportFactory(TTransportFactory factory);
public T protocolFactory(TProtocolFactory factory);
}} |
TServer类定义的抽象类
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public abstract class TServer {
public abstract void serve();
public void stop();
public boolean isServing();
public void setServerEventHandler(TServerEventHandler eventHandler);
} |
评注:
抽象函数serve由具体的TServer实例来实现, 而并非所有的服务都需要优雅的退出, 因此stop没有被定义为抽象
3). TSimpleServer
TSimpleServer实现, 正如其名Simple, 其实现非常的简单, 是个单线程阻塞模型, 只适合测试开发使用
抽象的代码可简单描述如下:
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// *) server socket进行监听serverSocket.listen();while ( isServing() ) {
// *) 接受socket链接
client = serverSocket.accept(); // *) 封装处理器
processor = factory.getProcess(client); while ( true ) {
// *) 阻塞处理rpc的输入/输出
if ( !processor.process(input, output) ) {
break;
} }} |
4). ThreadPoolServer
ThreadPoolServer解决了TSimple不支持并发和多连接的问题, 引入了线程池. 实现的模型是One Thread Per Connection
线程池代码片段:
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private static ExecutorService createDefaultExecutorService(Args args) {
SynchronousQueue<Runnable> executorQueue =
new SynchronousQueue<Runnable>();
return new ThreadPoolExecutor(args.minWorkerThreads,
args.maxWorkerThreads,
60,
TimeUnit.SECONDS,
executorQueue);
} |
评注:
采用同步队列(SynchronousQueue), 线程池采用能线程数可伸缩的模式.
主线程循环
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setServing(true);
while (!stopped_) {
try {
TTransport client = serverTransport_.accept(); WorkerProcess wp = new WorkerProcess(client);
executorService_.execute(wp); } catch (TTransportException ttx) {
}} |
评注:
拆分了监听线程(accept)和处理客户端连接的工作线程(worker), 监听线程每接到一个客户端, 就投给线程池去处理. 这种模型能提高并发度, 但并发数取决于线程数, IO依旧阻塞, 从而限制该服务的服务能力.
5). TNonblockingServer
TNonblockingServer采用NIO的模式, 借助Channel/Selector机制, 采用IO事件模型来处理.
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private void select() {
try {
selector.select(); // wait for io events.
// process the io events we received
Iterator<SelectionKey> selectedKeys = selector.selectedKeys().iterator(); while (!stopped_ && selectedKeys.hasNext()) {
SelectionKey key = selectedKeys.next(); selectedKeys.remove(); if (key.isAcceptable()) {
handleAccept(); // deal with accept
} else if (key.isReadable()) {
handleRead(key); // deal with reads
} else if (key.isWritable()) {
handleWrite(key); // deal with writes
} } } catch (IOException e) {
}} |
评注:
select代码里对accept/read/write等IO事件进行监控和处理, 唯一可惜的这个单线程处理. 当遇到handler里有阻塞的操作时, 会导致整个服务被阻塞住.
6). THsHaServer
鉴于TNonblockingServer的缺点, THsHa引入了线程池去处理, 其模型把读写任务放到线程池去处理.
HsHa是: Half-sync/Half-async的处理模式, Half-aysnc是在处理IO事件上(accept/read/write io), Half-sync用于handler对rpc的同步处理上.
7). TThreadedSelectorServer
TThreadedSelectorServer是最成熟,也是被业界所推崇的RPC服务模型
TThreadedSelectorServer是对以上NonblockingServer的扩充, 其分离了Accept和Read/Write的Selector线程, 同时引入Worker工作线程池. 它也是种Half-sync/Half-async的服务模型.
总结:
MainReactor就是Accept线程, 用于监听客户端连接, SubReactor采用IO事件线程(多个), 主要负责对所有客户端的IO读写事件进行处理. 而Worker工作线程主要用于处理每个rpc请求的handler回调处理(这部分是同步的).
问题:
这边提几个小小的问题, 考考读者?
1). Java NIO中 Selector采用什么方式实现? c++中的select/poll/epool? 如果是epool的话, 采用的是水平触发,还是边缘触发?
2). 这边非阻塞模型是HsHa, 有没有全异步的模式? 为何通用的模型是采用TThreadedSelectorServer这种模式呢?
期待你的回答, 也敬请关注后续的文章.
