Netty 实现百万级连接服务的难点和优点分析总结

推送服务

还记得一年半前，做的一个项目需要用到 Android 推送服务。和 iOS 不同，Android 生态中没有统一的推送服务。Google 虽然有 Google Cloud Messaging ，但是连国外都没统一，更别说国内了，直接被墙。

所以之前在 Android 上做推送大部分只能靠轮询。而我们之前在技术调研的时候，搜到了 jPush 的博客，上面介绍了一些他们的技术特点，他们主要做的其实就是移动网络下的长连接服务。单机 50W-100W 的连接的确是吓我一跳！后来我们也采用了他们的免费方案，因为是一个受众面很小的产品，所以他们的免费版够我们用了。一年多下来，运作稳定，非常不错！

时隔两年，换了部门后，竟然接到了一项任务，优化公司自己的长连接服务端。

再次搜索网上技术资料后才发现，相关的很多难点都被攻破，网上也有了很多的总结文章，单机 50W-100W 的连接完全不是梦，其实人人都可以做到。但是光有连接还不够，QPS 也要一起上去。

所以，这篇文章就是汇总一下利用 Netty 实现长连接服务过程中的各种难点和可优化点。

Netty 是什么

Netty: http://netty.io/

Netty is an asynchronous event-driven network application framework for rapid development of maintainable high performance protocol servers & clients.

官方的解释最精准了，其中最吸引人的就是高性能了。但是很多人会有这样的疑问：直接用 NIO 实现的话，一定会更快吧？就像我直接手写 JDBC 虽然代码量大了点，但是一定比 iBatis 快！

但是，如果了解 Netty 后你才会发现，这个还真不一定！

利用 Netty 而不用 NIO 直接写的优势有这些：

高性能高扩展的架构设计，大部分情况下你只需要关注业务而不需要关注架构
Zero-Copy 技术尽量减少内存拷贝
为 Linux 实现 Native 版 Socket
写同一份代码，兼容 java 1.7 的 NIO2 和 1.7 之前版本的 NIO
Pooled Buffers 大大减轻 Buffer 和释放 Buffer 的压力

特性太多，大家可以去看一下《Netty in Action》这本书了解更多。

另外，Netty 源码是一本很好的教科书！大家在使用的过程中可以多看看它的源码，非常棒！

瓶颈是什么

想要做一个长链服务的话，最终的目标是什么？而它的瓶颈又是什么？

其实目标主要就两个：

更多的连接
更高的 QPS

所以，下面就针对这两个目标来说说他们的难点和注意点吧。

更多的连接

非阻塞 IO

其实无论是用 Java NIO 还是用 Netty，达到百万连接都没有任何难度。因为它们都是非阻塞的 IO，不需要为每个连接创建一个线程了。

欲知详情，可以搜索一下BIO,NIO,AIO的相关知识点。

Java NIO 实现百万连接

ServerSocketChannel ssc = ServerSocketChannel.open();  
Selector sel = Selector.open();  ssc.configureBlocking(false);  
ssc.socket().bind(new InetSocketAddress(8080));  
SelectionKey key = ssc.register(sel, SelectionKey.OP_ACCEPT);  while(true) {  sel.select();  Iterator it = sel.selectedKeys().iterator();  while(it.hasNext()) {  SelectionKey skey = (SelectionKey)it.next();  it.remove();  if(skey.isAcceptable()) {  ch = ssc.accept();  }  }  
}

这段代码只会接受连过来的连接，不做任何操作，仅仅用来测试待机连接数极限。

大家可以看到这段代码是 NIO 的基本写法，没什么特别的。

Netty 实现百万连接

NioEventLoopGroup bossGroup =  new NioEventLoopGroup();  
NioEventLoopGroup workerGroup= new NioEventLoopGroup();  
ServerBootstrap bootstrap = new ServerBootstrap();  
bootstrap.group(bossGroup, workerGroup);  bootstrap.channel( NioServerSocketChannel.class);  bootstrap.childHandler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {  @Override protected void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {  ChannelPipeline pipeline = ch.pipeline();  //todo: add handler  }});  
bootstrap.bind(8080).sync();

这段其实也是非常简单的 Netty 初始化代码。同样，为了实现百万连接根本没有什么特殊的地方。

瓶颈到底在哪

上面两种不同的实现都非常简单，没有任何难度，那有人肯定会问了：实现百万连接的瓶颈到底是什么？

其实只要 java 中用的是非阻塞 IO（NIO 和 AIO 都算），那么它们都可以用单线程来实现大量的 Socket 连接。不会像 BIO 那样为每个连接创建一个线程，因为代码层面不会成为瓶颈。

其实真正的瓶颈是在 Linux 内核配置上，默认的配置会限制全局最大打开文件数(Max Open Files)还会限制进程数。所以需要对 Linux 内核配置进行一定的修改才可以。

这个东西现在看似很简单，按照网上的配置改一下就行了，但是大家一定不知道第一个研究这个人有多难。

如何验证

让服务器支持百万连接一点也不难，我们当时很快就搞定了一个测试服务端，但是最大的问题是，我怎么去验证这个服务器可以支撑百万连接呢？

我们用 Netty 写了一个测试客户端，它同样用了非阻塞 IO ，所以不用开大量的线程。但是一台机器上的端口数是有限制的，用root权限的话，最多也就 6W 多个连接了。所以我们这里用 Netty 写一个客户端，用尽单机所有的连接吧。

NioEventLoopGroup workerGroup =  new NioEventLoopGroup();  
Bootstrap b = new Bootstrap();  
b.group(workerGroup);  
b.channel( NioSocketChannel.class);  b.handler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {  @Override  public void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {  ChannelPipeline pipeline = ch.pipeline();  //todo:add handler  }  });  for (int k = 0; k < 60000; k++) {  //请自行修改成服务端的IP  b.connect(127.0.0.1, 8080);  
}

代码同样很简单，只要连上就行了，不需要做任何其他的操作。

这样只要找到一台电脑启动这个程序即可。这里需要注意一点，客户端最好和服务端一样，修改一下 Linux 内核参数配置。

怎么去找那么多机器

按照上面的做法，单机最多可以有 6W 的连接，百万连接起码需要17台机器！

如何才能突破这个限制呢？其实这个限制来自于网卡。我们后来通过使用虚拟机，并且把虚拟机的虚拟网卡配置成了桥接模式解决了问题。

根据物理机内存大小，单个物理机起码可以跑4-5个虚拟机，所以最终百万连接只要4台物理机就够了。

讨巧的做法

除了用虚拟机充分压榨机器资源外，还有一个非常讨巧的做法，这个做法也是我在验证过程中偶然发现的。

根据 TCP/IP 协议，任何一方发送FIN后就会启动正常的断开流程。而如果遇到网络瞬断的情况，连接并不会自动断开。

那我们是不是可以这样做？

启动服务端，千万别设置 Socket 的keep-alive属性，默认是不设置的
用虚拟机连接服务器
强制关闭虚拟机
修改虚拟机网卡的 MAC 地址，重新启动并连接服务器
服务端接受新的连接，并保持之前的连接不断

我们要验证的是服务端的极限，所以只要一直让服务端认为有那么多连接就行了，不是吗？

经过我们的试验后，这种方法和用真实的机器连接服务端的表现是一样的，因为服务端只是认为对方网络不好罢了，不会将你断开。

另外，禁用keep-alive是因为如果不禁用，Socket 连接会自动探测连接是否可用，如果不可用会强制断开。

更高的 QPS

由于 NIO 和 Netty 都是非阻塞 IO，所以无论有多少连接，都只需要少量的线程即可。而且 QPS 不会因为连接数的增长而降低（在内存足够的前提下）。

而且 Netty 本身设计得足够好了，Netty 不是高 QPS 的瓶颈。那高 QPS 的瓶颈是什么？

是数据结构的设计！

如何优化数据结构

首先要熟悉各种数据结构的特点是必需的，但是在复杂的项目中，不是用了一个集合就可以搞定的，有时候往往是各种集合的组合使用。

既要做到高性能，还要做到一致性，还不能有死锁，这里难度真的不小…

我在这里总结的经验是，不要过早优化。优先考虑一致性，保证数据的准确，然后再去想办法优化性能。

因为一致性比性能重要得多，而且很多性能问题在量小和量大的时候，瓶颈完全会在不同的地方。所以，我觉得最佳的做法是，编写过程中以一致性为主，性能为辅；代码完成后再去找那个 TOP1，然后去解决它！

解决 CPU 瓶颈

在做这个优化前，先在测试环境中去狠狠地压你的服务器，量小量大，天壤之别。

有了压力测试后，就需要用工具来发现性能瓶颈了！

我喜欢用的是 VisualVM，打开工具后看抽样器(Sample)，根据自用时间(Self Time (CPU))倒序，排名第一的就是你需要去优化的点了！

备注：Sample 和 Profiler 有什么区别？前者是抽样，数据不是最准但是不影响性能；后者是统计准确，但是非常影响性能。如果你的程序非常耗 CPU，那么尽量用 Sample，否则开启 Profiler 后降低性能，反而会影响准确性。

还记得我们项目第一次发现的瓶颈竟然是ConcurrentLinkedQueue这个类中的size()方法。量小的时候没有影响，但是Queue很大的时候，它每次都是从头统计总数的，而这个size()方法我们又是非常频繁地调用的，所以对性能产生了影响。

size()的实现如下：

public int size() {  int count = 0;  for (Node<E> p = first(); p != null; p = succ(p))  if (p.item != null)  // Collection.size() spec says to max out  if (++count == Integer.MAX_VALUE)  break;  return count;  
}

后来我们通过额外使用一个AtomicInteger来计数，解决了问题。但是分离后岂不是做不到高一致性呢？没关系，我们的这部分代码关心最终一致性，所以只要保证最终一致就可以了。

总之，具体案例要具体分析，不同的业务要用不同的实现。