本文可看成是对Doug
Lea Scalable IO in Java
一文的翻译。
当前分布式计算 Web Services盛行天下,这些网络服务的底层都离不开对socket的操作。他们都有一个共同的结构:
1. Read request
2. Decode request
3. Process service
4. Encode reply
5. Send reply
经典的网络服务的设计如下图,在每个线程中完成对数据的处理:
但这种模式在用户负载增加时,性能将下降非常的快。我们需要重新寻找一个新的方案,保持数据处理的流畅,很显然,事件触发机制是最好的解决办法,当有事件发生时,会触动handler,然后开始数据的处理。
Reactor模式类似于AWT中的Event处理:
Reactor模式参与者
1.Reactor 负责响应IO事件,一旦发生,广播发送给相应的Handler去处理,这类似于AWT的thread
2.Handler 是负责非堵塞行为,类似于AWT ActionListeners;同时负责将handlers与event事件绑定,类似于AWT
addActionListener
如图:
Java的NIO为reactor模式提供了实现的基础机制,它的Selector当发现某个channel有数据时,会通过SlectorKey来告知我们,在此我们实现事件和handler的绑定。
我们来看看Reactor模式代码:
public class Reactor implements Runnable{
final Selector selector;
final ServerSocketChannel serverSocket;
Reactor(int port) throws IOException {
selector = Selector.open();
serverSocket = ServerSocketChannel.open();
InetSocketAddress address = new InetSocketAddress(InetAddress.getLocalHost(),port);
serverSocket.socket().bind(address);
serverSocket.configureBlocking(false);
//向selector注册该channel
SelectionKey sk =serverSocket.register(selector,SelectionKey.OP_ACCEPT);
logger.debug("-->Start serverSocket.register!");
//利用sk的attache功能绑定Acceptor 如果有事情,触发Acceptor
sk.attach(new Acceptor());
logger.debug("-->attach(new Acceptor()!");
}
public void run() { // normally in a new Thread
try {
while (!Thread.interrupted())
{
selector.select();
Set selected = selector.selectedKeys();
Iterator it = selected.iterator();
//Selector如果发现channel有OP_ACCEPT或READ事件发生,下列遍历就会进行。
while (it.hasNext())
//来一个事件 第一次触发一个accepter线程
//以后触发SocketReadHandler
dispatch((SelectionKey)(it.next()));
selected.clear();
}
}catch (IOException ex) {
logger.debug("reactor stop!"+ex);
}
}
//运行Acceptor或SocketReadHandler
void dispatch(SelectionKey k) {
Runnable r = (Runnable)(k.attachment());
if (r != null){
// r.run();
}
}
class Acceptor implements Runnable { // inner
public void run() {
try {
logger.debug("-->ready for accept!");
SocketChannel c = serverSocket.accept();
if (c != null)
//调用Handler来处理channel
new SocketReadHandler(selector, c);
}
catch(IOException ex) {
logger.debug("accept stop!"+ex);
}
}
}
}
以上代码中巧妙使用了SocketChannel的attach功能,将Hanlder和可能会发生事件的channel链接在一起,当发生事件时,可以立即触发相应链接的Handler。
再看看Handler代码:
public class SocketReadHandler implements Runnable {
public static Logger logger = Logger.getLogger(SocketReadHandler.class);
private Test test=new Test();
final SocketChannel socket;
final SelectionKey sk;
static final int READING = 0, SENDING = 1;
int state = READING;
public SocketReadHandler(Selector sel, SocketChannel c)
throws IOException {
socket = c;
socket.configureBlocking(false);
sk = socket.register(sel, 0);
//将SelectionKey绑定为本Handler 下一步有事件触发时,将调用本类的run方法。
//参看dispatch(SelectionKey k)
sk.attach(this);
//同时将SelectionKey标记为可读,以便读取。
sk.interestOps(SelectionKey.OP_READ);
sel.wakeup();
}
public void run() {
try{
// test.read(socket,input);
readRequest() ;
}catch(Exception ex){
logger.debug("readRequest error"+ex);
}
}
/**
* 处理读取data
* @param key
* @throws Exception
*/
private void readRequest() throws Exception {
ByteBuffer input = ByteBuffer.allocate(1024);
input.clear();
try{
int bytesRead = socket.read(input);
......
//激活线程池 处理这些request
requestHandle(new Request(socket,btt));
.....
}catch(Exception e) {
}
}
注意在Handler里面又执行了一次attach,这样,覆盖前面的Acceptor,下次该Handler又有READ事件发生时,将直接触发Handler.从而开始了数据的读 处理、写、发出等流程处理。
将数据读出后,可以将这些数据处理线程做成一个线程池,这样,数据读出后,立即扔到线程池中,这样加速处理速度:
进一步,我们可以使用多个Selector分别处理连接和读事件。一个高性能的Java网络服务机制就要形成,激动人心的集群并行计算即将实现。
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