gRPC(Java) keepAlive机制研究
基于java gRPC 1.24.2 分析
结论
- gRPC keepAlive是grpc框架在应用层面连接保活的一种措施。即当grpc连接上没有业务数据时,是否发送pingpong,以保持连接活跃性,不因长时间空闲而被Server或操作系统关闭
- gRPC keepAlive在client与server都有,client端默认关闭(keepAliveTime为Long.MAX_VALUE), server端默认打开,keepAliveTime为2小时,即每2小时向client发送一次ping
// io.grpc.internal.GrpcUtil
public static final long DEFAULT_SERVER_KEEPALIVE_TIME_NANOS = TimeUnit.HOURS.toNanos(2L);
- KeepAlive的管理使用类
io.grpc.internal.KeepAliveManager, 用于管理KeepAlive状态,ping任务调度与执行.
Client端KeepAlive
使用入口
- 我们在使用io.grpc框架创建grpc连接的时候,可以设置keeplive, 例如下面:
NettyChannelBuilder builder = NettyChannelBuilder.forTarget(String.format("grpc://%s", provider)) //
.usePlaintext() //
.defaultLoadBalancingPolicy(props.getBalancePolicy()) //
.maxInboundMessageSize(props.getMaxInboundMessageSize()) //
.keepAliveTime(1,TimeUnit.MINUTES)
.keepAliveWithoutCalls(true)
.keepAliveTimeout(10,TimeUnit.SECONDS)
.intercept(channelManager.getInterceptors()); //
- 其中与keepAlive相关的参数有三个,
keepAliveTime,keepAliveTimeout,keepAliveWithoutCalls。这三个变量有什么作用呢?
- keepAliveTime: 表示当grpc连接没有数据传递时,多久之后开始向server发送ping packet
- keepAliveTimeout: 表示当发送完ping packet后多久没收到server回应算超时
- keepAliveTimeoutCalls: 表示如果grpc连接没有数据传递时,是否keepAlive,默认为false
简要时序列表
Create & Start
NettyChannelBuilder
-----> NettyTransportFactory
---------> NettyClientTransport
-------------> KeepAliveManager & NettyClientHandler
响应各种事件
当Active、Idle、DataReceived、Started、Termination事件发生时,更改KeepAlive状态,调度发送ping任务。
Server端KeepAlive
使用入口
// 只截取关键代码,详细代码请看`NettyServerBuilder`
ServerImpl server = new ServerImpl(
this,
buildTransportServers(getTracerFactories()),
Context.ROOT);
for (InternalNotifyOnServerBuild notifyTarget : notifyOnBuildList) {
notifyTarget.notifyOnBuild(server);
}
return server;
// 在buildTransportServers方法中创建NettyServer
List<NettyServer> transportServers = new ArrayList<>(listenAddresses.size());
for (SocketAddress listenAddress : listenAddresses) {
NettyServer transportServer = new NettyServer(
listenAddress, resolvedChannelType, channelOptions, bossEventLoopGroupPool,
workerEventLoopGroupPool, negotiator, streamTracerFactories,
getTransportTracerFactory(), maxConcurrentCallsPerConnection, flowControlWindow,
maxMessageSize, maxHeaderListSize, keepAliveTimeInNanos, keepAliveTimeoutInNanos,
maxConnectionIdleInNanos, maxConnectionAgeInNanos, maxConnectionAgeGraceInNanos,
permitKeepAliveWithoutCalls, permitKeepAliveTimeInNanos, getChannelz());
transportServers.add(transportServer);
}
简要时序列表
Create & Start
NettyServerBuilder
---> NettyServer
---------> NettyServerTransport
-------------> NettyServerHandler
-----------------> KeepAliveEnforcer
连接准备就绪
调用 io.netty.channel.ChannelHandler的handlerAdded方法,关于此方法的描述:
Gets called after the ChannelHandler was added to the actual context and it's ready to handle events.
NettyServerHandler(handlerAdded)
---> 创建KeepAliveManager对象
响应各种事件
同Client
KeepAliveEnforcer
在上面Server端的简要时序图中,可以看见,server端有一个特有的io.grpc.netty.KeepAliveEnforcer类
此类的作用是监控clinet ping的频率,以确保其在一个合理范围内。
package io.grpc.netty;
import com.google.common.annotations.VisibleForTesting;
import com.google.common.base.Preconditions;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import javax.annotation.CheckReturnValue;
/** Monitors the client's PING usage to make sure the rate is permitted. */
class KeepAliveEnforcer {
@VisibleForTesting
static final int MAX_PING_STRIKES = 2;
@VisibleForTesting
static final long IMPLICIT_PERMIT_TIME_NANOS = TimeUnit.HOURS.toNanos(2);
private final boolean permitWithoutCalls;
private final long minTimeNanos;
private final Ticker ticker;
private final long epoch;
private long lastValidPingTime;
private boolean hasOutstandingCalls;
private int pingStrikes;
public KeepAliveEnforcer(boolean permitWithoutCalls, long minTime, TimeUnit unit) {
this(permitWithoutCalls, minTime, unit, SystemTicker.INSTANCE);
}
@VisibleForTesting
KeepAliveEnforcer(boolean permitWithoutCalls, long minTime, TimeUnit unit, Ticker ticker) {
Preconditions.checkArgument(minTime >= 0, "minTime must be non-negative");
this.permitWithoutCalls = permitWithoutCalls;
this.minTimeNanos = Math.min(unit.toNanos(minTime), IMPLICIT_PERMIT_TIME_NANOS);
this.ticker = ticker;
this.epoch = ticker.nanoTime();
lastValidPingTime = epoch;
}
/** Returns {@code false} when client is misbehaving and should be disconnected. */
@CheckReturnValue
public boolean pingAcceptable() {
long now = ticker.nanoTime();
boolean valid;
if (!hasOutstandingCalls && !permitWithoutCalls) {
valid = compareNanos(lastValidPingTime + IMPLICIT_PERMIT_TIME_NANOS, now) <= 0;
} else {
valid = compareNanos(lastValidPingTime + minTimeNanos, now) <= 0;
}
if (!valid) {
pingStrikes++;
return !(pingStrikes > MAX_PING_STRIKES);
} else {
lastValidPingTime = now;
return true;
}
}
/**
* Reset any counters because PINGs are allowed in response to something sent. Typically called
* when sending HEADERS and DATA frames.
*/
public void resetCounters() {
lastValidPingTime = epoch;
pingStrikes = 0;
}
/** There are outstanding RPCs on the transport. */
public void onTransportActive() {
hasOutstandingCalls = true;
}
/** There are no outstanding RPCs on the transport. */
public void onTransportIdle() {
hasOutstandingCalls = false;
}
/**
* Positive when time1 is greater; negative when time2 is greater; 0 when equal. It is important
* to use something like this instead of directly comparing nano times. See {@link
* System#nanoTime}.
*/
private static long compareNanos(long time1, long time2) {
// Possibility of overflow/underflow is on purpose and necessary for correctness
return time1 - time2;
}
@VisibleForTesting
interface Ticker {
long nanoTime();
}
@VisibleForTesting
static class SystemTicker implements Ticker {
public static final SystemTicker INSTANCE = new SystemTicker();
@Override
public long nanoTime() {
return System.nanoTime();
}
}
}
- 先来看
pingAcceptable方法,此方法是判断是否接受client ping。
lastValidPingTime是上次client valid ping的时间, 连接建立时此时间等于KeepAliveEnforcer对象创建的时间。当client ping有效时,其等于当时ping的时间hasOutstandingCalls其初始值为false,当连接activie时,其值为true,当连接idle时,其值为false。如果grpc调用为阻塞时调用,则调用时连接变为active,调用完成,连接变为idle.permitWithoutCalls其值是创建NettyServer时传入,默认为false.IMPLICIT_PERMIT_TIME_NANOS其值为常量,2hminTimeNanos其值是创建NettyServer时传入,默认为5min.MAX_PING_STRIKES其值为常量2
resetCounters方法是当grpc当中有数据时会被调用,即有grpc调用时lastValidPingTime和pingStrikes会被重置。- 如果client要想使用keepAlive,
permitWithoutCalls值需要设置为true,而且cient keepAliveTime需要>=minTimeNanos
gRPC(Java) keepAlive机制研究的更多相关文章
- 大牛带你学会java类加载机制,不要错过,值得收藏!
很多人对java类加载机制都是非常抗拒的,因为这个太难理解了,但是我们作为一名优秀的java工程师,还是要把java类加载机制研究和学习明白的,因为这对于我们在以后的工作中有很大的帮助,因为它在jav ...
- Java反射机制深入研究
ava 反射是Java语言的一个很重要的特征,它使得Java具体了“动态性”. 在Java运行时环境中,对于任意一个类,能否知道这个类有哪些属性和方法?对于任意一个对象,能否调用它的任意一个方法? ...
- Java反射机制学习与研究
Java反射机制:可以获取正在运行时的Java对象. 1.判断运行时对象对象所属的类. 2.判断运行时对象所具有的成员变量和方法. 3.还可以调用到private方法,改变private变量的值. S ...
- Java反射机制的学习
Java反射机制是Java语言被视为准动态语言的关键性质.Java反射机制的核心就是允许在运行时通过Java Reflection APIs来取得已知名字的class类的相关信息,动态地生成此类,并调 ...
- java 反射机制01
// */ // ]]> java反射机制01 Table of Contents 1 反射机制 2 反射成员 2.1 java.lang.Class 2.2 Constructor 2.3 ...
- java反射机制浅谈
一.Java的反射机制浅谈 最近研究java研究得很给力,主要以看博文为学习方式.以下是我对java的反射机制所产生的一些感悟,希望各位童鞋看到失误之处不吝指出.受到各位指教之处,如若让小生好好感动, ...
- Java类加载机制深度分析
转自:http://my.oschina.net/xianggao/blog/70826 参考:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-class ...
- Java反射机制(转载)
原文链接:http://www.blogjava.net/zh-weir/archive/2011/03/26/347063.html Java反射机制是Java语言被视为准动态语言的关键性质.Jav ...
- Java 反射机制浅析
Java反射机制是在运行状态中,对于任意一个类,都能够知道这个类的所有属性和方法:对于任意一个对象,都能够调用它的任意一个方法和属性:这种动态获取的信息以及动态调用对象的方法的功能称为Java语言的反 ...
- 全面理解java异常机制
在理想状态下,程序会按照我们预想的步骤一步一步的执行,但是即使你是大V,你也不可避免出错,所以java为我们提供了异常机制.本文将会从以下几个方面介绍java中的异常机制: 异常机制的层次结构 异常的 ...
随机推荐
- KingbaseES R6 集群repmgr.conf参数'recovery'测试案例(三)
案例三:测试'recovery = manual' 1.查看集群节点状态信息: [kingbase@node1 bin]$ ./repmgr cluster show ID | Name | Role ...
- mysql_阻塞和死锁
什么是阻塞 由于不同锁之间的兼容关系,造成一个事务需要等待另一个事务释放其所占用的资源的现象 称为 阻塞 如何发现阻塞 mysql_8.0 SELECT waiting_pid as '被阻塞的线程' ...
- 项目管理构建工具——Maven(基础篇)
项目管理构建工具--Maven(基础篇) 在前面的内容中我们学习了JDBC并且接触到了jar包概念 在后面我们的实际开发中会接触到很多jar包,jar包的导入需要到互联网上进行就会导致操作繁琐 Mav ...
- MySQL InnoDB缓存
1. 背景 对于各种用户数据.索引数据等各种数据都是需要持久化存储到磁盘,然后以"页"为单位进行读写. 相对于直接读写缓存,磁盘IO的成本相当高昂. 对于读取的页面数据,并不是使用 ...
- docker学习笔记-常用镜像相关命令
docker images # 1.使用 [root@iZbp13qr3mm4ucsjumrlgqZ ~]# docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED ...
- flink-cdc同步mysql数据到kafka
本文首发于我的个人博客网站 等待下一个秋-Flink 什么是CDC? CDC是(Change Data Capture 变更数据获取)的简称.核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据 或 数据表的 ...
- Pytest测试框架一键动态切换环境思路及方案
前言 在上一篇文章<Pytest fixture及conftest详解>中,我们介绍了fixture的一些关键特性.用法.作用域.参数等,本篇文章将结合fixture及conftest实现 ...
- KVM下virtio驱动虚拟机XML配置文件分析
[root@opennebula qemu]# pwd /etc/libvirt/qemu [root@opennebula qemu]# ls networks one-12.xml one-12. ...
- 第一个Django应用 - 第四部分:表单和类视图
一.表单form 为了接收用户的投票选择,我们需要在前端页面显示一个投票界面.让我们重写先前的polls/detail.html文件,代码如下: <h1>{{ question.quest ...
- windows bat文件设置环境变量
主要是SET和SETX这个两个命令 SETX 永久设置用户环境变量 SETX /M 永久设置系统环境变量 SET 临时设置用户环境变量 SET /M 临时设置系统环境变量