rocketmq用netty实现的网络连接,发现它多个线程掉用一个channel连接,所以这个是线程安全的? 使用Netty编程时,我们经常会从用户线程,而不是Netty线程池发起write操作,因为我们不能在netty的事件回调中做大量耗时操作.那么问题来了 – 1, writeAndFlush是线程安全的吗? 2, 是否使用了锁,导致并发性能下降呢 我们来看代码 – 在DefaultChannelHandlerContext中 @Override public ChannelFuture w

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前言 surging 对外沉寂了一段时间了,但是作者并没有闲着,而是针对于客户的需要添加了不少功能,也给我带来了不少外快收益, 就比如协议转化,consul 的watcher 机制,JAVA版本,skywalking 升级支持8.0,.升级NET 6.0 ,而客户自己扩展支持服务编排流程引擎,后期客户还需要扩展定制coap ,XMPP等协议.而今天写这篇文章的目的针对于修改基于netty 的异步非阻塞业务逻辑操作 问题描述 年前客户把JAVA版本进行了测试,产生了不少问题,客户也比较茫然,因为有

文章目录 借助spring实现业务分离(

看一下客户端收到消息后的处理: MQClientAPIImpl#processPullResponse private PullResult processPullResponse( final RemotingCommand response) throws MQBrokerException, RemotingCommandException { PullStatus pullStatus = PullStatus.NO_NEW_MSG; switch (response.getCode()

1. 背景 1.1. Netty 3.X系列版本现状 根据对Netty社区部分用户的调查,结合Netty在其它开源项目中的使用情况,我们可以看出目前Netty商用的主流版本集中在3.X和4.X上,其中以Netty 3.X系列版本使用最为广泛. Netty社区非常活跃,3.X系列版本从2011年2月7日发布的netty-3.2.4 Final版本到2014年12月17日发布的netty-3.10.0 Final版本,版本跨度达3年多,期间共推出了61个Final版本. 1.2. 升级还是坚守老版本

上一篇文章讲了如何设计和实现高并发高性能的应用,从根本上说明了一些道理.且以rocketmq的mappedFile的实现作为一个突破点,讲解了rocketmq是如何具体实现高性能的.从中我们也知道,mappedFile只是其利用的操作系统的一个特性小点. 今天,我们就来说说,rockmq实现高性能的第二个小:线程池的应用. 1. rocketmq的线程模型概述 谈到多线程,一般我们都会谈到锁和线程模型. 锁我们就不多说了,基本原理都差不多,大家可以参考网上资料或查看我之前的文章. 而线程模型,则

dubbo发送过程编码失败,会唤醒发送(客户端业务)线程吗?如何实现的? 在上篇文章 dubbo坑- No provider available for the service xxx 中,如果dubbo请求阶段,编码异常,而业务线程依然在等待响应,dubbo如何处理的?总不能等待超时,响应个超时异常吧,这不合理,接下来看dubbo编码异常,如何处理的 回顾下之前自己分析的dubbo transport层记录,详细记录了dubbo调用链路(包括netty channelhandler chain

现象 今天在做一个项目时, 将 tomcat 的 maxThreads 加大, 加到了 1024, tomcat 提供的服务主要是做一些运算, 然后插入 redis, 查询 redis, 最后将任务返回给客户端 在做压测时, 同时开了 1000 个线程, 并发发起 http 请求去访问 tomcat 的服务, 结果在第一次访问 tomcat 时出现了一系列的 redis 查询超时, 例如 1000 个并发发起 10W 次请求, 可能头 1W 次请求会有 2000 次左右的 redis 超时造成服

本文是<JVM 性能调优实战之:一次系统性能瓶颈的寻找过程> 的后续篇,该篇介绍了如何使用 JDK 自身提供的工具进行 JVM 调优将 TPS 由 2.5 提升到 20 (提升了 7 倍),并准确定位系统瓶颈:我们应用里静态对象不是太多.有大量的业务线程在频繁创建一些生命周期很长的临时对象,代码里有问题.那么问题来了,如何在海量业务代码里边准确定位这些性能代码?本文将介绍如何使用阿里开源工具 TProfiler 来定位这些性能代码,成功解决掉了 GC 过于频繁的性能瓶颈,并最终在上次优化的基础

之所以今天讨论它,因为在motan的的NettyServer中利用它这个线程池可以作为业务线程池,它定制了一个自己的线程池.当然还是基于jdk中的ThreadExecutor中的构造方法和execute方法,然后在外边包装一层. public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue,

因由 说起线程池,大家可能受连接池的印象影响,天然的认为,它应该是一开始有core条线程,忙不过来了就扩展到max条线程,闲的时候又回落到core条线程,如果还有更高的高峰,就放进一个缓冲队列里缓冲一下. 有些整天只和SSH打交道的同学,可能现在还是这样认为的. 无情的现实就是,JDK只有两种典型的线程池,FixedPool 与 CachedPool: FixedPool固定线程数,忙不过来的全放到无限长的缓冲队列里. CachedPool,忙不过来时无限的增加临时线程,闲时回落,没有缓冲队列.

一.Reactor模型 1.单线程模型 Reactor单线程模型,指的是所有的IO操作都在同一个NIO线程上面完成,NIO线程的职责如下: 1)作为NIO服务端,接收客户端的TCP连接: 2)作为NIO客户端,向服务端发起TCP连接: 3)读取通信对端的请求或者应答消息: 4)向通信对端发送消息请求或者应答消息 Reactor单线程模型示意图如下所示: 由于Reactor模式使用的是异步非阻塞IO,所有的IO操作都不会导致阻塞,理论上一个线程可以独立处理所有IO相关的操作.从架构层面看,一个NI

在jdk1.5的版本中,java提供了语言级别的线程池,对于需要使用线程池的业务系统和中间件框架等提供了方便的选择.我认为线程池主要有两个方面的作用:第一就是防止因为外部条件的变化,造成线程数的瞬间飙升,从而影响了正常的业务使用:第二就是提高线程的利用率,从而在性能上带来好处,例如在NIO模型中,工作线程池中只用了很少的线程,但却可以服务大量的连接. demo源码:https://github.com/mantuliu/javaAdvance 网上有很多介绍线程池的文章,在这里我就不讲线程池的细

glog本身是很高效的,google的大牛肯定知道大规模的写日志用glog的话肯定会影响业务线程的处理,带负荷的磁盘IO谁都桑不起.比方levelDB就是默认异步写,更不用说google的三驾马车都是分布式的.之前看过其论文,简直是引领时代. 在glog的issue里有人提出了异步写的问题,可是语焉不详,只是0.33版本号已经有了接口,可是还不友好,可是全然能够实现磁盘日志的异步写. 今天算是花了点时间踩了点坑,算是基本能够搞了.稳定之后会把这个版本号和glog,g2log,mudo loggi

在实际业务中,由其是多线程并开业务中,经常会遇到某个线程执行超时.而程序如果不捕获这类情况,就会导致程序一直处于等待状态,从而影响后续线程的运行.比如说网络通迅.单任务下的复杂数据库查询等,通常处理这类问题,可以启用一个后台守护线程来监控用户线程(业务线程)的执行是否超时,如果超时就不在等待,这种做法,通常是在调用用户线程的.start()方法之前,调用守护线程的start()方法,同时将超时时长传给守护线程.在守护线程的run()方法,执行sleep()方法,休眠时间为超时时长,守护线程中有一

在dubbo调用过程中被调用方有两个线程池:io线程池,业务线程池. 这也是dubbo调优的点. 配置信息: <dubbo:protocol name="dubbo" dispatcher="all" threadpool="fixed" threads="100" /> Dispatcher all 所有消息都派发到线程池,包括请求,响应,连接事件,断开事件,心跳等. direct 所有消息都不派发到线程池,全部

1. 背景 1.1. Java线程模型的演进 1.1.1. 单线程 时间回到十几年前,那时主流的CPU都还是单核(除了商用高性能的小机),CPU的核心频率是机器最重要的指标之一. 在Java领域当时比较流行的是单线程编程,对于CPU密集型的应用程序而言,频繁的通过多线程进行协作和抢占时间片反而会降低性能. 1.1.2. 多线程 随着硬件性能的提升,CPU的核数越来越越多,很多服务器标配已经达到32或64核.通过多线程并发编程,可以充分利用多核CPU的处理能力,提升系统的处理效率和并发性能. 从2

线程池简介 线程池是可以用来在后台执行多个任务的线程集合. 这使主线程可以自由地异步执行其他任务.线程池通常用于服务器应用程序. 每个传入请求都将分配给线程池中的一个线程,因此可以异步处理请求,而不会占用主线程,也不会延迟后续请求的处理.一旦池中的某个线程完成任务,它将返回到等待线程队列中,等待被再次使用. 这种重用使应用程序可以避免为每个任务创建新线程的开销.线程池通常具有最大线程数限制. 如果所有线程都繁忙,则额外的任务将放入队列中,直到有线程可用时才能够得到处理. 线程池技术如何提高服务器

前言 在 SOFA-RPC 的官方介绍里,介绍了自定义线程池,可以为指定服务设置一个独立的业务线程池,和 SOFARPC 自身的业务线程池是隔离的.多个服务可以共用一个独立的线程池. API使用方式如下: UserThreadPool threadPool = new UserThreadPool(); threadPool.setCorePoolSize(10); threadPool.setMaximumPoolSize(100); threadPool.setKeepAliveTime(2

Dubbo默认的底层网络通讯使用的是Netty,服务提供方NettyServer使用两级线程池,其中 EventLoopGroup(boss) 主要用来接受客户端的链接请求,并把接受的请求分发给 EventLoopGroup(worker) 来处理,boss和worker线程组我们称之为IO线程. 如果服务提供方的逻辑能迅速完成,并且不会发起新的IO请求,那么直接在IO线程上处理会更快,因为这减少了线程池调度. 但如果处理逻辑很慢,或者需要发起新的IO请求,比如需要查询数据库,则IO线程必须派发