Netty实战入门教程

概述

Netty 是一个异步的、基于事件驱动的网络应用框架，用于快速开发可维护、高性能的网络服务器和客户端

Netty 在 Java 网络应用框架中的地位就好比：Spring 框架在 JavaEE 开发中的地位

以下的框架都使用了 Netty，因为它们有网络通信需求！

• Cassandra - nosql 数据库
• Spark - 大数据分布式计算框架
• Hadoop - 大数据分布式存储框架
• RocketMQ - ali 开源的消息队列
• ElasticSearch - 搜索引擎
• gRPC - rpc 框架
• Dubbo - rpc 框架
• Spring 5.x - flux api 完全抛弃了 tomcat ，使用 netty 作为服务器端
• Zookeeper - 分布式协调框架

为什么会有Netty？Netty的优势如下：

• 自己使用Java NIO实现，则需要自己构建协议，工作量大，bug 多
• 解决 TCP 传输问题，如粘包、半包
• epoll 空轮询导致 CPU 100%
• 对 API 进行增强，使之更易用，如 FastThreadLocal => ThreadLocal，ByteBuf => ByteBuffer

Hello World

目标

开发一个简单的服务器端和客户端

• 客户端向服务器端发送 hello, world
• 服务器仅接收，不返回

加入依赖

<dependency><groupId>io.netty</groupId><artifactId>netty-all</artifactId><version>4.1.39.Final</version>
</dependency>

服务器端

new ServerBootstrap().group(new NioEventLoopGroup()) // 1.channel(NioServerSocketChannel.class) // 2.childHandler(new ChannelInitializer<NioSocketChannel>() { // 3protected void initChannel(NioSocketChannel ch) {ch.pipeline().addLast(new StringDecoder()); // 5ch.pipeline().addLast(new SimpleChannelInboundHandler<String>() { // 6@Overrideprotected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, String msg) {System.out.println(msg);}});}}).bind(8080); // 4

代码解读

• 1 处：创建 NioEventLoopGroup，可以简单理解为 线程池 + Selector 后面会详细展开

• 2 处：选择服务 Scoket 实现类，其中 NioServerSocketChannel 表示基于 NIO 的服务器端实现，其它实现还有

  

• 3 处：为啥方法叫 childHandler，接下来添加的处理器都是给 SocketChannel 用的，而不是给 ServerSocketChannel。ChannelInitializer 处理器（仅执行一次），它的作用是待客户端 SocketChannel 建立连接后，执行 initChannel 以便添加更多的处理器

• 4 处：ServerSocketChannel 绑定的监听端口

• 5 处：SocketChannel 的处理器，解码 ByteBuf => String

• 6 处：SocketChannel 的业务处理器，使用上一个处理器的处理结果

客户端

new Bootstrap().group(new NioEventLoopGroup()) // 1.channel(NioSocketChannel.class) // 2.handler(new ChannelInitializer<Channel>() { // 3@Overrideprotected void initChannel(Channel ch) {ch.pipeline().addLast(new StringEncoder()); // 8}}).connect("127.0.0.1", 8080) // 4.sync() // 5.channel() // 6.writeAndFlush(new Date() + ": hello world!"); // 7

代码解读

• 1 处：创建 NioEventLoopGroup，同 Server

• 2 处：选择客户 Socket 实现类，NioSocketChannel 表示基于 NIO 的客户端实现，其它实现还有

  

• 3 处：添加 SocketChannel 的处理器，ChannelInitializer 处理器（仅执行一次），它的作用是待客户端 SocketChannel 建立连接后，执行 initChannel 以便添加更多的处理器

• 4 处：指定要连接的服务器和端口

• 5 处：Netty 中很多方法都是异步的，如 connect，这时需要使用 sync 方法等待 connect 建立连接完毕

• 6 处：获取 channel 对象，它即为通道抽象，可以进行数据读写操作

• 7 处：写入消息并清空缓冲区

• 8 处：消息会经过通道 handler 处理，这里是将 String => ByteBuf 发出

• 数据经过网络传输，到达服务器端，服务器端 5 和 6 处的 handler 先后被触发，走完一个流程

流程梳理

树立正确的观念

• 把 channel 理解为数据的通道
• 把 msg 理解为流动的数据，最开始输入是 ByteBuf，但经过 pipeline 的加工，会变成其它类型对象，最后输出又变成 ByteBuf
• 把 handler 理解为数据的处理工序
  • 工序有多道，合在一起就是 pipeline，pipeline 负责发布事件（读、读取完成...）传播给每个 handler， handler 对自己感兴趣的事件进行处理（重写了相应事件处理方法）
  • handler 分 Inbound 和 Outbound 两类
• 把 eventLoop 理解为处理数据的工人
  • 工人可以管理多个 channel 的 io 操作，并且一旦工人负责了某个 channel，就要负责到底（绑定）
  • 工人既可以执行 io 操作，也可以进行任务处理，每位工人有任务队列，队列里可以堆放多个 channel 的待处理任务，任务分为普通任务、定时任务
  • 工人按照 pipeline 顺序，依次按照 handler 的规划（代码）处理数据，可以为每道工序指定不同的工人

相关组件

EventLoop

EventLoop 对象

EventLoop 本质是一个单线程执行器（同时维护了一个 Selector），里面有 run 方法处理 Channel 上源源不断的 io 事件。

它的继承关系比较复杂

• 一条线是继承自 j.u.c.ScheduledExecutorService 因此包含了线程池中所有的方法
• 另一条线是继承自 netty 自己的 OrderedEventExecutor，
  • 提供了 boolean inEventLoop(Thread thread) 方法判断一个线程是否属于此 EventLoop
  • 提供了 parent 方法来看看自己属于哪个 EventLoopGroup

EventLoop 组

EventLoopGroup 是一组 EventLoop，Channel 一般会调用 EventLoopGroup 的 register 方法来绑定其中一个 EventLoop，后续这个 Channel 上的 io 事件都由此 EventLoop 来处理（保证了 io 事件处理时的线程安全）其中NioEventLoopGroup 可以处理IO事件，普通任务和定时任务；DefaultEventLoopGroup 不能处理IO事件，可以处理普通任务和定时任务；

• 继承自 netty 自己的 EventExecutorGroup
  • 实现了 Iterable 接口提供遍历 EventLoop 的能力
  • 另有 next 方法获取集合中下一个 EventLoop

以一个简单的实现为例：

// 内部创建了两个 EventLoop, 每个 EventLoop 维护一个线程
DefaultEventLoopGroup group = new DefaultEventLoopGroup(2);
System.out.println(group.next());
System.out.println(group.next());
System.out.println(group.next());

输出

io.netty.channel.DefaultEventLoop@60f82f98
io.netty.channel.DefaultEventLoop@35f983a6
io.netty.channel.DefaultEventLoop@60f82f98

也可以使用 for 循环

DefaultEventLoopGroup group = new DefaultEventLoopGroup(2);
for (EventExecutor eventLoop : group) {System.out.println(eventLoop);
}

输出

io.netty.channel.DefaultEventLoop@60f82f98
io.netty.channel.DefaultEventLoop@35f983a6

NioEventLoop 处理普通任务

NioEventLoop 除了可以处理 io 事件，同样可以向它提交普通任务

NioEventLoopGroup nioWorkers = new NioEventLoopGroup(2);log.debug("server start...");
Thread.sleep(2000);
nioWorkers.execute(()->{log.debug("normal task...");
});

输出

22:30:36 [DEBUG] [main] c.i.o.EventLoopTest2 - server start...
22:30:38 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-2-1] c.i.o.EventLoopTest2 - normal task...

可以用来执行耗时较长的任务

NioEventLoop 处理定时任务

NioEventLoopGroup nioWorkers = new NioEventLoopGroup(2);log.debug("server start...");
Thread.sleep(2000);
nioWorkers.scheduleAtFixedRate(() -> {log.debug("running...");
}, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);

输出

22:35:15 [DEBUG] [main] c.i.o.EventLoopTest2 - server start...
22:35:17 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-2-1] c.i.o.EventLoopTest2 - running...
22:35:18 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-2-1] c.i.o.EventLoopTest2 - running...
22:35:19 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-2-1] c.i.o.EventLoopTest2 - running...
22:35:20 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-2-1] c.i.o.EventLoopTest2 - running...
...

可以用来执行定时任务

NioEventLoop 处理 io 事件

服务器端两个 nio worker 工人

new ServerBootstrap()//第一个是boss 只负责accept事件，第二个是 工人，负责socketChannel上的读写.group(new NioEventLoopGroup(1), new NioEventLoopGroup(2)).channel(NioServerSocketChannel.class).childHandler(new ChannelInitializer<NioSocketChannel>() {@Overrideprotected void initChannel(NioSocketChannel ch) {ch.pipeline().addLast(new ChannelInboundHandlerAdapter() {@Overridepublic void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {ByteBuf byteBuf = msg instanceof ByteBuf ? ((ByteBuf) msg) : null;if (byteBuf != null) {byte[] buf = new byte[16];ByteBuf len = byteBuf.readBytes(buf, 0, byteBuf.readableBytes());log.debug(new String(buf));}}});}}).bind(8080).sync();

客户端，启动三次，分别修改发送字符串为 zhangsan（第一次），lisi（第二次），wangwu（第三次）

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Channel channel = new Bootstrap().group(new NioEventLoopGroup(1)).handler(new ChannelInitializer<NioSocketChannel>() {@Overrideprotected void initChannel(NioSocketChannel ch) throws Exception {System.out.println("init...");ch.pipeline().addLast(new LoggingHandler(LogLevel.DEBUG));}}).channel(NioSocketChannel.class).connect("localhost", 8080).sync().channel();channel.writeAndFlush(ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer().writeBytes("wangwu".getBytes()));Thread.sleep(2000);channel.writeAndFlush(ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer().writeBytes("wangwu".getBytes()));

最后输出

22:03:34 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-3-1] c.i.o.EventLoopTest - zhangsan       
22:03:36 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-3-1] c.i.o.EventLoopTest - zhangsan       
22:05:36 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-3-2] c.i.o.EventLoopTest - lisi           
22:05:38 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-3-2] c.i.o.EventLoopTest - lisi           
22:06:09 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-3-1] c.i.o.EventLoopTest - wangwu        
22:06:11 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-3-1] c.i.o.EventLoopTest - wangwu         

可以看到两个工人轮流处理 channel，但工人与 channel 之间进行了绑定

再增加两个非 nio 工人，用于处理 耗时长的任务

DefaultEventLoopGroup normalWorkers = new DefaultEventLoopGroup(2);
new ServerBootstrap()//第一个是boss 只负责accept事件，第二个是 工人，负责socketChannel上的读写.group(new NioEventLoopGroup(1), new NioEventLoopGroup(2)).channel(NioServerSocketChannel.class).childHandler(new ChannelInitializer<NioSocketChannel>() {@Overrideprotected void initChannel(NioSocketChannel ch)  {ch.pipeline().addLast(new LoggingHandler(LogLevel.DEBUG));ch.pipeline().addLast(normalWorkers,"myhandler", //设置使用normalWorkers来处理数据new ChannelInboundHandlerAdapter() {@Overridepublic void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {ByteBuf byteBuf = msg instanceof ByteBuf ? ((ByteBuf) msg) : null;if (byteBuf != null) {byte[] buf = new byte[16];ByteBuf len = byteBuf.readBytes(buf, 0, byteBuf.readableBytes());log.debug(new String(buf));}}});}}).bind(8080).sync();

客户端代码不变，启动三次，分别修改发送字符串为 zhangsan（第一次），lisi（第二次），wangwu（第三次）

输出

22:19:48 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x251562d5, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52588] REGISTERED
22:19:48 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x251562d5, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52588] ACTIVE
22:19:48 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x251562d5, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52588] READ: 8B+-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 7a 68 61 6e 67 73 61 6e                         |zhangsan        |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
22:19:48 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x251562d5, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52588] READ COMPLETE
22:19:48 [DEBUG] [defaultEventLoopGroup-2-1] c.i.o.EventLoopTest - zhangsan        
22:19:50 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x251562d5, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52588] READ: 8B+-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 7a 68 61 6e 67 73 61 6e                         |zhangsan        |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
22:19:50 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x251562d5, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52588] READ COMPLETE
22:19:50 [DEBUG] [defaultEventLoopGroup-2-1] c.i.o.EventLoopTest - zhangsan        
22:20:24 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-2] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x94b2a840, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52612] REGISTERED
22:20:24 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-2] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x94b2a840, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52612] ACTIVE
22:20:25 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-2] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x94b2a840, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52612] READ: 4B+-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 6c 69 73 69                                     |lisi            |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
22:20:25 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-2] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x94b2a840, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52612] READ COMPLETE
22:20:25 [DEBUG] [defaultEventLoopGroup-2-2] c.i.o.EventLoopTest - lisi            
22:20:27 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-2] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x94b2a840, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52612] READ: 4B+-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 6c 69 73 69                                     |lisi            |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
22:20:27 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-2] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x94b2a840, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52612] READ COMPLETE
22:20:27 [DEBUG] [defaultEventLoopGroup-2-2] c.i.o.EventLoopTest - lisi            
22:20:38 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x79a26af9, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52625] REGISTERED
22:20:38 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x79a26af9, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52625] ACTIVE
22:20:38 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x79a26af9, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52625] READ: 6B+-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 77 61 6e 67 77 75                               |wangwu          |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
22:20:38 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x79a26af9, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52625] READ COMPLETE
22:20:38 [DEBUG] [defaultEventLoopGroup-2-1] c.i.o.EventLoopTest - wangwu          
22:20:40 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x79a26af9, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52625] READ: 6B+-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 77 61 6e 67 77 75                               |wangwu          |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
22:20:40 [DEBUG] [nioEventLoopGroup-4-1] i.n.h.l.LoggingHandler - [id: 0x79a26af9, L:/127.0.0.1:8080 - R:/127.0.0.1:52625] READ COMPLETE
22:20:40 [DEBUG] [defaultEventLoopGroup-2-1] c.i.o.EventLoopTest - wangwu          

可以看到，nio 工人和 非 nio 工人也分别绑定了 channel（LoggingHandler 由 nio 工人执行，而我们自己的 handler 由非 nio 工人执行）

handler 执行中如何换人？

关键代码 io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext#invokeChannelRead()

static void invokeChannelRead(final AbstractChannelHandlerContext next, Object msg) {final Object m = next.pipeline.touch(ObjectUtil.checkNotNull(msg, "msg"), next);//返回下一个handler的eventloopEventExecutor executor = next.executor();// 下一个 handler 的事件循环是否与当前的事件循环是同一个线程// 是，直接调用if (executor.inEventLoop()) {next.invokeChannelRead(m);} // 不是，将要执行的代码作为任务提交给下一个事件循环处理（换人）else {executor.execute(new Runnable() {@Overridepublic void run() {next.invokeChannelRead(m);}});}
}

• 如果两个 handler 绑定的是同一个线程，那么就直接调用
• 否则，把要调用的代码封装为一个任务对象，由下一个 handler 的线程来调用

Channel

channel 的主要作用

• close() 可以用来关闭 channel
• closeFuture() 用来处理 channel 的关闭
  • sync 方法作用是同步等待 channel 关闭
  • 而 addListener 方法是异步等待 channel 关闭
• pipeline() 方法添加处理器
• write() 方法将数据写入，但不一定会立刻刷出，因为还有缓冲区
• writeAndFlush() 方法将数据写入并刷出

ChannelFuture

这是刚才的客户端代码

new Bootstrap().group(new NioEventLoopGroup()).channel(NioSocketChannel.class).handler(new ChannelInitializer<Channel>() {@Overrideprotected void initChannel(Channel ch) {ch.pipeline().addLast(new StringEncoder());}}).connect("127.0.0.1", 8080).sync().channel().writeAndFlush(new Date() + ": hello world!");

现在把它拆开来看

ChannelFuture channelFuture = new Bootstrap().group(new NioEventLoopGroup()).channel(NioSocketChannel.class).handler(new ChannelInitializer<Channel>() {@Overrideprotected void initChannel(Channel ch) {ch.pipeline().addLast(new StringEncoder());}}).connect("127.0.0.1", 8080); // 1channelFuture.sync().channel().writeAndFlush(new Date() + ": hello world!");

• 1 处返回的是 ChannelFuture 对象，它的作用是利用 channel() 方法来获取 Channel 对象

注意 connect 方法是异步的，意味着不等连接建立，方法执行就返回了。因此 channelFuture 对象中不能【立刻】获得到正确的 Channel 对象

使用sync 方法同步处理结果

实验如下：

ChannelFuture channelFuture = new Bootstrap().group(new NioEventLoopGroup()).channel(NioSocketChannel.class).handler(new ChannelInitializer<Channel>() {@Overrideprotected void initChannel(Channel ch) {ch.pipeline().addLast(new StringEncoder());}}).connect("127.0.0.1", 8080);System.out.println(channelFuture.channel()); // 1
channelFuture.sync(); // 2
System.out.println(channelFuture.channel()); // 3

• 执行到 1 时，连接未建立，打印 [id: 0x2e1884dd]
• 执行到 2 时，sync 方法是同步等待连接建立完成
• 执行到 3 时，连接肯定建立了，打印 [id: 0x2e1884dd, L:/127.0.0.1:57191 - R:/127.0.0.1:8080]

使用addListener(回调对象)方法异步处理结果

除了用 sync 方法可以让异步操作同步以外，还可以使用回调的方式：

ChannelFuture channelFuture = new Bootstrap().group(new NioEventLoopGroup()).channel(NioSocketChannel.class).handler(new ChannelInitializer<Channel>() {@Overrideprotected void initChannel(Channel ch) {ch.pipeline().addLast(new StringEncoder());}}).connect("127.0.0.1", 8080);
System.out.println(channelFuture.channel()); // 1
channelFuture.addListener((ChannelFutureListener) future -> {System.out.println(future.channel()); // 2
});

• 执行到 1 时，连接未建立，打印 [id: 0x749124ba]
• ChannelFutureListener 会在连接建立时被调用（其中 operationComplete 方法），因此执行到 2 时，连接肯定建立了，打印 [id: 0x749124ba, L:/127.0.0.1:57351 - R:/127.0.0.1:8080]

CloseFuture

closeFuture() 用来处理 channel 的关闭

@Slf4j
public class CloseFutureClient {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {NioEventLoopGroup group new NioEventLoopGroup();ChannelFuture channelFuture = new Bootstrap().group(group).channel(NioSocketChannel.class).handler(new ChannelInitializer<NioSocketChannel>() {@Override // 在连接建立后被调用protected void initChannel(NioSocketChannel ch) throws Exception {ch.pipeline().addLast(new LoggingHandler(LogLevel.DEBUG));ch.pipeline().addLast(new StringEncoder());}}).connect(new InetSocketAddress("localhost", 8080));Channel channel = channelFuture.sync().channel();log.debug("{}", channel);new Thread(()->{Scanner scanner = new Scanner(System.in);while (true) {String line = scanner.nextLine();if ("q".equals(line)) {channel.close(); // close 也是异步操作//因此如果在这里写"处理关闭之后的操作"，并不一定是在关闭之后执行的，可能关闭之前就执行了
//                    log.debug("处理关闭之后的操作"); break;}channel.writeAndFlush(line);}}, "input").start();// 获取 CloseFuture 对象， 1) 同步处理关闭， 2) 异步处理关闭ChannelFuture closeFuture = channel.closeFuture();/*log.debug("waiting close...");1) 同步处理关闭closeFuture.sync();log.debug("处理关闭之后的操作");*///2) 异步处理关闭closeFuture.addListener(new ChannelFutureListener() {@Overridepublic void operationComplete(ChannelFuture future) throws Exception {log.debug("处理关闭之后的操作");group.shutdownGracefully();}});}
}

优雅关闭 shutdownGracefully 方法。该方法会首先切换 EventLoopGroup 到关闭状态从而拒绝新的任务的加入，然后在任务队列的任务都处理完成后，停止线程的运行。从而确保整体应用是在正常有序的状态下退出的

异步提升的是什么

• 有些同学看到这里会有疑问：为什么不在一个线程中去执行建立连接、去执行关闭 channel，那样不是也可以吗？非要用这么复杂的异步方式：比如一个线程发起建立连接，另一个线程去真正建立连接

要点

• 单线程没法异步提高效率，必须配合多线程、多核 cpu 才能发挥异步的优势
• 异步并没有缩短响应时间，反而有所增加
• 合理进行任务拆分，也是利用异步的关键

Future & Promise

在异步处理时，经常用到这两个接口

首先要说明 netty 中的 Future 与 jdk 中的 Future 同名，但是是两个接口，netty 的 Future 继承自 jdk 的 Future，而 Promise 又对 netty Future 进行了扩展

• JDK Future 只能同步等待任务结束（或成功、或失败）才能得到结果
• netty Future 可以同步等待任务结束得到结果，也可以异步方式得到结果，但都是要等任务结束
• netty Promise 不仅有 netty Future 的功能，而且脱离了任务独立存在，只作为两个线程间传递结果的容器

功能/名称	jdk Future	netty Future	Promise
cancel	取消任务	-	-
isCanceled	任务是否取消	-	-
isDone	任务是否完成，不能区分成功失败	-	-
get	获取任务结果，阻塞等待	-	-
getNow	-	获取任务结果，非阻塞，还未产生结果时返回 null	-
await	-	等待任务结束，如果任务失败，不会抛异常，而是通过 isSuccess 判断	-
sync	-	等待任务结束，如果任务失败，抛出异常	-
isSuccess	-	判断任务是否成功	-
cause	-	获取失败信息，非阻塞，如果没有失败，返回null	-
addLinstener	-	添加回调，异步接收结果	-
setSuccess	-	-	设置成功结果
setFailure	-	-	设置失败结果

接下来看几个例子

同步处理任务

DefaultEventLoop eventExecutors = new DefaultEventLoop();
//可以主动创建promise，这是一个结果容器
DefaultPromise<Integer> promise = new DefaultPromise<>(eventExecutors);eventExecutors.execute(()->{try {Thread.sleep(1000);log.debug("set success, {}",10);promise.setSuccess(10);//设置成功结果} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();log.debug("set failure, {}", e.toString());promise.setFailure(e);}
});log.debug("start...");
log.debug("{}",promise.getNow()); // 还未产生结果时 会返回 null
log.debug("{}",promise.get());// sync() 也会出现异常，只是 get 会再用 ExecutionException 包一层异常

异步处理任务成功

DefaultEventLoop eventExecutors = new DefaultEventLoop();
DefaultPromise<Integer> promise = new DefaultPromise<>(eventExecutors);// 设置回调，异步接收结果
promise.addListener(future -> {// 这里的 future 就是上面的 promiselog.debug("{}",future.getNow());
});// 等待 1000 后设置成功结果
eventExecutors.execute(()->{try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}log.debug("set success, {}",10);promise.setSuccess(10);
});log.debug("start...");

同步处理任务失败 - await

DefaultEventLoop eventExecutors = new DefaultEventLoop();
DefaultPromise<Integer> promise = new DefaultPromise<>(eventExecutors);eventExecutors.execute(() -> {try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}RuntimeException e = new RuntimeException("error...");log.debug("set failure, {}", e.toString());promise.setFailure(e);
});log.debug("start...");
log.debug("{}", promise.getNow());
promise.await(); // 与 sync 和 get 区别在于，不会抛异常
log.debug("result {}", (promise.isSuccess() ? promise.getNow() : promise.cause()).toString());

输出

12:18:53 [DEBUG] [main] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - start...
12:18:53 [DEBUG] [main] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - null
12:18:54 [DEBUG] [defaultEventLoop-1-1] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - set failure, java.lang.RuntimeException: error...
12:18:54 [DEBUG] [main] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - result java.lang.RuntimeException: error...

异步处理任务失败

DefaultEventLoop eventExecutors = new DefaultEventLoop();
DefaultPromise<Integer> promise = new DefaultPromise<>(eventExecutors);promise.addListener(future -> {log.debug("result {}", (promise.isSuccess() ? promise.getNow() : promise.cause()).toString());
});eventExecutors.execute(() -> {try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}RuntimeException e = new RuntimeException("error...");log.debug("set failure, {}", e.toString());promise.setFailure(e);
});log.debug("start...");

输出

12:04:57 [DEBUG] [main] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - start...
12:04:58 [DEBUG] [defaultEventLoop-1-1] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - set failure, java.lang.RuntimeException: error...
12:04:58 [DEBUG] [defaultEventLoop-1-1] c.i.o.DefaultPromiseTest2 - result java.lang.RuntimeException: error...

await 死锁检查

DefaultEventLoop eventExecutors = new DefaultEventLoop();
DefaultPromise<Integer> promise = new DefaultPromise<>(eventExecutors);eventExecutors.submit(()->{System.out.println("1");try {promise.await();// 注意不能仅捕获 InterruptedException 异常// 否则 死锁检查抛出的 BlockingOperationException 会继续向上传播// 而提交的任务会被包装为 PromiseTask，它的 run 方法中会 catch 所有异常然后设置为 Promise 的失败结果而不会抛出} catch (Exception e) { e.printStackTrace();}System.out.println("2");
});
eventExecutors.submit(()->{System.out.println("3");try {promise.await();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}System.out.println("4");
});

输出

1
2
3
4
io.netty.util.concurrent.BlockingOperationException: DefaultPromise@47499c2a(incomplete)at io.netty.util.concurrent.DefaultPromise.checkDeadLock(DefaultPromise.java:384)at io.netty.util.concurrent.DefaultPromise.await(DefaultPromise.java:212)at com.itcast.oio.DefaultPromiseTest.lambda$main$0(DefaultPromiseTest.java:27)at io.netty.util.concurrent.PromiseTask$RunnableAdapter.call(PromiseTask.java:38)at io.netty.util.concurrent.PromiseTask.run(PromiseTask.java:73)at io.netty.channel.DefaultEventLoop.run(DefaultEventLoop.java:54)at io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor$5.run(SingleThreadEventExecutor.java:918)at io.netty.util.internal.ThreadExecutorMap$2.run(ThreadExecutorMap.java:74)at io.netty.util.concurrent.FastThreadLocalRunnable.run(FastThreadLocalRunnable.java:30)at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
io.netty.util.concurrent.BlockingOperationException: DefaultPromise@47499c2a(incomplete)at io.netty.util.concurrent.DefaultPromise.checkDeadLock(DefaultPromise.java:384)at io.netty.util.concurrent.DefaultPromise.await(DefaultPromise.java:212)at com.itcast.oio.DefaultPromiseTest.lambda$main$1(DefaultPromiseTest.java:36)at io.netty.util.concurrent.PromiseTask$RunnableAdapter.call(PromiseTask.java:38)at io.netty.util.concurrent.PromiseTask.run(PromiseTask.java:73)at io.netty.channel.DefaultEventLoop.run(DefaultEventLoop.java:54)at io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor$5.run(SingleThreadEventExecutor.java:918)at io.netty.util.internal.ThreadExecutorMap$2.run(ThreadExecutorMap.java:74)at io.netty.util.concurrent.FastThreadLocalRunnable.run(FastThreadLocalRunnable.java:30)at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

Handler & Pipeline

ChannelHandler 用来处理 Channel 上的各种事件，分为入站、出站两种。所有 ChannelHandler 被连成一串，就是 Pipeline

• 入站处理器通常是 ChannelInboundHandlerAdapter 的子类，主要用来读取客户端数据，写回结果
• 出站处理器通常是 ChannelOutboundHandlerAdapter 的子类，主要对写回结果进行加工

打个比喻，每个 Channel 是一个产品的加工车间，Pipeline 是车间中的流水线，ChannelHandler 就是流水线上的各道工序，而后面要讲的 ByteBuf 是原材料，经过很多工序的加工：先经过一道道入站工序，再经过一道道出站工序最终变成产品

先搞清楚顺序，服务端

new ServerBootstrap().group(new NioEventLoopGroup()).channel(NioServerSocketChannel.class).childHandler(new ChannelInitializer<NioSocketChannel>() {protected void initChannel(NioSocketChannel ch) {ch.pipeline().addLast(new ChannelInboundHandlerAdapter(){@Overridepublic void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {System.out.println(1);ctx.fireChannelRead(msg); // 1}});ch.pipeline().addLast(new ChannelInboundHandlerAdapter(){@Overridepublic void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {System.out.println(2);ctx.fireChannelRead(msg); // 2}});ch.pipeline().addLast(new ChannelInboundHandlerAdapter(){@Overridepublic void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {System.out.println(3);ctx.channel().write(msg); // 3}});ch.pipeline().addLast(new ChannelOutboundHandlerAdapter(){@Overridepublic void write(ChannelHandlerContext ctx, Object msg, ChannelPromise promise) {System.out.println(4);ctx.write(msg, promise); // 4}});ch.pipeline().addLast(new ChannelOutboundHandlerAdapter(){@Overridepublic void write(ChannelHandlerContext ctx, Object msg, ChannelPromise promise) {System.out.println(5);ctx.write(msg, promise); // 5}});ch.pipeline().addLast(new ChannelOutboundHandlerAdapter(){@Overridepublic void write(ChannelHandlerContext ctx, Object msg, ChannelPromise promise) {System.out.println(6);ctx.write(msg, promise); // 6}});}}).bind(8080);

客户端

new Bootstrap().group(new NioEventLoopGroup()).channel(NioSocketChannel.class).handler(new ChannelInitializer<Channel>() {@Overrideprotected void initChannel(Channel ch) {ch.pipeline().addLast(new StringEncoder());}}).connect("127.0.0.1", 8080).addListener((ChannelFutureListener) future -> {future.channel().writeAndFlush("hello,world");});

服务器端打印：

1
2
3
6
5
4

可以看到，ChannelInboundHandlerAdapter 是按照 addLast 的顺序执行的，而 ChannelOutboundHandlerAdapter 是按照 addLast 的逆序执行的。ChannelPipeline 的实现是一个 ChannelHandlerContext（包装了 ChannelHandler） 组成的双向链表

• 入站处理器中，ctx.fireChannelRead(msg) 是 调用下一个入站处理器
  • 如果注释掉 1 处代码，则仅会打印 1
  • 如果注释掉 2 处代码，则仅会打印 1 2
• 3 处的 ctx.channel().write(msg) 会 从尾部开始触发 后续出站处理器的执行
  • 如果注释掉 3 处代码，则仅会打印 1 2 3
• 类似的，出站处理器中，ctx.write(msg, promise) 的调用也会 触发上一个出站处理器
  • 如果注释掉 6 处代码，则仅会打印 1 2 3 6
• ctx.channel().write(msg) vs ctx.write(msg)
  • 都是触发出站处理器的执行
  • ctx.channel().write(msg) 从尾部开始查找出站处理器
  • ctx.write(msg) 是从当前节点找上一个出站处理器
  • 3 处的 ctx.channel().write(msg) 如果改为 ctx.write(msg) 仅会打印 1 2 3，因为节点3 之前没有其它出站处理器了
  • 6 处的 ctx.write(msg, promise) 如果改为 ctx.channel().write(msg) 会打印 1 2 3 6 6 6... 因为 ctx.channel().write() 是从尾部开始查找，结果又是节点6 自己

ByteBuf

是对字节数据的封装，是NIO中ByteBuffer的增强版

ByteBuf 优势

• 池化：可以重用池中 ByteBuf 实例，更节约内存，减少内存溢出的可能
• 读写指针分离，不需要像 ByteBuffer 一样切换读写模式
• 可以自动扩容
• 支持链式调用，使用更流畅
• 很多地方体现零拷贝，例如 slice、duplicate、CompositeByteBuf

1）创建

ByteBuf buffer = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(10);
log(buffer);

上面代码创建了一个默认的 ByteBuf（池化基于直接内存的 ByteBuf），初始容量是 10。如果没有设置值，则默认是256。并且是可以动态扩容的

输出

read index:0 write index:0 capacity:10

其中 log 方法参考如下

private static void log(ByteBuf buffer) {int length = buffer.readableBytes();int rows = length / 16 + (length % 15 == 0 ? 0 : 1) + 4;StringBuilder buf = new StringBuilder(rows * 80 * 2).append("read index:").append(buffer.readerIndex()).append(" write index:").append(buffer.writerIndex()).append(" capacity:").append(buffer.capacity()).append(NEWLINE);appendPrettyHexDump(buf, buffer);System.out.println(buf.toString());
}

2）直接内存 vs 堆内存

这里的直接内存与NIO的一致，可以看这篇文章DirectByteBuffer

可以使用下面的代码来创建池化基于堆的 ByteBuf

ByteBuf buffer = ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer(10);

也可以使用下面的代码来创建池化基于直接内存的 ByteBuf

ByteBuf buffer = ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer(10);
//ByteBuf buffer = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(10);//堆外直接内存

• 直接内存创建和销毁的代价昂贵，但读写性能高（少一次内存复制），适合配合池化功能一起用
• 直接内存对 GC 压力小，因为这部分内存不受 JVM 垃圾回收的管理，但也要注意及时主动释放

3）池化 vs 非池化

池化的最大意义在于可以重用 ByteBuf，优点有

• 没有池化，则每次都得创建新的 ByteBuf 实例，这个操作对直接内存代价昂贵，就算是堆内存，也会增加 GC 压力
• 有了池化，则可以重用池中 ByteBuf 实例，并且采用了与 jemalloc 类似的内存分配算法提升分配效率
• 高并发时，池化功能更节约内存，减少内存溢出的可能

池化功能是否开启，可以通过下面的系统环境变量来设置

-Dio.netty.allocator.type={unpooled|pooled}

• 4.1 以后，非 Android 平台默认启用池化实现，Android 平台启用非池化实现
• 4.1 之前，池化功能还不成熟，默认是非池化实现

4）组成

ByteBuf 由四部分组成

最开始读写指针都在 0 位置

5）写入

方法列表，省略一些不重要的方法

方法签名	含义	备注
writeBoolean(boolean value)	写入 boolean 值	用一字节 01|00 代表 true|false
writeByte(int value)	写入 byte 值
writeShort(int value)	写入 short 值
writeInt(int value)	写入 int 值	Big Endian，即 0x250，写入后 00 00 02 50
writeIntLE(int value)	写入 int 值	Little Endian，即 0x250，写入后 50 02 00 00
writeLong(long value)	写入 long 值
writeChar(int value)	写入 char 值
writeFloat(float value)	写入 float 值
writeDouble(double value)	写入 double 值
writeBytes(ByteBuf src)	写入 netty 的 ByteBuf
writeBytes(byte[] src)	写入 byte[]
writeBytes(ByteBuffer src)	写入 nio 的 ByteBuffer
int writeCharSequence(CharSequence sequence, Charset charset)	写入字符串

注意

• 这些方法的未指明返回值的，其返回值都是 ByteBuf，意味着可以链式调用
• 网络传输，默认习惯是 Big Endian

先写入 4 个字节

buffer.writeBytes(new byte[]{1, 2, 3, 4});
log(buffer);

结果是

read index:0 write index:4 capacity:10+-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04                                     |....            |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

再写入一个 int 整数，也是 4 个字节

buffer.writeInt(5);
log(buffer);

结果是

read index:0 write index:8 capacity:10+-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 00 00 00 05                         |........        |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

还有一类方法是 set 开头的一系列方法，也可以写入数据，但不会改变写指针位置

6）扩容

再写入一个 int 整数时，容量不够了（初始容量是 10），这时会引发扩容

buffer.writeInt(6);
log(buffer);

扩容规则是：

• 如何写入后数据大小未超过 512，则选择下一个 16 的整数倍，例如写入后大小为 12 ，则扩容后 capacity 是 16
• 如果写入后数据大小超过 512，则选择下一个 2^n，例如写入后大小为 513，则扩容后 capacity 是 2^10=1024（29=512 已经不够了）
• 扩容不能超过 max capacity 会报错

结果是

read index:0 write index:12 capacity:16+-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 00 00 00 05 00 00 00 06             |............    |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

7）读取

例如读了 4 次，每次一个字节

System.out.println(buffer.readByte());
System.out.println(buffer.readByte());
System.out.println(buffer.readByte());
System.out.println(buffer.readByte());
log(buffer);

读过的内容，就属于废弃部分了，再读只能读那些尚未读取的部分

1
2
3
4
read index:4 write index:12 capacity:16+-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 00 00 00 05 00 00 00 06                         |........        |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

如果需要重复读取 int 整数 5，怎么办？

可以在 read 前先做个标记 mark

buffer.markReaderIndex();
System.out.println(buffer.readInt());
log(buffer);

结果

5
read index:8 write index:12 capacity:16+-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 00 00 00 06                                     |....            |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

这时要重复读取的话，重置到标记位置 reset

buffer.resetReaderIndex();
log(buffer);

这时

read index:4 write index:12 capacity:16+-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 00 00 00 05 00 00 00 06                         |........        |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

还有种办法是采用 get 开头的一系列方法，这些方法不会改变 read index

8）retain & release 内存回收

由于 Netty 中有堆外内存的 ByteBuf 实现，堆外内存最好是手动来释放，而不是等 GC 垃圾回收。不同的ByteBuf有不同的释放内存方式。

• UnpooledHeapByteBuf 使用的是 JVM 内存，只需等 GC 回收内存即可
• UnpooledDirectByteBuf 使用的就是直接内存了，这个也可以等到GC来回收，但是这样释放会不及时，建议使用特殊的方法来直接回收内存，而不是等GC来间接回收。
• PooledByteBuf 和它的子类使用了池化机制，需要更复杂的规则来回收内存

Netty 这里采用了引用计数法来控制回收内存，每个 ByteBuf 都实现了 ReferenceCounted 接口

• 每个 ByteBuf 对象的初始计数为 1
• 调用 release 方法计数减 1，如果计数为 0，ByteBuf 内存被回收
• 调用 retain 方法计数加 1，表示调用者没用完之前，其它 handler 即使调用了 release 也不会造成回收
• 当计数为 0 时，底层内存会被回收，这时即使 ByteBuf 对象还在，其各个方法均无法正常使用

那么谁来负责 release 呢？是在finnally来进行内存回收吗？

ByteBuf buf = ...
try {...
} finally {buf.release();
}

请思考，因为 pipeline 的存在，一般需要将 ByteBuf 传递给下一个 ChannelHandler，如果在 finally 中 release 了，就失去了传递性（当然，如果在这个 ChannelHandler 内这个 ByteBuf 已完成了它的使命，那么便无须再传递）

基本规则是，谁是byteBuf的最后使用者，谁负责 release，详细分析如下

• 起点，对于 NIO 实现来讲，在 io.netty.channel.nio.AbstractNioByteChannel.NioByteUnsafe#read 方法中首次创建 ByteBuf 放入 pipeline（line 163 pipeline.fireChannelRead(byteBuf)）
• 入站 ByteBuf 处理原则
  • 对原始 ByteBuf 不做处理，调用 ctx.fireChannelRead(msg) 向后传递，这时无须 release
  • 将原始 ByteBuf 转换为其它类型的 Java 对象，这时 ByteBuf 就没用了，必须 release
  • 如果不调用 ctx.fireChannelRead(msg) 向后传递，那么也必须 release
  • 注意各种异常，如果 ByteBuf 没有成功传递到下一个 ChannelHandler，必须 release
  • 假设消息一直向后传，那么 TailContext 会负责释放未处理消息（原始的 ByteBuf）
• 出站 ByteBuf 处理原则
  • 出站消息最终都会转为 ByteBuf 输出，一直向前传，由 HeadContext flush 后 release
• 异常处理原则
  • 有时候不清楚 ByteBuf 被引用了多少次，但又必须彻底释放，可以循环调用 release 直到返回 true

TailContext 释放未处理消息逻辑

// io.netty.channel.DefaultChannelPipeline#onUnhandledInboundMessage(java.lang.Object)
protected void onUnhandledInboundMessage(Object msg) {try {logger.debug("Discarded inbound message {} that reached at the tail of the pipeline. " +"Please check your pipeline configuration.", msg);} finally {ReferenceCountUtil.release(msg);}
}

具体代码

// io.netty.util.ReferenceCountUtil#release(java.lang.Object)
public static boolean release(Object msg) {//判断是否是buteBuf，是的话才释放，否则表示已经在中间步骤处理成其它Java对象了if (msg instanceof ReferenceCounted) {return ((ReferenceCounted) msg).release();}return false;
}

HeadContext 同理

9）slice

【零拷贝】的体现之一，不是操作系统层面的零拷贝，但思想一致，也是为了减少数据的复制。

对原始 ByteBuf 进行切片成多个 ByteBuf，切片后的 ByteBuf 并没有发生内存复制，还是使用原始 ByteBuf 的内存，切片后的 ByteBuf 维护独立的 read，write 指针。这样就可以对这链各个独立的切片进行操作了

例，原始 ByteBuf 进行一些初始操作

ByteBuf origin = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(10);
origin.writeBytes(new byte[]{1, 2, 3, 4});
origin.readByte();
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(origin));

输出

         +-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 02 03 04                                        |...             |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

这时调用 slice 进行切片，无参 slice 是从原始 ByteBuf 的 read index 到 write index 之间的内容进行切片，切片后的 max capacity 被固定为这个区间的大小，因此不能追加 write

ByteBuf slice = origin.slice();
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(slice));
// slice.writeByte(5); 如果执行，会报 IndexOutOfBoundsException 异常

输出

         +-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 02 03 04                                        |...             |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

如果原始 ByteBuf 再次读操作（又读了一个字节）

origin.readByte();
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(origin));

输出

         +-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 03 04                                           |..              |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

这时的 slice 不受影响，因为它有独立的读写指针

System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(slice));

输出

         +-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 02 03 04                                        |...             |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

如果 slice 的内容发生了更改

slice.setByte(2, 5);
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(slice));

输出

         +-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 02 03 05                                        |...             |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

这时，原始 ByteBuf 也会受影响，因为底层都是同一块内存

System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(origin));

输出

         +-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 03 05                                           |..              |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

10）duplicate

【零拷贝】的体现之一，就好比截取了原始 ByteBuf 所有内容，并且没有 max capacity 的限制，也是与原始 ByteBuf 使用同一块底层内存，只是读写指针是独立的

11）copy

会将底层内存数据进行深拷贝，也就是会新开辟一块内存空间，因此无论读写，都与原始 ByteBuf 无关

12）CompositeByteBuf

【零拷贝】的体现之一，可以将多个 ByteBuf 合并为一个逻辑上的 ByteBuf，避免拷贝

有两个 ByteBuf 如下

ByteBuf buf1 = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(5);
buf1.writeBytes(new byte[]{1, 2, 3, 4, 5});
ByteBuf buf2 = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(5);
buf2.writeBytes(new byte[]{6, 7, 8, 9, 10});
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(buf1));
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(buf2));

输出

         +-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 05                                  |.....           |
+--------+-------------------------------------------------+----------------++-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 06 07 08 09 0a                                  |.....           |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

现在需要一个新的 ByteBuf，内容来自于刚才的 buf1 和 buf2，如何实现？

• 方法1：

ByteBuf buf3 = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(buf1.readableBytes()+buf2.readableBytes());
buf3.writeBytes(buf1);
buf3.writeBytes(buf2);
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(buf3));

结果

         +-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 05 06 07 08 09 0a                   |..........      |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

这种方法好不好？回答是不太好，因为进行了数据的内存复制操作

• 方法2：

CompositeByteBuf buf3 = ByteBufAllocator.DEFAULT.compositeBuffer();
// true 表示增加新的 ByteBuf 自动递增 write index, 否则 write index 会始终为 0
buf3.addComponents(true, buf1, buf2);

结果是一样的

         +-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 05 06 07 08 09 0a                   |..........      |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

CompositeByteBuf 是一个组合的 ByteBuf，它内部维护了一个 Component 数组，每个 Component 管理一个 ByteBuf，记录了这个 ByteBuf 相对于整体偏移量等信息，代表着整体中某一段的数据。

• 优点，对外是一个虚拟视图，组合这些 ByteBuf 不会产生内存复制
• 缺点，复杂了很多，多次操作会带来性能的损耗

13）Unpooled

Unpooled 是一个工具类，类如其名，提供了非池化的 ByteBuf 创建、组合、复制等操作

这里仅介绍其跟【零拷贝】相关的 wrappedBuffer 方法，可以用来包装 ByteBuf

ByteBuf buf1 = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(5);
buf1.writeBytes(new byte[]{1, 2, 3, 4, 5});
ByteBuf buf2 = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(5);
buf2.writeBytes(new byte[]{6, 7, 8, 9, 10});// 当包装 ByteBuf 个数超过一个时, 底层使用了 CompositeByteBuf
ByteBuf buf3 = Unpooled.wrappedBuffer(buf1, buf2);
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(buf3));

输出

         +-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 05 06 07 08 09 0a                   |..........      |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

也可以用来包装普通字节数组，底层也不会有拷贝操作

ByteBuf buf4 = Unpooled.wrappedBuffer(new byte[]{1, 2, 3}, new byte[]{4, 5, 6});
System.out.println(buf4.getClass());
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(buf4));

输出

class io.netty.buffer.CompositeByteBuf+-------------------------------------------------+|  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 05 06                               |......          |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

双向通信案例

目标：实现一个 echo server

编写 server

new ServerBootstrap().group(new NioEventLoopGroup()).channel(NioServerSocketChannel.class).childHandler(new ChannelInitializer<NioSocketChannel>() {@Overrideprotected void initChannel(NioSocketChannel ch) {ch.pipeline().addLast(new ChannelInboundHandlerAdapter(){@Overridepublic void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {ByteBuf buffer = (ByteBuf) msg;System.out.println(buffer.toString(Charset.defaultCharset()));// 建议使用 ctx.alloc() 创建 ByteBufByteBuf response = ctx.alloc().buffer();response.writeBytes(buffer);ctx.writeAndFlush(response);// 思考：需要释放 buffer 吗?  // 只有一个入站Handler，可以手动释放，也可以待TailContext自动释放// 思考：需要释放 response 吗?// 同理}});}}).bind(8080);

编写 client

NioEventLoopGroup group = new NioEventLoopGroup();
Channel channel = new Bootstrap().group(group).channel(NioSocketChannel.class).handler(new ChannelInitializer<NioSocketChannel>() {@Overrideprotected void initChannel(NioSocketChannel ch) throws Exception {ch.pipeline().addLast(new StringEncoder());ch.pipeline().addLast(new ChannelInboundHandlerAdapter() {@Overridepublic void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {ByteBuf buffer = (ByteBuf) msg;System.out.println(buffer.toString(Charset.defaultCharset()));}});}}).connect("127.0.0.1", 8080).sync().channel();channel.closeFuture().addListener(future -> {group.shutdownGracefully();
});new Thread(() -> {Scanner scanner = new Scanner(System.in);while (true) {String line = scanner.nextLine();if ("q".equals(line)) {channel.close();break;}channel.writeAndFlush(line);}
}).start();