Netty スレッド モデル
Netty のスレッド モデルは主に React に基づいており、さまざまなアプリケーション シナリオに応じて複數(shù)のバージョンに進(jìn)化しました。
シングルスレッドモード
つまり、サービスリクエストの受信とIO操作の実行がすべて1つのスレッドで完了します。IO多重化などのノンブロッキングIO操作が使用されるため、リクエスト量が少ない場合にシングルスレッドモードが使用されます。いくつかのシーンの問題も解決できます。
単一受信マルチワーカースレッドモード
リクエストの數(shù)が増加すると、すべてのIO操作を処理する元の1つのスレッドが対応するパフォーマンス指標(biāo)をサポートできなくなるため、ワーカースレッドプールの概念が言及されます。この時點では、サービスリクエストを受信したスレッドはまだスレッドです。リクエストを受信した後、リクエストを受信したスレッドは後続のワーカースレッドプールに割り當(dāng)てられ、スレッドプールからスレッドを取得してユーザーリクエストを?qū)g行します。
マルチ受信マルチワーカースレッドモード
リクエスト量がさらに増加すると、サービスリクエストを受信する?yún)g一のスレッドではすべてのクライアント接続を処理できなくなるため、サービスリクエストを受信するスレッドもスレッドプールに拡張されます、複數(shù)のスレッドで構(gòu)成されます。スレッドはクライアント接続の受信も擔(dān)當(dāng)します。
RPC ビジネス スレッド
上記は、リクエスト量の増加に伴い継続的に開発されてきた Netty 獨自のスレッド モデル、最適化戦略です。アプリケーション システムの場合、RPC リクエストは主にビジネス ロジックの処理に関するものであり、この種のビジネスは、たとえば、ほとんどのアプリケーションでデータベース操作、Redis、またはその他のネットワーク サービスを伴う場合があります。ビジネス リクエストにこのような時間のかかる IO 操作がある場合は、ビジネス リクエストを処理するタスクを獨立したスレッド プールに割り當(dāng)てることをお勧めします。そうしないと、netty 自體のスレッドがブロックされる可能性があります。
リクエスト受信スレッドと作業(yè)スレッドの分業(yè)
リクエスト受信スレッドは主にリンクの作成と、その後のリクエストの作業(yè)スレッドへの委任を擔(dān)當(dāng)します
-
作業(yè)スレッドは、エンコード、デコード、IO の読み取り、その他の操作を擔(dān)當(dāng)します
ソリューションの実裝
現(xiàn)在、私が実裝している RPC は、サーバー上でこのようにマルチレシーバー マルチワーカー スレッド モードを使用しています。 Side:
public?void?bind(ServiceConfig?serviceConfig)?{EventLoopGroup?bossGroup?=?new?NioEventLoopGroup();EventLoopGroup?workerGroup?=?new?NioEventLoopGroup();try?{ServerBootstrap?bootstrap?=?new?ServerBootstrap();
????????????bootstrap.group(bossGroup,?workerGroup)
????????????????????.channel(NioServerSocketChannel.class)
????????????????????.childHandler(this.rpcServerInitializer)
????????????????????.childOption(ChannelOption.SO_KEEPALIVE,true)
????????????;try?{ChannelFuture?channelFuture?=?bootstrap.bind(serviceConfig.getHost(),serviceConfig.getPort()).sync();//...channelFuture.channel().closeFuture().sync();
????????????}?catch?(InterruptedException?e)?{throw?new?RpcException(e);
????????????}
????????}finally?{
????????????bossGroup.shutdownGracefully();
????????????workerGroup.shutdownGracefully();
????????}
????}
boosGroupはサービスリクエストを受信するために使用されるグループです
workerGroupはIO操作を特に擔(dān)當(dāng)するグループです
ビジネススレッドを追加するには、ハンドルの操作をスレッドにさらに委任するだけです拡張するには、ここでインターフェイスを定義する必要があります:
スレッド プール インターフェイスを定義する
public?interface?RpcThreadPool?{Executor?getExecutor(int?threadSize,int?queues);
}
固定サイズのスレッド プールを?qū)g裝するには
ダボ スレッド プールを參照しました
@Qualifier("fixedRpcThreadPool")@Componentpublic?class?FixedRpcThreadPool?implements?RpcThreadPool?{private?Executor?executor;@Overridepublic?Executor?getExecutor(int?threadSize,int?queues)?{if(null==executor)?{synchronized?(this)?{if(null==executor)?{
????????????????????executor=?new?ThreadPoolExecutor(threadSize,?threadSize,?0L,?TimeUnit.MILLISECONDS,
????????????????????????????queues?==?0???new?SynchronousQueue<Runnable>()?:(queues?<?0???new?LinkedBlockingQueue<Runnable>():?new?LinkedBlockingQueue<Runnable>(queues)),new?RejectedExecutionHandler()?{@Overridepublic?void?rejectedExecution(Runnable?r,?ThreadPoolExecutor?executor)?{???????????????????????????????????//...}
????????????????????????????});
????????????????}
????????????}
????????}return?executor;
????}
}
幕間:
かつて友人が突然、Java スレッド プールの coreSize は何を意味するのかと尋ねたのを覚えています。私は普段マルチスレッドを書かないので、突然ショートしました。私が普段よく使用するデータベーススレッドプールのことを考えると、そのパラメータに非常に感銘を受けましたが、まったく思い出せません。コアサイズ。その後、スレッド プールのいくつかのパラメータを詳しく調(diào)べました。この機(jī)會にもう一度ショートを避けるために詳しく見てみることができます。
スレッド プール ファクトリ
複數(shù)のスレッド プール実裝がある場合、スレッド プールはスレッド プール名を通じて動的に選択されます。
@Componentpublic?class?RpcThreadPoolFactory?{@Autowiredprivate?Map<String,RpcThreadPool>?rpcThreadPoolMap;public?RpcThreadPool?getThreadPool(String?threadPoolName){return?this.rpcThreadPoolMap.get(threadPoolName);
????}
}
ChannelHandle の channelRead0 メソッドを変更します
メソッド本體をタスクにラップし、実行のためにスレッド プールに渡します。
@Overrideprotected?void?channelRead0(ChannelHandlerContext?channelHandlerContext,?RpcRequest?rpcRequest)?{this.executor.execute(new?Runnable()?{@Overridepublic?void?run()?{RpcInvoker?rpcInvoker=RpcServerInvoker.this.buildInvokerChain(RpcServerInvoker.this);RpcResponse?response=(RpcResponse)?rpcInvoker.invoke(RpcServerInvoker.this.buildRpcInvocation(rpcRequest));
????????????channelHandlerContext.writeAndFlush(response);
????????}
????});
}
質(zhì)問
現(xiàn)在、ストレステストが不足しているため、當(dāng)面は明確なデータ比較がありません。
以上がNetty スレッド モデルの詳細(xì)な例の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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明確で包括的なドキュメントを作成することは、Golang フレームワークにとって非常に重要です。ベスト プラクティスには、Google の Go コーディング スタイル ガイドなど、確立されたドキュメント スタイルに従うことが含まれます。見出し、小見出し、リストなどの明確な組織構(gòu)造を使用し、ナビゲーションを提供します。スタート ガイド、API リファレンス、概念など、包括的で正確な情報を提供します。コード例を使用して、概念と使用法を説明します。ドキュメントを常に最新の狀態(tài)に保ち、変更を追跡し、新機(jī)能を文書化します。 GitHub の問題やフォーラムなどのサポートとコミュニティ リソースを提供します。 API ドキュメントなどの実踐的なサンプルを作成します。

アプリケーションのシナリオに基づいて最適な Go フレームワークを選択します。アプリケーションの種類、言語機(jī)能、パフォーマンス要件、エコシステムを考慮します。一般的な Go フレームワーク: Jin (Web アプリケーション)、Echo (Web サービス)、Fiber (高スループット)、gorm (ORM)、fasthttp (速度)。実際のケース: REST API (Fiber) の構(gòu)築とデータベース (gorm) との対話。フレームワークを選択します。主要なパフォーマンスには fasthttp、柔軟な Web アプリケーションには Jin/Echo、データベース インタラクションには gorm を選択してください。

Go フレームワークの學(xué)習(xí)には、フレームワークへの過度の依存と柔軟性の制限という 5 つの誤解があります。フレームワークの規(guī)則に従わない場合、コードの保守が困難になります。古いライブラリを使用すると、セキュリティと互換性の問題が発生する可能性があります。パッケージを過度に使用すると、コード構(gòu)造が難読化されます。エラー処理を無視すると、予期しない動作やクラッシュが発生します。

Java フレームワーク障害に関する一般的な懸念事項: 接続プールの障害: 接続プールのサイズを増やすか、監(jiān)視ツールを使用して、接続プールの枯渇の問題を解決します。 Hibernate 遅延読み込み例外: 遅延読み込みエンティティを使用する前に明示的に初期化します。 JSON マッピング エラー: データ型と JSON 形式が正しいことを確認(rèn)します。フィルターとインターセプターの構(gòu)成の問題: 構(gòu)成を再確認(rèn)して、期待どおりに動作していることを確認(rèn)します。
