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怎么理解Netty、Kafka中的零拷貝技術

發布時間:2021-11-05 14:06:59 來源:億速云 閱讀:148 作者:iii 欄目:web開發

本篇內容介紹了“怎么理解Netty、Kafka中的零拷貝技術”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!

緩沖區

緩沖區是所有 I/O 的基礎,I/O 講的無非就是把數據移進或移出緩沖區;進程執行 I/O  操作,就是向操作系統發出請求,讓它要么把緩沖區的數據排干(寫),要么填充緩沖區(讀)。

下面看一個 Java 進程發起 Read 請求加載數據大致的流程圖:

怎么理解Netty、Kafka中的零拷貝技術

進程發起 Read 請求之后,內核接收到 Read 請求之后,會先檢查內核空間中是否已經存在進程所需要的數據,如果已經存在,則直接把數據 Copy  給進程的緩沖區。

如果沒有內核隨即向磁盤控制器發出命令,要求從磁盤讀取數據,磁盤控制器把數據直接寫入內核 Read 緩沖區,這一步通過 DMA 完成。

接下來就是內核將數據 Copy 到進程的緩沖區;如果進程發起 Write 請求,同樣需要把用戶緩沖區里面的數據 Copy 到內核的 Socket  緩沖區里面,然后再通過 DMA 把數據 Copy 到網卡中,發送出去。

你可能覺得這樣挺浪費空間的,每次都需要把內核空間的數據拷貝到用戶空間中,所以零拷貝的出現就是為了解決這種問題的。

關于零拷貝提供了兩種方式分別是:

  • mmap+write

  • Sendfile

虛擬內存

所有現代操作系統都使用虛擬內存,使用虛擬的地址取代物理地址,這樣做的好處是:

  • 一個以上的虛擬地址可以指向同一個物理內存地址。

  • 虛擬內存空間可大于實際可用的物理地址。

利用第一條特性可以把內核空間地址和用戶空間的虛擬地址映射到同一個物理地址,這樣 DMA 就可以填充對內核和用戶空間進程同時可見的緩沖區了。

大致如下圖所示:

怎么理解Netty、Kafka中的零拷貝技術

省去了內核與用戶空間的往來拷貝,Java 也利用操作系統的此特性來提升性能,下面重點看看 Java 對零拷貝都有哪些支持。

mmap+write 方式

使用 mmap+write 方式代替原來的 read+write 方式,mmap  是一種內存映射文件的方法,即將一個文件或者其他對象映射到進程的地址空間,實現文件磁盤地址和進程虛擬地址空間中一段虛擬地址的一一對應關系。

這樣就可以省掉原來內核 Read 緩沖區 Copy 數據到用戶緩沖區,但是還是需要內核 Read 緩沖區將數據 Copy 到內核 Socket  緩沖區。

大致如下圖所示:

怎么理解Netty、Kafka中的零拷貝技術

Sendfile 方式

Sendfile 系統調用在內核版本 2.1 中被引入,目的是簡化通過網絡在兩個通道之間進行的數據傳輸過程。

Sendfile 系統調用的引入,不僅減少了數據復制,還減少了上下文切換的次數,大致如下圖所示:

怎么理解Netty、Kafka中的零拷貝技術

數據傳送只發生在內核空間,所以減少了一次上下文切換;但是還是存在一次 Copy,能不能把這一次  Copy 也省略掉?

Linux2.4 內核中做了改進,將 Kernel buffer 中對應的數據描述信息(內存地址,偏移量)記錄到相應的 Socket  緩沖區當中,這樣連內核空間中的一次 CPU Copy 也省掉了。

Java 零拷貝

MappedByteBuffer

Java NIO 提供的 FileChannel 提供了 map() 方法,該方法可以在一個打開的文件和 MappedByteBuffer  之間建立一個虛擬內存映射。

MappedByteBuffer 繼承于 ByteBuffer,類似于一個基于內存的緩沖區,只不過該對象的數據元素存儲在磁盤的一個文件中。

調用 get() 方法會從磁盤中獲取數據,此數據反映該文件當前的內容,調用 put()  方法會更新磁盤上的文件,并且對文件做的修改對其他閱讀者也是可見的。

下面看一個簡單的讀取實例,然后再對 MappedByteBuffer 進行分析:

public class MappedByteBufferTest {      public static void main(String[] args) throws Exception {         File file = new File("D://db.txt");         long len = file.length();         byte[] ds = new byte[(int) len];         MappedByteBuffer mappedByteBuffer = new FileInputStream(file).getChannel().map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, 0,                 len);         for (int offset = 0; offset < len; offset++) {             byte b = mappedByteBuffer.get();             ds[offset] = b;         }         Scanner scan = new Scanner(new ByteArrayInputStream(ds)).useDelimiter(" ");         while (scan.hasNext()) {             System.out.print(scan.next() + " ");         }     } }

主要通過 FileChannel 提供的 map() 來實現映射,map() 方法如下:

public abstract MappedByteBuffer map(MapMode mode,                                          long position, long size)         throws IOException;

分別提供了三個參數,MapMode,Position 和 Size,分別表示:

  • MapMode:映射的模式,可選項包括:READ_ONLY,READ_WRITE,PRIVATE。

  • Position:從哪個位置開始映射,字節數的位置。

  • Size:從 Position 開始向后多少個字節。

重點看一下 MapMode,前兩個分別表示只讀和可讀可寫,當然請求的映射模式受到 Filechannel  對象的訪問權限限制,如果在一個沒有讀權限的文件上啟用 READ_ONLY,將拋出 NonReadableChannelException。

PRIVATE 模式表示寫時拷貝的映射,意味著通過 put() 方法所做的任何修改都會導致產生一個私有的數據拷貝并且該拷貝中的數據只有  MappedByteBuffer 實例可以看到。

該過程不會對底層文件做任何修改,而且一旦緩沖區被施以垃圾收集動作(garbage collected),那些修改都會丟失。

大致瀏覽一下 map() 方法的源碼:

public MappedByteBuffer map(MapMode mode, long position, long size)        throws IOException    {            ...省略...            int pagePosition = (int)(position % allocationGranularity);            long mapPosition = position - pagePosition;            long mapSize = size + pagePosition;            try {                // If no exception was thrown from map0, the address is valid                addr = map0(imode, mapPosition, mapSize);            } catch (OutOfMemoryError x) {                // An OutOfMemoryError may indicate that we've exhausted memory                // so force gc and re-attempt map                System.gc();                try {                    Thread.sleep(100);                } catch (InterruptedException y) {                    Thread.currentThread().interrupt();                }                try {                    addr = map0(imode, mapPosition, mapSize);                } catch (OutOfMemoryError y) {                    // After a second OOME, fail                    throw new IOException("Map failed", y);                }            }             // On Windows, and potentially other platforms, we need an open            // file descriptor for some mapping operations.            FileDescriptor mfd;            try {                mfd = nd.duplicateForMapping(fd);            } catch (IOException ioe) {                unmap0(addr, mapSize);                throw ioe;            }             assert (IOStatus.checkAll(addr));            assert (addr % allocationGranularity == 0);            int isize = (int)size;            Unmapper um = new Unmapper(addr, mapSize, isize, mfd);            if ((!writable) || (imode == MAP_RO)) {                return Util.newMappedByteBufferR(isize,                                                 addr + pagePosition,                                                 mfd,                                                 um);            } else {                return Util.newMappedByteBuffer(isize,                                                addr + pagePosition,                                                mfd,                                                um);            }     }

大致意思就是通過 Native 方法獲取內存映射的地址,如果失敗,手動 GC 再次映射。

最后通過內存映射的地址實例化出 MappedByteBuffer,MappedByteBuffer 本身是一個抽象類,其實這里真正實例化出來的是  DirectByteBuffer。

DirectByteBuffer

DirectByteBuffer 繼承于 MappedByteBuffer,從名字就可以猜測出開辟了一段直接的內存,并不會占用 JVM  的內存空間。

上一節中通過 Filechannel 映射出的 MappedByteBuffer 其實際也是  DirectByteBuffer,當然除了這種方式,也可以手動開辟一段空間:

ByteBuffer directByteBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(100);

如上開辟了 100 字節的直接內存空間。

Channel-to-Channel 傳輸

經常需要從一個位置將文件傳輸到另外一個位置,FileChannel 提供了 transferTo()  方法用來提高傳輸的效率,首先看一個簡單的實例:

public class ChannelTransfer {     public static void main(String[] argv) throws Exception {         String files[]=new String[1];         files[0]="D://db.txt";         catFiles(Channels.newChannel(System.out), files);     }      private static void catFiles(WritableByteChannel target, String[] files)             throws Exception {         for (int i = 0; i < files.length; i++) {             FileInputStream fis = new FileInputStream(files[i]);             FileChannel channel = fis.getChannel();             channel.transferTo(0, channel.size(), target);             channel.close();             fis.close();         }     } }

通過 FileChannel 的 transferTo() 方法將文件數據傳輸到 System.out 通道,接口定義如下:

public abstract long transferTo(long position, long count,                                     WritableByteChannel target)         throws IOException;

幾個參數也比較好理解,分別是開始傳輸的位置,傳輸的字節數,以及目標通道;transferTo()  允許將一個通道交叉連接到另一個通道,而不需要一個中間緩沖區來傳遞數據。

注:這里不需要中間緩沖區有兩層意思:第一層不需要用戶空間緩沖區來拷貝內核緩沖區,另外一層兩個通道都有自己的內核緩沖區,兩個內核緩沖區也可以做到無需拷貝數據。

Netty 零拷貝

Netty 提供了零拷貝的 Buffer,在傳輸數據時,最終處理的數據會需要對單個傳輸的報文,進行組合和拆分,NIO 原生的 ByteBuffer  無法做到,Netty 通過提供的 Composite(組合)和 Slice(拆分)兩種 Buffer 來實現零拷貝。

看下面一張圖會比較清晰:

怎么理解Netty、Kafka中的零拷貝技術

TCP 層 HTTP 報文被分成了兩個 ChannelBuffer,這兩個 Buffer 對我們上層的邏輯(HTTP 處理)是沒有意義的。

但是兩個 ChannelBuffer 被組合起來,就成為了一個有意義的 HTTP 報文,這個報文對應的  ChannelBuffer,才是能稱之為“Message”的東西,這里用到了一個詞“Virtual Buffer”。

可以看一下 Netty 提供的 CompositeChannelBuffer 源碼:

public class CompositeChannelBuffer extends AbstractChannelBuffer {      private final ByteOrder order;     private ChannelBuffer[] components;     private int[] indices;     private int lastAccessedComponentId;     private final boolean gathering;      public byte getByte(int index) {         int componentId = componentId(index);         return components[componentId].getByte(index - indices[componentId]);     }     ...省略...

Components 用來保存的就是所有接收到的 Buffer,Indices 記錄每個 buffer  的起始位置,lastAccessedComponentId 記錄上一次訪問的 ComponentId。

CompositeChannelBuffer 并不會開辟新的內存并直接復制所有 ChannelBuffer 內容,而是直接保存了所有  ChannelBuffer 的引用,并在子 ChannelBuffer 里進行讀寫,實現了零拷貝。

其他零拷貝

RocketMQ 的消息采用順序寫到 commitlog 文件,然后利用 consume queue 文件作為索引。

RocketMQ 采用零拷貝 mmap+write 的方式來回應 Consumer 的請求。

同樣 Kafka 中存在大量的網絡數據持久化到磁盤和磁盤文件通過網絡發送的過程,Kafka使用了 Sendfile 零拷貝方式。

“怎么理解Netty、Kafka中的零拷貝技術”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!

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