概述

netty 是一种异步的、基于事件驱动的网络框架，它在高性能和可伸缩性方面表现出色。然而，在实际开发中，为了进一步提高 Netty 性能和可靠性，需要进行以下的优化：

1. 适当调整 I/O 线程池大小：I/O 线程池的大小应该根据系统资源和需求来适当调整。如果设置太小，可能会导致线程饥饿或阻塞；如果设置太大，可能会浪费系统资源。
2. 使用 Direct ByteBuffers：使用 Direct ByteBuffers 可以避免将内存从 JVM 移动到操作系统内核空间的额外复制，从而提高效率。
3. 压缩数据传输：可以使用压缩算法（如 gzip、Snappy）来减少数据传输量，从而提高性能。但需要注意，压缩算法有时会对 CPU 和内存造成额外负担。
4. 避免频繁 GC：频繁的垃圾回收会影响性能，因此应尽量避免创建大量临时对象。可以使用对象池技术（如 Netty 自带的 Recycler）来重用对象，从而减少 GC 的次数。
5. 使用 ChannelPipeline：ChannelPipeline 是 Netty 中处理 I/O 事件的核心机制，应该根据具体的业务需求来构建和优化 ChannelPipeline，以提高系统性能。
6. 使用 TCP_NODELAY 选项：TCP_NODELAY 选项可以避免发送小数据包时的延迟，从而提高吞吐量。但是，使用这个选项有时会导致网络拥塞，应该谨慎使用。
7. 合理使用线程池：对于 CPU 密集型的操作，应该使用适当数量的线程池。对于 I/O 密集型的操作，应该使用更大的线程池，以便在等待 I/O 操作时能够处理其他任务。
   总之，为了进一步提高 Netty 性能和可靠性，需要综合考虑系统资源、业务需求、网络拓扑结构等因素，并根据具体情况进行优化。

优化方法

ChannelOption参数优化
业务线程池的必要性

性能篇

网络参数优化

Netty 提供了 ChannelOption 以便于我们优化 TCP 参数配置，为了提高网络通信的吞吐量，一些可选的网络参数我们有必要掌握。
SO_SNDBUF/SO_RCVBUF
TCP 发送缓冲区和接收缓冲区的大小。
为了能够达到最大的网络吞吐量，SO_SNDBUF 不应当小于带宽和时延的乘积。SO_RCVBUF 一直会保存数据到应用进程读取为止，如果 SO_RCVBUF 满了，接收端会通知对端 TCP 协议中的窗口关闭，保证 SO_RCVBUF 不会溢出。
SO_SNDBUF/SO_RCVBUF 大小的设置建议参考消息的平均大小，不要按照最大消息来进行设置，这样会造成额外的内存浪费。更灵活的方式是可以动态调整缓冲区的大小，这时候就体现出 ByteBuf 的优势，Netty 提供的 ByteBuf 是可以支持动态调整容量的，而且提供了开箱即用的工具，例如可动态调整容量的接收缓冲区分配器 AdaptiveRecvByteBufAllocator。
TCP_NODELAY
是否开启 Nagle 算法。
● Nagle 算法通过缓存的方式将网络数据包累积到一定量才会发送，从而避免频繁发送小的数据包。
● Nagle 算法 在海量流量的场景下非常有效，但是会造成一定的数据延迟。
● 如果对数据传输延迟敏感，那么应该禁用该参数。
SO_BACKLOG
已完成三次握手的请求队列最大长度。
同一时刻服务端可能会处理多个连接，在高并发海量连接的场景下，该参数应适当调大。
但是 SO_BACKLOG 也不能太大，否则无法防止 SYN-Flood 攻击。
SO_KEEPALIVE
连接保活。
启用了 TCP SO_KEEPALIVE 属性，TCP 会主动探测连接状态，Linux 默认设置了 2 小时的心跳频率。
TCP KEEPALIVE 机制主要用于回收死亡时间交长的连接，不适合实时性高的场景。
在海量连接的场景下，也许你会遇到类似 “too many open files” 的报错，所以 Linux 操作系统最大文件句柄数基本是必须要调优参数。可以通过 vi /etc/security/limits.conf，添加如下配置：

• soft nofile 1000000
• hard nofile 1000000
  修改保存以后，执行 sysctl -p 命令使配置生效，然后通过 ulimit -a 命令查看参数是否生效。

业务线程池的必要性

Netty 是基于 Reactor 线程模型实现的，I/O 线程数量固定且资源珍贵，ChannelPipeline 负责所有事件的传播，如果其中任何一个 ChannelHandler 处理器需要执行耗时的操作，其中那么 I/O 线程就会出现阻塞，甚至整个系统都会被拖垮。
所以推荐的做法是在 ChannelHandler 处理器中自定义新的业务线程池，将耗时的操作提交到业务线程池中执行。
以 RPC 框架为例，在服务提供者处理 RPC 请求调用时就是将 RPC 请求提交到自定义的业务线程池中执行，如下所示：

public class RpcRequestHandler extends SimpleChannelInboundHandler<MiniRpcProtocol<MiniRpcRequest>> {@Overrideprotected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, MiniRpcProtocol<MiniRpcRequest> protocol) {RpcRequestProcessor.submitRequest(() -> {// 处理 RPC 请求});}}

共享 ChannelHandler

我们经常使用以下 new HandlerXXX() 的方式进行 Channel 初始化，在每建立一个新连接的时候会初始化新的 HandlerA 和 HandlerB，如果系统承载了 1w 个连接，那么就会初始化 2w 个处理器，造成非常大的内存浪费。

ServerBootstrap b = new ServerBootstrap();b.group(bossGroup, workerGroup).channel(NioServerSocketChannel.class).localAddress(new InetSocketAddress(port)).childHandler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {@Overridepublic void initChannel(SocketChannel ch) {ch.pipeline().addLast(new HandlerA()).addLast(new HandlerB());}});

为了解决上述问题，Netty 提供了 @Sharable 注解用于修饰 ChannelHandler，标识该 ChannelHandler 全局只有一个实例，而且会被多个 ChannelPipeline 共享。
所以我们必须要注意的是，@Sharable 修饰的 ChannelHandler 必须都是无状态的，这样才能保证线程安全。

设置高低水位线

高低水位线 WRITE_BUFFER_HIGH_WATER_MARK 和 WRITE_BUFFER_LOW_WATER_MARK 是两个非常重要的流控参数。
Netty 每次添加数据时都会累加数据的字节数，然后判断缓存大小是否超过所设置的高水位线，如果超过了高水位，那么 Channel 会被设置为不可写状态。直到缓存的数据大小低于低水位线以后，Channel 才恢复成可写状态。
Netty 默认的高低水位线配置是 32K ~ 64K，可以根据发送端和接收端的实际情况合理设置高低水位线，如果你没有足够的测试数据作为参考依据，建议不要随意更改高低水位线。
高低水位线的设置方式如下：

// ServerServerBootstrap bootstrap = new ServerBootstrap();bootstrap.childOption(ChannelOption.WRITE_BUFFER_HIGH_WATER_MARK, 32 * 1024);bootstrap.childOption(ChannelOption.WRITE_BUFFER_LOW_WATER_MARK, 8 * 1024);// ClientBootstrap bootstrap = new Bootstrap();bootstrap.option(ChannelOption.WRITE_BUFFER_HIGH_WATER_MARK, 32 * 1024);bootstrap.option(ChannelOption.WRITE_BUFFER_LOW_WATER_MARK, 8 * 1024);

当缓存超过了高水位，Channel 会被设置为不可写状态，调用 isWritable() 方法会返回 false。
建议在 Channel 写数据之前，使用 isWritable() 方法来判断缓存水位情况，防止因为接收方处理较慢造成 OOM。
推荐的使用方式如下：

if (ctx.channel().isActive() && ctx.channel().isWritable()) {ctx.writeAndFlush(message);} else {// handle message}

GC 参数优化

对不同场景下的网络应用程序进行 JVM 参数调优，可以取得很好的性能提升，以及避免 OOM 风险。
因为不同业务系统的特性是不一样的，在此我只能给你分享一些重要的注意事项。
堆内存
-Xms 和 -Xmx 参数
● -Xmx 用于控制 JVM Heap 的最大值，必须设置其大小，合理调整 -Xmx 有助于降低 GC 开销，提升系统吞吐量。
● -Xms 表示 JVM Heap 的初始值，对于生产环境的服务端来说 -Xms 和 -Xmx 最好设置为相同值。
堆外内存
DirectByteBuffer 最容易造成 OOM 的情况，DirectByteBuffer 对象的回收需要依赖 Old GC 或者 Full GC 才能触发清理。
如果长时间没有 Old GC 或者 Full GC 执行，那么堆外内存即使不再使用，也会一直在占用内存不释放。
我们最好通过 JVM 参数 -XX:MaxDirectMemorySize 指定堆外内存的上限大小，当堆外内存的大小超过该阈值时，就会触发一次 Full GC 进行清理回收，如果在 Full GC 之后还是无法满足堆外内存的分配，那么程序将会抛出 OOM 异常。
年轻代
-Xmn
● 调整新生代大小，-XX:SurvivorRatio 设置 SurvivorRatio 和 eden 区比例。
● 我们经常遇到 YGC 频繁的情况，应该清楚程序中对象的基本分布情况，如果存在大量朝生夕灭的对象，应适当调大新生代；反之应适当调大老年代。
● 例如在类似百万长连接、推送服务等延迟敏感的场景中，老年代的内存增长缓慢，优化年轻代的空间大小以及各区的比例可以带来更大的收益。
内存池 & 对象池
从内存分配的角度来看，ByteBuf 可以分为堆内存 HeapByteBuf 和堆外内存 DirectByteBuf。DirectByteBuf 相比于 HeapByteBuf，虽然分配和回收的效率较慢，但是在 Socket 读写时可以少一次内存拷贝，性能更佳。
为了减少堆外内存的频繁创建和销毁，Netty 提供了池化类型的 PooledDirectByteBuf。Netty 提前申请一块连续内存作为 ByteBuf 内存池，如果有堆外内存申请的需求直接从内存池里获取即可，使用完之后必须重新放回内存池，否则会造成严重的内存泄漏。Netty 中启用内存池可以在创建客户端或者服务端的时候指定，示例代码如下：
bootstrap.option(ChannelOption.ALLOCATOR, PooledByteBufAllocator.DEFAULT);
bootstrap.childOption(ChannelOption.ALLOCATOR, PooledByteBufAllocator.DEFAULT);
对象池与内存池的都是为了提高 Netty 的并发处理能力，通常在项目开发中我们会将一些通用的对象缓存起来，当需要该对象时，优先从对象池中获取对象实例。通过重用对象，不仅避免频繁地创建和销毁所带来的性能损耗，而且对 JVM GC 是友好的。
如果你是一个高性能的网络应用系统，不妨试下 Netty 提供的 Recycler 对象池。
Netty 内存池和 Recycler 对象池优化的核心目标都是为了减少资源分配的开销，避免大量朝生夕灭的对象造成严重的内存消耗和 GC 压力。
Native 支持
从 4.0.16 版本起，Netty 提供了用 C++ 编写 JNI 调用的 Socket Transport，相比 JDK NIO 具备更高的性能和更低的 GC 成本，并且支持更多的 TCP 参数。

<dependency><groupId>io.netty</groupId><artifactId>netty-transport-native-epoll</artifactId><version>4.1.42.Final</version></dependency>
使用 Netty Native 非常简单，只需要替换相应的类即可：

线程绑定

如果是经常关注系统性能调优，一定挖掘过 Linux 操作系统 CPU 亲和性的黑科技招数。
CPU 亲和性是指在多核 CPU 的机器上线程可以被强制运行在某个 CPU 上，而不会调度到其他 CPU，也被称为绑核。当绑定线程到某个固定的 CPU 后，不仅可以避免 CPU 切换的开销，而且可以提高 CPU Cache 命中率，对系统性能有一定提升。
在 C/C++、Golang 中实现绑核操作是非常容易的事，遗憾的是在 Java 中是比较麻烦的。目前 Java 中有一个开源 affinity 类库，GitHub 地址https://github.com/OpenHFT/Java-Thread-Affinity。如果你的项目想引入使用它，需要先引入 Maven 依赖：

<dependency><groupId>net.openhft</groupId><artifactId>affinity</artifactId><version>3.0.6</version></dependency>

affinity 类库可以和 Netty 轻松集成，比较常用的方式是创建一个 AffinityThreadFactory，然后传递给 EventLoopGroup，AffinityThreadFactory 负责创建 Worker 线程并完成绑核。代码实现如下所示：
EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup(1);

ThreadFactory threadFactory = new AffinityThreadFactory(“worker”, AffinityStrategies.DIFFERENT_CORE);

EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup(4, threadFactory);

ServerBootstrap serverBootstrap = new ServerBootstrap().group(bossGroup, workerGroup);

高可用篇

连接空闲检测

指每隔一段时间检测连接是否有数据读写，如果服务端一直能收到客户端连接发送过来的数据，说明连接处于活跃状态，对于假死的连接是收不到对端发送的数据的。如果一段时间内没收到客户端发送的数据，并不能说明连接一定处于假死状态，有可能客户端就是长时间没有数据需要发送，但是建立的连接还是健康状态，所以服务端还需要通过心跳检测的机制判断客户端是否存活。
心跳检测
客户端可以定时向服务端发送一次心跳包，如果有 N 次没收到心跳数据，可以判断当前客户端已经下线或处于不健康状态。由此可见，连接空闲检测和心跳检测是应对连接假死的一种有效手段，通常空闲检测时间间隔要大于 2 个周期的心跳检测时间间隔，主要是为了排除网络抖动的造成心跳包未能成功收到。
TCP 中已经有 SO_KEEPALIVE 参数，为什么我们还要在应用层加入心跳机制呢？
心跳机制不仅能说明应用程序是活跃状态，更重要的是可以判断应用程序是否还在正常工作。
然而 TCP KEEPALIVE 是有严重缺陷的，KEEPALIVE 设计初衷是为了清除和回收处于死亡状态的连接，实时性不高。
KEEPALIVE 只能检查连接是否活跃，但是不能判断连接是否可用，例如服务端如果处于高负载假死状态，但是连接依然是处于活跃状态的。
解码器保护
Netty 在实现数据解码时，需要等待到缓冲区有足够多的字节才能开始解码。为了避免缓冲区缓存太多数据造成内存耗尽，我们可以在解码器中设置一个最大字节的阈值，然后结合 Netty 提供的

TooLongFrameException 异常通知 ChannelPipeline 中其他 ChannelHandler。示例如下：
public class MyDecoder extends ByteToMessageDecoder {private static final int MAX_FRAME_LIMIT = 1024;@Overridepublic void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List<Object> out) {int readable = in.readableBytes();if (readable > MAX_FRAME_LIMIT) {in.skipBytes(readable);throw new TooLongFrameException("too long frame");}// decode}}

检测缓冲区可读字节是否大于 MAX_FRAME_LIMIT，如果超过忽略这些可读字节，对于应用程序在特定的场景下是一种有效的保护措施。
线程池隔离
我们知道，如果有复杂且耗时的业务逻辑，推荐的做法是在 ChannelHandler 处理器中自定义新的业务线程池，将耗时的操作提交到业务线程池中执行。
建议根据业务逻辑的核心等级拆分出多个业务线程池，如果某类业务逻辑出现异常造成线程池资源耗尽，也不会影响到其他业务逻辑，从而提高应用程序整体可用率。
对于 Netty I/O 线程来说，每个 EventLoop 可以与某类业务线程池绑定，避免出现多线程锁竞争。如下图所示：

流量整形

流量整形（Traffic Shaping）是一种主动控制服务流量输出速率的措施，保证下游服务能够平稳处理。
流量整形和流控的区别在于，流量整形不会丢弃和拒绝消息，无论流量洪峰有多大，它都会采用令牌桶算法控制流量以恒定的速率输出，如下图所示。

Netty 通过实现流量整形的抽象类 AbstractTrafficShapingHandler，
提供了三种类型的流量整形策略：
● GlobalTrafficShapingHandler
● ChannelTrafficShapingHandler
● GlobalChannelTrafficShapingHandler
它们之间的关系如下：
GlobalTrafficShapingHandler = ChannelTrafficShapingHandler + GlobalChannelTrafficShapingHandler
● 全局流量整形 GlobalChannelTrafficShapingHandler 作用范围是所有 Channel，用户可以设置全局报文的接收速率、发送速率、整形周期。
● Channel 级流量整形 ChannelTrafficShapingHandler 作用范围是单个 Channel，可以对不同的 Channel 设置流量整形策略。
○ 举个简单的例子
■ 火爆的旅游景区不仅在大门口对游客限流（相当于 GlobalChannelTrafficShapingHandler）
■ 而且在景区内部不同的小景点也对游客有限流（相当于 ChannelTrafficShapingHandler）
■ 这两个流量整形策略加起来就是 GlobalTrafficShapingHandler。
流量整形并不能保证系统处于安全状态，当流量洪峰过大，数据会一直积压在内存中，所以流量整形和流控应该结合使用才能保证系统的高可用。

堆外内存泄漏排查思路

堆外内存泄漏问题是 Netty 应用程序的热点问题，经常遇到 Java 进程占用内存很高，但是堆内存并不高的情况。这里给你分享一些排查堆外内存泄漏的基本思路：
堆外内存回收
jmap -histo:live 手动触发 FullGC, 观察堆外内存是否被回收，如果正常回收很可能是因为堆外设置太小，可以通过 -XX:MaxDirectMemorySize 调整。当然这无法排除堆外内存缓慢泄漏的情况，需要借助其他工具进行分析。
堆外内存代码监控
JDK 默认采用 Cleaner 回收释放 DirectByteBuffer，Cleaner 继承于 PhantomReference，因为依赖 GC 进行处理，所以回收的时间是不可控的。对于 hasCleaner 的 DirectByteBuffer，Java 提供了一系列不同类型的 MXBean 用于获取 JVM 进程线程、内存等监控指标，代码实现如下：
BufferPoolMXBean directBufferPoolMXBean = ManagementFactory.getPlatformMXBeans(BufferPoolMXBean.class).get(0);

LOGGER.info(“DirectBuffer count: {}, MemoryUsed: {} K”, directBufferPoolMXBean.getCount(), directBufferPoolMXBean.getMemoryUsed()/1024);
对于 Netty 中 noCleaner 的 DirectByteBuffer，直接通过 PlatformDependent.usedDirectMemory() 读取即可。

Netty 自带检测工具

Netty 提供了自带的内存泄漏检测工具，我们可以通过以下命令启用堆外内存泄漏检测工具：
-Dio.netty.leakDetection.level=paranoid
Netty 一共提供了四种检测级别：

1. disabled，关闭堆外内存泄漏检测；
2. simple，以 1% 的采样率进行堆外内存泄漏检测，消耗资源较少，属于默认的检测级别；
3. advanced，以 1% 的采样率进行堆外内存泄漏检测，并提供详细的内存泄漏报告；
4. paranoid，追踪全部堆外内存的使用情况，并提供详细的内存泄漏报告，属于最高的检测级别，性能开销较大，常用于本地调试排查问题。
   Netty 会检测 ByteBuf 是否已经不可达且引用计数大于 0，判定内存泄漏的位置并输出到日志中，你需要关注日志中 LEAK 关键字。
   MemoryAnalyzer 内存分析
   我们可以通过传统 Dump 内存的方法排查堆外内存泄漏问题，运行如下命令：
   jmap -dump:format=b,file=heap.dump pid
   Dump 完内存堆栈之后，将其导入 MemoryAnalyzer 工具进行分析内存泄漏的可疑点，最终定位到代码源头。
   Btrace 神器
   Btrace 是一款通过字节码检测 Java 程序的排障神器，它可以获取程序在运行过程中的一切信息，与 AOP 的使用方式类似。我们可以通过如下方式追踪 DirectByteBuffer 的堆外内存申请的源头：
   @BTrace
   public class TraceDirectAlloc {
   @OnMethod(clazz = “java.nio.Bits”, method = “reserveMemory”)
   public static void printThreadStack() {
   jstack();
   }
   }

二分排查法：笨方法解决大问题

堆外内存泄漏问题有时候非常隐蔽，并不是很容易定位发现。为了提高问题排查的效率，我们最好能够在本地模拟复现出堆外内存泄漏问题，如果本地能够成功复现，那么已经成功了一半了。
我们可以根据近期代码变更的记录，通过二分法对代码进行回滚，然后再次尝试是否可以复现出堆外内存泄漏问题，最终可以定位出有问题的代码 commit。该思路虽然是一种笨方法，但是很多场景下可以有效解决问题。