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不是吧,阿sir?零拷贝居然如此浅显易懂?

不是吧,阿sir?零拷贝居然如此浅显易懂?

作者: 程序花生 | 来源:发表于2020-12-14 21:39 被阅读0次

    直接内存

    先铺垫一些必要的知识点,然后再由浅入深地去认识零拷贝

    1.1 什么是直接内存

    直接内存(Direct Memory)并不是虚拟机运行时数据区的一部分,也不是《Java虚拟机规范》中定义的内存区域。但是这部分内存也被频繁地使用,而且也可能导致OutOfMemoryError异常出现 ——《深入理解Java虚拟机》

    显然,从上面得知本机直接内存的分配不会受到Java堆大小的限制,但这里要注意直接内存也是物理内存的一部分,也受到真实内存的限制,所以当直接内存占用过多时,使Java堆分配不到足够的内存空间也就抛出OOM异常了

    因此我们要限制直接内存的大小 -XX:MaxDirectMemorySize,当达到指定大小后会触发 Full GC

    1.2 如何使用直接内存

    在 JDK1.4 中新加入了NIO,引入了一种基于通道(Channel)与缓冲区(Buffer)的I/O方式,它可以使用Native函数直接分配堆外内存,然后通过一个存储在Java堆里面的 DirectByteBuffer 对象作为这块内存的引用进行操作。这样能在一些场景中显著提高性能,因为避免了在Java堆和Native堆中来回复制数据 ——《深入理解Java虚拟机》

    我们可用 NIO 中的缓冲区(Buffer)来使用直接内存,不幸的是直接内存只支持 Byte 类型的缓冲区,所以我们只能使用 ByteBuffer类型的缓冲区了

    其中:

    ByteBuffer 是普通的缓冲区,还是在Java堆中分配空间的

    DirectByteBuffer 才是我们所找的,其父类是 MappedByteBuffer(内存映射),再父类才是 ByteBuffer,是在直接内存分配空间

    创建方法

    // allocateDirect()本质是 return new DirectByteBuffer(capacity);
    // 因 DirectByteBuffer 的构造方法是私有的才需这样返回
    ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(1024);
    
    

    1.3 为什么使用直接内存

    使用直接内存是为了提高读写性能,适用于经常读写的场景,下面用例子说明:写入读出1000个整数,进行10万次

    1.3.1 不使用直接内存

    final int EVERY_TIME_COUNT = 1000;
    final int TOTAL_TIME_COUNT = 100000;
    long starTime = System.currentTimeMillis();
    
    // 1000个整数占用32000个byte
    ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(32000);
    
    for (int i = 0; i < TOTAL_TIME_COUNT; i++) {
        for (int j = 1; j < EVERY_TIME_COUNT; j++) {
            byteBuffer.putInt(j);
        }
        byteBuffer.flip();
        for (int j = 1; j < EVERY_TIME_COUNT; j++) {
            byteBuffer.get();
        }
        byteBuffer.clear();
    }
    
    System.out.println("不用直接内存的毫秒是:" + (System.currentTimeMillis() - starTime));
    -----------------------------------------------------------------------------------------------
    // 250ms
    
    

    1.3.2 使用直接内存

    final int EVERY_TIME_COUNT = 1000;
    final int TOTAL_TIME_COUNT = 100000;
    long starTime = System.currentTimeMillis();
    
    // 1000个整数占用32000个byte
    ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(32000);
    
    for (int i = 0; i < TOTAL_TIME_COUNT; i++) {
        for (int j = 1; j < EVERY_TIME_COUNT; j++) {
            byteBuffer.putInt(j);
        }
        byteBuffer.flip();
        for (int j = 1; j < EVERY_TIME_COUNT; j++) {
            byteBuffer.get();
        }
        byteBuffer.clear();
    }
    
    System.out.println("直接内存的毫秒是:" + (System.currentTimeMillis() - starTime));
    -----------------------------------------------------------------------------------------------
    // 160ms
    
    

    1.3.3 创建销毁的性能

    创建销毁直接内存的消耗远远大于普通的ByteBuffer

    final int TOTAL_COUNT = 100000;
    long starTime = System.currentTimeMillis();
    
    for (int i = 0; i < TOTAL_COUNT; i++) {
        ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(1024);
    }
    
    System.out.println("不用直接内存的毫秒是:" + (System.currentTimeMillis() - starTime));
    -----------------------------------------------------------------------------------------------
    // 38ms
    
    
    final int TOTAL_COUNT = 100000;
    long starTime = System.currentTimeMillis();
    
    for (int i = 0; i < TOTAL_COUNT; i++) {
        ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(1024);
    }
    System.out.println("不用直接内存的毫秒是:" + (System.currentTimeMillis() - starTime));
    -----------------------------------------------------------------------------------------------
    // 145ms
    
    

    1.3.4 综上使用总结

    缺点:

    • 创建销毁 DirectByteBuffer 更消耗性能
    • 内存泄漏排查难度大了
    • 只能用byte[] 数组来接收

    优点:

    • 避免堆与直接内存的来回复制提高性能
    • 可以做JVM进程间共享

    2. 零拷贝

    为什么使用直接内存就能如此提高读写性能?因为使用了零拷贝技术。心心念的零拷贝终于出现了,还是老话,先进行铺垫,然后才轮到零拷贝的内容(笔者最怕操作系统,所以这方面的知识讲得会细一些)

    2.1 内存

    硬盘与CPU的速度差距太大,当CPU处理完数据,硬盘还没把数据准备好,使CPU处于空闲状态,严重拉低了CPU的处理性能。那么我们在二者中间增加了内存(速度介于硬盘和CPU之间)来进行平衡,这样我们就得先将数据从硬盘写入内存,然后CPU才去内存读取数据

    2.2 内核态、用户态

    内核态:可执行任何指令,访问所有寄存器和存储区
    用户态:只能执行和访问特定的指令和寄存器

    区分内核态,用户态主要是为了系统安全,因为有些指令会危害系统(清内存,设置时钟),这些指令只允许操作系统及其相关模块使用。当用户需要使用这些功能时,调用内核提供的API,陷入内核(即切换成内核态),让内核去执行

    举例32位的操作系统,最大支持4G大小的线程,其中的3G大小是用户使用的(用来执行我们写的普通代码),剩下的1G分配给了内核(而且这分配的1G大小是共享的,存放了内核的代码和内核的功能模块)。当执行自己写的代码时则使用分配的3G空间,当调用内核API时(比如文件操作,网络传输等),切换成内核态(转去共享的内核空间,去执行内核代码),就是去使用所分配的1G空间

    用户态切换内核态时,因为二者属于不同的内存空间,那么对线程的大量上下文环境进行保存

    内核态切换用户态时,也要对这些上下文环境进行还原,这是一个十分耗能的操作

    2.3 内核、用户、硬盘缓冲区

    这些缓冲区有什么作用呢?我们使用ByteBuffer时都要先开辟一块空间,目的是为了不用一次又一次的传输4个字节(32位系统),而是填满一个缓冲区大小,然后再一次性传输数据。否则用户读取硬盘文件,一次就4个字节,那得读取多少次,进行多少次用户态、内核态的切换

    2.4 传统的数据交互

    举例Web服务器下的传统数据交互,数据从硬盘到网卡

    读数据过程:

    • Web服务器要读取硬盘数据(数据库操作),调用read()从用户态切换到内核态
    • CPU将数据从硬盘缓冲区拷贝到内核缓冲区
    • CPU将数据从内核缓冲区拷贝到服务器缓冲区
    • CPU完成拷贝,read()返回从内核态切换回用户态

    写数据过程:

    • Web服务器要往网卡写数据(response响应),调用write()从用户态切换到内核态
    • CPU将数据从服务器缓冲区拷贝到套接字缓冲区
    • CPU将数据从套接字缓冲区拷贝到网卡缓冲区
    • CPU完成拷贝,write()返回从内核态切换回用户态

    综上:

    • 读过程有2次状态切换、2次CPU拷贝
    • 写过程有2次状态切换、2次CPU拷贝

    在传统模式下,CPU负责了4次的数据拷贝,浪费了CPU的时间片,那么就出现了下面的DMA

    2.5 DMA

    直接内存访问,是一种硬件设备可绕开CPU独立直接访问内存。所以有了DMA在一定程度上解放了CPU,把之前CPU的杂活让硬件直接自己做了,提高了CPU效率,增添了DMA的流程图就变成下面这样:

    综上:

    • 读过程有2次状态切换、1次DMA拷贝、1次CPU拷贝
    • 写过程有2次状态切换、1次DMA拷贝、1次CPU拷贝

    增添了DMA硬件,总计还是有4次状态切换,2次的CPU拷贝,有优化空间,那么此时零拷贝就出现了

    2.6 零拷贝

    零拷贝可以减少CPU拷贝和状态切换的次数,这样显然可以提高性能

    其实现方式有:(顺便提一下NIO的直接内存使用的是mmap方式)

    • mmap + write
    • sendFile
    • sendFile + DMA收集
    • splice

    2.6.1 mmap

    mmap是Linux提供的一种内存映射文件机制,可以将内核缓冲区和用户缓冲区的部分空间实现共享,这样可以减少一次用户态与内核态的CPU拷贝(总计4次状态切换,2次DMA拷贝,1次CPU拷贝)

    2.6.2 sendFile

    sendFile建立了两个文件间的传输通道,一个函数完成mmap+write的功能,可以减少两次状态切换。(总计两次状态切换,2次DMA拷贝,1次CPU拷贝)

    2.6.3 sendFile + DMA收集

    sendFile将内核空间缓冲区中数据的描述信息拷贝到套接字缓冲区中

    DMA控制器根据套接字缓冲区的描述信息,将数据从内核缓冲区直接拷贝到网卡

    可以减少一次CPU拷贝(总计2次状态切换,2次DMA拷贝,0次CPU拷贝)

    2.6.4 splice

    在内核缓冲区和套接字缓冲区之间建立管道来传输数据,免去了CPU拷贝(总计两次状态切换,2次DMA拷贝,0次CPU拷贝)

    3. 总结

    在网络应用中经常涉及到读写过程,而读写过程又要多次状态切换和CPU拷贝,这是一个十分耗能的操作

    为了提高读写性能,零拷贝技术出现了,其减少了状态切换的次数,与避免了CPU拷贝,大大提高了读写性能

    在Netty这样高性能网络通信框架中,也是经常读写的,所以其底层也涉及到了零拷贝技术

    缺点:

    读过程中要将数据拷贝到用户缓冲区我们才能进行修改的,而缺失这一环(直接拷贝到套接字缓冲区或网卡)那么我们就不能对数据进行修改

    原文链接:http://www.cnblogs.com/Howlet/p/14120188.html

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