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如何在netty中实现线程和CPU绑定

如何在netty中实现线程和CPU绑定

作者: 技术栈 | 来源:发表于2022-05-20 14:56 被阅读0次

    虽然netty已经够优秀了,但是谁不想更加优秀一点呢?于是一个想法产生了,那就是能不能把affinity库用在netty中呢?

    答案是肯定的,一起来看看吧。

    引入affinity

    affinity是以jar包的形式提供出去的,目前最新的正式版本是3.20.0,所以我们需要这样引入:

    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/net.openhft/affinity -->
    <dependency>
        <groupId>net.openhft</groupId>
        <artifactId>affinity</artifactId>
        <version>3.20.0</version>
    </dependency>
    

    引入affinity之后,会在项目的依赖库中添加一个affinity的lib包,这样我们就可以在netty中愉快的使用affinity了。

    AffinityThreadFactory

    有了affinity,怎么把affinity引入到netty中呢?

    我们知道affinity是用来控制线程的,也就是说affinity是跟线程有关的。而netty中跟线程有关的就是EventLoopGroup,先看一下netty中EventLoopGroup的基本用法,这里以NioEventLoopGroup为例,NioEventLoopGroup有很多构造函数的参数,其中一种是传入一个ThreadFactory:

    public NioEventLoopGroup(ThreadFactory threadFactory) {
            this(0, threadFactory, SelectorProvider.provider());
        }
    

    这个构造函数表示NioEventLoopGroup中使用的线程都是由threadFactory创建而来的。这样以来我们就找到了netty和affinity的对应关系。只需要构造affinity的ThreadFactory即可。

    刚好affinity中有一个AffinityThreadFactory类,专门用来创建affinity对应的线程。

    接下来我们来详细了解一下AffinityThreadFactory。

    AffinityThreadFactory可以根据提供的不同AffinityStrategy来创建对应的线程。

    AffinityStrategy表示的是线程之间的关系。在affinity中,有5种线程关系,分别是:

    SAME_CORE - 线程会运行在同一个CPU core中。
        SAME_SOCKET - 线程会运行在同一个CPU socket中,但是不在同一个core上。
        DIFFERENT_SOCKET - 线程会运行在不同的socket中。
        DIFFERENT_CORE - 线程会运行在不同的core上。
        ANY - 只要是可用的CPU资源都可以。
    

    这些关系是通过AffinityStrategy中的matches方法来实现的:

    boolean matches(int cpuId, int cpuId2);
    

    matches传入两个参数,分别是传入的两个cpuId。我们以SAME_CORE为例来看看这个mathes方法到底是怎么工作的:

    SAME_CORE {
            @Override
            public boolean matches(int cpuId, int cpuId2) {
                CpuLayout cpuLayout = AffinityLock.cpuLayout();
                return cpuLayout.socketId(cpuId) == cpuLayout.socketId(cpuId2) &&
                        cpuLayout.coreId(cpuId) == cpuLayout.coreId(cpuId2);
            }
        }
    

    可以看到它的逻辑是先获取当前CPU的layout,CpuLayout中包含了cpu个数,sockets个数,每个sockets的cpu核数等基本信息。并且提供了三个方法根据给定的cpuId返回对应的socket、core和thread信息:

    int socketId(int cpuId);
    
        int coreId(int cpuId);
    
        int threadId(int cpuId);
    

    matches方法就是根据传入的cpuId找到对应的socket,core信息进行比较,从而生成了5中不同的策略。

    先看一下AffinityThreadFactory的构造函数:

    public AffinityThreadFactory(String name, boolean daemon, @NotNull AffinityStrategy... strategies) {
            this.name = name;
            this.daemon = daemon;
            this.strategies = strategies.length == 0 ? new AffinityStrategy[]{AffinityStrategies.ANY} : strategies;
        }
    

    可以传入thread的name前缀,和是否是守护线程,最后如果strategies不传的话,默认使用的是AffinityStrategies.ANY策略,也就是说为线程分配任何可以绑定的CPU。

    接下来看下这个ThreadFactory是怎么创建新线程的:

    public synchronized Thread newThread(@NotNull final Runnable r) {
            String name2 = id <= 1 ? name : (name + '-' + id);
            id++;
            Thread t = new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    try (AffinityLock ignored = acquireLockBasedOnLast()) {
                        r.run();
                    }
                }
            }, name2);
            t.setDaemon(daemon);
            return t;
        }
    
        private synchronized AffinityLock acquireLockBasedOnLast() {
            AffinityLock al = lastAffinityLock == null ? AffinityLock.acquireLock() : lastAffinityLock.acquireLock(strategies);
            if (al.cpuId() >= 0)
                lastAffinityLock = al;
            return al;
        }
    

    从上面的代码可以看出,创建的新线程会以传入的name为前缀,后面添加1,2,3,4这种后缀。并且根据传入的是否是守护线程的标记,将调用对应线程的setDaemon方法。

    重点是Thread内部运行的Runnable内容,在run方法内部,首先调用acquireLockBasedOnLast方法获取lock,在获得lock的前提下运行对应的线程方法,这样就会将当前运行的Thread和CPU进行绑定。

    从acquireLockBasedOnLast方法中,我们可以看出AffinityLock实际上是一个链式结构,每次请求的时候都调用的是lastAffinityLock的acquireLock方法,如果获取到lock,则将lastAffinityLock进行替换,用来进行下一个lock的获取。

    有了AffinityThreadFactory,我们只需要在netty的使用中传入AffinityThreadFactory即可。

    在netty中使用AffinityThreadFactory

    上面讲到了要在netty中使用affinity,可以将AffinityThreadFactory传入EventLoopGroup中。对于netty server来说可以有两个EventLoopGroup,分别是acceptorGroup和workerGroup,在下面的例子中我们将AffinityThreadFactory传入workerGroup,这样后续work中分配的线程都会遵循AffinityThreadFactory中配置的AffinityStrategies策略,来获得对应的CPU:

    //建立两个EventloopGroup用来处理连接和消息
            EventLoopGroup acceptorGroup = new NioEventLoopGroup(acceptorThreads);
            //创建AffinityThreadFactory
            ThreadFactory threadFactory = new AffinityThreadFactory("affinityWorker", AffinityStrategies.DIFFERENT_CORE,AffinityStrategies.DIFFERENT_SOCKET,AffinityStrategies.ANY);
            //将AffinityThreadFactory加入workerGroup
            EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup(workerThreads,threadFactory);
            try {
                ServerBootstrap b = new ServerBootstrap();
                b.group(acceptorGroup, workerGroup)
                        .channel(NioServerSocketChannel.class)
                        .childHandler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {
                            @Override
                            public void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {
                                ch.pipeline().addLast(new AffinityServerHandler());
                            }
                        })
                        .option(ChannelOption.SO_BACKLOG, 128)
                        .childOption(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true);
    
                // 绑定端口并开始接收连接
                ChannelFuture f = b.bind(port).sync();
    
                // 等待server socket关闭
                f.channel().closeFuture().sync();
            } finally {
                //关闭group
                workerGroup.shutdownGracefully();
                acceptorGroup.shutdownGracefully();
            }
    

    为了获取更好的性能,Affinity还可以对CPU进行隔离,被隔离的CPU只允许执行本应用的线程,从而获得更好的性能。

    要使用这个特性需要用到linux的isolcpus。这个功能主要是将一个或多个CPU独立出来,用来执行特定的Affinity任务。

    isolcpus命令后面可以接CPU的ID,或者可以修改/boot/grub/grub.conf文件,添加要隔离的CPU信息如下:

    isolcpus=3,4,5
    

    affinity可以对线程进行极致管控,对性能要求严格的朋友可以试试,但是在使用过程中需要选择合适的AffinityStrategies,否则可能会得不到想要的结果。

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