21 | 总结：Tomcat和Jetty的高性能、高并发之道

高性能程序就是高效的利用 CPU、内存、网络和磁盘等资源，在短时间内处理大量的请求。那如何衡量“短时间和大量”呢？其实就是两个关键指标：响应时间和每秒事务处理量（TPS）。

那什么是资源的高效利用呢？ 我觉得有两个原则：

1. 减少资源浪费。比如尽量避免线程阻塞，因为一阻塞就会发生线程上下文切换，就需要耗费 CPU 资源；再比如网络通信时数据从内核空间拷贝到 Java 堆内存，需要通过本地内存中转。
2. 当某种资源成为瓶颈时，用另一种资源来换取。比如缓存和对象池技术就是用内存换 CPU；数据压缩后再传输就是用 CPU 换网络。

Tomcat 和 Jetty 中用到了大量的高性能、高并发的设计，我总结了几点：I/O 和线程模型、减少系统调用、池化、零拷贝、高效的并发编程。下面我会详细介绍这些设计，希望你也可以将这些技术用到实际的工作中去。

I/O 和线程模型

I/O 模型的本质就是为了缓解 CPU 和外设之间的速度差。当线程发起 I/O 请求时，比如读写网络数据，网卡数据还没准备好，这个线程就会被阻塞，让出 CPU，也就是说发生了线程切换。而线程切换是无用功，并且线程被阻塞后，它持有内存资源并没有释放，阻塞的线程越多，消耗的内存就越大，因此 I/O 模型的目标就是尽量减少线程阻塞。Tomcat 和 Jetty 都已经抛弃了传统的同步阻塞 I/O，采用了非阻塞 I/O 或者异步 I/O，目的是业务线程不需要阻塞在 I/O 等待上。

除了 I/O 模型，线程模型也是影响性能和并发的关键点。Tomcat 和 Jetty 的总体处理原则是：

• 连接请求由专门的 Acceptor 线程组处理。
• I/O 事件侦测也由专门的 Selector 线程组来处理。
• 具体的协议解析和业务处理可能交给线程池（Tomcat），或者交给 Selector 线程来处理（Jetty）。

将这些事情分开的好处是解耦，并且可以根据实际情况合理设置各部分的线程数。这里请你注意，线程数并不是越多越好，因为 CPU 核的个数有限，线程太多也处理不过来，会导致大量的线程上下文切换。

减少系统调用

其实系统调用是非常耗资源的一个过程，涉及 CPU 从用户态切换到内核态的过程，因此我们在编写程序的时候要有意识尽量避免系统调用。比如在 Tomcat 和 Jetty 中，系统调用最多的就是网络通信操作了，一个 Channel 上的 write 就是系统调用，为了降低系统调用的次数，最直接的方法就是使用缓冲，当输出数据达到一定的大小才 flush 缓冲区。Tomcat 和 Jetty 的 Channel 都带有输入输出缓冲区。

还有值得一提的是，Tomcat 和 Jetty 在解析 HTTP 协议数据时， 都采取了延迟解析的策略，HTTP 的请求体（HTTP Body）直到用的时候才解析。也就是说，当 Tomcat 调用 Servlet 的 service 方法时，只是读取了和解析了 HTTP 请求头，并没有读取 HTTP 请求体。

直到你的 Web 应用程序调用了 ServletRequest 对象的 getInputStream 方法或者 getParameter 方法时，Tomcat 才会去读取和解析 HTTP 请求体中的数据；这意味着如果你的应用程序没有调用上面那两个方法，HTTP 请求体的数据就不会被读取和解析，这样就省掉了一次 I/O 系统调用。

池化、零拷贝

关于池化和零拷贝，我在专栏前面已经详细讲了它们的原理，你可以回过头看看专栏第 20 期和第 16 期。其实池化的本质就是用内存换 CPU；而零拷贝就是不做无用功，减少资源浪费。

高效的并发编程

我们知道并发的过程中为了同步多个线程对共享变量的访问，需要加锁来实现。而锁的开销是比较大的，拿锁的过程本身就是个系统调用，如果锁没拿到线程会阻塞，又会发生线程上下文切换，尤其是大量线程同时竞争一把锁时，会浪费大量的系统资源。因此作为程序员，要有意识的尽量避免锁的使用，比如可以使用原子类 CAS 或者并发集合来代替。如果万不得已需要用到锁，也要尽量缩小锁的范围和锁的强度。接下来我们来看看 Tomcat 和 Jetty 如何做到高效的并发编程的。

缩小锁的范围

缩小锁的范围，其实就是不直接在方法上加 synchronized，而是使用细粒度的对象锁。

protected void startInternal() throws LifecycleException {
 
    setState(LifecycleState.STARTING);
 
    // 锁 engine 成员变量
    if (engine != null) {
        synchronized (engine) {
            engine.start();
        }
    }
 
   // 锁 executors 成员变量
    synchronized (executors) {
        for (Executor executor: executors) {
            executor.start();
        }
    }
 
    mapperListener.start();
 
    // 锁 connectors 成员变量
    synchronized (connectorsLock) {
        for (Connector connector: connectors) {
            // If it has already failed, don't try and start it
            if (connector.getState() != LifecycleState.FAILED) {
                connector.start();
            }
        }
    }
}
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比如上面的代码是 Tomcat 的 StandardService 组件的启动方法，这个启动方法要启动三种子组件：engine、executors 和 connectors。它没有直接在方法上加锁，而是用了三把细粒度的锁，来分别用来锁三个成员变量。如果直接在方法上加 synchronized，多个线程执行到这个方法时需要排队；而在对象级别上加 synchronized，多个线程可以并行执行这个方法，只是在访问某个成员变量时才需要排队。

用原子变量和 CAS 取代锁

下面的代码是 Jetty 线程池的启动方法，它的主要功能就是根据传入的参数启动相应个数的线程。

private boolean startThreads(int threadsToStart)
{
    while (threadsToStart > 0 && isRunning())
    {
        // 获取当前已经启动的线程数，如果已经够了就不需要启动了
        int threads = _threadsStarted.get();
        if (threads >= _maxThreads)
            return false;
 
        // 用 CAS 方法将线程数加一，请注意执行失败走 continue，继续尝试
        if (!_threadsStarted.compareAndSet(threads, threads + 1))
            continue;
 
        boolean started = false;
        try
        {
            Thread thread = newThread(_runnable);
            thread.setDaemon(isDaemon());
            thread.setPriority(getThreadsPriority());
            thread.setName(_name + "-" + thread.getId());
            _threads.add(thread);//_threads 并发集合
            _lastShrink.set(System.nanoTime());//_lastShrink 是原子变量
            thread.start();
            started = true;
            --threadsToStart;
        }
        finally
        {
            // 如果最终线程启动失败，还需要把线程数减一
            if (!started)
                _threadsStarted.decrementAndGet();
        }
    }
    return true;
}
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你可以看到整个函数的实现是一个while 循环，并且是无锁的。_threadsStarted表示当前线程池已经启动了多少个线程，它是一个原子变量 AtomicInteger，首先通过它的 get 方法拿到值，如果线程数已经达到最大值，直接返回。否则尝试用 CAS 操作将_threadsStarted的值加一，如果成功了意味着没有其他线程在改这个值，当前线程可以继续往下执行；否则走 continue 分支，也就是继续重试，直到成功为止。在这里当然你也可以使用锁来实现，但是我们的目的是无锁化。

并发容器的使用

CopyOnWriteArrayList 适用于读多写少的场景，比如 Tomcat 用它来“存放”事件监听器，这是因为监听器一般在初始化过程中确定后就基本不会改变，当事件触发时需要遍历这个监听器列表，所以这个场景符合读多写少的特征。

public abstract class LifecycleBase implements Lifecycle {
 
    // 事件监听器集合
    private final List<LifecycleListener> lifecycleListeners = new CopyOnWriteArrayList<>();
    
    ...
}
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volatile 关键字的使用

再拿 Tomcat 中的 LifecycleBase 作为例子，它里面的生命状态就是用 volatile 关键字修饰的。volatile 的目的是为了保证一个线程修改了变量，另一个线程能够读到这种变化。对于生命状态来说，需要在各个线程中保持是最新的值，因此采用了 volatile 修饰。

public abstract class LifecycleBase implements Lifecycle {
 
    // 当前组件的生命状态，用 volatile 修饰
    private volatile LifecycleState state = LifecycleState.NEW;
 
}
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本期精华

高性能程序能够高效的利用系统资源，首先就是减少资源浪费，比如要减少线程的阻塞，因为阻塞会导致资源闲置和线程上下文切换，Tomcat 和 Jetty 通过合理的 I/O 模型和线程模型减少了线程的阻塞。

另外系统调用会导致用户态和内核态切换的过程，Tomcat 和 Jetty 通过缓存和延迟解析尽量减少系统调用，另外还通过零拷贝技术避免多余的数据拷贝。

高效的利用资源还包括另一层含义，那就是我们在系统设计的过程中，经常会用一种资源换取另一种资源，比如 Tomcat 和 Jetty 中使用的对象池技术，就是用内存换取 CPU，将数据压缩后再传输就是用 CPU 换网络。

除此之外，高效的并发编程也很重要，多线程虽然可以提高并发度，也带来了锁的开销，因此我们在实际编程过程中要尽量避免使用锁，比如可以用原子变量和 CAS 操作来代替锁。如果实在避免不了用锁，也要尽量减少锁的范围和强度，比如可以用细粒度的对象锁或者低强度的读写锁。Tomcat 和 Jetty 的代码也很好的实践了这一理念。

课后思考

今天的文章提到我们要有意识尽量避免系统调用，那你知道有哪些 Java API 会导致系统调用吗？

不知道今天的内容你消化得如何？如果还有疑问，请大胆的在留言区提问，也欢迎你把你的课后思考和心得记录下来，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得今天有所收获，欢迎你把它分享给你的朋友。