本文可看成是对Doug Lea scalable IO in Java一文的翻译。
当前分布式计算 Web Services盛行天下,这些网络服务的底层都离不开对socket的操作。他们都有一个共同的结构:
1. Read request
2. Decode request
3. Process service
4. Encode reply
5. Send reply
经典的网络服务的设计如下图,在每个线程中完成对数据的处理:
但这种模式在用户负载增加时,性能将下降非常的快。我们需要重新寻找一个新的方案,保持数据处理的流畅,很显然,事件触发机制是最好的解决办法,当有事件发生时,会触动handler,然后开始数据的处理。
Reactor模式类似于AWT中的Event处理:
Reactor模式参与者
1.Reactor 负责响应IO事件,一旦发生,广播发送给相应的Handler去处理,这类似于AWT的thread
2.Handler 是负责非堵塞行为,类似于AWT ActionListeners;同时负责将handlers与event事件绑定,类似于AWT addActionListener
如图:
Java的NIO为reactor模式提供了实现的基础机制,它的Selector当发现某个channel有数据时,会通过SlectorKey来告知我们,在此我们实现事件和handler的绑定。
我们来看看Reactor模式代码:
public class Reactor implements Runnable{ final Selector selector; Reactor(int port) throws IOException {
//运行Acceptor或SocketReadHandler } class Acceptor implements Runnable { // inner |
以上代码中巧妙使用了SocketChannel的attach功能,将Hanlder和可能会发生事件的channel链接在一起,当发生事件时,可以立即触发相应链接的Handler。
再看看Handler代码:
public class SocketReadHandler implements Runnable { public static Logger logger = Logger.getLogger(SocketReadHandler.class); private Test test=new test(); final SocketChannel socket; public SocketReadHandler(Selector sel,SocketChannel c) socket = c; socket.configureBlocking(false); //将SelectionKey绑定为本Handler 下一步有事件触发时,将调用本类的run方法。 public void run() {
ByteBuffer input = ByteBuffer.allocate(1024); int bytesRead = socket.read(input); ...... //激活线程池 处理这些request .....
|
注意在Handler里面又执行了一次attach,这样,覆盖前面的Acceptor,下次该Handler又有READ事件发生时,将直接触发Handler.从而开始了数据的读 处理 写 发出等流程处理。
将数据读出后,可以将这些数据处理线程做成一个线程池,这样,数据读出后,立即扔到线程池中,这样加速处理速度:
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