大数据之Netty源码解析3-Pipeline

Channel实现概览

在Netty里，Channel是通讯的载体，而ChannelHandler负责Channel中的逻辑处理。

那么ChannelPipeline是什么呢？我觉得可以理解为ChannelHandler的容器：一个Channel包含一个ChannelPipeline，所有ChannelHandler都会注册到ChannelPipeline中，并按顺序组织起来。

在Netty中，ChannelEvent是数据或者状态的载体，例如传输的数据对应MessageEvent，状态的改变对应ChannelStateEvent。当对Channel进行操作时，会产生一个ChannelEvent，并发送到ChannelPipeline。ChannelPipeline会选择一个ChannelHandler进行处理。这个ChannelHandler处理之后，可能会产生新的ChannelEvent，并流转到下一个ChannelHandler。

channel pipeline

例如，一个数据最开始是一个MessageEvent，它附带了一个未解码的原始二进制消息ChannelBuffer，然后某个Handler将其解码成了一个数据对象，并生成了一个新的MessageEvent，并传递给下一步进行处理。

到了这里，可以看到，其实Channel的核心流程位于ChannelPipeline中。于是我们进入ChannelPipeline的深层梦境里，来看看它具体的实现。

ChannelPipeline的主流程

Netty的ChannelPipeline包含两条线路：Upstream和Downstream。Upstream对应上行，接收到的消息、被动的状态改变，都属于Upstream。Downstream则对应下行，发送的消息、主动的状态改变，都属于Downstream。ChannelPipeline接口包含了两个重要的方法:sendUpstream(ChannelEvent e)和sendDownstream(ChannelEvent e)，就分别对应了Upstream和Downstream。

对应的，ChannelPipeline里包含的ChannelHandler也包含两类：ChannelUpstreamHandler和ChannelDownstreamHandler。每条线路的Handler是互相独立的。它们都很简单的只包含一个方法：ChannelUpstreamHandler.handleUpstream和ChannelDownstreamHandler.handleDownstream。

Netty官方的javadoc里有一张图(ChannelPipeline接口里)，非常形象的说明了这个机制(我对原图进行了一点修改，加上了ChannelSink，因为我觉得这部分对理解代码流程会有些帮助)：

channel pipeline

什么叫ChannelSink呢？ChannelSink包含一个重要方法ChannelSink.eventSunk，可以接受任意ChannelEvent。”sink”的意思是”下沉”，那么”ChannelSink”好像可以理解为”Channel下沉的地方”？实际上，它的作用确实是这样，也可以换个说法：”处于末尾的万能Handler”。最初读到这里，也有些困惑，这么理解之后，就感觉简单许多。只有Downstream包含ChannelSink，这里会做一些建立连接、绑定端口等重要操作。为什么UploadStream没有ChannelSink呢？我只能认为，一方面，不符合”sink”的意义，另一方面，也没有什么处理好做的吧！

这里有个值得注意的地方：在一条“流”里，一个ChannelEvent并不会主动的”流”经所有的Handler，而是由上一个Handler显式的调用ChannelPipeline.sendUp(Down)stream产生，并交给下一个Handler处理。也就是说，每个Handler接收到一个ChannelEvent，并处理结束后，如果需要继续处理，那么它需要调用sendUp(Down)stream新发起一个事件。如果它不再发起事件，那么处理就到此结束，即使它后面仍然有Handler没有执行。这个机制可以保证最大的灵活性，当然对Handler的先后顺序也有了更严格的要求。

顺便说一句，在Netty 3.x里，这个机制会导致大量的ChannelEvent对象创建，因此Netty 4.x版本对此进行了改进。twitter的finagle框架实践中，就提到从Netty 3.x升级到Netty 4.x，可以大大降低GC开销。有兴趣的可以看看这篇文章：https://blog.twitter.com/2013/netty-4-at-twitter-reduced-gc-overhead

下面我们从代码层面来对这里面发生的事情进行深入分析，这部分涉及到一些细节，需要打开项目源码，对照来看，会比较有收获。

深入ChannelPipeline内部

DefaultChannelPipeline的内部结构

ChannelPipeline的主要的实现代码在DefaultChannelPipeline类里。列一下DefaultChannelPipeline的主要字段：

public class DefaultChannelPipeline implements ChannelPipeline {

    private volatile Channel channel;
    private volatile ChannelSink sink;
    private volatile DefaultChannelHandlerContext head;
    private volatile DefaultChannelHandlerContext tail;
    private final Map<String, DefaultChannelHandlerContext> name2ctx =
        new HashMap<String, DefaultChannelHandlerContext>(4);
}

这里需要介绍一下ChannelHandlerContext这个接口。顾名思义，ChannelHandlerContext保存了Netty与Handler相关的的上下文信息。而咱们这里的DefaultChannelHandlerContext，则是对ChannelHandler的一个包装。一个DefaultChannelHandlerContext内部，除了包含一个ChannelHandler，还保存了”next”和”prev”两个指针，从而形成一个双向链表。

因此，在DefaultChannelPipeline中，我们看到的是对DefaultChannelHandlerContext的引用，而不是对ChannelHandler的直接引用。这里包含”head”和”tail”两个引用，分别指向链表的头和尾。而name2ctx则是一个按名字索引DefaultChannelHandlerContext用户的一个map，主要在按照名称删除或者添加ChannelHandler时使用。

sendUpstream和sendDownstream

前面提到了，ChannelPipeline接口的两个重要的方法：sendUpstream(ChannelEvent e)和sendDownstream(ChannelEvent e)。所有事件的发起都是基于这两个方法进行的。Channels类有一系列fireChannelBound之类的fireXXXX方法，其实都是对这两个方法的facade包装。

下面来看一下这两个方法的实现。先看sendUpstream(对代码做了一些简化，保留主逻辑)：

public void sendUpstream(ChannelEvent e) {
    DefaultChannelHandlerContext head = getActualUpstreamContext(this.head);
    head.getHandler().handleUpstream(head, e);
}

private DefaultChannelHandlerContext getActualUpstreamContext(DefaultChannelHandlerContext ctx) {
    DefaultChannelHandlerContext realCtx = ctx;
    while (!realCtx.canHandleUpstream()) {
        realCtx = realCtx.next;
        if (realCtx == null) {
            return null;
        }
    }
    return realCtx;
}

这里最终调用了ChannelUpstreamHandler.handleUpstream来处理这个ChannelEvent。有意思的是，这里我们看不到任何”将Handler向后移一位”的操作，但是我们总不能每次都用同一个Handler来进行处理啊？实际上，我们更为常用的是ChannelHandlerContext.handleUpstream方法(实现是DefaultChannelHandlerContext.sendUpstream方法)：

public void sendUpstream(ChannelEvent e) {
	DefaultChannelHandlerContext next = getActualUpstreamContext(this.next);
	DefaultChannelPipeline.this.sendUpstream(next, e);
}

可以看到，这里最终仍然调用了ChannelPipeline.sendUpstream方法，但是它会将Handler指针后移。

我们接下来看看DefaultChannelHandlerContext.sendDownstream:

public void sendDownstream(ChannelEvent e) {
	DefaultChannelHandlerContext prev = getActualDownstreamContext(this.prev);
	if (prev == null) {
		try {
			getSink().eventSunk(DefaultChannelPipeline.this, e);
		} catch (Throwable t) {
			notifyHandlerException(e, t);
		}
	} else {
		DefaultChannelPipeline.this.sendDownstream(prev, e);
	}
}

与sendUpstream好像不大相同哦？这里有两点：一是到达末尾时，就如梦境二所说，会调用ChannelSink进行处理；二是这里指针是往前移的，所以我们知道了：

UpstreamHandler是从前往后执行的，DownstreamHandler是从后往前执行的。在ChannelPipeline里添加时需要注意顺序了！

DefaultChannelPipeline里还有些机制，像添加/删除/替换Handler，以及ChannelPipelineFactory等，比较好理解，就不细说了。

回到现实：Pipeline解决的问题

好了，深入分析完代码，有点头晕了，我们回到最开始的地方，来想一想，Netty的Pipeline机制解决了什么问题？

我认为至少有两点：

一是提供了ChannelHandler的编程模型，基于ChannelHandler开发业务逻辑，基本不需要关心网络通讯方面的事情，专注于编码/解码/逻辑处理就可以了。Handler也是比较方便的开发模式，在很多框架中都有用到。

二是实现了所谓的”Universal Asynchronous API”。这也是Netty官方标榜的一个功能。用过OIO和NIO的都知道，这两套API风格相差极大，要从一个迁移到另一个成本是很大的。即使是NIO，异步和同步编程差距也很大。而Netty屏蔽了OIO和NIO的API差异，通过Channel提供对外接口，并通过ChannelPipeline将其连接起来，因此替换起来非常简单。

universal API