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Netty分布式NioEventLoop任务队列执行源码分析

作者：向南是个万人迷

这篇文章主要为大家介绍了Netty分布式NioEventLoop任务队列执行源码分析，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪

前文传送门：NioEventLoop处理IO事件

执行任务队列

继续回到NioEventLoop的run()方法:

protected void run() {
    for (;;) {
        try {
            switch (selectStrategy.calculateStrategy(selectNowSupplier, hasTasks())) {
                case SelectStrategy.CONTINUE:
                    continue;
                case SelectStrategy.SELECT:
                    //轮询io事件(1)
                    select(wakenUp.getAndSet(false));
                    if (wakenUp.get()) {
                        selector.wakeup();
                    }
                default:
            }
            cancelledKeys = 0;
            needsToSelectAgain = false;
            //默认是50
            final int ioRatio = this.ioRatio; 
            if (ioRatio == 100) {
                try {
                    processSelectedKeys();
                } finally {
                    runAllTasks();
                }
            } else {
                //记录下开始时间
                final long ioStartTime = System.nanoTime();
                try {
                    //处理轮询到的key(2)
                    processSelectedKeys();
                } finally {
                    //计算耗时
                    final long ioTime = System.nanoTime() - ioStartTime;
                    //执行task(3)
                    runAllTasks(ioTime * (100 - ioRatio) / ioRatio);
                }
            }
        } catch (Throwable t) {
            handleLoopException(t);
        }
        //代码省略
    }
}

我们看到处理完轮询到的key之后, 首先记录下耗时, 然后通过runAllTasks(ioTime * (100 - ioRatio) / ioRatio)执行taskQueue中的任务

我们知道ioRatio默认是50, 所以执行完ioTime * (100 - ioRatio) / ioRatio后, 方法传入的值为ioTime, 也就是processSelectedKeys()的执行时间:

跟进runAllTasks方法:

protected boolean runAllTasks(long timeoutNanos) {
    //定时任务队列中聚合任务
    fetchFromScheduledTaskQueue();
    //从普通taskQ里面拿一个任务
    Runnable task = pollTask();
    //task为空, 则直接返回
    if (task == null) {
        //跑完所有的任务执行收尾的操作
        afterRunningAllTasks();
        return false;
    }
    //如果队列不为空
    //首先算一个截止时间(+50毫秒, 因为执行任务, 不要超过这个时间)
    final long deadline = ScheduledFutureTask.nanoTime() + timeoutNanos;
    long runTasks = 0;
    long lastExecutionTime;
    //执行每一个任务
    for (;;) {
        safeExecute(task);
        //标记当前跑完的任务
        runTasks ++;
        //当跑完64个任务的时候, 会计算一下当前时间
        if ((runTasks & 0x3F) == 0) {
            //定时任务初始化到当前的时间
            lastExecutionTime = ScheduledFutureTask.nanoTime();
            //如果超过截止时间则不执行(nanoTime()是耗时的)
            if (lastExecutionTime >= deadline) {
                break;
            }
        }
        //如果没有超过这个时间, 则继续从普通任务队列拿任务
        task = pollTask();
        //直到没有任务执行
        if (task == null) {
            //记录下最后执行时间
            lastExecutionTime = ScheduledFutureTask.nanoTime();
            break;
        }
    }
    //收尾工作
    afterRunningAllTasks();
    this.lastExecutionTime = lastExecutionTime;
    return true;
}

首先会执行fetchFromScheduledTaskQueue()这个方法, 这个方法的意思是从定时任务队列中聚合任务, 也就是将定时任务中找到可以执行的任务添加到taskQueue中

我们跟进fetchFromScheduledTaskQueue()方法

private boolean fetchFromScheduledTaskQueue() {
    long nanoTime = AbstractScheduledEventExecutor.nanoTime();
    //从定时任务队列中抓取第一个定时任务
    //寻找截止时间为nanoTime的任务
    Runnable scheduledTask  = pollScheduledTask(nanoTime);
    //如果该定时任务队列不为空, 则塞到普通任务队列里面
    while (scheduledTask != null) {
        //如果添加到普通任务队列过程中失败
        if (!taskQueue.offer(scheduledTask)) {
            //则重新添加到定时任务队列中
            scheduledTaskQueue().add((ScheduledFutureTask<?>) scheduledTask);
            return false;
        }
        //继续从定时任务队列中拉取任务
        //方法执行完成之后, 所有符合运行条件的定时任务队列, 都添加到了普通任务队列中
        scheduledTask = pollScheduledTask(nanoTime);
    }
    return true;
}

 long nanoTime = AbstractScheduledEventExecutor.nanoTime()

 代表从定时任务初始化到现在过去了多长时间

 Runnable scheduledTask= pollScheduledTask(nanoTime) 

代表从定时任务队列中拿到小于nanoTime时间的任务, 因为小于初始化到现在的时间, 说明该任务需要执行了

跟到其父类AbstractScheduledEventExecutor的pollScheduledTask(nanoTime)方法中:

protected final Runnable pollScheduledTask(long nanoTime) {
    assert inEventLoop();
    //拿到定时任务队列
    Queue<ScheduledFutureTask<?>> scheduledTaskQueue = this.scheduledTaskQueue;
    //peek()方法拿到第一个任务
    ScheduledFutureTask<?> scheduledTask = scheduledTaskQueue == null ? null : scheduledTaskQueue.peek();
    if (scheduledTask == null) {
        return null;
    }
    if (scheduledTask.deadlineNanos() <= nanoTime) {
        //从队列中删除
        scheduledTaskQueue.remove();
        //返回该任务
        return scheduledTask;
    }
    return null;
}

我们看到首先获得当前类绑定的定时任务队列的成员变量

如果不为空, 则通过scheduledTaskQueue.peek()弹出第一个任务

如果当前任务小于传来的时间, 说明该任务需要执行, 则从定时任务队列中删除

我们继续回到fetchFromScheduledTaskQueue()方法中:

private boolean fetchFromScheduledTaskQueue() {
    long nanoTime = AbstractScheduledEventExecutor.nanoTime();
    //从定时任务队列中抓取第一个定时任务
    //寻找截止时间为nanoTime的任务
    Runnable scheduledTask  = pollScheduledTask(nanoTime);
    //如果该定时任务队列不为空, 则塞到普通任务队列里面
    while (scheduledTask != null) {
        //如果添加到普通任务队列过程中失败
        if (!taskQueue.offer(scheduledTask)) {
            //则重新添加到定时任务队列中
            scheduledTaskQueue().add((ScheduledFutureTask<?>) scheduledTask);
            return false;
        }
        //继续从定时任务队列中拉取任务
        //方法执行完成之后, 所有符合运行条件的定时任务队列, 都添加到了普通任务队列中
        scheduledTask = pollScheduledTask(nanoTime);
    }
    return true;
}

弹出需要执行的定时任务之后, 我们通过taskQueue.offer(scheduledTask)添加到taskQueue中, 如果添加失败, 则通过

scheduledTaskQueue().add((ScheduledFutureTask<?>) scheduledTask)

重新添加到定时任务队列中

如果添加成功, 则通过pollScheduledTask(nanoTime)方法继续添加, 直到没有需要执行的任务

这样就将定时任务队列需要执行的任务添加到了taskQueue中

回到runAllTasks(long timeoutNanos)方法中

protected boolean runAllTasks(long timeoutNanos) {
    //定时任务队列中聚合任务
    fetchFromScheduledTaskQueue();
    //从普通taskQ里面拿一个任务
    Runnable task = pollTask();
    //task为空, 则直接返回
    if (task == null) {
        //跑完所有的任务执行收尾的操作
        afterRunningAllTasks();
        return false;
    }
    //如果队列不为空
    //首先算一个截止时间(+50毫秒, 因为执行任务, 不要超过这个时间)
    final long deadline = ScheduledFutureTask.nanoTime() + timeoutNanos;
    long runTasks = 0;
    long lastExecutionTime;
    //执行每一个任务
    for (;;) {
        safeExecute(task);
        //标记当前跑完的任务
        runTasks ++;
        //当跑完64个任务的时候, 会计算一下当前时间
        if ((runTasks & 0x3F) == 0) {
            //定时任务初始化到当前的时间
            lastExecutionTime = ScheduledFutureTask.nanoTime();
            //如果超过截止时间则不执行(nanoTime()是耗时的)
            if (lastExecutionTime >= deadline) {
                break;
            }
        }
        //如果没有超过这个时间, 则继续从普通任务队列拿任务
        task = pollTask();
        //直到没有任务执行
        if (task == null) {
            //记录下最后执行时间
            lastExecutionTime = ScheduledFutureTask.nanoTime();
            break;
        }
    }
    //收尾工作
    afterRunningAllTasks();
    this.lastExecutionTime = lastExecutionTime;
    return true;
}

首先通过 Runnable task = pollTask() 从taskQueue中拿一个任务

任务不为空, 则通过

final long deadline = ScheduledFutureTask.nanoTime() + timeoutNanos 

计算一个截止时间, 任务的执行时间不能超过这个时间

然后在for循环中通过safeExecute(task)执行task

我们跟到safeExecute(task)中:

protected static void safeExecute(Runnable task) {
    try {
        //直接调用run()方法执行
        task.run();
    } catch (Throwable t) {
        //发生异常不终止
        logger.warn("A task raised an exception. Task: {}", task, t);
    }
}

这里直接调用task的run()方法进行执行, 其中发生异常, 只打印一条日志, 代表发生异常不终止, 继续往下执行

回到runAllTasks(long timeoutNanos)方法

protected boolean runAllTasks(long timeoutNanos) {
    //定时任务队列中聚合任务
    fetchFromScheduledTaskQueue();
    //从普通taskQ里面拿一个任务
    Runnable task = pollTask();
    //task为空, 则直接返回
    if (task == null) {
        //跑完所有的任务执行收尾的操作
        afterRunningAllTasks();
        return false;
    }
    //如果队列不为空
    //首先算一个截止时间(+50毫秒, 因为执行任务, 不要超过这个时间)
    final long deadline = ScheduledFutureTask.nanoTime() + timeoutNanos;
    long runTasks = 0;
    long lastExecutionTime;
    //执行每一个任务
    for (;;) {
        safeExecute(task);
        //标记当前跑完的任务
        runTasks ++;
        //当跑完64个任务的时候, 会计算一下当前时间
        if ((runTasks & 0x3F) == 0) {
            //定时任务初始化到当前的时间
            lastExecutionTime = ScheduledFutureTask.nanoTime();
            //如果超过截止时间则不执行(nanoTime()是耗时的)
            if (lastExecutionTime >= deadline) {
                break;
            }
        }
        //如果没有超过这个时间, 则继续从普通任务队列拿任务
        task = pollTask();
        //直到没有任务执行
        if (task == null) {
            //记录下最后执行时间
            lastExecutionTime = ScheduledFutureTask.nanoTime();
            break;
        }
    }
    //收尾工作
    afterRunningAllTasks();
    this.lastExecutionTime = lastExecutionTime;
    return true;
}

每次执行完task, runTasks自增

这里 if ((runTasks & 0x3F) == 0) 代表是否执行了64个任务, 如果执行了64个任务, 则会通过 lastExecutionTime = ScheduledFutureTask.nanoTime() 记录定时任务初始化到现在的时间, 如果这个时间超过了截止时间, 则退出循环

如果没有超过截止时间, 则通过 task = pollTask() 继续弹出任务执行

这里执行64个任务统计一次时间, 而不是每次执行任务都统计, 主要原因是因为获取系统时间是个比较耗时的操作, 这里是netty的一种优化方式

如果没有task需要执行, 则通过afterRunningAllTasks()做收尾工作, 最后记录下最后的执行时间

以上就是有关执行任务队列的相关逻辑

章节小结

本章学习了有关NioEventLoopGroup的创建, NioEventLoop的创建和启动, 以及多路复用器的轮询处理和task执行的相关逻辑, 通过本章学习, 我们应该掌握如下内容:

        1.  NioEventLoopGroup如何选择分配NioEventLoop

        2.  NioEventLoop如何开启

        3.  NioEventLoop如何进行select操作

        4.  NioEventLoop如何执行task

以上就是Netty分布式NioEventLoop任务队列执行源码分析的详细内容，更多关于Netty分布式NioEventLoop执行任务队列的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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