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来源：r6d.cn/9K3Q
第一部分介绍生产上出现Dubbo服务拥堵的情况，以及Dubbo官方对于单个长连接的使用建议。
第二部分介绍Dubbo在特定配置下的通信过程，辅以代码。
第三部分介绍整个调用过程中与性能相关的一些参数。
第四部分通过调整连接数和TCP缓冲区观察Dubbo的性能。
一、背景
生产拥堵回顾
近期在一次生产发布过程中，因为突发的流量，出现了拥堵。系统的部署图如下，客户端通过Http协议访问到Dubbo的消费者，消费者通过Dubbo协议访问服务提供者。这是单个机房，8个消费者3个提供者，共两个机房对外服务。
在发布的过程中，摘掉一个机房，让另一个机房对外服务，然后摘掉的机房发布新版本，然后再互换，最终两个机房都以新版本对外服务。问题就出现单机房对外服务的时候，这时候单机房还是老版本应用。以前不知道晚上会有一个高峰，结果当晚的高峰和早上的高峰差不多了，单机房扛不住这么大的流量，出现了拥堵。这些流量的特点是并发比较高，个别交易返回报文较大，因为是一个产品列表页，点击后会发送多个交易到后台。
在问题发生时，因为不清楚状态，先切到另外一个机房，结果也拥堵了，最后整体回退，折腾了一段时间没有问题了。当时有一些现象：
(1)提供者的CPU内存等都不高，第一个机房的最高CPU 66%(8核虚拟机)，第二个机房的最高CPU 40%(16核虚拟机)。消费者的最高CPU只有30%多(两个消费者结点位于同一台虚拟机上)
(2)在拥堵的时候，服务提供者的Dubbo业务线程池(下面会详细介绍这个线程池)并没满，最多到了300，最大值是500。但是把这个机房摘下后，也就是没有外部的流量了，线程池反而满了，而且好几分钟才把堆积的请求处理完。
(3)通过监控工具统计的每秒进入Dubbo业务线程池的请求数，在拥堵时，时而是0，时而特别大，在日间正常的时候，这个值不存在为0的时候。
事故原因猜测
当时其他指标没有检测到异常，也没有打Dump，我们通过分析这些现象以及我们的Dubbo配置，猜测是在网络上发生了拥堵，而影响拥堵的关键参数就是Dubbo协议的连接数，我们默认使用了单个连接，但是消费者数量较少，没能充分把网络资源利用起来。
默认的情况下，每个Dubbo消费者与Dubbo提供者建立一个长连接，Dubbo官方对此的建议是：
Dubbo 缺省协议采用单一长连接和 NIO 异步通讯，适合于小数据量大并发的服务调用，以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况。
反之，Dubbo 缺省协议不适合传送大数据量的服务，比如传文件，传视频等，除非请求量很低。
(http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/references/protocol/dubbo.html)
以下也是Dubbo官方提供的一些常见问题回答：
为什么要消费者比提供者个数多?
因 dubbo 协议采用单一长连接，假设网络为千兆网卡，根据测试经验数据每条连接最多只能压满 7MByte(不同的环境可能不一样，供参考)，理论上 1 个服务提供者需要 20 个服务消费者才能压满网卡。
为什么不能传大包?
因 dubbo 协议采用单一长连接，如果每次请求的数据包大小为 500KByte，假设网络为千兆网卡，每条连接最大 7MByte(不同的环境可能不一样，供参考)，单个服务提供者的 TPS(每秒处理事务数)最大为：128MByte / 500KByte = 262。单个消费者调用单个服务提供者的 TPS(每秒处理事务数)最大为：7MByte / 500KByte = 14。如果能接受，可以考虑使用，否则网络将成为瓶颈。
为什么采用异步单一长连接?
因为服务的现状大都是服务提供者少，通常只有几台机器，而服务的消费者多，可能整个网站都在访问该服务，比如 Morgan 的提供者只有 6 台提供者，却有上百台消费者，每天有 1.5 亿次调用，如果采用常规的 hessian 服务，服务提供者很容易就被压跨，通过单一连接，保证单一消费者不会压死提供者，长连接，减少连接握手验证等，并使用异步 IO，复用线程池，防止 C10K 问题。
因为我们的消费者数量和提供者数量都不多，所以很可能是连接数不够，导致网络传输出现了瓶颈。以下我们通过详细分析Dubbo协议和一些实验来验证我们的猜测。
二、Dubbo通信流程详解
我们用的Dubbo版本比较老，是2.5.x的，它使用的netty版本是3.2.5，最新版的Dubbo在线程模型上有一些修改，我们以下的分析是以2.5.10为例。
以图和部分代码说明Dubbo协议的调用过程，代码只写了一些关键部分，使用的是netty3，dubbo线程池无队列，同步调用，以下代码包含了Dubbo和Netty的代码。
整个Dubbo一次调用过程如下：
1.请求入队
我们通过Dubbo调用一个rpc服务，调用线程其实是把这个请求封装后放入了一个队列里。这个队列是netty的一个队列，这个队列的定义如下，是一个Linked队列，不限长度。
class NioWorker implements Runnable {
...
private final Queue writeTaskQueue = new LinkedTransferQueue();
...
}
主线程经过一系列调用，最终通过NioClientSocketPipelineSink类里的方法把请求放入这个队列，放入队列的请求，包含了一个请求ID，这个ID很重要。
2.调用线程等待
入队后，netty会返回给调用线程一个Future，然后调用线程等待在Future上。这个Future是Dubbo定义的，名字叫DefaultFuture，主调用线程调用DefaultFuture.get(timeout)，等待通知，所以我们看与Dubbo相关的ThreadDump，经常会看到线程停在这，这就是在等后台返回。
public class DubboInvoker extends AbstractInvoker {
...
@Override
protected Result doInvoke(final Invocation invocation) throws Throwable {
...
return (Result) currentClient.request(inv, timeout).get(); //currentClient.request(inv, timeout)返回了一个DefaultFuture
}
...
}
我们可以看一下这个DefaultFuture的实现，
public class DefaultFuture implements ResponseFuture {
private static final Map CHANNELS = new ConcurrentHashMap();
private static final Map FUTURES = new ConcurrentHashMap();
// invoke id.
private final long id; //Dubbo请求的id，每个消费者都是一个从0开始的long类型
private final Channel channel;
private final Request request;
private final int timeout;
private final Lock lock = new ReentrantLock();
private final Condition done = lock.newCondition();
private final long start = System.currentTimeMillis();
private volatile long sent;
private volatile Response response;
private volatile ResponseCallback callback;
public DefaultFuture(Channel channel, Request request, int timeout) {
this.channel = channel;
this.request = request;
this.id = request.getId();
this.timeout = timeout > 0 ? timeout : channel.getUrl().getPositiveParameter(Constants.TIMEOUT_KEY, Constants.DEFAULT_TIMEOUT);
// put into waiting map.
FUTURES.put(id, this); //等待时以id为key把Future放入全局的Future Map中，这样回复数据回来了可以根据id找到对应的Future通知主线程
CHANNELS.put(id, channel);
}
3.IO线程读取队列里的数据
这个工作是由netty的IO线程池完成的，也就是NioWorker，对应的类叫NioWorker。它会死循环的执行select，在select中，会一次性把队列中的写请求处理完，select的逻辑如下：
public void run() {
for (;;) {
....
SelectorUtil.select(selector);
proce***egisterTaskQueue();
processWriteTaskQueue(); //先处理队列里的写请求
processSelectedKeys(selector.selectedKeys()); //再处理select事件,读写都可能有
....
}
}
private void processWriteTaskQueue() throws IOException {
for (;;) {
final Runnable task = writeTaskQueue.poll();//这个队列就是调用线程把请求放进去的队列
if (task == null) {
break;
}
task.run(); //写数据
cleanUpCancelledKeys();
}
}
4.IO线程把数据写到Socket缓冲区
这一步很重要，跟我们遇到的性能问题相关，还是NioWorker，也就是上一步的task.run()，它的实现如下：
void writeFromTaskLoop(final NioSocketChannel ch) {
if (!ch.writeSuspended) { //这个地方很重要，如果writeSuspended了，那么就直接跳过这次写
write0(ch);
}
}
private void write0(NioSocketChannel channel) {
......
final int writeSpinCount = channel.getConfig().getWriteSpinCount(); //netty可配置的一个参数，默认是16
synchronized (channel.writeLock) {
channel.inWriteNowLoop = true;
for (;;) {
for (int i = writeSpinCount; i > 0; i --) { //每次最多尝试16次
localWrittenBytes = buf.transferTo(ch);
if (localWrittenBytes != 0) {
writtenBytes += localWrittenBytes;
break;
}
if (buf.finished()) {
break;
}
}
if (buf.finished()) {
// Successful write - proceed to the next message.
buf.release();
channel.currentWriteEvent = null;
channel.currentWriteBuffer = null;
evt = null;
buf = null;
future.setSuccess();
} else {
// Not written fully - perhaps the kernel buffer is full.
//重点在这，如果写16次还没写完，可能是内核缓冲区满了，writeSuspended被设置为true
addOpWrite = true;
channel.writeSuspended = true;
......
}
......
if (open) {
if (addOpWrite) {
setOpWrite(channel);
} else if (removeOpWrite) {
clearOpWrite(channel);
}
}
......
}
fireWriteComplete(channel, writtenBytes);
}
正常情况下，队列中的写请求要通过processWriteTaskQueue处理掉，但是这些写请求也同时注册到了selector上，如果processWriteTaskQueue写成功，就会删掉selector上的写请求。如果Socket的写缓冲区满了，对于NIO，会立刻返回，对于BIO，会一直等待。Netty使用的是NIO，它尝试16次后，还是不能写成功，它就把writeSuspended设置为true，这样接下来的所有写请求都会被跳过。那什么时候会再写呢？这时候就得靠selector了，它如果发现socket可写，就把这些数据写进去。
下面是processSelectedKeys里写的过程，因为它是发现socket可写才会写，所以直接把writeSuspended设为false。
void writeFromSelectorLoop(final SelectionKey k) {
NioSocketChannel ch = (NioSocketChannel) k.attachment();
ch.writeSuspended = false;
write0(ch);
}
5.数据从消费者的socket发送缓冲区传输到提供者的接收缓冲区
这个是操作系统和网卡实现的，应用层的write写成功了，并不代表对面能收到，当然tcp会通过重传能机制尽量保证对端收到。
6.服务端IO线程从缓冲区读取请求数据
这个是服务端的NIO线程实现的，在processSelectedKeys中。
public void run() {
for (;;) {
....
SelectorUtil.select(selector);
proce***egisterTaskQueue();
processWriteTaskQueue();
processSelectedKeys(selector.selectedKeys()); //再处理select事件,读写都可能有
....
}
}
private void processSelectedKeys(Set selectedKeys) throws IOException {
for (Iterator i = selectedKeys.iterator(); i.hasNext();) {
SelectionKey k = i.next();
i.remove();
try {
int readyOps = k.readyOps();
if ((readyOps & SelectionKey.OP_READ) != 0 || readyOps == 0) {
if (!read(k)) {
// Connection already closed - no need to handle write.
continue;
}
}
if ((readyOps & SelectionKey.OP_WRITE) != 0) {
writeFromSelectorLoop(k);
}
} catch (CancelledKeyException e) {
close(k);
}
if (cleanUpCancelledKeys()) {
break; // break the loop to avoid ConcurrentModificationException
}
}
}
private boolean read(SelectionKey k) {
......
// Fire the event.
fireMessageReceived(channel, buffer); //读取完后，最终会调用这个函数，发送一个收到信息的事件
......
}
7.IO线程把请求交给Dubbo线程池
按配置不同，走的Handler不同，配置dispatch为all，走的handler如下。下面IO线程直接交给一个ExecutorService来处理这个请求，出现了熟悉的报错“Threadpool is exhausted"，业务线程池满时，如果没有队列，就会报这个错。
public class AllChannelHandler extends WrappedChannelHandler {
......
public void received(Channel channel, Object message) throws RemotingException {
ExecutorService cexecutor = getExecutorService();
try {
cexecutor.execute(new ChannelEventRunnable(channel, handler, ChannelState.RECEIVED, message));
} catch (Throwable t) {
//TODO A temporary solution to the problem that the exception information can not be sent to the opposite end after the thread pool is full. Need a refactoring
//fix The thread pool is full, refuses to call, does not return, and causes the consumer to wait for time out
if(message instanceof Request && t instanceof RejectedExecutionException){
Request request = (Request)message;
if(request.isTwoWay()){
String msg = "Server side(" + url.getIp() + "," + url.getPort() + ") threadpool is exhausted ,detail msg:" + t.getMessage();
Response response = new Response(request.getId(), request.getVersion());
response.setStatus(Response.SERVER_THREADPOOL_EXHAUSTED_ERROR);
response.setErrorMessage(msg);
channel.send(response);
return;
}
}
throw new ExecutionException(message, channel, getClass() + " error when process received event .", t);
}
}
......
}
8.服务端Dubbo线程池处理完请求后，把返回报文放入队列
线程池会调起下面的函数
public class HeaderExchangeHandler implements ChannelHandlerDelegate {
......
Response handleRequest(ExchangeChannel channel, Request req) throws RemotingException {
Response res = new Response(req.getId(), req.getVersion());
......
// find handler by message class.
Object msg = req.getData();
try {
// handle data.
Object result = handler.reply(channel, msg); //真正的业务逻辑类
res.setStatus(Response.OK);
res.setResult(result);
} catch (Throwable e) {
res.setStatus(Response.SERVICE_ERROR);
res.setErrorMessage(StringUtils.toString(e));
}
return res;
}
public void received(Channel channel, Object message) throws RemotingException {
......
if (message instanceof Request) {
// handle request.
Request request = (Request) message;
if (request.isTwoWay()) {
Response response = handleRequest(exchangeChannel, request); //处理业务逻辑，得到一个Response
channel.send(response); //回写response
}
}
......
}
channel.send(response)最终调用了NioServerSocketPipelineSink里的方法把返回报文放入队列。
9.服务端IO线程从队列中取出数据
与流程3一样
10.服务端IO线程把回复数据写入Socket发送缓冲区
IO线程写数据的时候，写入到TCP缓冲区就算成功了。但是如果缓冲区满了，会写不进去。对于阻塞和非阻塞IO，返回结果不一样，阻塞IO会一直等，而非阻塞IO会立刻失败，让调用者选择策略。
Netty的策略是尝试最多写16次，如果不成功，则暂时停掉IO线程的写操作，等待连接可写时再写，writeSpinCount默认是16，可以通过参数调整。
for (int i = writeSpinCount; i > 0; i --) {
localWrittenBytes = buf.transferTo(ch);
if (localWrittenBytes != 0) {
writtenBytes += localWrittenBytes;
break;
}
if (buf.finished()) {
break;
}
}
if (buf.finished()) {
// Successful write - proceed to the next message.
buf.release();
channel.currentWriteEvent = null;
channel.currentWriteBuffer = null;
evt = null;
buf = null;
future.setSuccess();
} else {
// Not written fully - perhaps the kernel buffer is full.
addOpWrite = true;
channel.writeSuspended = true;
11.数据传输
数据在网络上传输主要取决于带宽和网络环境。
12.客户端IO线程把数据从缓冲区读出
这个过程跟流程6是一样的
13.IO线程把数据交给Dubbo业务线程池
这一步与流程7是一样的，这个线程池名字为DubboClientHandler。
14.业务线程池根据消息ID通知主线程
先通过HeaderExchangeHandler的received函数得知是Response，然后调用handleResponse，
public class HeaderExchangeHandler implements ChannelHandlerDelegate {
static void handleResponse(Channel channel, Response response) throws RemotingException {
if
(response != null && !response.isHeartbeat()) {
DefaultFuture.received(channel, response);
}
}
public void received(Channel channel, Object message) throws RemotingException {
......
if (message instanceof Response) {
handleResponse(channel, (Response) message);
}
......
}
DefaultFuture根据ID获取Future，通知调用线程
public static void received(Channel channel, Response response) {
......
DefaultFuture future = FUTURES.remove(response.getId());
if (future != null) {
future.doReceived(response);
}
......
}
至此，主线程获取了返回数据，调用结束。
三、影响上述流程的关键参数
协议参数
我们在使用Dubbo时，需要在服务端配置协议，例如
<dubbo:protocol name="dubbo" port="20880" dispatcher="all" threadpool="fixed" threads="2000" />
下面是协议中与性能相关的一些参数，在我们的使用场景中，线程池选用了fixed，大小是500，队列为0，其他都是默认值。
服务参数
针对每个Dubbo服务，都会有一个配置，全部的参数配置在这：http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/references/xml/dubbo-service.html。
我们关注几个与性能相关的。在我们的使用场景中，重试次数设置成了0，集群方式用的failfast，其他是默认值。
这次拥堵的主要原因，应该就是服务的connections设置的太小，dubbo不提供全局的连接数配置，只能针对某一个交易做个性化的连接数配置。
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四、连接数与Socket缓冲区对性能影响的实验
通过简单的Dubbo服务，验证一下连接数与缓冲区大小对传输性能的影响。
我们可以通过修改系统参数，调节TCP缓冲区的大小。
在 /etc/sysctl.conf 修改如下内容， tcp_rmem是发送缓冲区，tcp_wmem是接收缓冲区，三个数值表示最小值，默认值和最大值，我们可以都设置成一样。
net.ipv4.tcp_rmem = 4096 873800 16777216
net.ipv4.tcp_wmem = 4096 873800 16777216
然后执行sysctl –p 使之生效。
服务端代码如下，接受一个报文，然后返回两倍的报文长度，随机sleep 0-300ms，所以均值应该是150ms。服务端每10s打印一次tps和响应时间，这里的tps是指完成函数调用的tps，而不涉及传输，响应时间也是这个函数的时间。
//服务端实现
public String sayHello(String name) {
counter.getAndIncrement();
long start = System.currentTimeMillis();
try {
Thread.sleep(rand.nextInt(300));
} catch (InterruptedException e) {
}
String result = "Hello " + name + name + ", response form provider: " + RpcContext.getContext().getLocalAddress();
long end = System.currentTimeMillis();
timer.getAndAdd(end-start);
return result;
}
客户端起N个线程，每个线程不停的调用Dubbo服务，每10s打印一次qps和响应时间，这个qps和响应时间是包含了网络传输时间的。
for(int i = 0; i threads[i] = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
while(true) {
Long start = System.currentTimeMillis();
String hello = service.sayHello(z);
Long end = System.currentTimeMillis();
totalTime.getAndAdd(end-start);
counter.getAndIncrement();
}
}});
threads[i].start();
}
通过ss -it命令可以看当前tcp socket的详细信息，包含待对端回复ack的数据Send-Q，最大窗口cwnd，rtt(round trip time)等。
(base) niuxinli@ubuntu:~$ ss -it
State Recv-Q Send-Q Local Address:Port Peer Address:Port
ESTAB 0 36 192.168.1.7:ssh 192.168.1.4:58931
cubic wscale:8,2 rto:236 rtt:33.837/8.625 ato:40 mss:1460 pmtu:1500 rcvmss:1460 advmss:1460 cwnd:10 bytes_acked:559805 bytes_received:54694 segs_out:2754 segs_in:2971 data_segs_out:2299 data_segs_in:1398 send 3.5Mbps pacing_rate 6.9Mbps delivery_rate 44.8Mbps busy:36820ms unacked:1 rcv_rtt:513649 rcv_space:16130 rcv_ssthresh:14924 minrtt:0.112
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