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作者：nxlhero

文章内容结构

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<Runnable> writeTaskQueue = new LinkedTransferQueue<Runnable>();
 ...
}

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<T> extends AbstractInvoker<T> {
 ...
 @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<Long, Channel> CHANNELS = new ConcurrentHashMap<Long, Channel>();
 private static final Map<Long, DefaultFuture> FUTURES = new ConcurrentHashMap<Long, DefaultFuture>();

 // 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<SelectionKey> selectedKeys) throws IOException {
 for (Iterator<SelectionKey> 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。

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 < N; 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();
 }

(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
ESTAB 0 0 192.168.1.7:36666 192.168.1.7:2181 
 cubic wscale:7,7 rto:204 rtt:0.273/0.04 ato:40 mss:33344 pmtu:65535 rcvmss:536 advmss:65483 cwnd:10 bytes_acked:2781 bytes_received:3941 segs_out:332 segs_in:170 data_segs_out:165 data_segs_in:165 send 9771.1Mbps lastsnd:4960 lastrcv:4960 lastack:4960 pacing_rate 19497.6Mbps delivery_rate 7621.5Mbps app_limited busy:60ms rcv_space:65535 rcv_ssthresh:66607 minrtt:0.035
ESTAB 0 27474 192.168.1.7:20880 192.168.1.5:60760 
 cubic wscale:7,7 rto:204 rtt:1.277/0.239 ato:40 mss:1448 pmtu:1500 rcvmss:1448 advmss:1448 cwnd:625 ssthresh:20 bytes_acked:96432644704 bytes_received:49286576300 segs_out:68505947 segs_in:36666870 data_segs_out:67058676 data_segs_in:35833689 send 5669.5Mbps pacing_rate 6801.4Mbps delivery_rate 627.4Mbps app_limited busy:1340536ms rwnd_limited:400372ms(29.9%) sndbuf_limited:433724ms(32.4%) unacked:70 retrans:0/5 rcv_rtt:1.308 rcv_space:336692 rcv_ssthresh:2095692 notsent:6638 minrtt:0.097

通过netstat -nat也能查看当前tcp socket的一些信息，比如Recv-Q, Send-Q。

(base) niuxinli@ubuntu:~$ netstat -nat
Active Internet connections (servers and established)
Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign Address State
tcp 0 0 0.0.0.0:20880 0.0.0.0:* LISTEN
tcp 0 36 192.168.1.7:22 192.168.1.4:58931 ESTABLISHED
tcp 0 0 192.168.1.7:36666 192.168.1.7:2181 ESTABLISHED
tcp 0 65160 192.168.1.7:20880 192.168.1.5:60760 ESTABLISHED

可以看以下Recv-Q和Send-Q的具体含义：

 Recv-Q
 Established: The count of bytes not copied by the user program connected to this socket.

 Send-Q
 Established: The count of bytes not acknowledged by the remote host.

Recv-Q是已经到了接受缓冲区，但是还没被应用代码读走的数据。Send-Q是已经到了发送缓冲区，但是对方还没有回复Ack的数据。这两种数据正常一般不会堆积，如果堆积了，可能就有问题了。

第一组实验：单连接，改变TCP缓冲区

结果：

继续调大缓冲区

我们用netstat或者ss命令可以看到当前的socket情况，下面的第二列是Send-Q大小，是写入缓冲区还没有被对端确认的数据，发送缓冲区最大时64k左右，说明缓冲区不够用。

继续增大缓冲区，到4M，我们可以看到，响应时间进一步下降，但是还是在传输上浪费了不少时间，因为服务端应用层没有压力。

服务端和客户端的TCP情况如下，缓冲区都没有满

<center>服务端</center>

<center>客户端</center>

这个时候，再怎么调大TCP缓冲区，也是没用的，因为瓶颈不在这了，而在于连接数。因为在Dubbo中，一个连接会绑定到一个NioWorker线程上，读写都由这一个连接完成，传输的速度超过了单个线程的读写能力，所以我们看到在客户端，大量的数据挤压在接收缓冲区，没被读走，这样对端的传输速率也会慢下来。

第二组实验：多连接，固定缓冲区

服务端的纯业务函数响应时间很稳定，在缓冲区较小的时候，调大连接数虽然能让时间降下来，但是并不能到最优，所以缓冲区不能设置太小，Linux一般默认是4M，在4M的时候，4个连接基本上已经能把响应时间降到最低了。

结论

要想充分利用网络带宽， 缓冲区不能太小，如果太小有可能一次传输的报文就大于了缓冲区，严重影响传输效率。但是太大了也没有用，还需要多个连接数才能够充分利用CPU资源，连接数起码要超过CPU核数。

    
      
      
    

     
       
       
     
 
      
 
       
 
        
 
         
 
          
 
           
 
            
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