可能很多 Java 程序员对 TCP 的理解只有一个三次握手,四次挥手的认识,我觉得这样的原因主要在于 TCP 协议本身稍微有点抽象(相比较于应用层的 HTTP 协议);其次,非框架开发者不太需要接触到 TCP 的一些细节。其实我个人对 TCP 的很多细节也并没有完全理解,这篇文章主要针对微信交流群里有人提出的长连接,心跳的问题,做一个统一的整理。
在 Java 中,使用 TCP 通信,大概率会涉及到 Socket、Netty,本文会借用它们的一些 API 和设置参数来辅助介绍。
TCP 本身并没有长短连接的区别,长短与否,完全取决于我们怎么用它。
短连接和长连接的优势,分别是对方的劣势。想要图简单,不追求高性能,使用短连接合适,这样我们就不需要操心连接状态的管理;想要追求性能,使用长连接,我们就需要担心各种问题:比如端对端连接的维护,连接的保活。
长连接还常常被用来做数据的推送,我们大多数时候对通信的认知还是 request/response 模型,但 TCP 双工通信的性质决定了它还可以被用来做双向通信。在长连接之下,可以很方便的实现 push 模型。
短连接没有太多东西可以讲,所以下文我们将目光聚焦在长连接的一些问题上。纯讲理论未免有些过于单调,所以下文我借助 Dubbo 这个 RPC 框架的一些实践来展开 TCP 的相关讨论。
前面已经提到过,追求性能的时候,必然会选择使用长连接,所以借助 Dubbo 可以很好的来理解 TCP。我们开启两个 Dubbo 应用,一个 server 负责监听本地 20880(众所周知,这是 Dubbo 协议默认的端口),一个 client 负责循环发送请求。执行 lsof-i:20880
命令可以查看端口的相关使用情况:
*:20880(LISTEN)
说明了 Dubbo 正在监听本地的 20880 端口,处理发送到本地 20880 端口的请求open too many files
的异常,那就应该检查一下,你是不是创建了太多的连接,而没有关闭。细心的读者也会联想到长连接的另一个好处,那就是会占用较少的文件句柄。因为客户端请求的服务可能分布在多个服务器上,客户端端自然需要跟对端创建多条长连接,使用长连接,我们遇到的第一个问题就是要如何维护长连接。
//客户端
public class NettyHandler extends SimpleChannelHandler {
private final Map<String, Channel> channels = new ConcurrentHashMap<String, Channel>(); // <ip:port, channel>
}
//服务端
public class NettyServer extends AbstractServer implements Server {
private Map<String, Channel> channels; // <ip:port, channel>
}
在 Dubbo 中,客户端和服务端都使用 ip:port
维护了端对端的长连接,Channel 便是对连接的抽象。我们主要关注 NettyHandler 中的长连接,服务端同时维护一个长连接的集合是 Dubbo 的设计,我们将在后面提到。
这个话题就有的聊了,会牵扯到比较多的知识点。首先需要明确一点,为什么需要连接的报活?当双方已经建立了连接,但因为网络问题,链路不通,这样长连接就不能使用了。需要明确的一点是,通过 netstat,lsof 等指令查看到连接的状态处于 ESTABLISHED
状态并不是一件非常靠谱的事,因为连接可能已死,但没有被系统感知到,更不用提假死这种疑难杂症了。如果保证长连接可用是一件技术活。
首先想到的是 TCP 中的 KeepAlive 机制。KeepAlive 并不是 TCP 协议的一部分,但是大多数操作系统都实现了这个机制。KeepAlive 机制开启后,在一定时间内(一般时间为 7200s,参数 tcp_keepalive_time
)在链路上没有数据传送的情况下,TCP 层将发送相应的KeepAlive探针以确定连接可用性,探测失败后重试 10(参数 tcp_keepalive_probes
)次,每次间隔时间 75s(参数 tcp_keepalive_intvl
),所有探测失败后,才认为当前连接已经不可用。
在 Netty 中开启 KeepAlive:
bootstrap.option(ChannelOption.TCP_NODELAY, true)
Linux 操作系统中设置 KeepAlive 相关参数,修改 /etc/sysctl.conf
文件:
net.ipv4.tcp_keepalive_time=90
net.ipv4.tcp_keepalive_intvl=15
net.ipv4.tcp_keepalive_probes=2
KeepAlive 机制是在网络层面保证了连接的可用性,但站在应用框架层面我们认为这还不够。主要体现在两个方面:
/etc/sysctl.conf
配置中,这对于应用来说不够灵活。看来,应用层面的连接保活还是必须要做的。
终于点题了,文题中提到的心跳便是一个本文想要重点强调的另一个 TCP 相关的知识点。上一节我们已经解释过了,网络层面的 KeepAlive 不足以支撑应用级别的连接可用性,本节就来聊聊应用层的心跳机制是实现连接保活的。
如何理解应用层的心跳?简单来说,就是客户端会开启一个定时任务,定时对已经建立连接的对端应用发送请求(这里的请求是特殊的心跳请求),服务端则需要特殊处理该请求,返回响应。如果心跳持续多次没有收到响应,客户端会认为连接不可用,主动断开连接。不同的服务治理框架对心跳,建连,断连,拉黑的机制有不同的策略,但大多数的服务治理框架都会在应用层做心跳,Dubbo 也不例外。
以 Dubbo 为例,支持应用层的心跳,客户端和服务端都会开启一个 HeartBeatTask
,客户端在 HeaderExchangeClient
中开启,服务端将在 HeaderExchangeServer
开启。文章开头埋了一个坑:Dubbo 为什么在服务端同时维护 Map<String,Channel>
呢?主要就是为了给心跳做贡献,心跳定时任务在发现连接不可用时,会根据当前是客户端还是服务端走不同的分支,客户端发现不可用,是重连;服务端发现不可用,是直接 close。
// HeartBeatTask
if (channel instanceof Client) {
((Client) channel).reconnect();
} else {
channel.close();
}
熟悉其他 RPC 框架的同学会发现,不同框架的心跳机制真的是差距非常大。心跳设计还跟连接创建,重连机制,黑名单连接相关,还需要具体框架具体分析。
除了定时任务的设计,还需要在协议层面支持心跳。最简单的例子可以参考 nginx 的健康检查,而针对 Dubbo 协议,自然也需要做心跳的支持,如果将心跳请求识别为正常流量,会造成服务端的压力问题,干扰限流等诸多问题。
其中 Flag 代表了 Dubbo 协议的标志位,一共 8 个地址位。低四位用来表示消息体数据用的序列化工具的类型(默认 hessian),高四位中,第一位为1表示是 request 请求,第二位为 1 表示双向传输(即有返回response),第三位为 1 表示是心跳事件。
心跳请求应当和普通请求区别对待。
这压根是两个概念。
启用 TCP KeepAlive 的应用程序,一般可以捕获到下面几种类型错误
java java.io.IOException:Connectiontimedout
java java.io.IOException:Noroute to host
java java.io.IOException:Connectionresetbypeer
有三种使用 KeepAlive 的实践方案:
各个框架的设计都有所不同,例如 Dubbo 使用的是方案三,但阿里内部的 HSF 框架则没有设置 TCP 的 KeepAlive,仅仅由应用心跳保活。和心跳策略一样,这和框架整体的设计相关。