概述
一个问题
编码器实现了 ChannelOutboundHandler，并将出站数据从 一种格式转换为另一种格式，和我们方才学习的解码器的功能正好相反。Netty 提供了一组类， 用于帮助你编写具有以下功能的编码器:
- 将消息编码为字节
- 将消息编码为消息
我们将首先从抽象基类 MessageToByteEncoder 开始来对这些类进行考察
1 抽象类 MessageToByteEncoder
解码器通常需要在 Channel 关闭之后产生最后一个消息(因此也就有了 decodeLast()方法)
这显然不适于编码器的场景——在连接被关闭之后仍然产生一个消息是毫无意义的
1.1 ShortToByteEncoder
其接受一 Short 型实例作为消息，编码为Short的原子类型值，并写入ByteBuf，随后转发给ChannelPipeline中的下一个 ChannelOutboundHandler
每个传出的 Short 值都将会占用 ByteBuf 中的 2 字节
1.2 Encoder
Netty 提供了一些专门化的 MessageToByteEncoder，可基于此实现自己的编码器WebSocket08FrameEncoder 类提供了一个很好的实例
2 抽象类 MessageToMessageEncoder
你已经看到了如何将入站数据从一种消息格式解码为另一种
为了完善这幅图，将展示 对于出站数据将如何从一种消息编码为另一种。MessageToMessageEncoder 类的 encode() 方法提供了这种能力
为了演示,使用 IntegerToStringEncoder 扩展了 MessageToMessageEncoder
- 编码器将每个出站 Integer 的 String 表示添加到了该 List 中
关于有趣的 MessageToMessageEncoder 的专业用法，请查看 io.netty.handler. codec.protobuf.ProtobufEncoder 类，它处理了由 Google 的 Protocol Buffers 规范所定义 的数据格式。
一个java对象最后是如何转变成字节流，写到socket缓冲区中去的
pipeline中的标准链表结构
java对象编码过程
write：写队列
flush：刷新写队列
writeAndFlush: 写队列并刷新
pipeline中的标准链表结构
数据从head节点流入，先拆包，然后解码成业务对象，最后经过业务Handler处理，调用write，将结果对象写出去
而写的过程先通过tail节点，然后通过encoder节点将对象编码成ByteBuf，最后将该ByteBuf对象传递到head节点，调用底层的Unsafe写到JDK底层管道
Java对象编码过程
为什么我们在pipeline中添加了encoder节点，java对象就转换成netty可以处理的ByteBuf，写到管道里？
我们先看下调用write的code
业务处理器接受到请求之后，做一些业务处理，返回一个user
- 然后，user在pipeline中传递
- 情形一
- 情形二
handler 如果不覆盖 flush 方法,就会一直向前传递直到 head 节点
落到 Encoder节点，下面是 Encoder 的处理流程
按照简单自定义协议，将Java对象 User 写到传入的参数 out中，这个out到底是什么？
需知 User 对象，从BizHandler传入到 MessageToByteEncoder时，首先传到 write
1. 判断当前Handelr是否能处理写入的消息(匹配对象)
- 判断该对象是否是该类型参数匹配器实例可匹配到的类型
2 分配内存
3 编码实现
- 调用
encode，这里就调回到Encoder这个Handler中 - 其为抽象方法,因此自定义实现类实现编码方法
4 释放对象
- 既然自定义Java对象转换成
ByteBuf了，那么这个对象就已经无用，释放掉 (当传入的msg类型是ByteBuf时，就不需要自己手动释放了)
5 传播数据
//112 如果buf中写入了数据，就把buf传到下一个节点,直到 header 节点
6 释放内存
//115 否则，释放buf，将空数据传到下一个节点
// 120 如果当前节点不能处理传入的对象，直接扔给下一个节点处理
// 127 当buf在pipeline中处理完之后，释放
Encoder处理传入的Java对象
-
判断当前
Handler是否能处理写入的消息- 如果能处理，进入下面的流程
- 否则，直接扔给下一个节点处理
- 将对象强制转换成
Encoder可以处理的Response对象 - 分配一个
ByteBuf - 调用
encoder，即进入到 Encoder 的 encode方法，该方法是用户代码，用户将数据写入ByteBuf - 既然自定义Java对象转换成ByteBuf了，那么这个对象就已经无用了，释放掉(当传入的msg类型是ByteBuf时，无需自己手动释放)
- 如果buf中写入了数据，就把buf传到下一个节点，否则，释放buf，将空数据传到下一个节点
- 最后，当buf在pipeline中处理完之后，释放节点
总结就是，Encoder节点分配一个ByteBuf，调用encode方法，将Java对象根据自定义协议写入到ByteBuf，然后再把ByteBuf传入到下一个节点，在我们的例子中，最终会传入到head节点
public void write(ChannelHandlerContext ctx, Object msg, ChannelPromise promise) throws Exception {
unsafe.write(msg, promise);
}这里的msg就是前面在Encoder节点中，载有java对象数据的自定义ByteBuf对象
write - 写buffer队列
以下过程分三步讲解
direct ByteBuf
- 首先，调用
assertEventLoop确保该方法的调用是在reactor线程中 - 然后，调用
filterOutboundMessage()，将待写入的对象过滤，把非ByteBuf对象和FileRegion过滤，把所有的非直接内存转换成直接内存DirectBuffer
插入写队列
- 接下来，估算出需要写入的ByteBuf的size
- 最后，调用 ChannelOutboundBuffer 的addMessage(msg, size, promise) 方法，所以，接下来，我们需要重点看一下这个方法干了什么事情
想要理解上面这段代码，须掌握写缓存中的几个消息指针
ChannelOutboundBuffer 里面的数据结构是一个单链表结构，每个节点是一个 Entry，Entry 里面包含了待写出ByteBuf 以及消息回调 promise下面分别是
三个指针的作用
- flushedEntry
表第一个被写到OS Socket缓冲区中的节点
- unFlushedEntry
表第一个未被写入到OS Socket缓冲区中的节点
- tailEntry
表ChannelOutboundBuffer缓冲区的最后一个节点
图解过程
- 初次调用write 即
addMessage后
fushedEntry指向空，unFushedEntry和 tailEntry 都指向新加入节点
- 第二次调用
addMessage后 - 第n次调用
addMessage后
可得,调用n次addMessage后
-
flushedEntry指针一直指向null，表此时尚未有节点需写到Socket缓冲区 -
unFushedEntry后有n个节点，表当前还有n个节点尚未写到Socket缓冲区
设置写状态
- 统计当前有多少字节需要需要被写出
- 当前缓冲区中有多少待写字节
- 所以默认不能超过64k
- 自旋锁+CAS 操作,通过 pipeline 将事件传播到channelhandler 中监控
flush：刷新buffer队列
添加刷新标志并设置写状态
- 不管调用
channel.flush()，还是ctx.flush()，最终都会落地到pipeline中的head节点 - 之后进入到
AbstractUnsafe - flush方法中，先调用
- 结合前面的图来看，上述过程即
首先拿到unflushedEntry指针，然后将flushedEntry指向unflushedEntry所指向的节点，调用完毕后
遍历 buffer 队列,过滤bytebuf
- 接下来，调用
flush0() - 发现这里的核心代码就一个
doWrite
AbstractNioByteChannel
- 继续跟
protected void doWrite(ChannelOutboundBuffer in) throws Exception {
int writeSpinCount = -1;
boolean setOpWrite = false;
for (;;) {
// 拿到第一个需要flush的节点的数据
Object msg = in.current();
if (msg instanceof ByteBuf) {
boolean done = false;
long flushedAmount = 0;
// 拿到自旋锁迭代次数
if (writeSpinCount == -1) {
writeSpinCount = config().getWriteSpinCount();
}
// 自旋，将当前节点写出
for (int i = writeSpinCount - 1; i >= 0; i --) {
int localFlushedAmount = doWriteBytes(buf);
if (localFlushedAmount == 0) {
setOpWrite = true;
break;
}
flushedAmount += localFlushedAmount;
if (!buf.isReadable()) {
done = true;
break;
}
}
in.progress(flushedAmount);
// 写完之后，将当前节点删除
if (done) {
in.remove();
} else {
break;
}
}
}
}- 第一步，调用
current()先拿到第一个需要flush的节点的数据 - 第二步,拿到自旋锁的迭代次数
- 第三步 调用 JDK 底层 API 进行自旋写
自旋的方式将ByteBuf写到JDK NIO的Channel
强转为ByteBuf，若发现没有数据可读，直接删除该节点
- 拿到自旋锁迭代次数
- 在并发编程中使用自旋锁可以提高内存使用率和写的吞吐量,默认值为16
- 继续看源码
-
javaChannel()，表明 JDK NIO Channel 已介入此次事件
- 得到向JDK 底层已经写了多少字节
- 从 Netty 的 bytebuf 写到 JDK 底层的 bytebuffer
- 第四步,删除该节点
节点的数据已经写入完毕，接下来就需要删除该节点
首先拿到当前被flush掉的节点(flushedEntry所指)
然后拿到该节点的回调对象 ChannelPromise, 调用 removeEntry()移除该节点
这里是逻辑移除，只是将flushedEntry指针移到下个节点，调用后
随后，释放该节点数据的内存，调用 safeSuccess 回调，用户代码可以在回调里面做一些记录，下面是一段Example
ctx.write(xx).addListener(new GenericFutureListener<Future<? super Void>>() {
@Override
public void operationComplete(Future<? super Void> future) throws Exception {
// 回调
}
})最后，调用 recycle，将当前节点回收
writeAndFlush: 写队列并刷新
writeAndFlush在某个Handler中被调用之后，最终会落到 TailContext 节点
public ChannelFuture writeAndFlush(Object msg, ChannelPromise promise) {
write(msg, true, promise);
return promise;
}
最终，通过一个boolean变量，表示是调用 invokeWriteAndFlush，还是 invokeWrite，invokeWrite便是我们上文中的write过程
可以看到，最终调用的底层方法和单独调用 write 和 flush 一样的
由此看来，invokeWriteAndFlush基本等价于write之后再来一次flush
总结
- 调用
write并没有将数据写到Socket缓冲区中，而是写到了一个单向链表的数据结构中，flush才是真正的写出 -
writeAndFlush等价于先将数据写到netty的缓冲区，再将netty缓冲区中的数据写到Socket缓冲区中，写的过程与并发编程类似，用自旋锁保证写成功 - netty中的缓冲区中的ByteBuf为DirectByteBuf
当 BizHandler 通过 writeAndFlush 方法将自定义对象往前传播时,其实可以拆分成两个过程
- 通过 pipeline逐渐往前传播,传播到其中的一个 encode 节点后,其负责重写 write 方法将自定义的对象转化为 ByteBuf,接着继续调用 write 向前传播
- pipeline中的编码器原理是创建一个
ByteBuf,将Java对象转换为ByteBuf，然后再把ByteBuf继续向前传递,若没有再重写了,最终会传播到 head 节点,其中缓冲区列表拿到缓存写到 JDK 底层 ByteBuffer