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Netty如何实现轻量级对象池对于 Netty 这种高吞吐、低延迟的网络框架中，对象（尤其是 ByteBuf）的创建和释放极为频繁。如果每次都通过 new 来创建对象，容易产生以下问题： GC 频繁：大量短生命周期对象会频繁触发 Young GC，影响系统稳定。 延迟抖动：GC 的 Stop-The-World 事件会导致请求延迟不稳定。 内存碎片：频繁的分配和释放会导致堆内存碎片化。 Net

Netty的ByteBuf好用在哪ByteBuf 是 Netty 的数据容器，所有网络通信中字节流的传输都是通过 ByteBuf 完成的。很多开发者已经使用 ByteBuf 代替 ByteBuffer，即便并不是在写一个网络应用，也会单独使用 ByteBuf。 相比 JDK 的 ByteBuffer，Netty 的 ByteBuf 好在哪？ ByteBufferJDK 的 ByteBuffer 结

Netty的FastThreadLocal快在哪Netty 不仅是高性能的网络编程框架，也有很多优秀的设计，譬如本篇要介绍的 FastThreadLocal。 FastThreadLocal 是相比 ThreadLocal 来讲的，那它究竟 fast 在哪？ ThreadLocal实现ThreadLocal 可以用来实现线程内单例。 对于线程内单例，简单的实现可以维护一个 ConcurrentHa

Netty逻辑架构与核心组件Netty官网 里有一张 Netty 的整体功能模块结构图，如下： Netty 被分为三大模块，分别是 Core、Protocol Support 和 Transport Services。 Core 即核心层，提供了底层网络通信的通用抽象和实现，包括可扩展的事件模型、通用的通信 API、支持零拷贝的 ByteBuffer 等。 Protocol Support 即

Netty如何处理半包&粘包TCP 传输协议是面向流的，没有数据包界限。当程序要发送一个较大的包时，由于滑动窗口以及 MTU 的影响，有可能会拆分为多个包传输；当程序要发送较小的包时，为了提高通信效率，Linux 的 Nagle 算法可能会将多个报文合并成一个大的报文进行发送。 MTU（Maxitum Transmission Unit） 是链路层一次最大传输数据的大小。 MTU 一般来说

Netty如何支持3种ReactorJava 并发包作者 Doug Lea，在 Scalable I/O in Java 一文中阐述了服务端开发中 I/O 模型的演进过程，也被 Netty、Mina 等大多数高性能 IO 服务框架所采用。 Reactor 是一种开发模式，核心流程如下： 注册感兴趣的事件； 扫描是否有感兴趣的事件发生； 对感兴趣事件做出相应的处理。 在网络I

选择合适的RPCRPC（Remote Procedure Call）即远程过程调用，随着微服务的兴起，每个服务都拥有自己的数据库，负责各自的模块，例如 keystone（认证服务）负责用户信息、权限认证的内容，workOrder（工单服务）负责工单的流程流转。在 workOrder 中，可能也需要查询一些用户的信息，但用户信息表并不在该服务的数据库中，因此就需要调用 keystone 服务来获取用

IO多路复用不同实现及对比select、poll、epoll 都是用来实现 IO 多路复用的，而多路复用发展的背景就是 socket 网络通信下提升系统的并发处理能力，单纯依靠多进程或多线程来实现对硬件要求很高，而且上限比较低，采用 IO 多路复用，可以很轻易的处理上千的并发。 虽然多路复用的机制有多种，但每一种都有一些通用的我们需要关注的问题: 该机制监听套接字上的什么事件 该机制能监听多少套

详解五种IO模型IO 模型是网络编程的基础，几乎所有的高性能的中间件都会提到使用了高效的 IO 模型（Redis、Kafka、Tomcat、Nginx 等）。 前言Unix 系统下的五种基本 I/O 模型大家应该都有所耳闻，分别是： blocking I/O（同步阻塞IO，BIO） nonblocking I/O(同步非阻塞IO，NIO) I/O mult

系统性能优化之锁篇多线程下为了确保程序不会出错，必须加锁后才能访问共享资源。锁也是有层级之分的，在不同的场景下加不同的锁，对系统性能也有着很大影响。 互斥锁与自旋锁互斥锁与自旋锁是最底层的两个锁，其他的锁几乎都是基于此实现的。**互斥锁加锁失败时会释放CPU进入阻塞状态，自旋锁则会忙等待**。 **当无法确定锁住的代码需要执行多久时，应当首选互斥锁。**互斥锁是一种独占锁，当被线程取得后，除非线程