最近的一個線上項目（認證服務器）老是出現服務延遲的情況。具體的問題描述：
（1）客戶端發送一個請求A（長連接），在服務器端的業務層需要20秒以上才能接收到。
（2）客戶端發送一個請求B（端連接），在服務器端的業務層可以迅速接收到。
從現象大致知道問題出在服務器端的網絡接收層，大量通過長連接發送過來的請求都堵塞在網絡層得不到處理（在網絡層排隊，還沒到應用層）。
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后來經過排查，發現是Netty中的OrderedMemoryAwareThreadPoolExecutor原因。相關代碼如下：
MemoryAwareThreadPoolExecutor executor = new OrderedMemoryAwareThreadPoolExecutor(threadNums, maxChannelMemorySize,
maxTotalMemorySize, keepAliveTime,
TimeUnit.SECONDS);
ExecutionHandler executionHandler = new ExecutionHandler(executor);
public ChannelPipeline getPipeline() throws Exception
{
ChannelPipeline pipeline = pipeline();
pipeline.addLast("decoder", new AuthDecoder());
pipeline.addLast("encoder", new AuthEncoder());
pipeline.addLast("executor", executionHandler);
pipeline.addLast("handler", new AuthServerHandler(commandFactory));
return pipeline;
}
先介紹下背景知識，再來分析問題。
大家都知道，Netty是一個基于事件的NIO框架。在Netty中，一切網絡動作都是通過事件來傳播并處理的，例如：Channel讀、Channel寫等等?；貞浵翹etty的流處理模型：
Boss線程（一個服務器端口對于一個）---接收到客戶端連接---生成Channel---交給Work線程池（多個Work線程）來處理。
具體的Work線程---讀完已接收的數據到ChannelBuffer---觸發ChannelPipeline中的ChannelHandler鏈來處理業務邏輯。
注意：執行ChannelHandler鏈的整個過程是同步的，如果業務邏輯的耗時較長，會將導致Work線程長時間被占用得不到釋放，從而影響了整個服務器的并發處理能力。
所以，為了提高并發數，一般通過ExecutionHandler線程池來異步處理ChannelHandler鏈（worker線程在經過ExecutionHandler后就結束了，它會被ChannelFactory的worker線程池所回收）。在Netty中，只需要增加一行代碼：
public ChannelPipeline getPipeline() {
return Channels.pipeline(
new DatabaseGatewayProtocolEncoder(),
new DatabaseGatewayProtocolDecoder(),
executionHandler, // Must be shared
new DatabaseQueryingHandler());
}
例如：
ExecutionHandler executionHandler = new ExecutionHandler(
new OrderedMemoryAwareThreadPoolExecutor(16, 1048576, 1048576))
對于ExecutionHandler需要的線程池模型，Netty提供了兩種可選：
1） MemoryAwareThreadPoolExecutor 通過對線程池內存的使用控制，可控制Executor中待處理任務的上限（超過上限時，后續進來的任務將被阻塞），并可控制單個Channel待處理任務的上限，防止內存溢出錯誤；
2） OrderedMemoryAwareThreadPoolExecutor 是 MemoryAwareThreadPoolExecutor 的子類。除了MemoryAwareThreadPoolExecutor 的功能之外，它還可以保證同一Channel中處理的事件流的順序性，這主要是控制事件在異步處理模式下可能出現的錯誤的事件順序，但它并不保證同一Channel中的事件都在一個線程中執行（通常也沒必要）。
例如：
Thread X: --- Channel A (Event A1) --. .-- Channel B (Event B2) --- Channel B (Event B3) --->
\ /
X
/ \
Thread Y: --- Channel B (Event B1) --' '-- Channel A (Event A2) --- Channel A (Event A3) --->
上圖表達的意思有幾個：
（1）對整個線程池而言，處理同一個Channel的事件，必須是按照順序來處理的。例如，必須先處理完Channel A (Event A1) ，再處理Channel A (Event A2)、Channel A (Event A3)
（2）同一個Channel的多個事件，會分布到線程池的多個線程中去處理。
（3）不同Channel的事件可以同時處理（分擔到多個線程），互不影響。
OrderedMemoryAwareThreadPoolExecutor 的這種事件處理有序性是有意義的，因為通常情況下，請求發送端希望服務器能夠按照順序處理自己的請求，特別是需要多次握手的應用層協議。例如：XMPP協議。
現在回到具體業務上來，我們這里的認證服務也使用了OrderedMemoryAwareThreadPoolExecutor。認證服務的其中一個環節是使用長連接，不斷處理來自另外一個服務器的認證請求。通信的數據包都很小，一般都是200個字節以內。一般情況下，處理這個過程很快，所以沒有什么問題。但是，由于認證服務需要調用第三方的接口，如果第三方接口出現延遲，將導致這個過程變慢。一旦一個事件處理不完，由于要保持事件處理的有序性，其他事件就全部堵塞了！而短連接之所以沒有問題，是因為短連接一個Channel就一個請求數據包，處理完Channel就關閉了，根本不存在順序的問題，所以在業務層可以迅速收到請求，只是由于同樣的原因（第三方接口），處理時間會比較長。
其實，認證過程都是獨立的請求數據包（單個帳號），每個請求數據包之間是沒有任何關系的，保持這樣的順序沒有意義！
最后的改進措施：
1、去掉OrderedMemoryAwareThreadPoolExecutor，改用MemoryAwareThreadPoolExecutor。
2、減少調用第三方接口的超時時間，讓處理線程盡早回歸線程池。
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