1、到底什么是連接？

假如說現(xiàn)在你有一個系統(tǒng)，他需要連接很多很多的硬件設(shè)備，這些硬件設(shè)備都要跟你的系統(tǒng)來通信。

那么，怎么跟你的系統(tǒng)通信呢？

首先，他一定會跟你的系統(tǒng)建立連接，然后會基于那個連接發(fā)送請求給你的系統(tǒng)。

接著你的系統(tǒng)會返回響應(yīng)給那個系統(tǒng)，最后是大家一起把連接給斷開，釋放掉網(wǎng)絡(luò)資源。

所以我們來看一下下面的那個圖，感受一下這個所謂的連接到底是個什么概念。

2、為什么每次發(fā)送請求都要建立連接？

但是大家看著上面的那個圖，是不是感覺有一個很大的問題。

什么問題呢？那就是為啥每次發(fā)送請求，都必須要建立一個連接，然后再斷開一個連接？

要知道，網(wǎng)絡(luò)連接的建立和連接涉及到多次網(wǎng)絡(luò)通信，本質(zhì)是一個比較耗費資源的過程。

所以說咱們完全沒必要每次發(fā)送請求都要建立一次連接，斷開一次連接。

我們完全可以建立好一個連接，然后設(shè)備就不停的發(fā)送請求過來，系統(tǒng)就通過那個連接返回響應(yīng)。

大家完全可以多次通過一個連接發(fā)送請求和返回響應(yīng)，這就是所謂的長連接。

也就是說，如果你一個連接建立之后，然后發(fā)送請求，接著就斷開，那這個連接維持的時間是很短的，這個就是所謂的短連接。

那如果一個設(shè)備跟你的系統(tǒng)建立好一個連接，然后接著就不停的通過這個連接發(fā)送請求接收響應(yīng)，就可以避免不停的創(chuàng)建連接和斷開連接的開銷了。

大家看下面的圖，體驗一下這個過程。在圖里面，兩次連接之間，有很多次發(fā)送請求和接收響應(yīng)的過程，這樣就可以利用一個連接但是進行多次通信了。

3、長連接模式下需要耗費大量線程資源

但是現(xiàn)在問題又來了，長連接的模式確實是不錯的，但是如果說每個設(shè)備都要跟系統(tǒng)長期維持一個連接，那么對于系統(tǒng)來說就需要搞一個線程，這個線程需要去維護一個設(shè)備的長連接，然后通過這個連接跟一個設(shè)備不停的通信，接收人家發(fā)送過來的請求，返回響應(yīng)給人家。

大家看下面的圖，每個設(shè)備都要跟系統(tǒng)維持一個連接，那么對于每個設(shè)備的連接，系統(tǒng)都會有一個獨立的線程來維護這個連接。

因為你必須要有一個線程不停的嘗試從網(wǎng)絡(luò)連接中讀取請求，接著要處理請求，最后還要返回響應(yīng)給設(shè)備。

那么這種模式有什么缺點呢？

缺點是很顯而易見的，假如說此時你有上百萬個設(shè)備要跟你的系統(tǒng)進行連接，假設(shè)你的系統(tǒng)做了集群部署一共有100個服務(wù)實例，難道每個服務(wù)實例要維持1萬個連接支撐跟1萬個設(shè)備的通信？

如果這樣的話，每個服務(wù)實例不就是要維持1萬個線程來維持1萬個連接了嗎？大家覺得這個事兒靠譜嗎？

根據(jù)線上的生產(chǎn)經(jīng)驗，一般4核8G的標準服務(wù)用的虛擬機，自己開辟的工作線程在一兩百個就會讓CPU負載很高了，最佳的建議就是在幾十個工作線程就差不多。

所以要是期望每個服務(wù)實例來維持上萬個線程，那幾乎是不可能的，所以這種模式最大的問題就在于這里，沒法支撐大量連接。

4、Kafka遇到的問題：應(yīng)對大量客戶端連接

實際上，對于大名鼎鼎的消息系統(tǒng)Kafka來說，他也是會面對同樣的問題，因為他需要應(yīng)對大量的客戶端連接。

有很多生產(chǎn)者和消費者都要跟Kafka建立類似上面的長連接，然后基于一個連接，一直不停的通信。

舉個例子，比如生產(chǎn)者需要通過一個連接，不停的發(fā)送數(shù)據(jù)給Kafka。然后Kafka也要通過這個連接不停的返回響應(yīng)給生產(chǎn)者。

消費者也需要通過一個連接不停的從Kafka獲取數(shù)據(jù)，Kafka需要通過這個連接不停的返回數(shù)據(jù)給消費者。

大家看下面的圖，感受一下Kafka的生產(chǎn)現(xiàn)場。

那假如Kafka就簡單的按照這個架構(gòu)來處理，如果你的公司里有幾萬幾十萬個的生產(chǎn)者或者消費者的服務(wù)實例，難道Kafka集群就要為了幾萬幾十萬個連接來維護這么多的線程嗎？

同樣，這是不現(xiàn)實的，因為線程是昂貴的資源，不可能在集群里使用那么多的線程。

5、Kafka的架構(gòu)實踐：Reactor多路復(fù)用

針對這個問題，大名鼎鼎的Kafka采用的架構(gòu)策略是Reactor多路復(fù)用模型。

簡單來說，就是搞一個acceptor線程，基于底層操作系統(tǒng)的支持，實現(xiàn)連接請求監(jiān)聽。

如果有某個設(shè)備發(fā)送了建立連接的請求過來，那么那個線程就把這個建立好的連接交給processor線程。

每個processor線程會被分配N多個連接，一個線程就可以負責(zé)維持N多個連接，他同樣會基于底層操作系統(tǒng)的支持監(jiān)聽N多連接的請求。

如果某個連接發(fā)送了請求過來，那么這個processor線程就會把請求放到一個請求隊列里去。

接著后臺有一個線程池，這個線程池里有工作線程，會從請求隊列里獲取請求，處理請求，接著將請求對應(yīng)的響應(yīng)放到每個processor線程對應(yīng)的一個響應(yīng)隊列里去。

最后，processor線程會把自己的響應(yīng)隊列里的響應(yīng)發(fā)送回給客戶端。

說了這么多，還是來一張圖，大家看下面的圖，就可以理解上述整個過程了。

6、優(yōu)化后的架構(gòu)是如何支撐大量連接的？

那么上面優(yōu)化后的那套架構(gòu)，是如何支撐大量連接的呢？

其實很簡單。這里最關(guān)鍵的一個因素，就是processor線程是一個人維持N個線程，基于底層操作系統(tǒng)的特殊機制的支持，一個人可以監(jiān)聽N個連接的請求。

這是極為關(guān)鍵的一個步驟，就僅此一個步驟就可以讓一個線程支持多個連接了，不需要一個連接一個線程來支持。

而且那個processor線程僅僅是接收請求和發(fā)送響應(yīng)，所有的請求都會入隊列排隊，交給后臺線程池來處理。

比如說按照100萬連接來計算，如果有100臺機器來處理，按照老的模式，每臺機器需要維持1萬個線程來處理1萬個連接。

但是如果按照這種多路復(fù)用的模式，可能就比如10個processor + 40個線程的線程池，一共50個線程就可以上萬連接。

在這種模式下，每臺機器有限的線程數(shù)量可以抗住大量的連接。

因此實際上我們在設(shè)計這種支撐大量連接的系統(tǒng)的時候，完全可以參考這種架構(gòu)，設(shè)計成多路復(fù)用的模式，用幾十個線程處理成千上萬個連接，最終實現(xiàn)百萬連接的處理架構(gòu)。