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  • TCP 拆、粘包

    Netty(三) 什么是 TCP 拆、粘包?如何解决?

    前言
    记得前段时间我们生产上的一个网关出现了故障。

    这个网关逻辑非常简单,就是接收客户端的请求然后解析报文最后发送短信。

    但这个请求并不是常见的 HTTP ,而是利用 Netty 自定义的协议。

    有个前提是:网关是需要读取一段完整的报文才能进行后面的逻辑。

    问题是有天突然发现网关解析报文出错,查看了客户端的发送日志也没发现问题,最后通过日志发现收到了许多不完整的报文,有些还多了。

    于是想会不会是 TCP 拆、粘包带来的问题,最后利用 Netty 自带的拆包工具解决了该问题。

    这便有了此文。

    TCP 协议
    问题虽然解决了,但还是得想想原因,为啥会这样?打破砂锅问到底才是一个靠谱的程序员。

    这就得从 TCP 这个协议说起了。

    TCP 是一个面向字节流的协议,它是性质是流式的,所以它并没有分段。就像水流一样,你没法知道什么时候开始,什么时候结束。

    所以他会根据当前的套接字缓冲区的情况进行拆包或是粘包。

    下图展示了一个 TCP 协议传输的过程:

    发送端的字节流都会先传入缓冲区,再通过网络传入到接收端的缓冲区中,最终由接收端获取。

    当我们发送两个完整包到接收端的时候:

    正常情况会接收到两个完整的报文。

    但也有以下的情况:

    接收到的是一个报文,它是由发送的两个报文组成的,这样对于应用程序来说就很难处理了(这样称为粘包)。

    还有可能出现上面这样的虽然收到了两个包,但是里面的内容却是互相包含,对于应用来说依然无法解析(拆包)。

    对于这样的问题只能通过上层的应用来解决,常见的方式有:

    在报文末尾增加换行符表明一条完整的消息,这样在接收端可以根据这个换行符来判断消息是否完整。
    将消息分为消息头、消息体。可以在消息头中声明消息的长度,根据这个长度来获取报文(比如 808 协议)。
    规定好报文长度,不足的空位补齐,取的时候按照长度截取即可。
    以上的这些方式我们在 Netty 的 pipline 中里加入对应的解码器都可以手动实现。

    但其实 Netty 已经帮我们做好了,完全可以开箱即用。

    比如:

    LineBasedFrameDecoder 可以基于换行符解决。
    DelimiterBasedFrameDecoder可基于分隔符解决。
    FixedLengthFrameDecoder可指定长度解决。
    字符串拆、粘包
    下面来模拟一下最简单的字符串传输。

    还是在之前的

    https://github.com/crossoverJie/netty-action

    进行演示。

    在 Netty 客户端中加了一个入口可以循环发送 100 条字符串报文到接收端:

    /**
     * 向服务端发消息 字符串
     * @param stringReqVO
     * @return
     */
    @ApiOperation("客户端发送消息,字符串")
    @RequestMapping(value = "sendStringMsg", method = RequestMethod.POST)
    @ResponseBody
    public BaseResponse<NULLBody> sendStringMsg(@RequestBody StringReqVO stringReqVO){
        BaseResponse<NULLBody> res = new BaseResponse();
    
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            heartbeatClient.sendStringMsg(stringReqVO.getMsg()) ;
        }
    
        // 利用 actuator 来自增
        counterService.increment(Constants.COUNTER_CLIENT_PUSH_COUNT);
    
        SendMsgResVO sendMsgResVO = new SendMsgResVO() ;
        sendMsgResVO.setMsg("OK") ;
        res.setCode(StatusEnum.SUCCESS.getCode()) ;
        res.setMessage(StatusEnum.SUCCESS.getMessage()) ;
        return res ;
    }
    
    
    
    /**
     * 发送消息字符串
     *
     * @param msg
     */
    public void sendStringMsg(String msg) {
        ByteBuf message = Unpooled.buffer(msg.getBytes().length) ;
        message.writeBytes(msg.getBytes()) ;
        ChannelFuture future = channel.writeAndFlush(message);
        future.addListener((ChannelFutureListener) channelFuture ->
                LOGGER.info("客户端手动发消息成功={}", msg));
    
    }
    

    服务端直接打印即可:

    @Override
    protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, String msg) throws Exception {
        LOGGER.info("收到msg={}", msg);
    
    }
    

    顺便提一下,这里加的有一个字符串的解码器:.addLast(new StringDecoder()) 其实就是把消息解析为字符串。

    @Override
    protected void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf msg, List<Object> out) throws Exception {
        out.add(msg.toString(charset));
    }
    

    在 Swagger 中调用了客户端的接口用于给服务端发送了 100 次消息:

    正常情况下接收端应该打印 100 次 hello 才对,但是查看日志会发现:

    收到的内容有完整的、多的、少的、拼接的;这也就对应了上面提到的拆包、粘包。

    该怎么解决呢?这便可采用之前提到的 LineBasedFrameDecoder 利用换行符解决。

    利用 LineBasedFrameDecoder 解决问题
    LineBasedFrameDecoder 解码器使用非常简单,只需要在 pipline 链条上添加即可。

    //字符串解析,换行防拆包
    .addLast(new LineBasedFrameDecoder(1024))
    .addLast(new StringDecoder())
    构造函数中传入了 1024 是指报的长度最大不超过这个值,具体可以看下文的源码分析。

    然后我们再进行一次测试看看结果:

    注意,由于 LineBasedFrameDecoder 解码器是通过换行符来判断的,所以在发送时,一条完整的消息需要加上 。

    最终的结果:

    仔细观察日志,发现确实没有一条被拆、粘包。

    LineBasedFrameDecoder 的原理
    目的达到了,来看看它的实现原理:

    第一步主要就是 findEndOfLine 方法去找到当前报文中是否存在分隔符,存在就会返回分隔符所在的位置。
    判断是否需要丢弃,默认为 false ,第一次走这个逻辑(下文会判断是否需要改为 true)。
    如果报文中存在换行符,就会将数据截取到那个位置。
    如果不存在换行符(有可能是拆包、粘包),就看当前报文的长度是否大于预设的长度。大于则需要缓存这个报文长度,并将 discarding 设为 true。
    如果是需要丢弃时,判断是否找到了换行符,存在则需要丢弃掉之前记录的长度然后截取数据。
    如果没有找到换行符,则将之前缓存的报文长度进行累加,用于下次抛弃。
    从这个逻辑中可以看出就是寻找报文中是否包含换行符,并进行相应的截取。

    由于是通过缓冲区读取的,所以即使这次没有换行符的数据,只要下一次的报文存在换行符,上一轮的数据也不会丢。

    高效的编码方式 Google Protocol
    上面提到的其实就是在解码中进行操作,我们也可以自定义自己的拆、粘包工具。

    编解码的主要目的就是为了可以编码成字节流用于在网络中传输、持久化存储。

    Java 中也可以实现 Serializable 接口来实现序列化,但由于它性能等原因在一些 RPC 调用中用的很少。

    而 Google Protocol 则是一个高效的序列化框架,下面来演示在 Netty 中如何使用。

    安装
    首先第一步自然是安装:

    在官网下载对应的包。

    本地配置环境变量:

    当执行 protoc --version 出现以下结果表明安装成功:

    定义自己的协议格式
    接着是需要按照官方要求的语法定义自己的协议格式。

    比如我这里需要定义一个输入输出的报文格式:

    BaseRequestProto.proto:

    syntax = "proto2";

    package protocol;

    option java_package = "com.crossoverjie.netty.action.protocol";
    option java_outer_classname = "BaseRequestProto";

    message RequestProtocol {
    required int32 requestId = 2;
    required string reqMsg = 1;

    }
    BaseResponseProto.proto:

    syntax = "proto2";

    package protocol;

    option java_package = "com.crossoverjie.netty.action.protocol";
    option java_outer_classname = "BaseResponseProto";

    message ResponseProtocol {
    required int32 responseId = 2;
    required string resMsg = 1;

    }
    再通过

    protoc --java_out=/dev BaseRequestProto.proto BaseResponseProto.proto
    protoc 命令将刚才定义的协议格式转换为 Java 代码,并生成在 /dev 目录。

    只需要将生成的代码拷贝到我们的项目中,同时引入依赖:

    com.google.protobuf protobuf-java 3.4.0 利用 Protocol 的编解码也非常简单:

    public class ProtocolUtil {

    public static void main(String[] args) throws InvalidProtocolBufferException {
        BaseRequestProto.RequestProtocol protocol = BaseRequestProto.RequestProtocol.newBuilder()
                .setRequestId(123)
                .setReqMsg("你好啊")
                .build();
    
        byte[] encode = encode(protocol);
    
        BaseRequestProto.RequestProtocol parseFrom = decode(encode);
    
        System.out.println(protocol.toString());
        System.out.println(protocol.toString().equals(parseFrom.toString()));
    }
    
    /**
     * 编码
     * @param protocol
     * @return
     */
    public static byte[] encode(BaseRequestProto.RequestProtocol protocol){
        return protocol.toByteArray() ;
    }
    
    /**
     * 解码
     * @param bytes
     * @return
     * @throws InvalidProtocolBufferException
     */
    public static BaseRequestProto.RequestProtocol decode(byte[] bytes) throws InvalidProtocolBufferException {
        return BaseRequestProto.RequestProtocol.parseFrom(bytes);
    }
    

    }
    利用 BaseRequestProto 来做一个演示,先编码再解码最后比较最终的结果是否相同。答案肯定是一致的。

    利用 protoc 命令生成的 Java 文件里已经帮我们把编解码全部都封装好了,只需要简单调用就行了。

    可以看出 Protocol 创建对象使用的是构建者模式,对使用者来说清晰易读,更多关于构建器的内容可以参考这里。

    更多关于 Google Protocol 内容请查看官方开发文档。

    结合 Netty
    Netty 已经自带了对 Google protobuf 的编解码器,也是只需要在 pipline 中添加即可。

    server 端:

    // google Protobuf 编解码
    .addLast(new ProtobufDecoder(BaseRequestProto.RequestProtocol.getDefaultInstance()))
    .addLast(new ProtobufEncoder())
    客户端:

    // google Protobuf 编解码

    .addLast(new ProtobufDecoder(BaseResponseProto.ResponseProtocol.getDefaultInstance()))

    .addLast(new ProtobufEncoder())
    稍微注意的是,在构建 ProtobufDecoder 时需要显式指定解码器需要解码成什么类型。

    我这里服务端接收的是 BaseRequestProto,客户端收到的是服务端响应的 BaseResponseProto 所以就设置了对应的实例。

    同样的提供了一个接口向服务端发送消息,当服务端收到了一个特殊指令时也会向客户端返回内容:

    @Override
    protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, BaseRequestProto.RequestProtocol msg) throws Exception {
        LOGGER.info("收到msg={}", msg.getReqMsg());
    
        if (999 == msg.getRequestId()){
            BaseResponseProto.ResponseProtocol responseProtocol = BaseResponseProto.ResponseProtocol.newBuilder()
                    .setResponseId(1000)
                    .setResMsg("服务端响应")
                    .build();
            ctx.writeAndFlush(responseProtocol) ;
        }
    
    }
    

    在 swagger 中调用相关接口:

    在日志可以看到服务端收到了消息,同时客户端也收到了返回:

    虽说 Netty 封装了 Google Protobuf 相关的编解码工具,其实查看它的编码工具就会发现也是利用上文提到的 api 实现的。

    Protocol 拆、粘包
    Google Protocol 的使用确实非常简单,但还是有值的注意的地方,比如它依然会有拆、粘包问题。

    不妨模拟一下:

    连续发送 100 次消息看服务端收到的怎么样:

    会发现服务端在解码的时候报错,其实就是被拆、粘包了。

    这点 Netty 自然也考虑到了,所以已经提供了相关的工具。

    //拆包解码
    .addLast(new ProtobufVarint32FrameDecoder())
    .addLast(new ProtobufVarint32LengthFieldPrepender())
    只需要在服务端和客户端加上这两个编解码工具即可,再来发送一百次试试。

    查看日志发现没有出现一次异常,100 条信息全部都接收到了。

    这个编解码工具可以简单理解为是在消息体中加了一个 32 位长度的整形字段,用于表明当前消息长度。

    总结
    网络这块同样是计算机的基础,由于近期在做相关的工作所以接触的比较多,也算是给大学补课了。

    后面会接着更新 Netty 相关的内容,最后会产出一个高性能的 HTTP 以及 RPC 框架,敬请期待。

    上文相关的代码:

    https://github.com/crossoverJie/netty-action

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