（1）客户端发送一个请求A（长连接），在服务器端的业务层需要20秒以上才能接收到。

（2）客户端发送一个请求B（端连接），在服务器端的业务层可以迅速接收到。

从现象大致知道问题出在服务器端的网络接收层，大量通过长连接发送过来的请求都堵塞在网络层得不到处理（在网络层排队，还没到应用层）。

（友情提示：本博文章欢迎转载，但请注明出处：hankchen，http://www.blogjava.net/hankchen）

后来经过排查，发现是Netty中的OrderedMemoryAwareThreadPoolExecutor原因。相关代码如下：

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;
}

先介绍下背景知识，再来分析问题。

大家都知道，Netty是一个基于事件的NIO框架。在Netty中，一切网络动作都是通过事件来传播并处理的，例如：Channel读、Channel写等等。回忆下Netty的流处理模型：

Boss线程（一个服务器端口对于一个）---接收到客户端连接---生成Channel---交给Work线程池（多个Work线程）来处理。

具体的Work线程---读完已接收的数据到ChannelBuffer---触发ChannelPipeline中的ChannelHandler链来处理业务逻辑。

注意：执行ChannelHandler链的整个过程是同步的，如果业务逻辑的耗时较长，会将导致Work线程长时间被占用得不到释放，从而影响了整个服务器的并发处理能力。

所以，为了提高并发数，一般通过ExecutionHandler线程池来异步处理ChannelHandler链（worker线程在经过ExecutionHandler后就结束了，它会被ChannelFactory的worker线程池所回收）。在Netty中，只需要增加一行代码：

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))

对于ExecutionHandler需要的线程池模型，Netty提供了两种可选：

1） MemoryAwareThreadPoolExecutor 通过对线程池内存的使用控制，可控制Executor中待处理任务的上限（超过上限时，后续进来的任务将被阻塞），并可控制单个Channel待处理任务的上限，防止内存溢出错误；

2） OrderedMemoryAwareThreadPoolExecutor 是 MemoryAwareThreadPoolExecutor 的子类。除了MemoryAwareThreadPoolExecutor 的功能之外，它还可以保证同一Channel中处理的事件流的顺序性，这主要是控制事件在异步处理模式下可能出现的错误的事件顺序，但它并不保证同一Channel中的事件都在一个线程中执行（通常也没必要）。

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) --->

上图表达的意思有几个：

（1）对整个线程池而言，处理同一个Channel的事件，必须是按照顺序来处理的。例如，必须先处理完Channel A (Event A1) ，再处理Channel A (Event A2)、Channel A (Event A3)

（2）同一个Channel的多个事件，会分布到线程池的多个线程中去处理。

（3）不同Channel的事件可以同时处理（分担到多个线程），互不影响。  

OrderedMemoryAwareThreadPoolExecutor 的这种事件处理有序性是有意义的，因为通常情况下，请求发送端希望服务器能够按照顺序处理自己的请求，特别是需要多次握手的应用层协议。例如：XMPP协议。

现在回到具体业务上来，我们这里的认证服务也使用了OrderedMemoryAwareThreadPoolExecutor。认证服务的其中一个环节是使用长连接，不断处理来自另外一个服务器的认证请求。通信的数据包都很小，一般都是200个字节以内。一般情况下，处理这个过程很快，所以没有什么问题。但是，由于认证服务需要调用第三方的接口，如果第三方接口出现延迟，将导致这个过程变慢。一旦一个事件处理不完，由于要保持事件处理的有序性，其他事件就全部堵塞了！而短连接之所以没有问题，是因为短连接一个Channel就一个请求数据包，处理完Channel就关闭了，根本不存在顺序的问题，所以在业务层可以迅速收到请求，只是由于同样的原因（第三方接口），处理时间会比较长。

其实，认证过程都是独立的请求数据包（单个帐号），每个请求数据包之间是没有任何关系的，保持这样的顺序没有意义！

最后的改进措施：

1、去掉OrderedMemoryAwareThreadPoolExecutor，改用MemoryAwareThreadPoolExecutor。

2、减少调用第三方接口的超时时间，让处理线程尽早回归线程池。

（友情提示：本博文章欢迎转载，但请注明出处：hankchen，http://www.blogjava.net/hankchen）