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来源：Fate/stay night [Heaven's Feel] lost butterfly
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在前一篇文章《聊聊 TCP 长连接和心跳那些事》中，我们已经聊过了 TCP 中的 KeepAlive，以及在应用层设计心跳的意义，但却对长连接心跳的设计方案没有做详细地介绍。事实上，设计一个好的心跳机制并不是一件容易的事，就我所熟知的几个 RPC 框架，它们的心跳机制可以说大相径庭，这篇文章我将探讨一下如何设计一个优雅的心跳机制，主要从 Dubbo 的现有方案以及一个改进方案来做分析。
因为后续我们将从源码层面来进行介绍，所以一些服务治理框架的细节还需要提前交代一下，方便大家理解。
高性能的 RPC 框架几乎都会选择使用 Netty 来作为通信层的组件，非阻塞式通信的高效不需要我做过多的介绍。但也由于非阻塞的特性，导致其发送数据和接收数据是一个异步的过程，所以当存在服务端异常、网络问题时，客户端接是接收不到响应的，那我们如何判断一次 RPC 调用是失败的呢？
误区一：Dubbo 调用不是默认同步的吗？
Dubbo 在通信层是异步的，呈现给使用者同步的错觉是因为内部做了阻塞等待，实现了异步转同步。
误区二： Channel.writeAndFlush 会返回一个 channelFuture，我只需要判断 channelFuture.isSuccess 就可以判断请求是否成功了。
注意，writeAndFlush 成功并不代表对端接受到了请求，返回值为 true 只能保证写入网络缓冲区成功，并不代表发送成功。
避开上述两个误区，我们再来回到本小节的标题：客户端如何得知请求失败？正确的逻辑应当是以客户端接收到失败响应为判断依据。等等，前面不还在说在失败的场景中，服务端是不会返回响应的吗？没错，既然服务端不会返回，那就只能客户端自己造了。
一个常见的设计是：客户端发起一个 RPC 请求，会设置一个超时时间 client_timeout，发起调用的同时，客户端会开启一个延迟 client_timeout 的定时器
接收到正常响应时，移除该定时器。
定时器倒计时完毕，还没有被移除，则认为请求超时，构造一个失败的响应传递给客户端。
Dubbo 中的超时判定逻辑：
public static DefaultFuture newFuture(Channel channel, Request request, int timeout) {
final DefaultFuture future = new DefaultFuture(channel, request, timeout);
// timeout check
timeoutCheck(future);
return future;
}
private static void timeoutCheck(DefaultFuture future) {
TimeoutCheckTask task = new TimeoutCheckTask(future);
TIME_OUT_TIMER.newTimeout(task, future.getTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS);
}
private static class TimeoutCheckTask implements TimerTask {
private DefaultFuture future;
TimeoutCheckTask(DefaultFuture future) {
this.future = future;
}
@Override
public void run(Timeout timeout) {
if (future == null || future.isDone()) {
return;
}
// create exception response.
Response timeoutResponse = new Response(future.getId());
// set timeout status.
timeoutResponse.setStatus(future.isSent() ? Response.SERVER_TIMEOUT : Response.CLIENT_TIMEOUT);
timeoutResponse.setErrorMessage(future.getTimeoutMessage(true));
// handle response.
DefaultFuture.received(future.getChannel(), timeoutResponse);
}
}主要逻辑涉及的类： DubboInvoker， HeaderExchangeChannel， DefaultFuture ，通过上述代码，我们可以得知一个细节，无论是何种调用，都会经过这个定时器的检测，超时即调用失败，一次 RPC 调用的失败，必须以客户端收到失败响应为准。
网络通信永远要考虑到最坏的情况，一次心跳失败，不能认定为连接不通，多次心跳失败，才能采取相应的措施。
忙检测的对立面是空闲检测，我们做心跳的初衷，是为了保证连接的可用性，以保证及时采取断连，重连等措施。如果一条通道上有频繁的 RPC 调用正在进行，我们不应该为通道增加负担去发送心跳包。心跳扮演的角色应当是晴天收伞，雨天送伞。
本文的源码对应 Dubbo 2.7.x 版本，在 apache 孵化的该版本中，心跳机制得到了增强。
介绍完了一些基础的概念，我们便来看看 Dubbo 是如何设计应用层心跳的。Dubbo 的心跳是双向心跳，客户端会给服务端发送心跳，反之，服务端也会向客户端发送心跳。
public class HeaderExchangeClient implements ExchangeClient {
private int heartbeat;
private int heartbeatTimeout;
private HashedWheelTimer heartbeatTimer;
public HeaderExchangeClient(Client client, boolean needHeartbeat) {
this.client = client;
this.channel = new HeaderExchangeChannel(client);
this.heartbeat = client.getUrl().getParameter(Constants.HEARTBEAT_KEY, dubbo != null && dubbo.startsWith("1.0.") ? Constants.DEFAULT_HEARTBEAT : 0);
this.heartbeatTimeout = client.getUrl().getParameter(Constants.HEARTBEAT_TIMEOUT_KEY, heartbeat * 3);
if (needHeartbeat) { <1>
long tickDuration = calculateLeastDuration(heartbeat);
heartbeatTimer = new HashedWheelTimer(new NamedThreadFactory("dubbo-client-heartbeat", true), tickDuration,
TimeUnit.MILLISECONDS, Constants.TICKS_PER_WHEEL); <2>
startHeartbeatTimer();
}
}
}不仅 HeaderExchangeClient 客户端开起了定时器， HeaderExchangeServer 服务端同样开起了定时器，由于服务端的逻辑和客户端几乎一致，所以后续我并不会重复粘贴服务端的代码。
Dubbo 在早期版本版本中使用的是 shedule 方案，在 2.7.x 中替换成了 HashWheelTimer。
privatevoid startHeartbeatTimer(){
long heartbeatTick= calculateLeastDuration(heartbeat);
long heartbeatTimeoutTick= calculateLeastDuration(heartbeatTimeout);
HeartbeatTimerTask heartBeatTimerTask=newHeartbeatTimerTask(cp, heartbeatTick, heartbeat);<1>
ReconnectTimerTask reconnectTimerTask=newReconnectTimerTask(cp, heartbeatTimeoutTick, heartbeatTimeout);<2>
heartbeatTimer.newTimeout(heartBeatTimerTask, heartbeatTick,TimeUnit.MILLISECONDS);
heartbeatTimer.newTimeout(reconnectTimerTask, heartbeatTimeoutTick,TimeUnit.MILLISECONDS);
}
Dubbo 在 startHeartbeatTimer 方法中主要开启了两个定时器： HeartbeatTimerTask， ReconnectTimerTask
至于方法中的其他代码，其实也是本文的重要分析内容，先容我卖个关子，后面再来看追溯。
详细解析下心跳检测定时任务的逻辑 HeartbeatTimerTask#doTask：
protected void doTask(Channel channel) {
Long lastRead = lastRead(channel);
Long lastWrite = lastWrite(channel);
if ((lastRead != null && now() - lastRead > heartbeat)
|| (lastWrite != null && now() - lastWrite > heartbeat)) {
Request req = new Request();
req.setVersion(Version.getProtocolVersion());
req.setTwoWay(true);
req.setEvent(Request.HEARTBEAT_EVENT);
channel.send(req);
}
}
}前面已经介绍过，Dubbo 采取的是设计是双向心跳，即服务端会向客户端发送心跳，客户端也会向服务端发送心跳，接收的一方更新 lastRead 字段，发送的一方更新 lastWrite 字段，超过心跳间隙的时间，便发送心跳请求给对端。这里的 lastRead/lastWrite 同样会被同一个通道上的普通调用更新，通过更新这两个字段，实现了只在连接空闲时才会真正发送空闲报文的机制，符合我们一开始科普的做法。
注意：不仅仅心跳请求会更新 lastRead 和 lastWrite，普通请求也会。这对应了我们预备知识中的空闲检测机制。
继续研究下重连和断连定时器都实现了什么 ReconnectTimerTask#doTask。
protected void doTask(Channel channel) {
Long lastRead = lastRead(channel);
Long now = now();
if (lastRead != null && now - lastRead > heartbeatTimeout) {
if (channel instanceof Client) {
((Client) channel).reconnect();
} else {
channel.close();
}
}
}第二个定时器则负责根据客户端、服务端类型来对连接做不同的处理，当超过设置的心跳总时间之后，客户端选择的是重新连接，服务端则是选择直接断开连接。这样的考虑是合理的，客户端调用是强依赖可用连接的，而服务端可以等待客户端重新建立连接。
细心的朋友会发现，这个类被命名为 ReconnectTimerTask 是不太准确的，因为它处理的是重连和断连两个逻辑。
在 Dubbo 的 issue 中曾经有人反馈过定时不精确的问题，我们来看看是怎么一回事。
Dubbo 中默认的心跳周期是 60s，设想如下的时序：
第 0 秒，心跳检测发现连接活跃
第 1 秒，连接实际断开
第 60 秒，心跳检测发现连接不活跃
由于时间窗口的问题，死链不能够被及时检测出来，最坏情况为一个心跳周期。
为了解决上述问题，我们再倒回去看一下上面的 startHeartbeatTimer() 方法
long heartbeatTick = calculateLeastDuration(heartbeat); long heartbeatTimeoutTick = calculateLeastDuration(heartbeatTimeout);
其中 calculateLeastDuration 根据心跳时间和超时时间分别计算出了一个 tick 时间，实际上就是将两个变量除以了 3，使得他们的值缩小，并传入了 HashWeelTimer 的第二个参数之中
heartbeatTimer.newTimeout(heartBeatTimerTask, heartbeatTick, TimeUnit.MILLISECONDS); heartbeatTimer.newTimeout(reconnectTimerTask, heartbeatTimeoutTick, TimeUnit.MILLISECONDS);
tick 的含义便是定时任务执行的频率。这样，通过减少检测间隔时间，增大了及时发现死链的概率，原先的最坏情况是 60s，如今变成了 20s。这个频率依旧可以加快，但需要考虑资源消耗的问题。
定时不准确的问题出现在 Dubbo 的两个定时任务之中，所以都做了 tick 操作。事实上，所有的定时检测的逻辑都存在类似的问题。
Dubbo 对于建立的每一个连接，同时在客户端和服务端开启了 2 个定时器，一个用于定时发送心跳，一个用于定时重连、断连，执行的频率均为各自检测周期的 1/3。定时发送心跳的任务负责在连接空闲时，向对端发送心跳包。定时重连、断连的任务负责检测 lastRead 是否在超时周期内仍未被更新，如果判定为超时，客户端处理的逻辑是重连，服务端则采取断连的措施。
先不急着判断这个方案好不好，再来看看改进方案是怎么设计的。
实际上我们可以更优雅地实现心跳机制，本小节开始，我将介绍一个新的心跳机制。
Netty 对空闲连接的检测提供了天然的支持，使用 IdleStateHandler 可以很方便的实现空闲检测逻辑。
public IdleStateHandler(
long readerIdleTime, long writerIdleTime, long allIdleTime,
TimeUnit unit) {}readerIdleTime：读超时时间
writerIdleTime：写超时时间
allIdleTime：所有类型的超时时间
IdleStateHandler 这个类会根据设置的超时参数，循环检测 channelRead 和 write 方法多久没有被调用。当在 pipeline 中加入 IdleSateHandler 之后，可以在此 pipeline 的任意 Handler 的 userEventTriggered 方法之中检测 IdleStateEvent 事件，
@Override
public void userEventTriggered(ChannelHandlerContext ctx, Object evt) throws Exception {
if (evt instanceof IdleStateEvent) {
//do something
}
ctx.fireUserEventTriggered(evt);
}为什么需要介绍 IdleStateHandler 呢？其实提到它的空闲检测 + 定时的时候，大家应该能够想到了，这不天然是给心跳机制服务的吗？很多服务治理框架都选择了借助 IdleStateHandler 来实现心跳。
IdleStateHandler 内部使用了 eventLoop.schedule(task) 的方式来实现定时任务，使用 eventLoop 线程的好处是还同时保证了线程安全，这里是一个小细节。
首先是将 IdleStateHandler 加入 pipeline 中。
客户端：
bootstrap.handler(new ChannelInitializer() { @Override protected void initChannel(NioSocketChannel ch) throws Exception { ch.pipeline().addLast("clientIdleHandler", new IdleStateHandler(60, 0, 0)); } });
服务端：
serverBootstrap.childHandler(new ChannelInitializer() { @Override protected void initChannel(NioSocketChannel ch) throws Exception { ch.pipeline().addLast("serverIdleHandler",new IdleStateHandler(0, 0, 200)); } }
客户端配置了 read 超时为 60s，服务端配置了 write/read 超时为 200s，先在此埋下两个伏笔：
为什么客户端和服务端配置的超时时间不一致？
为什么客户端检测的是读超时，而服务端检测的是读写超时？
对于空闲超时的处理逻辑，客户端和服务端是不同的。首先来看客户端
@Override
public void userEventTriggered(ChannelHandlerContext ctx, Object evt) throws Exception {
if (evt instanceof IdleStateEvent) {
// send heartbeat
sendHeartBeat();
} else {
super.userEventTriggered(ctx, evt);
}
}检测到空闲超时之后，采取的行为是向服务端发送心跳包，具体是如何发送，以及处理响应的呢？伪代码如下
public void sendHeartBeat() {
Invocation invocation = new Invocation();
invocation.setInvocationType(InvocationType.HEART_BEAT);
channel.writeAndFlush(invocation).addListener(new CallbackFuture() {
@Override
public void callback(Future future) {
RPCResult result = future.get();
//超时 或者 写失败
if (result.isError()) {
channel.addFailedHeartBeatTimes();
if (channel.getFailedHeartBeatTimes() >= channel.getMaxHeartBeatFailedTimes()) {
channel.reconnect();
}
} else {
channel.clearHeartBeatFailedTimes();
}
}
});
}行为并不复杂，构造一个心跳包发送到服务端，接受响应结果
响应成功，清空请求失败标记
响应失败，心跳失败标记+1，如果超过配置的失败次数，则重新连接
不仅仅是心跳，普通请求返回成功响应时也会清空标记
@Override
public void userEventTriggered(ChannelHandlerContext ctx, Object evt) throws Exception {
if (evt instanceof IdleStateEvent) {
channel.close();
} else {
super.userEventTriggered(ctx, evt);
}
}服务端处理空闲连接的方式非常简单粗暴，直接关闭连接。
为什么客户端和服务端配置的超时时间不一致？
因为客户端有重试逻辑，不断发送心跳失败 n 次之后，才认为是连接断开；而服务端是直接断开，留给服务端时间得长一点。60 * 3 < 200 还说明了一个问题，双方都拥有断开连接的能力，但连接的创建是由客户端主动发起的，那么客户端也更有权利去主动断开连接。
为什么客户端检测的是读超时，而服务端检测的是读写超时？
这其实是一个心跳的共识了，仔细思考一下，定时逻辑是由客户端发起的，所以整个链路中不通的情况只有可能是：服务端接收，服务端发送，客户端接收。也就是说，只有客户端的 pong，服务端的 ping，pong 的检测是有意义的。
主动追求别人的是你，主动说分手的也是你。
利用 IdleStateHandler 实现心跳机制可以说是十分优雅的，借助 Netty 提供的空闲检测机制，利用客户端维护单向心跳，在收到 3 次心跳失败响应之后，客户端断开连接，交由异步线程重连，本质还是表现为客户端重连。服务端在连接空闲较长时间后，主动断开连接，以避免无谓的资源浪费。
私下请教过美团点评的长连接负责人：俞超（闪电侠），美点使用的心跳方案和 Dubbo 改进方案几乎一致，可以该方案是标准实现了。
鉴于 Dubbo 存在一些其他通信层的实现，所以可以保留现有的定时发送心跳的逻辑。
建议改动点一：
双向心跳的设计是不必要的，兼容现有的逻辑，可以让客户端在连接空闲时发送单向心跳，服务端定时检测连接可用性。定时时间尽量保证：客户端超时时间 * 3 ≈ 服务端超时时间
建议改动点二：
去除处理重连和断连的定时任务，Dubbo 可以判断心跳请求是否响应失败，可以借鉴改进方案的设计，在连接级别维护一个心跳失败次数的标记，任意响应成功，清除标记；连续心跳失败 n 次，客户端发起重连。这样可以减少一个不必要的定时器，任何轮询的方式，都是不优雅的。
最后再聊聊可扩展性这个话题。其实我是建议把定时器交给更加底层的 Netty 去做，也就是完全使用 IdleStateHandler ，其他通信层组件各自实现自己的空闲检测逻辑，但是 Dubbo 中 mina，grizzy 的兼容问题囿住了我的拳脚，但试问一下，如今的 2019 年，又有多少人在使用 mina 和 grizzy？因为一些不太可能用的特性，而限制了主流用法的优化，这肯定不是什么好事。抽象，功能，可扩展性并不是越多越好，开源产品的人力资源是有限的，框架使用者的理解能力也是有限的，能解决大多数人问题的设计，才是好的设计。哎，mina、grizzy，学不动了。