本项目代码地址：https://github.com/HashZhang/spring-cloud-scaffold/tree/master/spring-cloud-iiford
在我们的项目中，我们没有采用默认的 Tomcat 容器，而是使用了 UnderTow 作为我们的容器。其实性能上的差异并没有那么明显，但是使用 UnderTow 我们可以利用直接内存作为网络传输的 buffer，减少业务的 GC，优化业务的表现。
Undertow 的官网：https://undertow.io/
但是，Undertow 有一些令人担忧的地方：
使用 Undertow 要注意的问题：
对于 Servlet 容器，依赖如下：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-undertow</artifactId>
</dependency>
对于 Weflux 容器，依赖如下：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-undertow</artifactId>
</dependency>
Undertow 目前(2.x) 还是基于 Java XNIO，Java XNIO 是一个对于 JDK NIO 类的扩展，和 netty 的基本功能是一样的，但是 netty 更像是对于 Java NIO 的封装，Java XNIO 更像是扩展封装。主要是 netty 中基本传输承载数据的并不是 Java NIO 中的 ByteBuffer，而是自己封装的 ByteBuf，而 Java XNIO 各个接口设计还是基于 ByteBuffer 为传输处理单元。设计上也很相似，都是 Reactor 模型的设计。
Java XNIO 主要包括如下几个概念：
ByteBuffer：Buffer 是一个具有状态的数组，用来承载数据，可以追踪记录已经写入或者已经读取的内容。主要属性包括：capacity(Buffer 的容量)，position(下一个要读取或者写入的位置下标)，limit(当前可以写入或者读取的极限位置)。程序必须通过将数据放入 Buffer，才能从 Channel 读取或者写入数据。ByteBuffer是更加特殊的 Buffer，它可以以直接内存分配，这样 JVM 可以直接利用这个 Bytebuffer 进行 IO 操作，省了一步复制（具体可以参考我的一篇文章：Java 堆外内存、零拷贝、直接内存以及针对于NIO中的FileChannel的思考）。也可以通过文件映射内存直接分配，即 Java MMAP（具体可以参考我的一篇文章：JDK核心JAVA源码解析（5） - JAVA File MMAP原理解析）。所以，一般的 IO 操作都是通过 ByteBuffer 进行的。Channel：Channel 是 Java 中对于打开和某一外部实体（例如硬件设备，文件，网络连接 socket 或者可以执行 IO 操作的某些组件）连接的抽象。Channel 主要是 IO 事件源，所有写入或者读取的数据都必须经过 Channel。对于 NIO 的 Channel，会通过 Selector 来通知事件的就绪（例如读就绪和写就绪），之后通过 Buffer 进行读取或者写入。Worker: Worker 是 Java XNIO 框架中的基本网络处理单元，一个 Worker 包含两个不同的线程池类型，分别是：
Selector.start()处理对应事件的各种回调，原则上不能处理任何阻塞的任务，因为这样会导致其他连接无法处理。IO 线程池包括两种线程（在 XNIO 框架中，通过设置 WORKER_IO_THREADS 来设置这个线程池大小，默认是一个 CPU 一个 IO 线程）：
ChannelListener：ChannelListener 是用来监听处理 Channel 事件的抽象，包括：channel readable, channel writable, channel opened, channel closed, channel bound, channel unboundUndertow 是基于 XNIO 的 Web 服务容器。在 XNIO 的基础上，增加：
BufferPool: 如果每次需要 ByteBuffer 的时候都去申请，对于堆内存的 ByteBuffer 需要走 JVM 内存分配流程（TLAB -> 堆），对于直接内存则需要走系统调用，这样效率是很低下的。所以，一般都会引入内存池。在这里就是 BufferPool。目前，UnderTow 中只有一种 DefaultByteBufferPool，其他的实现目前没有用。这个 DefaultByteBufferPool 相对于 netty 的 ByteBufArena 来说，非常简单，类似于 JVM TLAB 的机制（可以参考我的另一系列：全网最硬核 JVM TLAB 分析），但是简化了很多。我们只需要配置 buffer size ，并开启使用直接内存即可。Listener: 默认内置有 3 种 Listener ，分别是 HTTP/1.1、AJP 和 HTTP/2 分别对应的 Listener（HTTPS 通过对应的 HTTP Listner 开启 SSL 实现），负责所有请求的解析，将请求解析后包装成为 HttpServerExchange 并交给后续的 Handler 处理。Handler: 通过 Handler 处理响应的业务，这样组成一个完整的 Web 服务器。Undertow 的 Builder 设置了一些默认的参数，参考源码：
private Builder() {
ioThreads = Math.max(Runtime.getRuntime().availableProcessors(), 2);
workerThreads = ioThreads * 8;
long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory();
//smaller than 64mb of ram we use 512b buffers
if (maxMemory < 64 * 1024 * 1024) {
//use 512b buffers
directBuffers = false;
bufferSize = 512;
} else if (maxMemory < 128 * 1024 * 1024) {
//use 1k buffers
directBuffers = true;
bufferSize = 1024;
} else {
//use 16k buffers for best performance
//as 16k is generally the max amount of data that can be sent in a single write() call
directBuffers = true;
bufferSize = 1024 * 16 - 20; //the 20 is to allow some space for protocol headers, see UNDERTOW-1209
}
}
public DefaultByteBufferPool(boolean direct, int bufferSize, int maximumPoolSize, int threadLocalCacheSize, int leakDecetionPercent) {
this.direct = direct;
this.bufferSize = bufferSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.threadLocalCacheSize = threadLocalCacheSize;
this.leakDectionPercent = leakDecetionPercent;
if(direct) {
arrayBackedPool = new DefaultByteBufferPool(false, bufferSize, maximumPoolSize, 0, leakDecetionPercent);
} else {
arrayBackedPool = this;
}
}
其中：
对于 bufferSize，最好和你系统的 TCP Socket Buffer 配置一样。在我们的容器中，我们将微服务实例的容器内的 TCP Socket Buffer 的读写 buffer 大小成一模一样的配置（因为微服务之间调用，发送的请求也是另一个微服务接受，所以调整所有微服务容器的读写 buffer 大小一致，来优化性能，默认是根据系统内存来自动计算出来的）。
查看 Linux 系统 TCP Socket Buffer 的大小：
/proc/sys/net/ipv4/tcp_rmem (对于读取)/proc/sys/net/ipv4/tcp_wmem (对于写入)在我们的容器中，分别是：
bash-4.2# cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_rmem
4096 16384 4194304
bash-4.2# cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_wmem
4096 16384 4194304
从左到右三个值分别为：每个 TCP Socket 的读 Buffer 与写 Buffer 的大小的 最小值，默认值和最大值，单位是字节。
我们设置我们 Undertow 的 buffer size 为 TCP Socket Buffer 的默认值，即 16 KB。Undertow 的 Builder 里面，如果内存大于 128 MB，buffer size 为 16 KB 减去 20 字节（为协议头预留）。所以，我们使用默认的即可。
application.yml 配置：
server.undertow:
# 是否分配的直接内存(NIO直接分配的堆外内存)，这里开启，所以java启动参数需要配置下直接内存大小，减少不必要的GC
# 在内存大于 128 MB 时，默认就是使用直接内存的
directBuffers: true
# 以下的配置会影响buffer,这些buffer会用于服务器连接的IO操作
# 如果每次需要 ByteBuffer 的时候都去申请，对于堆内存的 ByteBuffer 需要走 JVM 内存分配流程（TLAB -> 堆），对于直接内存则需要走系统调用，这样效率是很低下的。
# 所以，一般都会引入内存池。在这里就是 `BufferPool`。
# 目前，UnderTow 中只有一种 `DefaultByteBufferPool`，其他的实现目前没有用。
# 这个 DefaultByteBufferPool 相对于 netty 的 ByteBufArena 来说，非常简单，类似于 JVM TLAB 的机制
# 对于 bufferSize，最好和你系统的 TCP Socket Buffer 配置一样
# `/proc/sys/net/ipv4/tcp_rmem` (对于读取)
# `/proc/sys/net/ipv4/tcp_wmem` (对于写入)
# 在内存大于 128 MB 时，bufferSize 为 16 KB 减去 20 字节，这 20 字节用于协议头
buffer-size: 16384 - 20
Worker 配置其实就是 XNIO 的核心配置，主要需要配置的即 io 线程池以及 worker 线程池大小。
默认情况下，io 线程大小为可用 CPU 数量 * 2，即读线程个数为可用 CPU 数量，写线程个数也为可用 CPU 数量。worker 线程池大小为 io 线程大小 * 8.
微服务应用由于涉及的阻塞操作比较多，所以可以将 worker 线程池大小调大一些。我们的应用设置为 io 线程大小 * 32.
application.yml 配置：
server.undertow.threads:
# 设置IO线程数, 它主要执行非阻塞的任务,它们会负责多个连接, 默认设置每个CPU核心一个读线程和一个写线程
io: 16
# 阻塞任务线程池, 当执行类似servlet请求阻塞IO操作, undertow会从这个线程池中取得线程
# 它的值设置取决于系统线程执行任务的阻塞系数，默认值是IO线程数*8
worker: 128
Spring Boot 中对于 Undertow 相关配置的抽象是 ServerProperties 这个类。目前 Undertow 涉及的所有配置以及说明如下（不包括 accesslog 相关的，accesslog 会在下一节详细分析）：
server:
undertow:
# 以下的配置会影响buffer,这些buffer会用于服务器连接的IO操作
# 如果每次需要 ByteBuffer 的时候都去申请，对于堆内存的 ByteBuffer 需要走 JVM 内存分配流程（TLAB -> 堆），对于直接内存则需要走系统调用，这样效率是很低下的。
# 所以，一般都会引入内存池。在这里就是 `BufferPool`。
# 目前，UnderTow 中只有一种 `DefaultByteBufferPool`，其他的实现目前没有用。
# 这个 DefaultByteBufferPool 相对于 netty 的 ByteBufArena 来说，非常简单，类似于 JVM TLAB 的机制
# 对于 bufferSize，最好和你系统的 TCP Socket Buffer 配置一样
# `/proc/sys/net/ipv4/tcp_rmem` (对于读取)
# `/proc/sys/net/ipv4/tcp_wmem` (对于写入)
# 在内存大于 128 MB 时，bufferSize 为 16 KB 减去 20 字节，这 20 字节用于协议头
buffer-size: 16364
# 是否分配的直接内存(NIO直接分配的堆外内存)，这里开启，所以java启动参数需要配置下直接内存大小，减少不必要的GC
# 在内存大于 128 MB 时，默认就是使用直接内存的
directBuffers: true
threads:
# 设置IO线程数, 它主要执行非阻塞的任务,它们会负责多个连接, 默认设置每个CPU核心一个读线程和一个写线程
io: 4
# 阻塞任务线程池, 当执行类似servlet请求阻塞IO操作, undertow会从这个线程池中取得线程
# 它的值设置取决于系统线程执行任务的阻塞系数，默认值是IO线程数*8
worker: 128
# http post body 大小，默认为 -1B ，即不限制
max-http-post-size: -1B
# 是否在启动时创建 filter，默认为 true，不用修改
eager-filter-init: true
# 限制路径参数数量，默认为 1000
max-parameters: 1000
# 限制 http header 数量，默认为 200
max-headers: 200
# 限制 http header 中 cookies 的键值对数量，默认为 200
max-cookies: 200
# 是否允许 / 与 %2F 转义。/ 是 URL 保留字,除非你的应用明确需要，否则不要开启这个转义，默认为 false
allow-encoded-slash: false
# 是否允许 URL 解码，默认为 true，除了 %2F 其他的都会处理
decode-url: true
# url 字符编码集，默认是 utf-8
url-charset: utf-8
# 响应的 http header 是否会加上 ‘Connection: keep-alive‘，默认为 true
always-set-keep-alive: true
# 请求超时，默认是不超时，我们的微服务因为可能有长时间的定时任务，所以不做服务端超时，都用客户端超时，所以我们保持这个默认配置
no-request-timeout: -1
# 是否在跳转的时候保持 path，默认是关闭的，一般不用配置
preserve-path-on-forward: false
options:
# spring boot 没有抽象的 xnio 相关配置在这里配置，对应 org.xnio.Options 类
socket:
SSL_ENABLED: false
# spring boot 没有抽象的 undertow 相关配置在这里配置，对应 io.undertow.UndertowOptions 类
server:
ALLOW_UNKNOWN_PROTOCOLS: false
Spring Boot 并没有将所有的 Undertow 与 XNIO 配置进行抽象，如果你想自定义一些相关配置，可以通过上面配置最后的 server.undertow.options 进行配置。server.undertow.options.socket 对应 XNIO 的相关配置，配置类是 org.xnio.Options;server.undertow.options.server 对应 Undertow 的相关配置，配置类是 io.undertow.UndertowOptions。
Spring Cloud 升级之路 - 2020.0.x - 2. 使用 Undertow 作为我们的 Web 服务容器
原文：https://www.cnblogs.com/zhxdick/p/14623904.html