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本篇介绍数据传输方面的管线技术。
Pipelines诞生于.NET Core团队，为使Kestrel成为业界最快的Web服务器之一。最初从作为Kestrel内部的实现细节发展成为可重用的API，它在.Net Core 2.1中作为可用于所有.NET开发人员的最高级BCL API（System.IO.Pipelines）提供。
使用NetworkStream的TCP服务器
在Pipelines之前用.NET编写的典型代码如下所示：
async Task ProcessLinesAsync(NetworkStream stream)
{
var buffer = new byte[1024];
await stream.ReadAsync(buffer, 0, buffer.Length);
// 在buffer中处理一行消息
ProcessLine(buffer);
}
此代码可能在本地测试时正确工作，但它有几个潜在错误：
一次ReadAsync调用可能没有收到整个消息（行尾）。
它忽略了stream.ReadAsync()返回值中实际填充到buffer中的数据量。（译者注：即不一定将buffer填充满）
一次ReadAsync调用不能处理多条消息。
这些是读取流数据时常见的一些缺陷。为了解决这个问题，我们需要做一些改变：
我们需要缓冲传入的数据，直到找到新的行。
我们需要解析缓冲区中返回的所有行
async Task ProcessLinesAsync(NetworkStream stream)
{
var buffer = new byte[1024];
var bytesBuffered = 0;
var bytesConsumed = 0;
while (true)
{
var bytesRead = await stream.ReadAsync(buffer, bytesBuffered, buffer.Length - bytesBuffered);
if (bytesRead == 0)
{
// EOF 已经到末尾
break;
}
// 跟踪已缓冲的字节数
bytesBuffered += bytesRead;
var linePosition = -1;
do
{
// 在缓冲数据中查找找一个行末尾
linePosition = Array.IndexOf(buffer, (byte)'n', bytesConsumed, bytesBuffered - bytesConsumed);
if (linePosition >= 0)
{
// 根据偏移量计算一行的长度
var lineLength = linePosition - bytesConsumed;
// 处理这一行
ProcessLine(buffer, bytesConsumed, lineLength);
// 移动bytesConsumed为了跳过我们已经处理掉的行 (包括n)
bytesConsumed += lineLength + 1;
}
}
while (linePosition >= 0);
}
}
这一次，这可能适用于本地开发，但一行可能大于1KiB（1024字节）。我们需要调整输入缓冲区的大小，直到找到新行。
因此，我们可以在堆上分配缓冲区去处理更长的一行。我们从客户端解析较长的一行时，可以通过使用ArrayPool避免重复分配缓冲区来改进这一点。
async Task ProcessLinesAsync(NetworkStream stream)
{
byte[] buffer = ArrayPool.Shared.Rent(1024);
var bytesBuffered = 0;
var bytesConsumed = 0;
while (true)
{
// 在buffer中计算中剩余的字节数
var bytesRemaining = buffer.Length - bytesBuffered;
if (bytesRemaining == 0)
{
// 将buffer size翻倍 并且将之前缓冲的数据复制到新的缓冲区
var newBuffer = ArrayPool.Shared.Rent(buffer.Length * 2);
Buffer.BlockCopy(buffer, 0, newBuffer, 0, buffer.Length);
// 将旧的buffer丢回池中
ArrayPool.Shared.Return(buffer);
buffer = newBuffer;
bytesRemaining = buffer.Length - bytesBuffered;
}
var bytesRead = await stream.ReadAsync(buffer, bytesBuffered, bytesRemaining);
if (bytesRead == 0)
{
// EOF 末尾
break;
}
// 跟踪已缓冲的字节数
bytesBuffered += bytesRead;
do
{
// 在缓冲数据中查找找一个行末尾
linePosition = Array.IndexOf(buffer, (byte)'n', bytesConsumed, bytesBuffered - bytesConsumed);
if (linePosition >= 0)
{
// 根据偏移量计算一行的长度
var lineLength = linePosition - bytesConsumed;
// 处理这一行
ProcessLine(buffer, bytesConsumed, lineLength);
// 移动bytesConsumed为了跳过我们已经处理掉的行 (包括n)
bytesConsumed += lineLength + 1;
}
}
while (linePosition >= 0);
}
}
这段代码有效，但现在我们正在重新调整缓冲区大小，从而产生更多缓冲区副本。它将使用更多内存，因为根据代码在处理一行行后不会缩缓冲区的大小。为避免这种情况，我们可以存储缓冲区序列，而不是每次超过1KiB大小时调整大小。
此外，我们不会增长1KiB的 缓冲区，直到它完全为空。这意味着我们最终传递给ReadAsync越来越小的缓冲区，这将导致对操作系统的更多调用。
为了缓解这种情况，我们将在现有缓冲区中剩余少于512个字节时分配一个新缓冲区：
public class BufferSegment
{
public byte[] Buffer { get; set; }
public int Count { get; set; }
public int Remaining => Buffer.Length - Count;
}
async Task ProcessLinesAsync(NetworkStream stream)
{
const int minimumBufferSize = 512;
var segments = new List();
var bytesConsumed = 0;
var bytesConsumedBufferIndex = 0;
var segment = new BufferSegment { Buffer = ArrayPool.Shared.Rent(1024) };
segments.Add(segment);
while (true)
{
// Calculate the amount of bytes remaining in the buffer
if (segment.Remaining .Shared.Rent(1024) };
segments.Add(segment);
}
var bytesRead = await stream.ReadAsync(segment.Buffer, segment.Count, segment.Remaining);
if (bytesRead == 0)
{
break;
}
// Keep track of the amount of buffered bytes
segment.Count += bytesRead;
while (true)
{
// Look for a EOL in the list of segments
var (segmentIndex, segmentOffset) = IndexOf(segments, (byte)'n', bytesConsumedBufferIndex, bytesConsumed);
if (segmentIndex >= 0)
{
// Process the line
ProcessLine(segments, segmentIndex, segmentOffset);
bytesConsumedBufferIndex = segmentOffset;
bytesConsumed = segmentOffset + 1;
}
else
{
break;
}
}
// Drop fully consumed segments from the list so we don't look at them again
for (var i = bytesConsumedBufferIndex; i >= 0; --i)
{
var consumedSegment = segments[i];
// Return all segments unless this is the current segment
if (consumedSegment != segment)
{
ArrayPool.Shared.Return(consumedSegment.Buffer);
segments.RemoveAt(i);
}
}
}
}
(int segmentIndex, int segmentOffest) IndexOf(List segments, byte value, int startBufferIndex, int startSegmentOffset)
{
var first = true;
for (var i = startBufferIndex; i = 0)
{
// Return the buffer index and the index within that segment where EOL was found
return (i, index);
}
first = false;
}
return (-1, -1);
}
此代码只是得到很多更加复杂。当我们正在寻找分隔符时，我们同时跟踪已填充的缓冲区序列。为此，我们此处使用List查找新行分隔符时表示缓冲数据。其结果是，ProcessLine和IndexOf现在接受List作为参数，而不是一个byte[]，offset和count。我们的解析逻辑现在需要处理一个或多个缓冲区序列。
我们的服务器现在处理部分消息，它使用池化内存来减少总体内存消耗，但我们还需要进行更多更改：
- 我们使用的byte[]和ArrayPool的只是普通的托管数组。这意味着无论何时我们执行ReadAsync或WriteAsync，这些缓冲区都会在异步操作的生命周期内被固定（以便与操作系统上的本机IO API互操作）。这对GC有性能影响，因为无法移动固定内存，这可能导致堆碎片。根据异步操作挂起的时间长短，池的实现可能需要更改。
- 可以通过解耦读取逻辑和处理逻辑来优化吞吐量。这会创服务器托管网建一个批处理效果，使解析逻辑可以使用更大的缓服务器托管网冲区块，而不是仅在解析单个行后才读取更多数据。这引入了一些额外的复杂性
- 我们需要两个彼此独立运行的循环。一个读取Socket和一个解析缓冲区。
- 当数据可用时，我们需要一种方法来向解析逻辑发出信号。
- 我们需要决定如果循环读取Socket“太快”会发生什么。如果解析逻辑无法跟上，我们需要一种方法来限制读取循环（逻辑）。这通常被称为“流量控制”或“背压”。
- 我们需要确保事情是线程安全的。我们现在在读取循环和解析循环之间共享多个缓冲区，并且这些缓冲区在不同的线程上独立运行。
- 内存管理逻辑现在分布在两个不同的代码段中，从填充缓冲区池的代码是从套接字读取的，而从缓冲区池取数据的代码是解析逻辑。
- 我们需要非常小心在解析逻辑完成之后我们如何处理缓冲区序列。如果我们不小心，我们可能会返回一个仍由Socket读取逻辑写入的缓冲区序列。
复杂性已经到了极端（我们甚至没有涵盖所有案例）。高性能网络应用通常意味着编写非常复杂的代码，以便从系统中获得更高的性能。
System.IO.Pipelines的目标是使这种类型的代码更容易编写。
使用System.IO.Pipelines的TCP服务器
让我们来看看这个例子的样子System.IO.Pipelines：
async Task ProcessLinesAsync(Socket socket)
{
var pipe = new Pipe();
Task writing = FillPipeAsync(socket, pipe.Writer);
Task reading = ReadPipeAsync(pipe.Reader);
return Task.WhenAll(reading, writing);
}
async Task FillPipeAsync(Socket socket, PipeWriter writer)
{
const int minimumBufferSize = 512;
while (true)
{
// 从PipeWriter至少分配512字节
Memory memory = writer.GetMemory(minimumBufferSize);
try
{
int bytesRead = await socket.ReceiveAsync(memory, SocketFlags.None);
if (bytesRead == 0)
{
break;
}
// 告诉PipeWriter从套接字读取了多少
writer.Advance(bytesRead);
}
catch (Exception ex)
{
LogError(ex);
break;
}
// 标记数据可用，让PipeReader读取
FlushResult result = await writer.FlushAsync();
if (result.IsCompleted)
{
break;
}
}
// 告诉PipeReader没有更多的数据
writer.Complete();
}
async Task ReadPipeAsync(PipeReader reader)
{
while (true)
{
ReadResult result = await reader.ReadAsync();
ReadOnlySequence buffer = result.Buffer;
SequencePosition? position = null;
do
{
// 在缓冲数据中查找找一个行末尾
position = buffer.PositionOf((byte)'n');
if (position != null)
{
// 处理这一行
ProcessLine(buffer.Slice(0, position.Value));
// 跳过 这一行+n (basically position 主要位置？)
buffer = buffer.Slice(buffer.GetPosition(1, position.Value));
}
}
while (position != null);
// 告诉PipeReader我们以及处理多少缓冲
reader.AdvanceTo(buffer.Start, buffer.End);
// 如果没有更多的数据，停止都去
if (result.IsCompleted)
{
break;
}
}
// 将PipeReader标记为完成
reader.Complete();
}
我们的行读取器的pipelines版本有2个循环：
FillPipeAsync从Socket读取并写入PipeWriter。
ReadPipeAsync从PipeReader中读取并解析传入的行。
与原始示例不同，在任何地方都没有分配显式缓冲区。这是管道的核心功能之一。所有缓冲区管理都委托给PipeReader/PipeWriter实现。
这使得使用代码更容易专注于业务逻辑而不是复杂的缓冲区管理。
在第一个循环中，我们首先调用PipeWriter.GetMemory(int)从底层编写器获取一些内存; 然后我们调用PipeWriter.Advance(int)告诉PipeWriter我们实际写入缓冲区的数据量。然后我们调用PipeWriter.FlushAsync()来提供数据给PipeReader。
在第二个循环中，我们正在使用PipeWriter最终来自的缓冲区Socket。当调用PipeReader.ReadAsync()返回时，我们得到一个ReadResult包含2条重要信息，包括以ReadOnlySequence形式读取的数据和bool IsCompleted，让reader知道writer是否写完（EOF）。在找到行尾（EOL）分隔符并解析该行之后，我们将缓冲区切片以跳过我们已经处理过的内容，然后我们调用PipeReader.AdvanceTo告诉PipeReader我们消耗了多少数据。
在每个循环结束时，我们完成了reader和writer。这允许底层Pipe释放它分配的所有内存。
System.IO.Pipelines
除了处理内存管理之外，其他核心管道功能还包括能够在Pipe不实际消耗数据的情况下查看数据。
PipeReader有两个核心API ReadAsync和AdvanceTo。ReadAsync获取Pipe数据，AdvanceTo告诉PipeReader不再需要这些缓冲区，以便可以丢弃它们（例如返回到底层缓冲池）。
流量控制
在一个完美的世界中，读取和解析工作是一个团队：读取线程消耗来自网络的数据并将其放入缓冲区，而解析线程负责构建适当的数据结构。通常，解析将比仅从网络复制数据块花费更多时间。结果，读取线程可以轻易地压倒解析线程。结果是读取线程必须减慢或分配更多内存来存储解析线程的数据。为获得最佳性能，在频繁暂停和分配更多内存之间存在平衡。
为了解决这个问题，管道有两个设置来控制数据的流量，PauseWriterThreshold和ResumeWriterThreshold。PauseWriterThreshold决定有多少数据应该在调用PipeWriter.FlushAsync之前进行缓冲停顿。ResumeWriterThreshold控制reader消耗多少后写入可以恢复。
IO调度
通常在使用async / await时，会在线程池线程或当前线程上调用continuation SynchronizationContext。
在执行IO时，对执行IO的位置进行细粒度控制非常重要，这样可以更有效地利用CPU缓存，这对于Web服务器等高性能应用程序至关重要。Pipelines公开了一个PipeScheduler确定异步回调运行位置的方法。这使得调用者可以精确控制用于IO的线程。
实践中的一个示例是在Kestrel Libuv传输中，其中IO回调在专用事件循环线程上运行。
简介
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