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本文主要针对微信交流群里有人提出的长连接，心跳的问题，做一个统一的整理，希望对您的学习有所帮助。
本文来自于Kirito的技术分享 ，由火龙果软件Linda编辑推荐。 |
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可能很多 Java 程序员对 TCP 的理解只有一个三次握手，四次挥手的认识，我觉得这样的原因主要在于
TCP 协议本身稍微有点抽象（相比较于应用层的 HTTP 协议）；其次，非框架开发者不太需要接触到
TCP 的一些细节。其实我个人对 TCP 的很多细节也并没有完全理解，这篇文章主要针对微信交流群里有人提出的长连接，心跳的问题，做一个统一的整理。
在 Java 中，使用 TCP 通信，大概率会涉及到 Socket、Netty，本文会借用它们的一些
API 和设置参数来辅助介绍。
长连接与短连接
TCP 本身并没有长短连接的区别，长短与否，完全取决于我们怎么用它。
短连接：每次通信时，创建 Socket；一次通信结束，调用 socket.close()。这就是一般意义上的短连接，短连接的好处是管理起来比较简单，存在的连接都是可用的连接，不需要额外的控制手段。
长连接：每次通信完毕后，不会关闭连接，这样就可以做到连接的复用。长连接的好处便是省去了创建连接的耗时。
短连接和长连接的优势，分别是对方的劣势。想要图简单，不追求高性能，使用短连接合适，这样我们就不需要操心连接状态的管理；想要追求性能，使用长连接，我们就需要担心各种问题：比如端对端连接的维护，连接的保活。
长连接还常常被用来做数据的推送，我们大多数时候对通信的认知还是 request/response
模型，但 TCP 双工通信的性质决定了它还可以被用来做双向通信。在长连接之下，可以很方便的实现 push
模型。
短连接没有太多东西可以讲，所以下文我们将目光聚焦在长连接的一些问题上。纯讲理论未免有些过于单调，所以下文我借助
Dubbo 这个 RPC 框架的一些实践来展开 TCP 的相关讨论。
服务治理框架中的长连接
前面已经提到过，追求性能的时候，必然会选择使用长连接，所以借助 Dubbo 可以很好的来理解 TCP。我们开启两个
Dubbo 应用，一个 server 负责监听本地 20880（众所周知，这是 Dubbo 协议默认的端口），一个
client 负责循环发送请求。执行 lsof-i:20880 命令可以查看端口的相关使用情况：
*:20880(LISTEN) 说明了 Dubbo 正在监听本地的 20880 端口，处理发送到本地
20880 端口的请求
后两条信息说明请求的发送情况，验证了 TCP 是一个双向的通信过程，由于我是在同一个机器开启了两个
Dubbo 应用，所以你能够看到是本地的 53078 端口与 20880 端口在通信。我们并没有手动设置
53078 这个客户端端口，他是随机的，但也阐释了一个道理：即使是发送请求的一方，也需要占用一个端口。
稍微说一下 FD 这个参数，他代表了文件句柄，每新增一条连接都会占用新的文件句柄，如果你在使用 TCP
通信的过程中出现了 open too many files 的异常，那就应该检查一下，你是不是创建了太多的连接，而没有关闭。细心的读者也会联想到长连接的另一个好处，那就是会占用较少的文件句柄。
长连接的维护
因为客户端请求的服务可能分布在多个服务器上，客户端端自然需要跟对端创建多条长连接，使用长连接，我们遇到的第一个问题就是要如何维护长连接。
//客户端
public class NettyHandler extends SimpleChannelHandler
{
private final Map< String , Channel> channels
= new ConcurrentHashMap< String ,Channel >();
// <ip:port, channel>
}
//服务端
public class NettyServer extends AbstractServer
implements Server{private Map < String ,
Channel> channels ; // <ip:port, channel>
}
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在 Dubbo 中，客户端和服务端都使用 ip:port 维护了端对端的长连接，Channel 便是对连接的抽象。我们主要关注
NettyHandler 中的长连接，服务端同时维护一个长连接的集合是 Dubbo 的设计，我们将在后面提到。
连接的保活
这个话题就有的聊了，会牵扯到比较多的知识点。首先需要明确一点，为什么需要连接的报活？当双方已经建立了连接，但因为网络问题，链路不通，这样长连接就不能使用了。需要明确的一点是，通过
netstat，lsof 等指令查看到连接的状态处于 ESTABLISHED 状态并不是一件非常靠谱的事，因为连接可能已死，但没有被系统感知到，更不用提假死这种疑难杂症了。如果保证长连接可用是一件技术活。
连接的保活：KeepAlive
首先想到的是 TCP 中的 KeepAlive 机制。KeepAlive 并不是 TCP 协议的一部分，但是大多数操作系统都实现了这个机制。KeepAlive
机制开启后，在一定时间内（一般时间为 7200s，参数 tcp_keepalive_time）在链路上没有数据传送的情况下，TCP
层将发送相应的KeepAlive探针以确定连接可用性，探测失败后重试 10（参数 tcp_keepalive_probes）次，每次间隔时间
75s（参数 tcp_keepalive_intvl），所有探测失败后，才认为当前连接已经不可用。
在 Netty 中开启 KeepAlive：
| bootstrap.option
( ChannelOption .TCP_NODELAY , true ) |
Linux 操作系统中设置 KeepAlive 相关参数，修改 /etc/sysctl.conf
文件：
net.ipv4.tcp_keepalive_time=90
net.ipv4.tcp_keepalive_intvl=15
net.ipv4.tcp_keepalive_probes=2 |
KeepAlive 机制是在网络层面保证了连接的可用性，但站在应用框架层面我们认为这还不够。主要体现在两个方面：
KeepAlive 的开关是在应用层开启的，但是具体参数（如重试测试，重试间隔时间）的设置却是操作系统级别的，位于操作系统的
/etc/sysctl.conf 配置中，这对于应用来说不够灵活。
KeepAlive 的保活机制只在链路空闲的情况下才会起到作用，假如此时有数据发送，且物理链路已经不通，操作系统这边的链路状态还是
ESTABLISHED，这时会发生什么？自然会走 TCP 重传机制，要知道默认的 TCP 超时重传，指数退避算法也是一个相当长的过程。
KeepAlive 本身是面向网络的，并不是面向于应用的，当连接不可用时，可能是由于应用本身 GC
问题，系统 load 高等情况，但网络仍然是通的，此时，应用已经失去了活性，所以连接自然应该认为是不可用的。
看来，应用层面的连接保活还是必须要做的。
连接的保活：应用层心跳
终于点题了，文题中提到的心跳便是一个本文想要重点强调的另一个 TCP 相关的知识点。上一节我们已经解释过了，网络层面的
KeepAlive 不足以支撑应用级别的连接可用性，本节就来聊聊应用层的心跳机制是实现连接保活的。
如何理解应用层的心跳？简单来说，就是客户端会开启一个定时任务，定时对已经建立连接的对端应用发送请求（这里的请求是特殊的心跳请求），服务端则需要特殊处理该请求，返回响应。如果心跳持续多次没有收到响应，客户端会认为连接不可用，主动断开连接。不同的服务治理框架对心跳，建连，断连，拉黑的机制有不同的策略，但大多数的服务治理框架都会在应用层做心跳，Dubbo
也不例外。
应用层心跳的设计细节
以 Dubbo 为例，支持应用层的心跳，客户端和服务端都会开启一个 HeartBeatTask，客户端在
HeaderExchangeClient 中开启，服务端将在 HeaderExchangeServer
开启。文章开头埋了一个坑：Dubbo 为什么在服务端同时维护 Map<String,Channel>
呢？主要就是为了给心跳做贡献，心跳定时任务在发现连接不可用时，会根据当前是客户端还是服务端走不同的分支，客户端发现不可用，是重连；服务端发现不可用，是直接
close。
// HeartBeatTask
if(channel instanceof Client) {
((Client)channel).reconnect();
} else {
channel.close();
} |
熟悉其他 RPC 框架的同学会发现，不同框架的心跳机制真的是差距非常大。心跳设计还跟连接创建，重连机制，黑名单连接相关，还需要具体框架具体分析。
除了定时任务的设计，还需要在协议层面支持心跳。最简单的例子可以参考 nginx 的健康检查，而针对
Dubbo 协议，自然也需要做心跳的支持，如果将心跳请求识别为正常流量，会造成服务端的压力问题，干扰限流等诸多问题。
其中 Flag 代表了 Dubbo 协议的标志位，一共 8 个地址位。低四位用来表示消息体数据用的序列化工具的类型（默认
hessian），高四位中，第一位为1表示是 request 请求，第二位为 1 表示双向传输（即有返回response），第三位为
1 表示是心跳事件。
心跳请求应当和普通请求区别对待。
注意和 HTTP 的 KeepAlive 区别对待
HTTP 协议的 KeepAlive 意图在于连接复用，同一个连接上串行方式传递请求-响应数据
TCP 的 KeepAlive 机制意图在于保活、心跳，检测连接错误。
这压根是两个概念。
KeepAlive 常见异常
启用 TCP KeepAlive 的应用程序，一般可以捕获到下面几种类型错误
ETIMEOUT 超时错误，在发送一个探测保护包经过 (tcpkeepalivetime + tcpkeepaliveintvl
* tcpkeepaliveprobes)时间后仍然没有接收到 ACK 确认情况下触发的异常，套接字被关闭
java java.io.IOException:Connectiontimedout
EHOSTUNREACH host unreachable(主机不可达)错误，这个应该是 ICMP
汇报给上层应用的。 java java.io.IOException:Noroute to host
链接被重置，终端可能崩溃死机重启之后，接收到来自服务器的报文，然物是人非，前朝往事，只能报以无奈重置宣告之。
java java.io.IOException:Connectionresetbypeer
总结
有三种使用 KeepAlive 的实践方案：
默认情况下使用 KeepAlive 周期为 2 个小时，如不选择更改，属于误用范畴，造成资源浪费：内核会为每一个连接都打开一个保活计时器，N
个连接会打开 N 个保活计时器。 优势很明显：
TCP 协议层面保活探测机制，系统内核完全替上层应用自动给做好了
内核层面计时器相比上层应用，更为高效
上层应用只需要处理数据收发、连接异常通知即可
数据包将更为紧凑
关闭 TCP 的 KeepAlive，完全使用应用层心跳保活机制。由应用掌管心跳，更灵活可控，比如可以在应用级别设置心跳周期，适配私有协议。
业务心跳 + TCP KeepAlive 一起使用，互相作为补充，但 TCP 保活探测周期和应用的心跳周期要协调，以互补方可，不能够差距过大，否则将达不到设想的效果。
各个框架的设计都有所不同，例如 Dubbo 使用的是方案三，但阿里内部的 HSF 框架则没有设置
TCP 的 KeepAlive，仅仅由应用心跳保活。和心跳策略一样，这和框架整体的设计相关。
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