摘要：問題分析及解決方案服務端一般會保持很多個連接，所以，一般是創建一個定時器，定時檢查所有連接中哪些連接超時了。

在C/S模式中，有時我們會長時間保持一個連接，以避免頻繁地建立連接，但同時，一般會有一個超時時間，在這個時間內沒發起任何請求的連接會被斷開，以減少負載，節約資源。并且該機制一般都是在服務端實現，因為client強制關閉或意外斷開連接，server端在此刻是感知不到的，如果放到client端實現，在上述情況下，該超時機制就失效了。本來這問題很普通，不太值得一提，但最近在項目中看到了該機制的一種糟糕的實現，故在此深入分析一下。

服務端一般會保持很多個連接，所以，一般是創建一個定時器，定時檢查所有連接中哪些連接超時了。此外我們要做的是，當收到客戶端發來的數據時，怎么去刷新該連接的超時信息？

最近看到一種實現方式是這樣做的:

public class Connection {
    private long lastTime;
    public void refresh() {
        lastTime = System.currentTimeMillis();
    }

    public long getLastTime() {
        return lastTime;
    }
    //......
}

在每次收到客戶端發來的數據時，調用refresh方法。

然后在定時器里，用當前時間跟每個連接的getLastTime()作比較，來判定超時:

public class TimeoutTask  extends TimerTask{
    public void run() {
        long now = System.currentTimeMillis();
        for(Connection c: connections){
            if(now - c.getLastTime()> TIMEOUT_THRESHOLD)
                ;//timeout, do something
        }
    }
}

看到這，可能不少讀者已經看出問題來了，那就是內存可見性問題，調用refresh方法的線程跟執行定時器的線程肯定不是一個線程，那run方法中讀到的lastTime就可能是舊值，即可能將活躍的連接判定超時，然后被干掉。

有讀者此時可能想到了這樣一個方法，將lastTime加個volatile修飾，是的，這樣確實解決了問題，不過，作為服務端，很多時候對性能是有要求的，下面來看下在我電腦上測出的一組數據，測試代碼如下，供參考

public class PerformanceTest {
    private static long i;
    private volatile static long vt;
    private static final int TEST_SIZE = 10000000;

    public static void main(String[] args) {
        long time = System.nanoTime();
        for (int n = 0; n < TEST_SIZE; n++)
            vt = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(-time + (time = System.nanoTime()));
        for (int n = 0; n < TEST_SIZE; n++)
            i = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(-time + (time = System.nanoTime()));
        for (int n = 0; n < TEST_SIZE; n++)
            synchronized (PerformanceTest.class) {
            }
        System.out.println(-time + (time = System.nanoTime()));
        for (int n = 0; n < TEST_SIZE; n++)
            vt++;
        System.out.println(-time + (time = System.nanoTime()));
        for (int n = 0; n < TEST_SIZE; n++)
            vt = i;
        System.out.println(-time + (time = System.nanoTime()));
        for (int n = 0; n < TEST_SIZE; n++)
            i = vt;
        System.out.println(-time + (time = System.nanoTime()));
        for (int n = 0; n < TEST_SIZE; n++)
            i++;
        System.out.println(-time + (time = System.nanoTime()));
        for (int n = 0; n < TEST_SIZE; n++)
            i = n;
        System.out.println(-time + (time = System.nanoTime()));
    }
}

測試一千萬次，結果是（耗時單位：納秒，包含循環本身的時間）：
238932949 volatile寫+取系統時間
144317590 普通寫+取系統時間
135596135 空的同步塊（synchronized）
80042382 volatile變量自增
15875140 volatile寫
6548994 volatile讀
2722555 普通自增
2949571 普通讀寫

從上面的數據看來，volatile寫+取系統時間的耗時是很高的，取系統時間的耗時也比較高，跟一次無競爭的同步差不多了，接下來分析下如何優化該超時時機。

首先：同步問題是肯定得考慮的，因為有跨線程的數據操作；另外，取系統時間的操作比較耗時，能否不在每次刷新時都取時間？因為刷新調用在高負載的情況下很頻繁。如果不在刷新時取時間，那又該怎么去判定超時？

我想到的辦法是，在refresh方法里，僅設置一個volatile的boolean變量reset（這應該是成本最小的了吧，因為要處理同步問題，要么同步塊，要么volatile，而volatile讀在此處是沒什么意義的），對時間的掌控交給定時器來做，并為每個連接維護一個計數器，每次加一，如果reset被設置為true了，則計數器歸零，并將reset設為false（因為計數器只由定時器維護，所以不需要做同步處理，從上面的測試數據來看，普通變量的操作，時間成本是很低的），如果計數器超過某個值，則判定超時。 下面給出具體的代碼：

public class Connection {
    int count = 0;
    volatile boolean reset = false;
    public void refresh() {
        if (reset == false)
            reset = true;
    }
}

public class TimeoutTask extends TimerTask {
    public void run() {
        for (Connection c : connections) {
            if (c.reset) {
                c.reset = false;
                c.count = 0;
            } else if (++c.count >= TIMEOUT_COUNT)
                ;// timeout, do something
        }
    }
}

代碼中的TIMEOUT_COUNT 等于超時時間除以定時器的周期，周期大小既影響定時器的執行頻率，也會影響實際超時時間的波動范圍（這個波動，第一個方案也存在，也不太可能避免，并且也不需要多么精確）。

代碼很簡潔，下面來分析一下。

reset加上了volatile，所以保證了多線程操作的可見性，雖然有兩個線程都對變量有寫操作，但無論這兩個線程怎么穿插執行，都不會影響其邏輯含義。

再說下refresh方法，為什么我在賦值語句上多加了個條件？這不是多了一次volatile讀操作嗎？我是這么考慮的，高負載下，refresh會被頻繁調用，意味著reset長時間為true，那么加上條件后，就不會執行寫操作了，只有一次讀操作，從上面的測試數據來看，volatile變量的讀操作的性能是顯著優于寫操作的。只不過在reset為false的時候，多了一次讀操作，但此情況在定時器的一個周期內最多只會發一次，而且對高負載情況下的優化顯然更有意義，所以我認為加上條件還是值得的。

最后提及一下，我有點完美主義，自認為上面的方案在我當前掌握的知識下，已經很漂亮了，如果你發現還有可優化的地方，或更好的方案，希望能分享。

via ifeve