得益于高性能、低时延的优势，Netty被广泛应用于物联网领域，用于海量终端设备的协议接入、消息收发和数据处理。
当服务端出现性能瓶颈或者阻塞时，就会导致终端设备连接超时和掉线，引发各种问题，因此在物联网场景下，一定要防止服务端代码因为编码不当导致的意外阻塞，进而无法处理终端请求消息。
服务端接收不到客户端发送消息案例
堆栈分析以及解决方案
NioEventLoop线程防死锁策略
总结
服务端接收不到客户端发送消息案例
服务端使用Netty构建，接受客户端请求消息，然后下发给后端其他系统，最后返回应答给客户端。系统运行一段时间后发现服务端收不到客户端发送的信息，导致业务终端。
服务端运行一段时间后相关日志：
服务端每隔一段时间会接收不到消息，隔一段时间后恢复，然后又没消息，周而复始。根据实际情况排查了客户端没法消息的情况以及CPU资源导致的周期性阻塞还有内存导致频繁GC引起业务线程暂停。
堆栈分析以及解决方案
排除上述原因，有可能是Netty的NioEventLoop线程阻塞，导致TCP缓冲区的数据没有及时读取，故障期间采用服务端的线程堆栈进行分析，结果如图：
如图，Netty的NioEventLoop读到消息后，调用业务线程池执行业务逻辑时，RejectedExecution出现异常，由于后续的业务逻辑由NioEventLoop线程执行，可以判定业务拒绝策略选择了CallerRunsPolicy策略(在业务线程池消息队列满了以后，由调用方的线程来执行当前任务)，然后NioEventLoop在执行业务任务时发生了阻塞，导致NioEventLoop线程无法处理网络读写消息，因此这段时间内服务端没有消息接入，当阻塞状态回复之后，就可以继续处理I/O信息。
相关源码：
public class IotCarsServerHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter {
static AtomicInteger sum = new AtomicInteger(0);
static ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(1,3,30, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(1000),new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {
System.out.println(new Date() + "--> Server receive client message : " + sum.incrementAndGet());
executorService.execute(()->
{
ByteBuf req = (ByteBuf) msg;
//其它业务逻辑处理，访问数据库
if (sum.get() % 100 == 0 || (Thread.currentThread()== ctx.channel().eventLoop()))
try
{
//访问数据库，模拟偶现的数据库慢，同步阻塞15秒
TimeUnit.SECONDS.sleep(15);
}
catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
//转发消息，此处代码省略，转发成功之后返回响应给终端
ctx.writeAndFlush(req);
});
}
}
如果后端业务逻辑处理慢，会导致业务线程池阻塞队列积压，当积压达到容量上限时，JDK会抛出RejectedExecutionException异常，由于业务设置了CallerRunsPolicy策略，就会由调用方线程NioEventLoop执行业务逻辑，最终导致NioEventLoop线程被阻塞，无法读取到请求信息。
当系统拥塞时，可采用丢弃当前消息或流控的方式避免问题进一步恶化，防止阻塞Netty的NioEventLoop线程。
NioEventLoop线程防死锁策略
由于ChannelHandler是业务代码和Netty框架交汇的地方，ChannelHandler里面的业务逻辑通常由NioEventLoop线程执行，因此防止业务代码阻塞NioEventLoop线程就显得非常重要，常见阻塞情况：
- 直接在ChannelHandler中写可能导致程序阻塞的代码，如数据库操作，第三方服务调用，中间件服务调用，同步获取锁，Sleep等
- 切换到业务线程池或者业务消息队列做异步处理时发生了阻塞，比如阻塞队列，同步获取锁等。
一般情况下，推荐采用业务处理线程和I/O线程分离的策略，原因如下：
- 充分利用多核并行处理能力：I/O线程和业务线程分离，双方可以并行处理网络I/O和业务逻辑，充分利用多核的并行计算能力，提升性能。
- 故障隔离：后端业务线程池处理各种类型的业务消息，有些是I/O密集型，有些是CPU密集型，有些是纯内存计算型，不同的业务处理时延，以及发生故障的概率都是不同的。如果把业务线程和I/O线程合并，可能存在如下问题：
2.1 某类业务处理慢，阻塞I/O线程，导致其他处理较快的业务消息的响应无法及时发送出去。
2.2 即便同类业务，使用同一个I/O线程同时处理业务逻辑和I/O读写，如果请求信息的业务逻辑处理较慢，同样会导致相应消息无法及时发送出去。
3.可维护性：I/O线程和业务线程分离之后，双方职责单一，有利于代码维护和问题定位。如果合并在一起执行，当RPC调用时延增大时，到底是网络问题、I/O线程问题还是业务逻辑问题不好确定，问题定位难度大。如在业务线程中访问缓存或者数据库偶尔时延增大，就会导致I/O线程被阻塞，这时确切定位问题就很麻烦。
总结
当Netty服务端接收不到消息时，首先需要检查是客户端没有发送数据到服务端，还是服务端没有读取消息。导致服务端无法读取消息的原因很多，常见包括GC导致的应用暂停、服务端的NioEventLoop线程被意外阻塞等。通过网络I/O线程和业务逻辑线程分离，可以实现双方的并行处理，提升系统的可靠性。对于用户而言，在编写代码时始终需要考虑NioEventLoop线程是否被业务代码阻塞，只有消除所有可能导致阻塞点，才能保证程序稳定运行。
