项目中有一个功能，通过SFTP读取服务器节点上的PCAP文件进行解析，如何通过SFTP访问文件网上代码很多，不是重点就不贴了，解析的时候一直报错：Java Code Examples for io.netty.handler.codec.TooLongFrameException.
定位到问题在于netty解析时出现问题，数据包超出长度，netty在解析数据包是按照固定大小解析，说明我读写文件有问题，后来定位到IO write(buf,len)和write(buf)的原因，如果read（byte[] buf）的buf 为1024，最后一次read，文件的内容小于1024,比如100，write(buf)还是写1024大小的字节，那么924字节是什么？测试发现，是上一次读存下的内容。这样就导致我的数据包多出924个字节，这就是问题所在。解决办使用write(buf,len)。
java pipeline并发模式：
1、pipeline简介
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pipeline又称为管道，是一种在计算机普遍使用的技术。举个最普遍的例子，如下图所示cpu流水线，一个流水线分为4部分，每个部分可以独立工作，于是可以处理多个数据流。Linux 管道也是一个常用的管道技术，其字符处理功能十分强大，在面试过程中常会被问到。在分布式处理领域，由于管道模式是数据驱动，而目前流行的Spark分布式处理平台也是数据驱动的，两者非常合拍，于是在spark的新的api里面pipeline模式得到了广泛的应用。还有Java web中的struct的filter、netty的pipeline，无处不见pipeline模式。因此，本小结的目标是使用java编写一个简易的pipeline小程序，并进行相应的功能，性能 测试。
2、设计思路
我以字符串处理为例，通常对字符串的处理不会一步就完成，需要分成几部来完成，而并行的处理方式不适合于大量数据流的场景。于是本节的目的是实现一个并行字符串处理程序。设计思路如下图所示，参考了netty的管道模型。
一个管道中包含多个channelhandler、每个handler实现了具体的处理方法，每个handler都唯一对应了一个context，在pipeline中，所有的context是构成一个链式结构的，链式结构是有序的，于是context的先后顺序决定了处理的先后顺序，pipeline可以通过context来调用handler。每个handler实际上只是一个接口，需要用户去自己实现。
3、Handler接口
该接口只需要实现字符串处理，然后把结果传给下一个handler就可以了。代码入下，接口参数HandlerContext为下一个handler的context，而Object为从上一个handler处理之后传入的结果。
[java] view plain copy
public interface Handler {
void channelRead(HandlerContext ctx,Object msg);
}
4、HandlerContext
HandlerContext的作用比较大，首先它是链表的一部分，因此需要有指向下一个context的指针；然后它负责调用handler，而我们要实现一个并发的处理程序，那么HandlerContext就需要维护一个线程池来供handler处理。具体代码如下：
[java] view plain copy
public class HandlerContext {
private ExecutorService executor= Executors.newCachedThreadPool();//线程池
private Handler handler;
private HandlerContext next;//下一个context的引用
public HandlerContext(Handler handler){
this.handler=handler;
}
public void setNext(HandlerContext ctx){
this.next=ctx;
}
public void doWork(Object msg){//执行任务的时候向线程池提交一个runnable的任务，任务中调用handler
if(next==null){
return;
}else {
executor.submit(new Runnable() {
@Override
public void run() {
handler.channelRead(next,msg);//把下一个handler的context穿个handler来实现回调
}
});
}
//handler.channelRead(next,msg);
}
public void write(Object msg){//这里的write操作是给handler调用的，实际上是一个回调方法，当handler处理完数据之后，调用一下nextcontext.write，此时就把任务传递给下一个handler了。
doWork(msg);
}
}
5、pipeline
pipeline维护了handlercontext链表，对该链表进行增删改操作，同时他对外提供了整个pipeline的调用接口。其代码如下：
[java] view plain copy
public class MyPipeline {
private HandlerContext head;//链表头
private HandlerContext tail;//链表尾，如果是一个双向链表，这个成员将会被用到，netty就使用的双向链表，因为是全双工的。
public void addFirst(Handler handler){//这里仅仅实现了一个简单的插入操作，即在链表的头部出入一个handler。
HandlerContext ctx=new HandlerContext(handler);
HandlerContext tmp=head;
head=ctx;
head.setNext(tmp);
}
public MyPipeline(){
head=tail=new HeadContext(new HeadHandler());
}
public void Request(Object msg){//封装了外部调用接口
head.doWork(msg);
}
final class HeadContext extends HandlerContext{//这是一个内部类，为默认handler的context
public HeadContext(Handler handler) {
super(handler);
}
}
final class HeadHandler implements Handler{//这是一个内部类，是pipeline的默认处理handler。
@Override
public void channelRead(HandlerContext ctx,Object msg) {
String result=(String)msg+”end”;
System.out.println(result);
}
}
}
6、自定义handler
下面为了测试，将自定义两个handler，分别为TestHandler1、TestHandler2，连个handler的作用为在字符串后面加上特定的后缀。其实现如下：
6.1 TestHandler1
[java] view plain copy
public class TestHandler1 implements Handler{
@Override
public void channelRead(HandlerContext ctx,Object msg) {
//// TODO: 2016/11/22
try {
Thread.sleep(1000);//模拟阻塞
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
String result=(String)msg+”-handler1”;//在字符串后面加特定字符串
System.out.println(result);
ctx.write(result);//写入操作，这个操作是必须的，相当于将结果传递给下一个handler
}
}
6.2 TestHandler2
[java] view plain copy
public class TestHandler2 implements Handler{
@Override
public void channelRead(HandlerContext ctx,Object msg) {
//// TODO: 2016/11/22
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
String result=(String)msg+”-handler2”;
System.out.println(result);
ctx.write(result);
}
}
7、测试
如下所示的代码中，先定义一个pipeline，然后在pipeline中添加两个handler，然后为了测试并发性能，分别请求多次。
[java] view plain copy
public class Main {
public static void main(String[] args){
MyPipeline pipeline=new MyPipeline();
pipeline.addFirst(new TestHandler2());//添加handler1
pipeline.addFirst(new TestHandler1());//添加handler2
for(int i=0;i<10;i++){//提交多个任务
pipeline.Request(“hello”+i);
}
}
}
8、测试结果
测试结果可以看到，10个任务都正确执行了（在字符串后面加了两个特定字符串），由于并发执行，其输出结果并不是按照任务提交的时候的顺序输出的。经过统计，程序运行时间大约2秒，正好为模拟两个handler阻塞的时间。如果是单线程程序的话，每个请求都会阻塞2秒，10个任务就是20秒，会比我写的并行程序慢很多。
[java] view plain copy hello0-handler1 hello5-handler1 hello4-handler1 hello3-handler1 hello2-handler1 hello1-handler1 hello7-handler1 hello6-handler1 hello8-handler1 hello9-handler1 hello0-handler1-handler2 hello4-handler1-handler2 hello2-handler1-handler2 hello5-handler1-handler2 hello1-handler1-handler2 hello6-handler1-handler2 hello8-handler1-handler2 hello7-handler1-handler2 hello3-handler1-handler2 hello9-handler1-handler2
