1) TCP粘包、拆包
  2）编解码技术
     1）Java序列化
     2）业界主流的编解码框架 
           Thrift Protobuf
  3) Websocket
  5）Netty协议栈功能设计
  6）Netty源码分析
        ByteBuf工作原理
        Channel, Unsafe
        ChannelPipline, ChannelHandler
        EventLoop, EventLoopGroup
        Future, Promise
  7) Netty逻辑架构
  8）Netty中的多线程编程
  9）Netty与RPC
  10）Netty的可靠性

Reactor模型：基于事件驱动，适合处理海量I/O事件

　　　　1）单线程模型，所有的IO操作都在一个NIO线程上完成
　　　　   存在性能和可靠性上的问题
　　　　2）多线程模型，有一组NIO线程处理IO操作
　　　　   有一个专门的NIO线程-Acceptor线程用于监听服务端，接收客户端的TCP连接请求；
　　　　   有一个NIO线程池，负责消息的读取、发送、编码、解码；
　　　　   一个NIO线程能负责N条链路，一条链路只能由一个线程负责（防止发生并发操作问题）
　　　　3）主从多线程模型
　　　　   添加主线程池用于处理客户端的连接请求，一旦链路建立成功（经过握手、认证等过程）
          ，就将链路注册到从线程池的IO线程上，由IO线程负责后续的IO操作

Netty是典型的Reactor模型结构

Netty是由JBOSS提供的一个java开源框架。Netty提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具， 用以快速开发高性能、高可靠性的网络服务器和客户端程序。也就是说,Netty是一个基于NIO的客户， 服务器端编程框架，通俗的讲，Netty封装了Socket处理，方便使用了。

          传统RPC框架或者基于RMI等方式的远程调用采用了同步阻塞IO，当客户端的并发压力或者
      网络时延增大之后，同步阻塞IO会由于频繁的wait导致IO线程经常性的阻塞，由于线程无法高效
      的工作，IO处理能力自然下架。

          采用BIO通信模型的服务端，通常由一个独立的Acceptor线程负责监听客户端的连接，接收
      到客户端连接之后为客户端连接创建一个新的线程处理请求消息，处理完成之后，返回应答消息
      给客户端，线程销毁，这就是典型的一请求一应答模型。该架构最大的问题就是不具备弹性伸缩能
      力，当并发访问量增加后，服务端的线程个数和并发访问数成线性正比，由于线程是JAVA虚拟机
      非常宝贵的系统资源，当线程数膨胀之后，系统的性能急剧下降，随着并发量的继续增加，可能
      会发生句柄溢出、线程堆栈溢出等问题，并导致服务器最终宕机。

      序列化方式问题：Java序列化存在如下几个典型问题：
          1) Java序列化机制是Java内部的一种对象编解码技术，无法跨语言使用；例如对于异构系
             统之间的对接，Java序列化后的码流需要能够通过其它语言反序列化成原始对象（副
             本），目前很难支持；

          2) 相比于其它开源的序列化框架，Java序列化后的码流太大，无论是网络传输还是持久化
             到磁盘，都会导致额外的资源占用；

          3) 序列化性能差（CPU资源占用高）。

      高性能的三个主题
          1) 传输：用什么样的通道将数据发送给对方，BIO、NIO或者AIO，IO模型在很大程度上决
             定了框架的性能。

          2) 协议：采用什么样的通信协议，HTTP或者内部私有协议。协议的选择不同，性能模型也
             不同。相比于公有协议，内部私有协议的性能通常可以被设计的更优。

          3) 线程：数据报如何读取？读取之后的编解码在哪个线程进行，编解码后的消息如何派
             发，Reactor线程模型的不同，对性能的影响也非常大。

Netty的“零拷贝”主要体现在如下三个方面：

    1) Netty的接收和发送ByteBuffer采用DIRECT BUFFERS，使用堆外直接内存进行Socket读写，
       不需要进行字节缓冲区的二次拷贝。如果使用传统的堆内存（HEAP BUFFERS）进行Socket读
       写，JVM会将堆内存Buffer拷贝一份到直接内存中，然后才写入Socket中。相比于堆外直接内
       存，消息在发送过程中多了一次缓冲区的内存拷贝。

    2) Netty提供了组合Buffer对象，可以聚合多个ByteBuffer对象，用户可以像操作一个Buffer
       那样方便的对组合Buffer进行操作，避免了传统通过内存拷贝的方式将几个小Buffer合并成一
       个大的Buffer。

    3) Netty的文件传输采用了transferTo方法，它可以直接将文件缓冲区的数据发送到目标 Channel，
       避免了传统通过循环write方式导致的内存拷贝问题。

高效的Reactor线程模型

      Reactor多线程模型的特点：

         1) 有专门一个NIO线程-Acceptor线程用于监听服务端，接收客户端的TCP连接请求；

         2) 网络IO操作-读、写等由一个NIO线程池负责，线程池可以采用标准的JDK线程池实现，它包含一个
            任务队列和N个可用的线程，由这些NIO线程负责消息的读取、解码、编码和发送；

         3) 1个NIO线程可以同时处理N条链路，但是1个链路只对应1个NIO线程，防止发生并发操作问题。

         在绝大多数场景下，Reactor多线程模型都可以满足性能需求；但是，在极特殊应用场景中，一个
         NIO线程负责监听和处理所有的客户端连接可能会存在性能问题。例如百万客户端并发连接，或者服务
         端需要对客户端的握手消息进行安全认证，认证本身非常损耗性能。在这类场景下，单独一个
         Acceptor线程可能会存在性能不足问题，为了解决性能问题，产生了第三种Reactor线程模型-主从
         Reactor多线程模型。

         主从Reactor线程模型的特点是：服务端用于接收客户端连接的不再是个1个单独的NIO线程，而是一
         个独立的NIO线程池。Acceptor接收到客户端TCP连接请求处理完成后（可能包含接入认证等），将新
         创建的SocketChannel注册到IO线程池（sub reactor线程池）的某个IO线程上，由它负责
         SocketChannel的读写和编解码工作。Acceptor线程池仅仅只用于客户端的登陆、握手和安全认证，
         一旦链路建立成功，就将链路注册到后端subReactor线程池的IO线程上，由IO线程负责后续的IO操作

无锁化的串行设计理念

      在大多数场景下，并行多线程处理可以提升系统的并发性能。但是，如果对于共享资源的并发访问处理不
      当，会带来严重的锁竞争，这最终会导致性能的下降。为了尽可能的避免锁竞争带来的性能损耗，可以通
      过串行化设计，即消息的处理尽可能在同一个线程内完成，期间不进行线程切换，这样就避免了多线程竞
      争和同步锁。

      为了尽可能提升性能，Netty采用了串行无锁化设计，在IO线程内部进行串行操作，避免多线程竞争导致
      的性能下降。表面上看，串行化设计似乎CPU利用率不高，并发程度不够。但是，通过调整NIO线程池的线
      程参数，可以同时启动多个串行化的线程并行运行，这种局部无锁化的串行线程设计相比一个队列-多个
      工作线程模型性能更优。

高效的并发编程

      Netty的高效并发编程主要体现在如下几点：

      1) volatile的大量、正确使用;

      2) CAS和原子类的广泛使用；

      3) 线程安全容器的使用；

      4) 通过读写锁提升并发性能。

高性能的序列化框架

      影响序列化性能的关键因素总结如下：
          1) 序列化后的码流大小（网络带宽的占用）；
          2) 序列化&反序列化的性能（CPU资源占用）；
          3) 是否支持跨语言（异构系统的对接和开发语言切换）

灵活的TCP参数配置能力

     合理设置TCP参数在某些场景下对于性能的提升可以起到显著的效果，例如SO_RCVBUF和SO_SNDBUF。如果设置不当，对性能的影响是非常大的。下面我们总结下对性能影响比较大的几个配置项：

        1) SO_RCVBUF和SO_SNDBUF：通常建议值为128K或者256K；

        2) SO_TCPNODELAY：NAGLE算法通过将缓冲区内的小封包自动相连，组成较大的封包，阻止大量小
           封包的发送阻塞网络，从而提高网络应用效率。但是对于时延敏感的应用场景需要关闭该优化算法；

        3) 软中断：如果Linux内核版本支持RPS（2.6.35以上版本），开启RPS后可以实现软中断，提升网
           络吞吐量。RPS根据数据包的源地址，目的地址以及目的和源端口，计算出一个hash值，然后根据
           这个hash值来选择软中断运行的cpu，从上层来看，也就是说将每个连接和cpu绑定，并通过这个
           hash值，来均衡软中断在多个cpu上，提升网络并行处理性能。