Tomcat和Jetty中的对象池技术
Java 对象，特别是一个比较大、比较复杂的 Java 对象，它们的创建、初始化和 GC 都需要耗费 CPU 和内存资源，为了减少这些开销，Tomcat 和 Jetty 都使用了对象池技术。
所谓的对象池技术，就是说一个 Java 对象用完之后把它保存起来，之后再拿出来重复使用，省去了对象创建、初始化和 GC 的过程。对象池技术是典型的以空间换时间的思路。
但由于维护对象池本身也需要资源的开销，不是所有场景都适合用对象池。如果你的 Java 对象数量很多并且存在的时间比较短，对象本身又比较大比较复杂，对象初始化的成本比较高，这样的场景就适合用对象池技术。比如 Tomcat 和 Jetty 处理 HTTP 请求的场景就符合这个特征，请求的数量很多，为了处理单个请求需要创建不少的复杂对象（比如 Tomcat 连接器中 SocketWrapper 和 SocketProcessor），而且一般来说请求处理的时间比较短，一旦请求处理完毕，这些对象就需要被销毁，因此这个场景适合对象池技术。
Tomcat 的 SynchronizedStack
Tomcat 用 SynchronizedStack 类来实现对象池，下面我贴出它的关键代码来帮助你理解。
public class SynchronizedStack<T> {
//内部维护一个对象数组,用数组实现栈的功能
private Object[] stack;
//这个方法用来归还对象，用synchronized进行线程同步
public synchronized boolean push(T obj) {
index++;
if (index == size) {
if (limit == -1 || size < limit) {
expand();//对象不够用了，扩展对象数组
} else {
index--;
return false;
}
}
stack[index] = obj;
return true;
}
//这个方法用来获取对象
public synchronized T pop() {
if (index == -1) {
return null;
}
T result = (T) stack[index];
stack[index--] = null;
return result;
}
//扩展对象数组长度，以2倍大小扩展
private void expand() {
int newSize = size * 2;
if (limit != -1 && newSize > limit) {
newSize = limit;
}
//扩展策略是创建一个数组长度为原来两倍的新数组
Object[] newStack = new Object[newSize];
//将老数组对象引用复制到新数组
System.arraycopy(stack, 0, newStack, 0, size);
//将stack指向新数组，老数组可以被GC掉了
stack = newStack;
size = newSize;
}
}
这个代码逻辑比较清晰，主要是 SynchronizedStack 内部维护了一个对象数组，并且用数组来实现栈的接口：push 和 pop 方法，这两个方法分别用来归还对象和获取对象。你可能好奇为什么 Tomcat 使用一个看起来比较简单的 SynchronizedStack 来做对象容器，为什么不使用高级一点的并发容器比如 ConcurrentLinkedQueue 呢？
这是因为 SynchronizedStack 用数组而不是链表来维护对象，可以减少结点维护的内存开销，并且它本身只支持扩容不支持缩容，也就是说数组对象在使用过程中不会被重新赋值，也就不会被 GC。
这样设计的目的是用最低的内存和 GC 的代价来实现无界容器，同时 Tomcat 的最大同时请求数是有限制的，因此不需要担心对象的数量会无限膨胀。
Jetty 的 ByteBufferPool
我们再来看 Jetty 中的对象池 ByteBufferPool，它本质是一个 ByteBuffer 对象池。
当 Jetty 在进行网络数据读写时，不需要每次都在 JVM 堆上分配一块新的 Buffer，只需在 ByteBuffer 对象池里拿到一块预先分配好的 Buffer，这样就避免了频繁的分配内存和释放内存。
这种设计你同样可以在高性能通信中间件比如 Mina 和 Netty 中看到。ByteBufferPool 是一个接口：
public interface ByteBufferPool
{
public ByteBuffer acquire(int size, boolean direct);
public void release(ByteBuffer buffer);
}
接口中的两个方法：acquire 和 release 分别用来分配和释放内存，并且你可以通过 acquire 方法的 direct 参数来指定 buffer 是从 JVM 堆上分配还是从本地内存分配。ArrayByteBufferPool 是 ByteBufferPool 的实现类，我们先来看看它的成员变量和构造函数：
public class ArrayByteBufferPool implements ByteBufferPool
{
private final int _min;//最小size的Buffer长度
private final int _maxQueue;//Queue最大长度
//用不同的Bucket(桶)来持有不同size的ByteBuffer对象,同一个桶中的ByteBuffer size是一样的
private final ByteBufferPool.Bucket[] _direct;
private final ByteBufferPool.Bucket[] _indirect;
//ByteBuffer的size增量
private final int _inc;
public ArrayByteBufferPool(int minSize, int increment, int maxSize, int maxQueue)
{
//检查参数值并设置默认值
if (minSize<=0)//ByteBuffer的最小长度
minSize=0;
if (increment<=0)
increment=1024;//默认以1024递增
if (maxSize<=0)
maxSize=64*1024;//ByteBuffer的最大长度默认是64K
//ByteBuffer的最小长度必须小于增量
if (minSize>=increment)
throw new IllegalArgumentException("minSize >= increment");
//最大长度必须是增量的整数倍
if ((maxSize%increment)!=0 || increment>=maxSize)
throw new IllegalArgumentException("increment must be a divisor of maxSize");
_min=minSize;
_inc=increment;
//创建maxSize/increment个桶,包含直接内存的与heap的
_direct=new ByteBufferPool.Bucket[maxSize/increment];
_indirect=new ByteBufferPool.Bucket[maxSize/increment];
_maxQueue=maxQueue;
int size=0;
for (int i=0;i<_direct.length;i++)
{
size+=_inc;
_direct[i]=new ByteBufferPool.Bucket(this,size,_maxQueue);
_indirect[i]=new ByteBufferPool.Bucket(this,size,_maxQueue);
}
}
}
从上面的代码我们看到，ByteBufferPool 是用不同的桶（Bucket）来管理不同长度的 ByteBuffer，因为我们可能需要分配一块 1024 字节的 Buffer，也可能需要一块 64K 字节的 Buffer。而桶的内部用一个 ConcurrentLinkedDeque 来放置 ByteBuffer 对象的引用。
private final Deque<ByteBuffer> _queue = new ConcurrentLinkedDeque<>();
你可以通过下面的图再来理解一下：
而 Buffer 的分配和释放过程，就是找到相应的桶，并对桶中的 Deque 做出队和入队的操作，而不是直接向 JVM 堆申请和释放内存。
//分配Buffer
public ByteBuffer acquire(int size, boolean direct)
{
//找到对应的桶，没有的话创建一个桶
ByteBufferPool.Bucket bucket = bucketFor(size,direct);
if (bucket==null)
return newByteBuffer(size,direct);
//这里其实调用了Deque的poll方法
return bucket.acquire(direct);
}
//释放Buffer
public void release(ByteBuffer buffer)
{
if (buffer!=null)
{
//找到对应的桶
ByteBufferPool.Bucket bucket = bucketFor(buffer.capacity(),buffer.isDirect());
//这里调用了Deque的offerFirst方法
if (bucket!=null)
bucket.release(buffer);
}
}
对象池的思考
对象池作为全局资源，高并发环境中多个线程可能同时需要获取对象池中的对象，因此多个线程在争抢对象时会因为锁竞争而阻塞， 因此使用对象池有线程同步的开销，而不使用对象池则有创建和销毁对象的开销。
对于对象池本身的设计来说，需要尽量做到无锁化，比如 Jetty 就使用了 ConcurrentLinkedDeque。如果你的内存足够大，可以考虑用线程本地（ThreadLocal）对象池，这样每个线程都有自己的对象池，线程之间互不干扰。
为了防止对象池的无限膨胀，必须要对池的大小做限制。对象池太小发挥不了作用，对象池太大的话可能有空闲对象，这些空闲对象会一直占用内存，造成内存浪费。这里你需要根据实际情况做一个平衡，因此对象池本身除了应该有自动扩容的功能，还需要考虑自动缩容。
所有的池化技术，包括缓存，都会面临内存泄露的问题，原因是对象池或者缓存的本质是一个 Java 集合类，比如 List 和 Stack，这个集合类持有缓存对象的引用，只要集合类不被 GC，缓存对象也不会被 GC。
维持大量的对象也比较占用内存空间，所以必要时我们需要主动清理这些对象。以 Java 的线程池 ThreadPoolExecutor 为例，它提供了 allowCoreThreadTimeOut 和 setKeepAliveTime 两种方法，可以在超时后销毁线程，我们在实际项目中也可以参考这个策略。
另外在使用对象池时，我这里还有一些小贴士供你参考：
-
对象在用完后，需要调用对象池的方法将对象归还给对象池。
-
对象池中的对象在再次使用时需要重置，否则会产生脏对象，脏对象可能持有上次使用的引用，导致内存泄漏等问题，并且如果脏对象下一次使用时没有被清理，程序在运行过程中会发生意想不到的问题。
-
对象一旦归还给对象池，使用者就不能对它做任何操作了。
-
向对象池请求对象时有可能出现的阻塞、异常或者返回 null 值，这些都需要我们做一些额外的处理，来确保程序的正常运行。
精华
Tomcat 和 Jetty 都用到了对象池技术，这是因为处理一次 HTTP 请求的时间比较短，但是这个过程中又需要创建大量复杂对象。
对象池技术可以减少频繁创建和销毁对象带来的成本，实现对象的缓存和复用。如果你的系统需要频繁的创建和销毁对象，并且对象的创建代价比较大，这种情况下，一般来说你会观察到 GC 的压力比较大，占用 CPU 率比较高，这个时候你就可以考虑使用对象池了。
还有一种情况是你需要对资源的使用做限制，比如数据库连接，不能无限制地创建数据库连接，因此就有了数据库连接池，你也可以考虑把一些关键的资源池化，对它们进行统一管理，防止滥用。
Q&A
请你想想在实际工作中，有哪些场景可以用“池化”技术来优化。
Q:工厂模式和池化思想有什么区别呢
A:工厂模式没有一个池来存对象，并且侧重不同，工厂模式是设计上的考虑，不是性能方面的
Java的Integer类的IntegerCache就是利用了池化技术，还有String.intern()也算池化技术
