Netty 中的内存分配浅析-数据容器
本篇接续前一篇继续讲 Netty 中的内存分配。上一篇 先简单做一下回顾：
Netty 为了更高效的管理内存，自己实现了一套内存管理的逻辑，借鉴 jemalloc 的思想实现了一套池化内存管理的思路：
- Arena 作为内存分配器，可以被多个竞争获取内存的线程公用。
- Arena 将从操作系统中申请的内存块命名为 Chunk，每个 Chunk 为16M，后续所有的操作都是在 Chunk 内进行；
- Chunk 内部以 Page 为单位，一个 Page 大小为 8K；
- 有的时候8K对于待申请的资源来说还是很大，所以 Page 内部又做了进一步的划分，有了 SubPage 的概念，SubPage 并没有固定大小，取决于用于的需要。即在 Page 内部只要不超出 Page 大小，你需要多大就划分出多大的 SubPage 空间。
以上 4 个模块： Arena， Chunk，Page， SubPage 构成了 Netty 内存存储的基本概念。
Netty 内存分块的最小单位是 SubPage ，那么数据是以什么样的方式保存在 SubPage 中呢？这里就不得不说到 Netty 对象存储的最小单位：ByteBuf。
1. 为什么Netty 要自己实现数据容器
Netty 底层基于 NIO实现，NIO 的标准三件套：Selector，Channel，Buffer 因为使用比较复杂已经被 Netty 封装好同时提供更多扩展性功能对外用自定义的对象暴露相关操作。Buffer 的功能就是数据容器，Channel 读到数据先存储到 Buffer 中然后进行传输。今天我们要讨论的是 Netty 中的数据容器：ByteBuf，注意不是 java.nio.ByteBuffer。
Netty 为什么要重新写一套数据容器呢？众所周知 Netty 全面封装了 NIO 的核心 API，对外暴露的全都是自己封装的接口，很重要的原因就在于 NIO 的 API 使用起来太复杂，既然要封装，那就封装的彻底一些把该有的功能都补齐。NIO 的 Buffer 有以下缺点：
- 当调用
allocate()方法分配内存时，Buffer 的长度就固定了，不能动态扩展和收缩，当写入数据大于缓冲区的 capacity 时会发生数组越界错误； - Buffer只有一个位置标志位属性 position，读写切换时必须先调用
flip()或rewind()方法； - Buffer只提供了存取、翻转、释放、标志、比较、批量移动等缓冲区的基本操作，想使用高级的功能(比如池化)，就得自己手动进行封装及维护，使用非常不方便。
另外很重要的一点就是，JDK 是基于堆的内存管理，Netty 出发点作为一款高性能的 RPC 框架必然涉及到频繁的内存分配销毁操作，如果是在堆上分配内存空间将会触发频繁的GC，JDK 在1.4之后提供的 NIO 也已经提供了直接直接分配堆外内存空间的能力，但是也仅仅是提供了基本的能力，创建、回收相关的功能和效率都很简陋。基于此，在堆外内存使用方面，Netty 自己实现了一套创建、回收堆外内存池的相关功能。
所以基于上面这些或多或少的缺点 Netty 自己封装了新的数据容器 ByteBuf，要解决的事情就是提供 更高性能，更多能力，API 更加简明 地操作数据内存分配的能力。
2. ByteBuf 整体结构
作为存储字节码的容器，大概的功能不外乎是字节数据的写入，读取，扩容，收缩等等相关的功能。ByteBuf 提供了 读指针 和 写指针 分别提示当前读取位置 和 可写入的位置。这些定义我们可以在 AbstractByteBuf 中看到，ByteBuf 作为一个接口，AbstractByteBuf 是它的默认实现类。
上图显示了 ByteBuf 的结构，主要由已读字节、可读字节、可写字节三部分组成，使用readerIndex与writerIndex分隔，三部分加起来称为容量 capacity。readerIndex 表示可读字节的起始位置，writerIndex 表示可写字节的起始位置。
- readerIndex(读指针)：读取的起始位置，每读取一个字节就加 1，当它等于 writerIndex 时说明可读数据已读完；
- writerIndex(写指针)：写入的起始位置，每写入一个字节就加 1，当它等于
capacity()时说明当前容量已满。此时会做扩容操作，如果不能扩容表示当前写操作结束； - maxCapacity(最大容量)：可以扩容的最大容量，当前容量等于这个值时说明不能再扩容。
AbstractByteBuf 中的方法可分为三类：
读取数据、写入数据、操作游标。
2.1 读取数据：readByte()
首先检查当前缓冲区是否有可读的字节，如果要读取的字节数等于0，或者大于已写入的字节长度则抛异常。
@Override
public ByteBuf readBytes(byte[] dst, int dstIndex, int length) {
checkReadableBytes(length);
getBytes(readerIndex, dst, dstIndex, length);
readerIndex += length;
return this;
}
private void checkReadableBytes0(int minimumReadableBytes) {
ensureAccessible();
if (readerIndex > writerIndex - minimumReadableBytes) {
throw new IndexOutOfBoundsException(String.format(
"readerIndex(%d) + length(%d) exceeds writerIndex(%d): %s",
readerIndex, minimumReadableBytes, writerIndex, this));
}
}
getBytes() 是真正的读取字节数据的方法，由对应子类去实现。
2.2 写数据：writeBytes()
写入操作会伴随着一个扩容操作。前面说过，最小写入单位是SubPage，在ensureWritable0()方法中有如下判断：
minWritableBytes <= capacity() - writerIndex ，当前要写入的值 小于 还剩下的可写入容量，不需要扩容；
minWritableBytes > maxCapacity - writerIndex，当前要写入的值 大于 容量上限-写入起始值坐标，已经超了，抛异常；
排除这两种情况，走扩容之路。
public ByteBuf writeBytes(byte[] src, int srcIndex, int length) {
ensureAccessible();
ensureWritable(length);
setBytes(writerIndex, src, srcIndex, length);
writerIndex += length;
return this;
}
public ByteBuf ensureWritable(int minWritableBytes) {
if (minWritableBytes < 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format(
"minWritableBytes: %d (expected: >= 0)", minWritableBytes));
}
ensureWritable0(minWritableBytes);
return this;
}
private void ensureWritable0(int minWritableBytes) {
if (minWritableBytes <= writableBytes()) {
return;
}
if (minWritableBytes > maxCapacity - writerIndex) {
throw new IndexOutOfBoundsException(String.format(
"writerIndex(%d) + minWritableBytes(%d) exceeds maxCapacity(%d): %s",
writerIndex, minWritableBytes, maxCapacity, this));
}
// Normalize the current capacity to the power of 2.
int newCapacity = alloc().calculateNewCapacity(writerIndex + minWritableBytes, maxCapacity);
// Adjust to the new capacity.
capacity(newCapacity);
}
扩容调用了 AbstractByteBufAllocator 类 的 calculateNewCapacity()方法：
@Override
public int calculateNewCapacity(int minNewCapacity, int maxCapacity) {
if (minNewCapacity < 0) {
throw new IllegalArgumentException("minNewCapacity: " + minNewCapacity + " (expectd: 0+)");
}
if (minNewCapacity > maxCapacity) {
throw new IllegalArgumentException(String.format(
"minNewCapacity: %d (expected: not greater than maxCapacity(%d)",
minNewCapacity, maxCapacity));
}
final int threshold = 1048576 * 4; // 4 MiB page
if (minNewCapacity == threshold) {
return threshold;
}
// If over threshold, do not double but just increase by threshold.
if (minNewCapacity > threshold) {
int newCapacity = minNewCapacity / threshold * threshold;
if (newCapacity > maxCapacity - threshold) {
newCapacity = maxCapacity;
} else {
newCapacity += threshold;
}
return newCapacity;
}
// Not over threshold. Double up to 4 MiB, starting from 64.
int newCapacity = 64;
while (newCapacity < minNewCapacity) {
newCapacity <<= 1;
}
return Math.min(newCapacity, maxCapacity);
}
扩容设置首次递增的阈值为：threshold = 1048576 * 4，即 1024 * 1024 * 4 = 4M。
如果待申请内存空间等于 4M，即返回。
如果待申请内存空间大于 4M，申请空间 = 待申请内存空间 / 4M * 4M，这个值应该是 4M 的一点几倍的大小。
如果申请空间 > 容量上限 - 4M，那么申请空间 = 容量上限，否则 申请空间 = 当前申请空间 + 4M。
2.3 指针操作
指针操作主要是对读写指针的位移操作，以及指定位置读写。
ByteBuf 的分类
下图给出了 ByteBuf 下的分类，可以看到所有的子类都是继承 AbstactBytebuf：
根据操作和存储方式大概可分为3种大类：
Pooled：使用池化内存。从预先分配好的内存池中取出一段连续空间给应用使用；
Direct：使用堆外内存。不在 JVM 中管理这一部分内存的使用，由 Netty 来控制分配和释放；
UnSafe：使用 JDK底层的 UnSafe api 基于对象的内存地址进行操作。
根据以上三个大的方向，对应的子类：
- PooledHeapByteBuf ：池化的堆内缓冲区；
- PooledUnsafeHeapByteBuf ：池化的 Unsafe 堆内缓冲区；
- PooledDirectByteBuf ：池化的直接(堆外)缓冲区；
- PooledUnsafeDirectByteBuf ：池化的 Unsafe 直接(堆外)缓冲区；
- UnpooledHeapByteBuf ：非池化的堆内缓冲区；
- UnpooledUnsafeHeapByteBuf ：非池化的 Unsafe 堆内缓冲区；
- UnpooledDirectByteBuf ：非池化的直接(堆外)缓冲区；
- UnpooledUnsafeDirectByteBuf ：非池化的 Unsafe 直接(堆外)缓冲区；
除了上面这些，另外Netty 的 Buffer 家族还有 CompositeByteBuf、ReadOnlyByteBufferBuf、ThreadLocalDirectByteBuf 等等。
使用 堆内存 和 堆外内存各自有各自的好处。
堆内存分配回收快，可被JVM自动管理，缺点是多一次复制，需要从内核缓冲区复制到堆缓冲区。
直接内存缓冲区需要自己处理回收相关的操作，但是减少了一次复制。
业务上来看，对于 I/O 操作比较频繁的通信操作，要求响应快这种情况下使用直接内存比较合适；对于业务的数据处理，对性能没有什么要求使用堆内存合适。
引用计数器：AbstractReferenceCountedByteBuf
由上面的类结构能看到所有的子类都是继承 AbstractReferenceCountedByteBuf 类，这个类的主要功能是对引用进行计数，就是 Netty 自己实现的内存回收机制，类似于 JVM 的引用计数。非池化的 ByteBuf 每次 I/O 都会创建一个 ByteBuf，可由 JVM 管理其生命周期；池化的 ByteBuf 要手动进行内存回收和释放。
AbstractReferenceCountedByteBuf 内部有两个变量：
private static final AtomicIntegerFieldUpdater<AbstractReferenceCountedByteBuf> refCntUpdater;
private volatile int refCnt = 1;
static {
AtomicIntegerFieldUpdater<AbstractReferenceCountedByteBuf> updater = PlatformDependent.newAtomicIntegerFieldUpdater(AbstractReferenceCountedByteBuf.class, "refCnt");
if (updater == null) {
updater = AtomicIntegerFieldUpdater.newUpdater(AbstractReferenceCountedByteBuf.class, "refCnt");
}
refCntUpdater = updater;
}
注意到在 AbstractReferenceCountedByteBuf 内部并不直接对 refCnt 进行操作，这里必须要保证操作的原子性， Netty 包装了一个 AtomicIntegerFieldUpdater， 原子性 int 类型字段更新器，通过反射的方式拿到字段，底层调用 UnSafe.compareAndSwapInt() 来实现原子更新。
refCnt 使用 volatile 修饰，保证各个线程之间可见。如果单独使用原子操作面对并发情况并不一定能保证 refCnt 的值正确。
池化堆内存分析-PooledByteBuf
从上面的类图中可以看到 PooledHeapByteBuf、PooledUnsafeHeapByteBuf、PooledDirectByteBuf都继承自 PooledByteBuf。
abstract class PooledByteBuf<T> extends AbstractReferenceCountedByteBuf {
// 对象池的对象引用，通过Recycler.Handle实现对象池的功能，线程级的缓存
private final Recycler.Handle<PooledByteBuf<T>> recyclerHandle;
// PoolChunk
protected PoolChunk<T> chunk;
// chunk分配内存后的handle(位置)
protected long handle;
// 实际内存区域（byte[]或者ByteBuffer）
protected T memory;
// 实际内存区域的开始偏移量
protected int offset;
// 长度
protected int length;
// 最大长度
int maxLength;
// 线程缓存
PoolThreadCache cache;
// 临时的Nio缓冲区
ByteBuffer tmpNioBuf;
// ByteBuf分配器
private ByteBufAllocator allocator;
protected PooledByteBuf(Recycler.Handle<? extends PooledByteBuf<T>> recyclerHandle, int maxCapacity) {
super(maxCapacity);
this.recyclerHandle = (Handle<PooledByteBuf<T>>) recyclerHandle;
}
}
池化的主要操作是对象管理， Netty 提供了 Recycler 类作为对象池管理员，先说结论，等会再分析：
- 每个线程都有一个当前线程的对象池，Recycler 类提供了一个类成员变量用来保存各个线程曾经使用过的对象，当然不能无限新增，有一定的回收机制。
- 每个线程结束当前对象池即被回收。
对象池通过 Recycler 里面定义以下对象来实现对象池功能：
| 对象名 | 作用 |
|---|---|
| DefaultHandle | Recycler 中缓存的对象都会包装成 DefaultHandle 类 |
| WeakOrderQueue | 存储其它线程回收到当前线程 stack 的对象，每个线程的 Stack 拥有1个WeakOrderQueue 链表，链表每个节点对应1个其它线程的 WeakOrderQueue，其它线程回收到该 Stack 的对象就存储在这个 WeakOrderQueue 里。当某个线程从 Stack中获取不到对象时会从 WeakOrderQueue 中获取对象。 |
| Stack | 存储当前线程回收的对象。Stack 会与线程绑定，即每个用到 Recycler 的线程都会拥有1个 Stack，在该线程中获取对象都是在该线程的 Stack 中弹出出一个可用对象。对象的获取和回收对应 Stack 的 pop 和 push，即获取对象时从 Stack 中弹出1个DefaultHandle，回收对象时将对象包装成 DefaultHandle push 到 Stack 中。 |
| Link | WeakOrderQueue 中包含1个 Link 链表，回收对象存储在链表某个 Link 节点里，当Link节点存储的回收对象满了时会新建1个 Link 放在 Link 链表尾。 |
子类继承它时需要实现上面贴出代码中的构造方法, 因为不同的子类针对不同的对象进行池化，具体是什么对象由子类自己实现。这个构造方法初始化了 Recycler.Handle，我们上面说对象池属于当前线程，那如果在当前线程中 new 了多个 Recycler.Handle，这还是同一个对象池吗？接着看 Recycler 的代码：
public abstract class Recycler<T> {
/**
* 表示一个不需要回收的包装对象，用于在禁止使用Recycler功能时进行占位的功能
* 仅当io.netty.recycler.maxCapacityPerThread<=0时用到
*/
@SuppressWarnings("rawtypes")
private static final Handle NOOP_HANDLE = new Handle() {
@Override
public void recycle(Object object) {
// NOOP
}
};
//当前线程ID,WeakOrderQueue的id
private static final AtomicInteger ID_GENERATOR = new AtomicInteger(Integer.MIN_VALUE);
private static final int OWN_THREAD_ID = ID_GENERATOR.getAndIncrement();
private static final int DEFAULT_INITIAL_MAX_CAPACITY_PER_THREAD = 32768; // Use 32k instances as default.
/**
* 每个Stack默认的最大容量
* 注意：
* 1、当io.netty.recycler.maxCapacityPerThread<=0时，禁用回收功能（在netty中，只有=0可以禁用，<0默认使用4k）
* 2、Recycler中有且只有两个地方存储DefaultHandle对象（Stack和Link），
* 最多可存储MAX_CAPACITY_PER_THREAD + 最大可共享容量 = 4k + 4k/2 = 6k
*
* 实际上，在netty中，Recycler提供了两种设置属性的方式
* 第一种：-Dio.netty.recycler.ratio等jvm启动参数方式
* 第二种：Recycler(int maxCapacityPerThread)构造器传入方式
*/
private static final int DEFAULT_MAX_CAPACITY_PER_THREAD;
//每个Stack默认的初始容量，默认为256,后续根据需要进行扩容，直到<=MAX_CAPACITY_PER_THREAD
private static final int INITIAL_CAPACITY;
//最大可共享的容量因子= maxCapacity / maxSharedCapacityFactor，默认为2
private static final int MAX_SHARED_CAPACITY_FACTOR;
//每个线程可拥有多少个WeakOrderQueue，默认为2*cpu核数,实际上就是当前线程的Map<Stack<?>, WeakOrderQueue>的size最大值
private static final int MAX_DELAYED_QUEUES_PER_THREAD;
/**
* WeakOrderQueue中的Link中的数组DefaultHandle<?>[] elements容量，默认为16，
* 当一个Link中的DefaultHandle元素达到16个时，会新创建一个Link进行存储，这些Link组成链表，当然
* 所有的Link加起来的容量要<=最大可共享容量。
*/
private static final int LINK_CAPACITY;
//回收因子，默认为8,即默认每8个对象，允许回收一次，直接扔掉7个，可以让recycler的容量缓慢的增大，避免爆发式的请求
private static final int RATIO;
static {
// In the future, we might have different maxCapacity for different object types.
// e.g. io.netty.recycler.maxCapacity.writeTask
// io.netty.recycler.maxCapacity.outboundBuffer
int maxCapacityPerThread = SystemPropertyUtil.getInt("io.netty.recycler.maxCapacityPerThread",
SystemPropertyUtil.getInt("io.netty.recycler.maxCapacity", DEFAULT_INITIAL_MAX_CAPACITY_PER_THREAD));
if (maxCapacityPerThread < 0) {
maxCapacityPerThread = DEFAULT_INITIAL_MAX_CAPACITY_PER_THREAD;
}
DEFAULT_MAX_CAPACITY_PER_THREAD = maxCapacityPerThread;
MAX_SHARED_CAPACITY_FACTOR = max(2,
SystemPropertyUtil.getInt("io.netty.recycler.maxSharedCapacityFactor",
2));
MAX_DELAYED_QUEUES_PER_THREAD = max(0,
SystemPropertyUtil.getInt("io.netty.recycler.maxDelayedQueuesPerThread",
NettyRuntime.availableProcessors() * 2));
LINK_CAPACITY = safeFindNextPositivePowerOfTwo(
max(SystemPropertyUtil.getInt("io.netty.recycler.linkCapacity", 16), 16));
RATIO = safeFindNextPositivePowerOfTwo(SystemPropertyUtil.getInt("io.netty.recycler.ratio", 8));
INITIAL_CAPACITY = min(DEFAULT_MAX_CAPACITY_PER_THREAD, 256);
}
private final int maxCapacityPerThread;
private final int maxSharedCapacityFactor;
private final int ratioMask;
private final int maxDelayedQueuesPerThread;
/**
* 每一个线程包含一个Stack对象
* 1、每个Recycler对象都有一个threadLocal
* 原因：因为一个Stack要指明存储的对象泛型T，而不同的Recycler<T>对象的T可能不同，所以此处的FastThreadLocal是对象级别
* 2、每条线程都有一个Stack<T>对象
*/
private final FastThreadLocal<Stack<T>> threadLocal = new FastThreadLocal<Stack<T>>() {
@Override
protected Stack<T> initialValue() {
return new Stack<T>(Recycler.this, Thread.currentThread(), maxCapacityPerThread, maxSharedCapacityFactor,
ratioMask, maxDelayedQueuesPerThread);
}
};
protected Recycler() {
this(DEFAULT_MAX_CAPACITY_PER_THREAD);
}
}
在 PooledByteBuf 中通过持有 DefaultHandle: ecycler.Handle 调用 recycle()方法将对象转为 DefaultHandle 存入 Recycler：
@Override
public void recycle(Object object) {
if (object != value) {
throw new IllegalArgumentException("object does not belong to handle");
}
stack.push(this);
}
将当前 DefaultHandle 存入 Stack，从这里看：
static final class DefaultHandle<T> implements Handle<T> {
private int lastRecycledId;
private int recycleId;
boolean hasBeenRecycled;
private Stack<?> stack;
private Object value;
DefaultHandle(Stack<?> stack) {
this.stack = stack;
}
......
}
DefaultHandle 初始化的时候会带过来一个 Stack 赋值给当前的 stack，那么 Stack 是在什么时候初始化的呢，看这个代码：
private final FastThreadLocal<Stack<T>> threadLocal = new FastThreadLocal<Stack<T>>() {
@Override
protected Stack<T> initialValue() {
return new Stack<T>(Recycler.this, Thread.currentThread(), maxCapacityPerThread, maxSharedCapacityFactor,
ratioMask, maxDelayedQueuesPerThread);
}
};
一个 final 类型的 FastThreadLocal 对象包着 Stack 完成了初始化。FastThreadLocal 是 Netty 自己实现的 ThreadLocal，主要优化了 ThreadLocal 的 访问速度 和 内存泄漏 等问题，这里可以说明每个 Recycler 对象中的 Stack 是当前线程内共享的。
WeakOrderQueue 的作用又是什么呢？我们看到有这样一行代码：
private static final FastThreadLocal<Map<Stack<?>, WeakOrderQueue>> DELAYED_RECYCLED =
new FastThreadLocal<Map<Stack<?>, WeakOrderQueue>>() {
@Override
protected Map<Stack<?>, WeakOrderQueue> initialValue() {
return new WeakHashMap<Stack<?>, WeakOrderQueue>();
}
};
static final 表明当前 DELAYED_RECYCLED 对象是 Recycler 类变量，而不是 成员变量。这里表示每一个 Stack 都对应一个 WeakOrderQueue。这里还是没有看懂到底有什么用，我们看使用到它的地方：
void push(DefaultHandle<?> item) {
Thread currentThread = Thread.currentThread();
if (thread == currentThread) {
// The current Thread is the thread that belongs to the Stack, we can try to push the object now.
pushNow(item);
} else {
// The current Thread is not the one that belongs to the Stack, we need to signal that the push
// happens later.
pushLater(item, currentThread);
}
}
private void pushNow(DefaultHandle<?> item) {
// (item.recycleId | item.lastRecycleId) != 0 等价于 item.recycleId!=0 && item.lastRecycleId!=0
// 当item开始创建时item.recycleId==0 && item.lastRecycleId==0
// 当item被recycle时，item.recycleId==x，item.lastRecycleId==y 进行赋值
// 当item被poll之后， item.recycleId = item.lastRecycleId = 0
// 所以当item.recycleId 和 item.lastRecycleId 任何一个不为0，则表示回收过
if ((item.recycleId | item.lastRecycledId) != 0) {
throw new IllegalStateException("recycled already");
}
item.recycleId = item.lastRecycledId = OWN_THREAD_ID;
int size = this.size;
if (size >= maxCapacity || dropHandle(item)) {
// Hit the maximum capacity or should drop - drop the possibly youngest object.
return;
}
// 如果对象池已满则扩容，扩展为当前 2 倍大小
if (size == elements.length) {
elements = Arrays.copyOf(elements, min(size << 1, maxCapacity));
}
elements[size] = item;
this.size = size + 1;
}
private void pushLater(DefaultHandle<?> item, Thread thread) {
// we don't want to have a ref to the queue as the value in our weak map
// so we null it out; to ensure there are no races with restoring it later
// we impose a memory ordering here (no-op on x86)
Map<Stack<?>, WeakOrderQueue> delayedRecycled = DELAYED_RECYCLED.get();
WeakOrderQueue queue = delayedRecycled.get(this);
// 如果没有获取到 WeakOrderQueue，说明当前线程第一次帮该 Stack 回收对象
if (queue == null) {
// 每个线程最多能帮 maxDelayedQueues（2CPU）个外部 Stack 回收对象，超过数量回收失败
if (delayedRecycled.size() >= maxDelayedQueues) {
// 插入一个特殊的 WeakOrderQueue，下次回收时看到 WeakOrderQueue.DUMMY 就说明该线程无法帮该 Stack 回收
delayedRecycled.put(this, WeakOrderQueue.DUMMY);
return;
}
// 别的线程最多帮这个 Stack 回收 2K 个对象，检查是否超过数量，如果没有超过，就向这个 Stack 头插法新建 WeakOrderQueue 对象
if ((queue = WeakOrderQueue.allocate(this, thread)) == null) {
// drop object
return;
}
delayedRecycled.put(this, queue);
// 看到 WeakOrderQueue.DUMMY 就说明该线程无法帮该 Stack 回收，直接返回
} else if (queue == WeakOrderQueue.DUMMY) {
// drop object
return;
}
// 向 WeakOrderQueue 对应的 Link 存放对象
queue.add(item);
}
在存放 DefaultHandle 到 Stack 的时候会判断是否是当前线程，如果是就调用 pushNow()方法，如果不是则调用 pushLater() 方法。
pushNow() 方法中首先判断一个 对象是否是被回收过，如果是则抛异常。如果没有则存入 elements 数组中。
pushLater() 方法则先把 DefaultHandle 放入 DELAYED_RECYCLED 持有的 WeakOrderQueue 中，后面再压如 Stack。
这里大概的意思就是如果是当前线程创建的对象就存入 Stack，如果不是当前线程创建的就放入WeakOrderQueue。我们看 WeakOrderQueue 类里面有有一个子类 Link：
private static final class WeakOrderQueue {
static final WeakOrderQueue DUMMY = new WeakOrderQueue();
// Let Link extend AtomicInteger for intrinsics. The Link itself will be used as writerIndex.
@SuppressWarnings("serial")
private static final class Link extends AtomicInteger {
private final DefaultHandle<?>[] elements = new DefaultHandle[LINK_CAPACITY];
private int readIndex;
private Link next;
}
// chain of data items
private Link head, tail;
// pointer to another queue of delayed items for the same stack
private WeakOrderQueue next;
private final WeakReference<Thread> owner;
private final int id = ID_GENERATOR.getAndIncrement();
private final AtomicInteger availableSharedCapacity;
private WeakOrderQueue() {
owner = null;
availableSharedCapacity = null;
}
......
}
Link 的结构是一个链表，存放了 DefaultHandle<?>[] 对象，放入的时机就是上面的 pushLater() 方法。
这里我们已经全部接触到了上面提到的 4 个对象，我用一张图来表述他们之间的关系：
我们再来总结一下 4 者的关系：
- 每一个 Recycler 对象 都包含一个 Stack；
- 每一个 Stack 中都包含一个
DefaultHandle<?>[]数组，用于保存 DefaultHandle； - Recyler 类包含一个类对象
FastThreadLocal<Map<Stack<?>, WeakOrderQueue>> DELAYED_RECYCLED，无论有多少个 Recyler 对象，都只会有一个DELAYED_RECYCLED。它的作用是保存除当前线程外别的线程创建的 DefaultHandle。 - WeakOrderQueue 对象中存储一个以 Head 为首的 Link 数组，每个 Link 对象中存储一个
DefaultHandle[]数组，用于存放回收对象。
同线程中是如何获取对象的呢？
public final T get() {
/**
* 如果maxCapacityPerThread == 0，禁止回收功能
* 创建一个对象，其Recycler.Handle<> handle属性为NOOP_HANDLE，该对象的recycle(Object object)不做任何事情，即不做回收
*/
if (MAX_CAPACITY_PER_THREAD == 0) {
return newObject((Handle<T>) NOOP_HANDLE);
}
//获取当前线程的Stack<T>对象
Stack<T> stack = threadLocal.get();
//从Stack<T>对象中获取DefaultHandle<T>
DefaultHandle<T> handle = stack.pop();
if (handle == null) {
//新建一个DefaultHandle对象 -> 然后新建T对象 -> 存储到DefaultHandle对象
//此处会发现一个DefaultHandle对象对应一个Object对象，二者相互包含。
handle = stack.newHandle();
handle.value = newObject(handle);
}
return handle.value;
}
调用 Stack 的 pop()方法获取 DefaultHandle 对象：
DefaultHandle<T> pop() {
int size = this.size;
if (size == 0) {
if (!scavenge()) {
return null;
}
size = this.size;
}
size --;
DefaultHandle ret = elements[size];
elements[size] = null;
if (ret.lastRecycledId != ret.recycleId) {
throw new IllegalStateException("recycled multiple times");
}
ret.recycleId = 0;
ret.lastRecycledId = 0;
this.size = size;
return ret;
}
当 Stack 中 DefaultHandle[] 的 size=0 时，需要从其他线程的 WeakOrderQueue 中转移数据到 Stack 中的DefaultHandle[]，即调用 scavenge() 方法。当 Stack 中的 DefaultHandle[] 中最终有了数据时直接获取最后一个元素，并进行一些健康检查。
假设最终确实无法从对象池中获取到对象，则会首先创建一个 DefaultHandle 对象，之后调用 Recycler 的子类重写的 newObject() 方法。
DirectBuffer-直接内存分配
Netty 中的堆外内存分配主要是调用 NIO 的 DirectByteBuffer 来操作。DirectByteBuffer 与 ByteBuffer 的区别在于底层没有使用 byte[] hb 来承接数据，而是放在了堆外管理，DirectByteBuffer的创建就是使用了 malloc 申请的内存。
如果我们使用普通的 Buffer 来分配内存是这样的：
ByteBuffer buf = ByteBuffer.allocate(1024);
这种方式分配的内存底层是一个 byte[] 数组保存在 JVM 堆上。
当我们想脱离 JVM 的管理，直接在系统内存上去分配一块连续空间的时候，Java 也提供了这种方式。DirectByteBuffer 并不是一个 public 类型的 class，所以我们无法直接使用，一般通过如下方式调用：
ByteBuffer buf = ByteBuffer.allocateDirect(1024);
的构造方法如下：
DirectByteBuffer(int cap) { // package-private
super(-1, 0, cap, cap);
//是否页对齐
boolean pa = VM.isDirectMemoryPageAligned();
//页的大小4K
int ps = Bits.pageSize();
//最小申请1K，若需要页对齐，那么多申请1页，以应对初始地址的页对齐问题
long size = Math.max(1L, (long)cap + (pa ? ps : 0));
//检查堆外内存是否够用, 并对分配的直接内存做一个记录
Bits.reserveMemory(size, cap);
long base = 0;
try {
//直接内存的初始地址, 返回初始地址
base = unsafe.allocateMemory(size);
} catch (OutOfMemoryError x) {
Bits.unreserveMemory(size, cap);
throw x;
}
//对直接内存初始化
unsafe.setMemory(base, size, (byte) 0);
//若需要页对其，并且不是页的整数倍，在需要将页对齐（默认是不需要进行页对齐的
if (pa && (base % ps != 0)) {
// Round up to page boundary
address = base + ps - (base & (ps - 1));
} else {
address = base;
}
//声明一个Cleaner对象用于清理该DirectBuffer内存
cleaner = Cleaner.create(this, new Deallocator(base, size, cap));
att = null;
}
首先 Bits.reserveMemory(size, cap) 方法用来判断系统是否有足够的空间可以申请，如果已经没有空间可以申请，则抛出 OOM：
static void reserveMemory(long size, int cap) {
// 获取最大可以申请的对外内存大小，默认值是64MB
// 可以通过参数-XX:MaxDirectMemorySize=<size>设置这个大小
if (!memoryLimitSet && VM.isBooted()) {
maxMemory = VM.maxDirectMemory();
memoryLimitSet = true;
}
//如果计算当前用户申请的空间 小于用户设置的最大堆外空间大小，且小于当前可用的
//系统内存则表示申请通过
// optimist!
if (tryReserveMemory(size, cap)) {
return;
}
final JavaLangRefAccess jlra = SharedSecrets.getJavaLangRefAccess();
//尝试释放那些正在正在清理中的堆外内存任务以释放一些空间
while (jlra.tryHandlePendingReference()) {
if (tryReserveMemory(size, cap)) {
return;
}
}
// 如果经历上面两步空间还是不足，那就只好手动调用 System.gc()释放内存
System.gc();
// a retry loop with exponential back-off delays
// (this gives VM some time to do it's job)
boolean interrupted = false;
try {
long sleepTime = 1;
int sleeps = 0;
while (true) {
if (tryReserveMemory(size, cap)) {
return;
}
if (sleeps >= MAX_SLEEPS) {
break;
}
if (!jlra.tryHandlePendingReference()) {
try {
Thread.sleep(sleepTime);
sleepTime <<= 1;
sleeps++;
} catch (InterruptedException e) {
interrupted = true;
}
}
}
// no luck
throw new OutOfMemoryError("Direct buffer memory");
} finally {
if (interrupted) {
// don't swallow interrupts
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
}
private static boolean tryReserveMemory(long size, int cap) {
// -XX:MaxDirectMemorySize限制的是用户申请的大小，而不考虑对齐情况
// 所以使用两个变量来统计：
// reservedMemory：真实的目前保留的空间
// totalCapacity：目前用户申请的空间
long totalCap;
while (cap <= maxMemory - (totalCap = totalCapacity.get())) {
if (totalCapacity.compareAndSet(totalCap, totalCap + cap)) {
reservedMemory.addAndGet(size);
count.incrementAndGet();
return true;
}
}
return false;
}
可以通过 -XX:+PageAlignDirectMemor 参数控制堆外内存分配是否需要按页对齐，默认不对齐。
Bits#reserveMemory() 方法判断是否有足够内存不是判断物理机是否有足够内存，而是判断 JVM 启动时，指定的堆外内存空间大小是否有剩余的空间。这个大小由参数 -XX:MaxDirectMemorySize=<size> 设置。
接着调用 base = unsafe.allocateMemory(size) 操作堆外内存, 返回的是该堆外内存的直接地址, 存放在 address 中, 以便通过 address 进行堆外数据的读取与写入。而 allocateMemory() 是一个 native 方法，会调用 malloc 方法。UnSafe 类底层是基于 C 语言的，所以在 Java 源码中看不到，我们可以下载 OpenJDK 的源码看看，源码链接：https://github.com/openjdk/jdk/blob/5a6954abbabcd644ad2639ea11e843da5b17a11d/src/hotspot/share/prims/unsafe.cpp#L359
UNSAFE_ENTRY(jlong, Unsafe_AllocateMemory0(JNIEnv *env, jobject unsafe, jlong size)) {
size_t sz = (size_t)size;
assert(is_aligned(sz, HeapWordSize), "sz not aligned");
void* x = os::malloc(sz, mtOther);
return addr_to_java(x);
} UNSAFE_END
可以看到底层是使用系统的malloc()函数来申请内存。
在 C 语言的内存分配和释放函数 malloc/free，必须要一一对应，否则就会出现内存泄露或者是野指针的非法访问。Java 中 ByteBuffer 申请的堆外内存需要手动释放吗？ByteBuffer 申请的堆外内存也是由 GC 负责回收的，Hotspot 在 GC 时会扫描 Direct ByteBuffer 对象是否有引用，如没有，当堆内的引用被 gc 回收时通过虚拟引用回收其占用的堆外内存。（前提是没有关闭 DisableExplicitGC）
-XX:+DisableExplicitGC
这个参数作用是禁止显式调用 GC，即通过 System.gc() 函数调用。如果加上了这个 JVM启动参数，那么代码中调用 System.gc() 没有任何效果，相当于是没有这行代码一样。
上面贴出来而代码示例：DirectByteBuffer 的构造函数里面：
Bits.reserveMemory(size, cap);
该方法去申请堆外内存是会显式调用 System.gc()的。
也就是说使用了Java NIO 中的 Direct memory，那么 -XX:+DisableExplicitGC一定要谨慎设置，存在潜在的内存泄露风险。
再说另一个问题：-XX:MaxDirectMemorySize=<size>参数用来限制能申请的最大堆外内存大小，那如果我忘记设置这个值默认能够申请的堆内存大小是多少呢？我们还是要看 OpenJDK源码，这个参数的设置位于：https://github.com/openjdk/jdk/blob/847a3baca8a19b4f506dcaf23079e1b339e5321b/src/java.base/share/classes/jdk/internal/misc/VM.java
可以看到代码中默认是 64M。但是你好好看一下注释：
The initial value of this field is arbitrary; during JRE initialization
it will be reset to the value specified on the command line, if any,
otherwise to Runtime.getRuntime().maxMemory().
这个值只是在初始化的时候的默认赋值。如果用户有通过参数设置自己的值就会用设置的参数值取代，否则：就会使用 JVM 参数 -Xmx 最大堆的值取代。所以，64M 是没有发挥到作用的。
堆外内存的回收
既然在 heap 外分配了内存空间给 Java 线程使用，JVM 也不管回收这事。那是怎么触发回收的呢？这里要说明，JVM 并不是真的不管，堆外分配内存保存对象这事儿板上钉钉，那 JVM 是怎么着知道堆外哪哪块是我这个对象的专属空间，这个就要求在 JVM 中要保存一个引用的关系。
在 DirectBuffer 构造函数最后面有这么一句：
cleaner = Cleaner.create(this, new Deallocator(base, size, cap));
使用 Cleaner 机制注册内存回收处理函数。Java 本身提供了finalize()机制来进行垃圾回收，无赖它靠不住不到内存撑不住的最后时刻它是不会被触发的，所以 Java 官方都不推荐你这样用。Java 官方推荐使用虚引用-PhantomReference 来处理对象的回收，Cleaner 就是 PhantomReference 的子类，用来处理对象回收流程。
这里create()方法传入了一个参数 Deallocator 对象，Deallocator 继承了Runnable，作为可执行的线程，看一下run() 方法：
public void run() {
if (address == 0) {
// Paranoia
return;
}
unsafe.freeMemory(address);
address = 0;
Bits.unreserveMemory(size, capacity);
}
这里调用了 UnSafe 的 freeMemory()拿到堆外内存地址偏移量来释放内存。
ByteBuf 的管理
在 Netty 中并不是通过 new 的方式来创建一个 Bytebuf 对象。常用的有三种方式：
- ByteBufAllocator 创建；
- ByteBufUtil：提供一些实用的静态方法用于 内存分配 和 对象转换；
- Unpooled 非池化内存分配。
ByteBufAllocator 是 Netty 中最顶层的内存分配接口，负责所有 Bytebuf 类型的分配，AbstractByteBufAllocator 是默认实现类。
我们看一下它是如何分配内存空间的：
@Override
public ByteBuf buffer(int initialCapacity) {
if (directByDefault) {
return directBuffer(initialCapacity);
}
return heapBuffer(initialCapacity);
}
首先会检查是否支持分配直接内存，如果支持就优先分配堆外内存空间。
@Override
public ByteBuf directBuffer(int initialCapacity, int maxCapacity) {
if (initialCapacity == 0 && maxCapacity == 0) {
return emptyBuf;
}
validate(initialCapacity, maxCapacity);
return newDirectBuffer(initialCapacity, maxCapacity);
}
protected abstract ByteBuf newDirectBuffer(int initialCapacity, int maxCapacity);
newDirectBuffer() 是一个抽象方法，最终会交给它的子类去实现进行空间分配：
可以看到实现类其实就两种：池化 和 非池化的 buffer 分配。上面的 Buffer 分配我们看到还有 Unsafe 类型的Buffer，那么这里为什么没有体现呢？既然找不到答案，就继续往下看看，我们看一下PooledByteBufAllocator 类的实现：
@Override
protected ByteBuf newDirectBuffer(int initialCapacity, int maxCapacity) {
PoolThreadCache cache = threadCache.get();
PoolArena<ByteBuffer> directArena = cache.directArena;
final ByteBuf buf;
if (directArena != null) {
buf = directArena.allocate(cache, initialCapacity, maxCapacity);
} else {
buf = PlatformDependent.hasUnsafe() ?
UnsafeByteBufUtil.newUnsafeDirectByteBuf(this, initialCapacity, maxCapacity) :
new UnpooledDirectByteBuf(this, initialCapacity, maxCapacity);
}
return toLeakAwareBuffer(buf);
}
首先还是判断是否支持直接内存分配，如果不支持，会判断当前平台是否支持使用 Unsafe 工具包，如果支持那自然优先使用 Unsafe 工具去直接分配内存。
这里有一个 Unsafe 工具类：
UnsafeByteBufUtil.newUnsafeDirectByteBuf(this, initialCapacity, maxCapacity)
Unpooled 使用
一般来说 ByteBufAllocator 已经提供了池化和非池化内存分配的实现，但是 Netty 还是提供了一个简单版的 非池化内存分配工具：Unpooled，以防在极端的情况下你无法使用 ByteBufAllocator 进行内存分配。
从源码上能看到底层还是引用了 UnpooledByteBufAllocator 类来实现非池化的内存分配。
ByteBufUtil
ByteBufUtil 就更厉害了，默认使用的内存分配方式取决于你的设置：
未设置默认会选择池化的方式。
ByteBufUtil 主要提供一些静态方法，其中 hexdump() 以十六进制的表示形式打印ByteBuf 的内容。这在各种情况下都很有用，比如调试的时候记录ByteBuf 的内容，总比你看一堆二进制的天书好吧。
还有 encodeString() 对字符串进行编码转换为 ByteBuffer。
