Netty(三): 直接内存原理及应用
Netty作为一个流行的应用框架，它的强悍之处主要有两点：1. 是性能强悍，可以轻松承载数万并发; 2. 其编程模型简单，容易上手; 这就给大家打开了一扇通向高性能的大门。
我在rocketmq的一篇文章里阐述过，高性能的核心本质和实现原理。主要就是依赖于操作系统提供的高效io模型和内存控制。有兴趣的可以阅读我来之前的文章： RocketMQ(七)：高性能探秘之MappedFile
高效io模型略去不说，我们今天主要来看看内存控制这块的强大之处。
1. 通常的内存模型概述
一般地，系统为了保证系统本身的安全性和健壮性，会将内存从逻辑上隔离成内核区域和用户区域，这很容易理解。因为用户行为不可控性太强，暴露得太多，就容易导致各种神奇的用法，超出系统的控制范围。当然，有的语言是支持直接控制内存的，比如C, 你可以用一个指针，访问内存中的几乎任意位置的数据（除了一些硬件地址）。而像汇编，则可以访问任意地址。而这些底层的语言，已经离我们越来越远了，它基本上和普通程序员关系不大了。
用户很多时候的编程控制，都是在用户区域进行的，比如我做一些加减乘除，如 Integer a = 2; Integer b = 3; Integer c = a * b; 这种操作, 所有操作就是在用户空间上完成的。这些操作，不会有内核区域的介入。但是有些操作，则必须由内核进行，比如对文件的读写，就是不同设备之间的数据交换，也就是io类操作。这类操作因为有非常的难度实现，所以一定是由操作系统来完成底层的操作的。那么，第一手的数据必定要经过内核区域。然而我们的代码是跑在用户区的，那么，通常情况下，就会存在内核区数据，拷贝到用户区数据的这么一个过程。这是一个读的过程，而写的过程则是一个相反的操作，从用户区拷贝数据到内核区，然后再由内核完成io操作。
直接将内存划分为内核区与用户区，实在是太泛了，不能说错，但有一种说了等于没说的感觉。
所以，对内存的划分，还需要再细点，即所谓的内存模型或者内存区域。各语言各场景各实现自然是百家争鸣，无可厚非。但大致就是按照一定的规则，切分成不同用途的区域，然后在需要的时候向该区域进行内存分配，并保存到相应的表或者标识中，以便后续可读或不可再分配。而这其中，还有个非常重要的点是，除了知道如何分配内存之外，还要知道如何回收内存。另外，如何保证内存的可见性，也是一个内存模型需要考虑的重要话题。
具体实现就不用说了，因为没有一个放之四海而皆准的说法，我也没那能耐讲清楚这事情。大家自行脑补吧。
2. Java中的直接内存原理
首先，来说说为什么java中会有直接内存这个概念？我们知道，java中有很重要的一个内存区域，即堆内存，几乎所有的对象都堆上进行分配，所以，大部分的GC工作，也是针对堆进行的。关联上一节所讲的事，堆内存我们可以划分到用户空间内存区域去。应该说，java只要将这一块内存管理好了，基本上就可以管理好java的对象的生命周期了。那么，到底什么直接内存？和堆内存又有啥关系？
直接内存是脱离掉堆空间的，它不属于java的堆，其他区域也不属于，即直接内存不受jvm管控。它属于受系统直接控制的一段内存区域。
为什么直接内存要脱离jvm的管控呢？因为jvm管控的是用户空间，而有的场景则必须要内核空间的介入，整个过程才能完成。而如果用户空间想要获取数据，则必须要像内核中请求复制数据，数据才对用户空间可见。而很多这种场景，复制数据的目的，仅仅是为了使用一次其数据，做了相应的转换后，就不再使用有关系，比如流数据的接入过程。这个复制的过程，则必定有不少的性能损耗，所以就有直接内存的出现。它的目的在于避免内核空间和用户空间之间进行无意义的数据复制，从而提升程序性能。
直接内存不受jvm管控，那么它受谁的管控呢？实际上，是由操作系统的底层进行管控的，在进行内存分配请求时，系统会申请一段共享区域。由内核和用户代码共享这里的数据写入，即内核写入的数据，用户代码可以直接访问，用户代码写入的数据，内核可以直接使用。在底层，是由mmap这种函数接口来实现的共享内存的。
而在java层面，则是使用DirectByteBuffer来呈现的，它的创建、使用、删除如下：
// 创建直接内存空间实例 ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(1600); for (int i = 0; i < 90_0000; i++) { for (int j = 0; j < 199; j++) { // 数据的写入 buffer.putInt(j); } buffer.flip(); for (int j = 0; j < 199; j++) { // 数据的读取 buffer.get(); } // 数据清理 buffer.clear(); }
3. Netty中使用直接内存
知道了直接内存的使用过程，那么如何找到更好的场景，则是需要我们去发现的。netty作为一个高性能网络通信框架，重要的工作就是在处理网络io问题。那么，在它的场景里，使用上直接内存这一大杀器，则是再好不过了。那么，netty是如何利用它的呢？
两个场景：1. 向应用传递网络数据时（读过程）； 2. 应用向远端传递数据时（写过程）；
// 写过程，将msg转换为直接内存存储的二进制数据 // io.netty.handler.codec.MessageToByteEncoder#write @Override public void write(ChannelHandlerContext ctx, Object msg, ChannelPromise promise) throws Exception { ByteBuf buf = null; try { if (acceptOutboundMessage(msg)) { @SuppressWarnings("unchecked") I cast = (I) msg; // 默认 preferDirect = true; buf = allocateBuffer(ctx, cast, preferDirect); try { // 调用子类的实现，编码数据，以便实现私有协议 encode(ctx, cast, buf); } finally { ReferenceCountUtil.release(cast); } if (buf.isReadable()) { // 写数据到远端 ctx.write(buf, promise); } else { buf.release(); ctx.write(Unpooled.EMPTY_BUFFER, promise); } buf = null; } else { ctx.write(msg, promise); } } catch (EncoderException e) { throw e; } catch (Throwable e) { throw new EncoderException(e); } finally { if (buf != null) { buf.release(); } } } // io.netty.handler.codec.MessageToByteEncoder#allocateBuffer /** * Allocate a {@link ByteBuf} which will be used as argument of {@link #encode(ChannelHandlerContext, I, ByteBuf)}. * Sub-classes may override this method to return {@link ByteBuf} with a perfect matching {@code initialCapacity}. */ protected ByteBuf allocateBuffer(ChannelHandlerContext ctx, @SuppressWarnings("unused") I msg, boolean preferDirect) throws Exception { if (preferDirect) { // PooledByteBufAllocator return ctx.alloc().ioBuffer(); } else { return ctx.alloc().heapBuffer(); } } // io.netty.buffer.AbstractByteBufAllocator#ioBuffer() @Override public ByteBuf ioBuffer() { if (PlatformDependent.hasUnsafe()) { return directBuffer(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } return heapBuffer(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } // io.netty.buffer.AbstractByteBufAllocator#directBuffer(int) @Override public ByteBuf directBuffer(int initialCapacity) { return directBuffer(initialCapacity, DEFAULT_MAX_CAPACITY); } @Override public ByteBuf directBuffer(int initialCapacity, int maxCapacity) { if (initialCapacity == 0 && maxCapacity == 0) { return emptyBuf; } validate(initialCapacity, maxCapacity); return newDirectBuffer(initialCapacity, maxCapacity); } // io.netty.buffer.PooledByteBufAllocator#newDirectBuffer @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); } // io.netty.buffer.PoolArena#allocate(io.netty.buffer.PoolThreadCache, int, int) PooledByteBuf<T> allocate(PoolThreadCache cache, int reqCapacity, int maxCapacity) { PooledByteBuf<T> buf = newByteBuf(maxCapacity); allocate(cache, buf, reqCapacity); return buf; } // io.netty.buffer.PoolArena.DirectArena#newByteBuf @Override protected PooledByteBuf<ByteBuffer> newByteBuf(int maxCapacity) { if (HAS_UNSAFE) { return PooledUnsafeDirectByteBuf.newInstance(maxCapacity); } else { return PooledDirectByteBuf.newInstance(maxCapacity); } } private void allocate(PoolThreadCache cache, PooledByteBuf<T> buf, final int reqCapacity) { final int normCapacity = normalizeCapacity(reqCapacity); if (isTinyOrSmall(normCapacity)) { // capacity < pageSize int tableIdx; PoolSubpage<T>[] table; boolean tiny = isTiny(normCapacity); if (tiny) { // < 512 if (cache.allocateTiny(this, buf, reqCapacity, normCapacity)) { // was able to allocate out of the cache so move on return; } tableIdx = tinyIdx(normCapacity); table = tinySubpagePools; } else { if (cache.allocateSmall(this, buf, reqCapacity, normCapacity)) { // was able to allocate out of the cache so move on return; } tableIdx = smallIdx(normCapacity); table = smallSubpagePools; } final PoolSubpage<T> head = table[tableIdx]; /** * Synchronize on the head. This is needed as {@link PoolChunk#allocateSubpage(int)} and * {@link PoolChunk#free(long)} may modify the doubly linked list as well. */ synchronized (head) { final PoolSubpage<T> s = head.next; if (s != head) { assert s.doNotDestroy && s.elemSize == normCapacity; long handle = s.allocate(); assert handle >= 0; s.chunk.initBufWithSubpage(buf, handle, reqCapacity); incTinySmallAllocation(tiny); return; } } synchronized (this) { allocateNormal(buf, reqCapacity, normCapacity); } incTinySmallAllocation(tiny); return; } if (normCapacity <= chunkSize) { if (cache.allocateNormal(this, buf, reqCapacity, normCapacity)) { // was able to allocate out of the cache so move on return; } synchronized (this) { allocateNormal(buf, reqCapacity, normCapacity); ++allocationsNormal; } } else { // Huge allocations are never served via the cache so just call allocateHuge allocateHuge(buf, reqCapacity); } } // io.netty.util.internal.PlatformDependent0#newDirectBuffer static ByteBuffer newDirectBuffer(long address, int capacity) { ObjectUtil.checkPositiveOrZero(capacity, "capacity"); try { return (ByteBuffer) DIRECT_BUFFER_CONSTRUCTOR.newInstance(address, capacity); } catch (Throwable cause) { // Not expected to ever throw! if (cause instanceof Error) { throw (Error) cause; } throw new Error(cause); } }
向ByteBuffer中写入数据过程, 即是向直接内存中写入数据的过程，它可能不像普通的堆对象一样简单咯。
// io.netty.buffer.AbstractByteBuf#writeBytes(byte[]) @Override public ByteBuf writeBytes(byte[] src) { writeBytes(src, 0, src.length); return this; } @Override public ByteBuf writeBytes(byte[] src, int srcIndex, int length) { ensureWritable(length); setBytes(writerIndex, src, srcIndex, length); writerIndex += length; return this; } // io.netty.buffer.PooledUnsafeDirectByteBuf#setBytes(int, byte[], int, int) @Override public ByteBuf setBytes(int index, byte[] src, int srcIndex, int length) { // addr() 将会得到一个内存地址 UnsafeByteBufUtil.setBytes(this, addr(index), index, src, srcIndex, length); return this; } // io.netty.buffer.PooledUnsafeDirectByteBuf#addr private long addr(int index) { return memoryAddress + index; } // io.netty.buffer.UnsafeByteBufUtil#setBytes(io.netty.buffer.AbstractByteBuf, long, int, byte[], int, int) static void setBytes(AbstractByteBuf buf, long addr, int index, byte[] src, int srcIndex, int length) { buf.checkIndex(index, length); if (length != 0) { // 将字节数据copy到DirectByteBuffer中 PlatformDependent.copyMemory(src, srcIndex, addr, length); } } // io.netty.util.internal.PlatformDependent#copyMemory(byte[], int, long, long) public static void copyMemory(byte[] src, int srcIndex, long dstAddr, long length) { PlatformDependent0.copyMemory(src, BYTE_ARRAY_BASE_OFFSET + srcIndex, null, dstAddr, length); } // io.netty.util.internal.PlatformDependent0#copyMemory(java.lang.Object, long, java.lang.Object, long, long) static void copyMemory(Object src, long srcOffset, Object dst, long dstOffset, long length) { //UNSAFE.copyMemory(src, srcOffset, dst, dstOffset, length); while (length > 0) { long size = Math.min(length, UNSAFE_COPY_THRESHOLD); // 最终由jvm的本地方法，进行内存的copy, 此处dst为null, 即数据只会copy到对应的 dstOffset 中 // 偏移基数就是: 各种基础地址 ARRAY_OBJECT_BASE_OFFSET... UNSAFE.copyMemory(src, srcOffset, dst, dstOffset, size); length -= size; srcOffset += size; dstOffset += size; } }
可以看到，最后直接内存的写入，是通过 Unsafe 类，对操作系统进行内存数据的写入的。
最后，来看下它如何将写数据到远端:
// io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext#write(java.lang.Object, io.netty.channel.ChannelPromise) @Override public ChannelFuture write(final Object msg, final ChannelPromise promise) { if (msg == null) { throw new NullPointerException("msg"); } try { if (isNotValidPromise(promise, true)) { ReferenceCountUtil.release(msg); // cancelled return promise; } } catch (RuntimeException e) { ReferenceCountUtil.release(msg); throw e; } write(msg, false, promise); return promise; } private void write(Object msg, boolean flush, ChannelPromise promise) { AbstractChannelHandlerContext next = findContextOutbound(); final Object m = pipeline.touch(msg, next); EventExecutor executor = next.executor(); if (executor.inEventLoop()) { if (flush) { next.invokeWriteAndFlush(m, promise); } else { next.invokeWrite(m, promise); } } else { AbstractWriteTask task; if (flush) { task = WriteAndFlushTask.newInstance(next, m, promise); } else { task = WriteTask.newInstance(next, m, promise); } safeExecute(executor, task, promise, m); } } private void invokeWrite(Object msg, ChannelPromise promise) { if (invokeHandler()) { invokeWrite0(msg, promise); } else { write(msg, promise); } } private void invokeWrite0(Object msg, ChannelPromise promise) { try { ((ChannelOutboundHandler) handler()).write(this, msg, promise); } catch (Throwable t) { notifyOutboundHandlerException(t, promise); } } // io.netty.channel.DefaultChannelPipeline.HeadContext#write @Override public void write(ChannelHandlerContext ctx, Object msg, ChannelPromise promise) throws Exception { unsafe.write(msg, promise); } // io.netty.channel.AbstractChannel.AbstractUnsafe#write @Override public final void write(Object msg, ChannelPromise promise) { assertEventLoop(); ChannelOutboundBuffer outboundBuffer = this.outboundBuffer; if (outboundBuffer == null) { // If the outboundBuffer is null we know the channel was closed and so // need to fail the future right away. If it is not null the handling of the rest // will be done in flush0() // See https://github.com/netty/netty/issues/2362 safeSetFailure(promise, WRITE_CLOSED_CHANNEL_EXCEPTION); // release message now to prevent resource-leak ReferenceCountUtil.release(msg); return; } int size; try { // 转换msg为直接内存，如有必要 msg = filterOutboundMessage(msg); size = pipeline.estimatorHandle().size(msg); if (size < 0) { size = 0; } } catch (Throwable t) { safeSetFailure(promise, t); ReferenceCountUtil.release(msg); return; } // 将msg放入outboundBuffer中，即相当于写完了数据 outboundBuffer.addMessage(msg, size, promise); } // io.netty.channel.nio.AbstractNioByteChannel#filterOutboundMessage @Override protected final Object filterOutboundMessage(Object msg) { if (msg instanceof ByteBuf) { ByteBuf buf = (ByteBuf) msg; if (buf.isDirect()) { return msg; } return newDirectBuffer(buf); } if (msg instanceof FileRegion) { return msg; } throw new UnsupportedOperationException( "unsupported message type: " + StringUtil.simpleClassName(msg) + EXPECTED_TYPES); } // io.netty.channel.ChannelOutboundBuffer#addMessage /** * Add given message to this {@link ChannelOutboundBuffer}. The given {@link ChannelPromise} will be notified once * the message was written. */ public void addMessage(Object msg, int size, ChannelPromise promise) { Entry entry = Entry.newInstance(msg, size, total(msg), promise); if (tailEntry == null) { flushedEntry = null; } else { Entry tail = tailEntry; tail.next = entry; } tailEntry = entry; if (unflushedEntry == null) { unflushedEntry = entry; } // increment pending bytes after adding message to the unflushed arrays. // See https://github.com/netty/netty/issues/1619 // 如有必要，立即触发 fireChannelWritabilityChanged 事件，从而使立即向网络写入数据 incrementPendingOutboundBytes(entry.pendingSize, false); }
大概就是说，通过直接内存写好的数据，只需要再调用下内核的接入接口，将直接内存的数据放入缓冲，就可以被发送到远端了。
最后，我们来看下简要netty对于网络数据的接入读取过程，以辨别是否使用了直接内存，以及是如何使用的。
// io.netty.channel.nio.AbstractNioByteChannel.NioByteUnsafe#read @Override public final void read() { final ChannelConfig config = config(); final ChannelPipeline pipeline = pipeline(); final ByteBufAllocator allocator = config.getAllocator(); final RecvByteBufAllocator.Handle allocHandle = recvBufAllocHandle(); allocHandle.reset(config); ByteBuf byteBuf = null; boolean close = false; try { do { // 分配创建ByteBuffer, 此处实际就是直接内存的体现 byteBuf = allocHandle.allocate(allocator); // 将数据读取到ByteBuffer中 allocHandle.lastBytesRead(doReadBytes(byteBuf)); if (allocHandle.lastBytesRead() <= 0) { // nothing was read. release the buffer. byteBuf.release(); byteBuf = null; close = allocHandle.lastBytesRead() < 0; break; } allocHandle.incMessagesRead(1); readPending = false; // 读取到一部分数据，就向pipeline的下游传递，而非全部完成后再传递 pipeline.fireChannelRead(byteBuf); byteBuf = null; } while (allocHandle.continueReading()); allocHandle.readComplete(); pipeline.fireChannelReadComplete(); if (close) { closeOnRead(pipeline); } } catch (Throwable t) { handleReadException(pipeline, byteBuf, t, close, allocHandle); } finally { // Check if there is a readPending which was not processed yet. // This could be for two reasons: // * The user called Channel.read() or ChannelHandlerContext.read() in channelRead(...) method // * The user called Channel.read() or ChannelHandlerContext.read() in channelReadComplete(...) method // // See https://github.com/netty/netty/issues/2254 if (!readPending && !config.isAutoRead()) { removeReadOp(); } } } } // io.netty.channel.DefaultMaxMessagesRecvByteBufAllocator.MaxMessageHandle#allocate @Override public ByteBuf allocate(ByteBufAllocator alloc) { return alloc.ioBuffer(guess()); } // io.netty.buffer.AbstractByteBufAllocator#ioBuffer(int) @Override public ByteBuf ioBuffer(int initialCapacity) { if (PlatformDependent.hasUnsafe()) { return directBuffer(initialCapacity); } return heapBuffer(initialCapacity); }
可见同样，在接入数据时，仍然使用直接内存进行数据接收，从而达到内核与用户共享，无需拷贝的目的。（读取数据详细过程请参考之前文章）
以上，就是netty对整个直接内存的操作方式了。看起来有点复杂，主要netty到处都是其设计哲学的体现，无论是一个写事件、读事件、或者是状态变更事件，都是一长串的流水线操作。当然了，我们此处讨论的是，其如何使用直接内存的。它通过使用一个 PooledUnsafeDirectByteBuf , 最终引用jdk的 direct = ByteBuffer.allocateDirect(1); 使用 DirectByteBuffer 实现直接内存的使用。并使用其构造方法 DirectByteBuffer(long addr, int cap) 进行直接内存对象创建。
4. 一点闲话
从整体上来说，直接内存减少了进行io时的内存复制操，但其仅为内核与用户空间的内存复制，因为用户空间的数据复制是并不可少的，因为最终它们都必须要转换为二进制流，才能被不同空间的程序读取。但创建直接内存对象的开销要高于创建普通内存对象，因为它可能需要维护更复杂的关系环境。事实上，直接内存可以做到不同进程间的内存共享，而这在普通对象内存中是无法做到的（不过java是单进程的，不care此场景）。java的直接内存的使用，仅为使用系统提供的一个便捷接口，适应更好的场景。
直接内存实际上也可以叫共享内存，它可以实现不同进程之间的通信，即不同进程可以看到其他进程对本块内存地址的修改。这是一种高效的进程间通信方式，这对于多进程应用很有帮助。但对于多线程应用则不是必须，因为多线程本身就是共享内存的。而类似于nginx之类的应用，则非常有用了。因为对于一些全局计数器，必然需要多进程维护，通过共享内存完美解决。
而netty作为一个网络通信框架，则是为了更好处理具体场景，更合理的使用了直接内存，从而成就了所谓的零拷贝，高性能的基石之一。所以，一个好的框架，一定是解决某类问题的翘楚，它不一定是功能开创者，但一定是很好的继承者。
另外，内存管理是个非常复杂的问题。 但又很重要，值得我们花大量时间去研究。
不要害怕今日的苦，你要相信明天，更苦！
