关于netty:Netty源码解析-PoolChunk实现原理

本文次要分享Netty中PoolChunk如何治理内存。
源码剖析基于Netty 4.1.52

内存治理算法

首先阐明PoolChunk内存组织形式。
PoolChunk的内存大小默认是16M，Netty将它划分为2048个page，每个page为8K。
PoolChunk上能够调配Small内存块。
Normal内存块大小必须是page的倍数。

PoolChunk通过runsAvail字段治理内存块。
runsAvail是PriorityQueue<Long>数组，其中PriorityQueue寄存的是handle。
handle能够了解为一个句柄，保护一个内存块的信息，由以下局部组成

o: runOffset ，在chunk中page偏移索引，从0开始，15bit
s: size，以后地位可调配的page数量，15bit
u: isUsed，是否应用?， 1bit
e: isSubpage，是否在subpage中， 1bit
b: bitmapIdx，内存块在subpage中的索引，不在subpage则为0， 32bit

后面《内存对齐类SizeClasses》文章说过，SizeClasses将sizeClasses表格中isMultipageSize为1的行取出能够组成一个新表格，这里称为Page表格

runsAvail数组默认长度为40，每个地位index上放的handle代表了存在一个可用内存块，并且可调配pageSize大于等于(pageIdx=index)上的pageSize，小于(pageIdex=index+1)的pageSize。
如runsAvail[11]上的handle的size可调配pageSize可能为16 ~ 19，
如果runsAvail[11]上handle的size为18，如果该handle调配了7个page，剩下的11个page，这时要将handle挪动runsAvail[8]（当然，handle的信息要调整）。
这时如果要找调配6个page，就能够从runsAvail[5]开始查找runsAvail数组，如果后面runsAvail[5]~runsAvail[7]都没有handle，就找到了runsAvail[8]。
调配6个page之后，剩下的5个page，handle挪动runsAvail[4]。

先看一下PoolChunk的构造函数

PoolChunk(PoolArena<T> arena, T memory, int pageSize, int pageShifts, int chunkSize, int maxPageIdx, int offset) {
    // #1
    unpooled = false;
    this.arena = arena;
    this.memory = memory;
    this.pageSize = pageSize;
    this.pageShifts = pageShifts;
    this.chunkSize = chunkSize;
    this.offset = offset;
    freeBytes = chunkSize;

    runsAvail = newRunsAvailqueueArray(maxPageIdx);
    runsAvailMap = new IntObjectHashMap<Long>();
    subpages = new PoolSubpage[chunkSize >> pageShifts];

    // #2
    int pages = chunkSize >> pageShifts;
    long initHandle = (long) pages << SIZE_SHIFT;
    insertAvailRun(0, pages, initHandle);

    cachedNioBuffers = new ArrayDeque<ByteBuffer>(8);
}

unpooled：是否应用内存池
arena：该PoolChunk所属的PoolArena
memory：底层的内存块，对于堆内存，它是一个byte数组，对于间接内存，它是(jvm)ByteBuffer，但无论是哪种模式，其内存大小默认都是16M。
pageSize：page大小，默认为8K。
chunkSize：整个PoolChunk的内存大小，默认为16777216，即16M。
offset：底层内存对齐偏移量，默认为0。
runsAvail：初始化runsAvail
runsAvailMap：记录了每个内存块开始地位和完结地位的runOffset和handle映射。

#2 insertAvailRun办法在runsAvail数组最初地位插入一个handle，该handle代表page偏移地位为0的中央能够调配16M的内存块

内存调配

PoolChunk#allocate

boolean allocate(PooledByteBuf<T> buf, int reqCapacity, int sizeIdx, PoolThreadCache cache) {
    final long handle;
    // #1
    if (sizeIdx <= arena.smallMaxSizeIdx) {
        // small
        handle = allocateSubpage(sizeIdx);
        if (handle < 0) {
            return false;
        }
        assert isSubpage(handle);
    } else {
        // #2
        int runSize = arena.sizeIdx2size(sizeIdx);
        handle = allocateRun(runSize);
        if (handle < 0) {
            return false;
        }
    }

    // #3
    ByteBuffer nioBuffer = cachedNioBuffers != null? cachedNioBuffers.pollLast() : null;
    initBuf(buf, nioBuffer, handle, reqCapacity, cache);
    return true;
}

#1 解决Small内存块申请，调用allocateSubpage办法解决，后续文章解析。
#2 解决Normal内存块申请
sizeIdx2size办法依据内存块索引查找对应内存块size。sizeIdx2size是PoolArena父类SizeClasses提供的办法，可参考系列文章《内存对齐类SizeClasses》。
allocateRun办法负责调配Normal内存块，返回handle存储了调配的内存块大小和偏移量。

#3 应用handle和底层内存类(ByteBuffer)初始化ByteBuf了。

private long allocateRun(int runSize) {
    // #1
    int pages = runSize >> pageShifts;
    // #2
    int pageIdx = arena.pages2pageIdx(pages);

    synchronized (runsAvail) {
        //find first queue which has at least one big enough run
        // #3
        int queueIdx = runFirstBestFit(pageIdx);
        if (queueIdx == -1) {
            return -1;
        }

        //get run with min offset in this queue
        PriorityQueue<Long> queue = runsAvail[queueIdx];
        long handle = queue.poll();

        assert !isUsed(handle);
        // #4
        removeAvailRun(queue, handle);
        // #5
        if (handle != -1) {
            handle = splitLargeRun(handle, pages);
        }
        // #6
        freeBytes -= runSize(pageShifts, handle);
        return handle;
    }
}

#1 计算所需的page数量
#2 计算对应的pageIdx
留神，pages2pageIdx办法会将申请内存大小对齐为上述Page表格中的一个size。例如申请172032字节(21个page)的内存块，pages2pageIdx办法计算结果为13，理论调配196608(24个page)的内存块。
#3 从pageIdx开始遍历runsAvail，找到第一个handle。
该handle上能够调配所需内存块。
#4 从runsAvail，runsAvailMap移除该handle信息
#5 在#3步骤找到的handle上划分出所要的内存块。
#6 缩小可用内存字节数

private long splitLargeRun(long handle, int needPages) {
    assert needPages > 0;

    // #1
    int totalPages = runPages(handle);
    assert needPages <= totalPages;

    int remPages = totalPages - needPages;

    // #2 
    if (remPages > 0) {
        int runOffset = runOffset(handle);

        // keep track of trailing unused pages for later use
        int availOffset = runOffset + needPages;
        long availRun = toRunHandle(availOffset, remPages, 0);
        insertAvailRun(availOffset, remPages, availRun);

        // not avail
        return toRunHandle(runOffset, needPages, 1);
    }

    //mark it as used
    handle |= 1L << IS_USED_SHIFT;
    return handle;
}

#1 totalPages，从handle中获取以后地位可用page数。
remPages，调配后残余page数。
#2 残余page数大于0
availOffset，计算残余page开始偏移量
生成一个新的handle，availRun
insertAvailRun将availRun插入到runsAvail，runsAvailMap中

内存开释

void free(long handle, int normCapacity, ByteBuffer nioBuffer) {
    ...

    // #1
    int pages = runPages(handle);

    synchronized (runsAvail) {
        // collapse continuous runs, successfully collapsed runs
        // will be removed from runsAvail and runsAvailMap
        // #2
        long finalRun = collapseRuns(handle);

        // #3
        finalRun &= ~(1L << IS_USED_SHIFT);
        //if it is a subpage, set it to run
        finalRun &= ~(1L << IS_SUBPAGE_SHIFT);
        insertAvailRun(runOffset(finalRun), runPages(finalRun), finalRun);
        freeBytes += pages << pageShifts;
    }

    if (nioBuffer != null && cachedNioBuffers != null &&
        cachedNioBuffers.size() < PooledByteBufAllocator.DEFAULT_MAX_CACHED_BYTEBUFFERS_PER_CHUNK) {
        cachedNioBuffers.offer(nioBuffer);
    }
}

#1 计算开释的page数
#2 如果能够，将前后的可用内存块进行合并
#3 插入新的handle

collapseRuns

private long collapseRuns(long handle) {
    return collapseNext(collapsePast(handle));
}

collapsePast办法合并后面的可用内存块
collapseNext办法合并前面的可用内存块

private long collapseNext(long handle) {
    for (;;) {
        // #1
        int runOffset = runOffset(handle);
        int runPages = runPages(handle);

        Long nextRun = getAvailRunByOffset(runOffset + runPages);
        if (nextRun == null) {
            return handle;
        }

        int nextOffset = runOffset(nextRun);
        int nextPages = runPages(nextRun);

        //is continuous
        // #2
        if (nextRun != handle && runOffset + runPages == nextOffset) {
            //remove next run
            removeAvailRun(nextRun);
            handle = toRunHandle(runOffset, runPages + nextPages, 0);
        } else {
            return handle;
        }
    }
}

#1 getAvailRunByOffset办法从runsAvailMap中找到下一个内存块的handle。
#2 如果是间断的内存块，则移除下一个内存块handle，并将其page合并生成一个新的handle。

上面来看一个例子

大家能够联合例子中runsAvail和内存应用状况的变动，了解下面的代码。
实际上，2个Page的内存块是通过Subpage调配，回收时会放回线程缓存中而不是间接开释存块，但为了展现PoolChunk中内存治理过程，图中不思考这些场景。

PoolChunk在Netty 4.1.52版本批改了算法，引入了jemalloc 4的算法 — https://github.com/netty/nett…
Netty 4.1.52之前的版本，PoolChunk引入的是jemalloc 3的算法，应用二叉树治理内存块。有趣味的同学能够参考我后续的文章《PoolChunk实现(jemalloc 3的算法)》

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内存治理算法

内存调配

内存开释

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