一：背景
1. 讲故事
最近在剖析一个 dump 的过程中发现其在 gen2 和 LOH 上有不少size较大的free，认真看了下，这些free生前大多都是模板引擎生成的html片段的byte[]数组，当然这篇我不是来剖析dump的，而是来聊一下，当托管堆有很多length较大的 byte[] 数组时，如何让内存利用更高效，如何让gc老先生压力更小。
不晓得大家有没有发现在 .netcore 中减少了不少池化对象的货色，比方： ArrayPool，ObjectPool 等等，的确在某些场景下还是特地实用的，所以有必要对其进行较深刻的了解。
二： ArrayPool 源码剖析
1. 一图胜千言
在我花了将近一个小时的源码浏览之后，我画了一张 ArrayPool 的池化图，所谓：一图在手,天下我有 。
有了这张图，接下来再聊几个概念并配上相应源码，我感觉应该就差不多了。
2. 池化的架构分级是什么样的？
ArrayPool 是由若干个 Bucket 组成， 而 Bucket 又由若干个 buffer[] 数组组成, 有了这个概念之后，再配一下代码。
public abstract class ArrayPool<T>{ public static ArrayPool<T> Create() { return new ConfigurableArrayPool<T>(); }}internal sealed class ConfigurableArrayPool<T> : ArrayPool<T>{ private sealed class Bucket { internal readonly int _bufferLength; private readonly T[][] _buffers; private int _index; } private readonly Bucket[] _buckets; //bucket数组}3. 为什么每一个 bucket 里都有 50 个 buffer[]
这个问题很好答复，初始化时做了 maxArraysPerBucket=50 设定，当然你也能够自定义，具体参考如下代码：
internal sealed class ConfigurableArrayPool<T> : ArrayPool<T>{ internal ConfigurableArrayPool() : this(1048576, 50) { } internal ConfigurableArrayPool(int maxArrayLength, int maxArraysPerBucket) { int num = Utilities.SelectBucketIndex(maxArrayLength); Bucket[] array = new Bucket[num + 1]; for (int i = 0; i < array.Length; i++) { array[i] = new Bucket(Utilities.GetMaxSizeForBucket(i), maxArraysPerBucket, id); } _buckets = array; }}4. bucket 中 buffer[].length 为什么顺次是 16，32，64 ...
框架做了默认假设，第一个bucket中的 buffer[].length=16, 后续 bucket 中的 buffer[].length 都是 x2 累计，波及到代码就是 GetMaxSizeForBucket() 办法，参考如下：
internal ConfigurableArrayPool(int maxArrayLength, int maxArraysPerBucket){ Bucket[] array = new Bucket[num + 1]; for (int i = 0; i < array.Length; i++) { array[i] = new Bucket(Utilities.GetMaxSizeForBucket(i), maxArraysPerBucket, id); }}internal static int GetMaxSizeForBucket(int binIndex){ return 16 << binIndex;}5. 初始化时 bucket 到底有多少个？
其实在上图中我也没有给出 bucket 到底有多少个，那到底是多少个呢？ ，当我浏览完源码之后，这算法还挺有意思的。
先说一下后果吧，默认 17 个 bucket，你必定会好奇怎么算的？ 先说下两个变量：
- maxArrayLength=1048576 = 2的20次方
- buffer.length= 16 = 2的4次方
最初的算法就是取次方的差值：bucket[].length= 20 - 4 + 1 = 17，换句话说最初一个 bucket 下的 buffer[].length=1048576，具体代码请参考 SelectBucketIndex() 办法。
internal sealed class ConfigurableArrayPool<T> : ArrayPool<T>{ internal ConfigurableArrayPool(): this(1048576, 50) { } internal ConfigurableArrayPool(int maxArrayLength, int maxArraysPerBucket) { int num = Utilities.SelectBucketIndex(maxArrayLength); Bucket[] array = new Bucket[num + 1]; for (int i = 0; i < array.Length; i++) { array[i] = new Bucket(Utilities.GetMaxSizeForBucket(i), maxArraysPerBucket, id); } _buckets = array; } internal static int SelectBucketIndex(int bufferSize) { return BitOperations.Log2((uint)(bufferSize - 1) | 0xFu) - 3; }}到这里我置信你对 ArrayPool 的池化架构思路曾经搞明确了，接下来看下如何申请和偿还 buffer[]。
三：如何申请和偿还
既然 buffer[] 做了颗粒化，那就应该好借好还，反馈到代码上就是 Rent() 和 Return() 办法，为了不便了解，上代码谈话：
class Program { static void Main(string[] args) { var arrayPool = ArrayPool<int>.Create(); var bytes = arrayPool.Rent(10); for (int i = 0; i < bytes.Length; i++) bytes[i] = 10; arrayPool.Return(bytes); Console.ReadLine(); } }有了代码和图之后，再略微捋一下流程。
- 从 ArrayPool 中借一个
byte[10]大小的数组，为了节俭内存，先不备货，长期生成一个byte[].size=16的数组进去，简化后的代码如下，参考if (flag)处：
internal T[] Rent() { T[][] buffers = _buffers; T[] array = null; bool lockTaken = false; bool flag = false; try { if (_index < buffers.Length) { array = buffers[_index]; buffers[_index++] = null; flag = array == null; } } if (flag) { array = new T[_bufferLength]; } return array; }这里有一个坑，那就是你认为借了 byte[10]，事实给你的是 byte[16]，这里略微留神一下。
- 当用 ArrayPool.Return 偿还
byte[16]时, 很显著看到它落到了第一个bucket的第一个buffer[]上，参考如下简化后的代码：
internal void Return(T[] array) { if (_index != 0) { _buffers[--_index] = array; } }这里也有一个值得注意的坑，那就是还回去的 byte[16] 外面的数据默认是不会清掉的，从下面的代码也是能够看进去的，要想做清理，须要在 Return 办法中指定 clearArray=true，参考如下代码：
public override void Return(T[] array, bool clearArray = false) { int num = Utilities.SelectBucketIndex(array.Length); if (num < _buckets.Length) { if (clearArray) { Array.Clear(array, 0, array.Length); } _buckets[num].Return(array); } }四：总结
学习这其中的 池化架构 思维，对平时我的项目开发还是能提供一些灵感的，其次对那些一次性应用 byte[] 的场景，用池化是个十分不错的办法，这也是我对敌人dump剖析后提出的一个优化思路。
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