Page 级别的内存分配:
之前我们介绍过, netty 内存分配的单位是chunk, 一个chunk 的大小是16MB, 实际上每个chunk, 都以双向链表的形式保存在一个chunkList 中, 而多个chunkList, 同样也是双向链表进行关联的, 大概结构如下所示:
在chunkList 中, 是根据chunk 的内存使用率归到一个chunkList 中, 这样, 在内存分配时, 会根据百分比找到相应的chunkList, 在chunkList 中选择一个chunk 进行内存分配。我们来看PoolArena 中有关chunkList 的成员变量:
private final PoolChunkList<T> q050; private final PoolChunkList<T> q025; private final PoolChunkList<T> q000; private final PoolChunkList<T> qInit; private final PoolChunkList<T> q075; private final PoolChunkList<T> q100;
这里总共定义了6 个chunkList, 并在构造方法将其进行初始化,我们跟到其构造方法中:
protected PoolArena(PooledByteBufAllocator parent, int pageSize, int maxOrder, int pageShifts, int chunkSize) { ....... q100 = new PoolChunkList<T>(null, 100, Integer.MAX_VALUE, chunkSize); q075 = new PoolChunkList<T>(q100, 75, 100, chunkSize); q050 = new PoolChunkList<T>(q075, 50, 100, chunkSize); q025 = new PoolChunkList<T>(q050, 25, 75, chunkSize); q000 = new PoolChunkList<T>(q025, 1, 50, chunkSize); qInit = new PoolChunkList<T>(q000, Integer.MIN_VALUE, 25, chunkSize); //用双向链表的方式进行连接 q100.prevList(q075); q075.prevList(q050); q050.prevList(q025); q025.prevList(q000); q000.prevList(null); qInit.prevList(qInit); }
首先通过new PoolChunkList()这种方式将每个chunkList 进行创建, 我们以q050 = new PoolChunkList<T>(q075, 50,100, chunkSize) 为例进行简单的介绍。q075 表示当前q50 的下一个节点是q075, 刚才我们讲过ChunkList 是通过双向链表进行关联的, 所以这里不难理解。参数50 和100 表示当前chunkList 中存储的chunk 的内存使用率都在50%到100%之间, 最后chunkSize 为其设置大小。创建完ChunkList 之后, 再设置其上一个节点, q050.prevList(q025)为例, 这里代表当前chunkList 的上一个节点是q025。以这种方式创建完成之后, chunkList 的节点关系变成了如下图所示:
Netty 中, chunk 又包含了多个page, 每个page 的大小为8KB, 如果要分配16KB 的内存, 则在在chunk 中找到连续的两个page 就可以分配, 对应关系如下:
很多场景下, 为缓冲区分配8KB 的内存也是一种浪费, 比如只需要分配2KB 的缓冲区, 如果使用8KB 会造成6KB 的浪费, 这种情况, netty 又会将page 切分成多个subpage, 每个subpage 大小要根据分配的缓冲区大小而指定, 比如要分配2KB 的内存, 就会将一个page 切分成4 个subpage, 每个subpage 的大小为2KB, 如下图:
来看看PoolSubpage 的基本结构:
final class PoolSubpage<T> implements PoolSubpageMetric { final PoolChunk<T> chunk; private final int memoryMapIdx; private final int runOffset; private final int pageSize; private final long[] bitmap; PoolSubpage<T> prev; PoolSubpage<T> next; ..... }
chunk 代表其子页属于哪个chunk;bitmap 用于记录子页的内存分配情况;prev 和next, 代表子页是按照双向链表进行关联的, 这里分别指向上一个和下一个节点;elemSize 属性, 代表的就是这个子页是按照多大内存进行划分的, 如果按照1KB 划分, 则可以划分出8 个子页;简单介绍了内存分配的数据结构,我们开始看看Netty 在page 级别上分配内存的流程,还是回到PoolArena 的allocate 方法:
private void allocate(PoolThreadCache cache, PooledByteBuf<T> buf, final int reqCapacity) { //规格化 reqCapacity=256 final int normCapacity = normalizeCapacity(reqCapacity); if (isTinyOrSmall(normCapacity)) { // capacity < pageSize int tableIdx; PoolSubpage<T>[] table; //判断是不是tiny boolean tiny = isTiny(normCapacity); if (tiny) { // < 512//缓存分配 if (cache.allocateTiny(this, buf, reqCapacity, normCapacity)) { // was able to allocate out of the cache so move on return; }//通过tinyIdx 拿到tableIdx tableIdx = tinyIdx(normCapacity); //subpage 的数组 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; } //拿到对应的节点 final PoolSubpage<T> head = table[tableIdx]; synchronized (head) { final PoolSubpage<T> s = head.next; //默认情况下, head 的next 也是自身 if (s != head) { assert s.doNotDestroy && s.elemSize == normCapacity; long handle = s.allocate(); assert handle >= 0; s.chunk.initBufWithSubpage(buf, handle, reqCapacity); if (tiny) { allocationsTiny.increment(); } else { allocationsSmall.increment(); } return; } } allocateNormal(buf, reqCapacity, normCapacity); return; } if (normCapacity <= chunkSize) { //首先在缓存上进行内存分配 if (cache.allocateNormal(this, buf, reqCapacity, normCapacity)) { // was able to allocate out of the cache so move on return; }//分配不成功, 做实际的内存分配 allocateNormal(buf, reqCapacity, normCapacity); } else {//大于这个值, 就不在缓存上分配 // Huge allocations are never served via the cache so just call allocateHuge allocateHuge(buf, reqCapacity); } }
我们之前提到过过, 如果在缓存中分配不成功, 则会开辟一块连续的内存进行缓冲区分配, 这里我们先跳过isTinyOrSmall(normCapacity)往后的代码, 之后再来分析。首先if (normCapacity <= chunkSize) 说明其小于16MB, 然后首先在缓存中分配, 因为最初缓存中没有值, 所以会走到allocateNormal(buf, reqCapacity, normCapacity), 这里实际上就是在page 级别上进行分配, 分配一个或者多个page 的空间。我们跟进到allocateNormal()方法:
private synchronized void allocateNormal(PooledByteBuf<T> buf, int reqCapacity, int normCapacity) {
//首先在原来的chunk 上进行内存分配(1) if (q050.allocate(buf, reqCapacity, normCapacity) || q025.allocate(buf, reqCapacity, normCapacity) || q000.allocate(buf, reqCapacity, normCapacity) || qInit.allocate(buf, reqCapacity, normCapacity) || q075.allocate(buf, reqCapacity, normCapacity)) { ++allocationsNormal; return; } //创建chunk 进行内存分配(2) // Add a new chunk. PoolChunk<T> c = newChunk(pageSize, maxOrder, pageShifts, chunkSize); long handle = c.allocate(normCapacity); ++allocationsNormal; assert handle > 0;
//初始化byteBuf(3) c.initBuf(buf, handle, reqCapacity); qInit.add(c); }
这里主要拆解了如下步骤:
- 在原有的chunk 中进行分配;
- 创建chunk 进行分配;
- 初始化ByteBuf。
首先我们看第一步, 在原有的chunk 中进行分配,chunkList 是存储不同内存使用量的chunk 集合, 每个chunkList 通过双向链表的形式进行关联, 这里的q050.allocate(buf, reqCapacity, normCapacity)就代表首先在q050 这个chunkList 上进行内存分配。我们以q050 为例进行分析, 跟到q050.allocate(buf, reqCapacity, normCapacity)方法中:
boolean allocate(PooledByteBuf<T> buf, int reqCapacity, int normCapacity) { if (head == null || normCapacity > maxCapacity) { // Either this PoolChunkList is empty or the requested capacity is larger then the capacity which can // be handled by the PoolChunks that are contained in this PoolChunkList. return false; } //从head 节点往下遍历 for (PoolChunk<T> cur = head;;) { long handle = cur.allocate(normCapacity); if (handle < 0) { cur = cur.next; if (cur == null) { return false; } } else { cur.initBuf(buf, handle, reqCapacity); if (cur.usage() >= maxUsage) { remove(cur); nextList.add(cur); } return true; } } }
首先会从head 节点往下遍历:long handle = cur.allocate(normCapacity) 表示对于每个chunk, 都尝试去分配;if (handle < 0) 说明没有分配到, 则通过cur = cur.next 找到下一个节点继续进行分配, 我们讲过chunk 也是通过双向链表进行关联的。如果handle 大于0 说明已经分配到了内存, 则通过cur.initBuf(buf,handle, reqCapacity)对byteBuf 进行初始化;if (cur.usage() >= maxUsage) 代表当前chunk 的内存使用率大于其最大使用率, 则通过remove(cur)从当前的chunkList 中移除, 再通过nextList.add(cur)添加到下一个chunkList 中。我们再回到PoolArena 的allocateNormal()方法中:看第二步PoolChunk<T> c = newChunk(pageSize, maxOrder, pageShifts, chunkSize),这里的参数pageSize 是8192,也就是8KB。maxOrder 为11;pageShifts 为13, 2 的13 次方正好是8192, 也就是8KB;chunkSize 为16777216, 也就是16MB。因为我们分析的是堆外内存, newChunk(pageSize, maxOrder, pageShifts, chunkSize)所以会走到DirectArena 的newChunk()方法:
protected PoolChunk<ByteBuffer> newChunk(int pageSize, int maxOrder, int pageShifts, int chunkSize) { return new PoolChunk<ByteBuffer>( this, allocateDirect(chunkSize), pageSize, maxOrder, pageShifts, chunkSize); }
这里直接通过构造函数创建了一个chunk。allocateDirect(chunkSize)这里是通过jdk 的api 的申请了一块直接内存, 我们跟到PoolChunk 的构造函数中:
PoolChunk(PoolArena<T> arena, T memory, int pageSize, int maxOrder, int pageShifts, int chunkSize) { unpooled = false; this.arena = arena;
//memeory 为一个ByteBuf this.memory = memory; this.pageSize = pageSize;//8k this.pageShifts = pageShifts;//13 this.maxOrder = maxOrder;//11 this.chunkSize = chunkSize; unusable = (byte) (maxOrder + 1); log2ChunkSize = log2(chunkSize); subpageOverflowMask = ~(pageSize - 1); freeBytes = chunkSize; assert maxOrder < 30 : "maxOrder should be < 30, but is: " + maxOrder; maxSubpageAllocs = 1 << maxOrder; // Generate the memory map.节点数量为4096 memoryMap = new byte[maxSubpageAllocs << 1];
//也是4096 个节点 depthMap = new byte[memoryMap.length]; int memoryMapIndex = 1;
//d 相当于一个深度, 赋值的内容代表当前节点的深度 for (int d = 0; d <= maxOrder; ++ d) { // move down the tree one level at a time int depth = 1 << d; for (int p = 0; p < depth; ++ p) { // in each level traverse left to right and set value to the depth of subtree memoryMap[memoryMapIndex] = (byte) d; depthMap[memoryMapIndex] = (byte) d; memoryMapIndex ++; } } subpages = newSubpageArray(maxSubpageAllocs); }
首先将参数传入的值进行赋值this.memory = memory 就是将参数中创建的堆外内存进行保存, 就是chunk 所指向的那块连续的内存, 在这个chunk 中所分配的ByteBuf, 都会在这块内存中进行读写。我们重点关注memoryMap = new byte[maxSubpageAllocs << 1] 和depthMap = new byte[memoryMap.length]这两步:首先看memoryMap = new byte[maxSubpageAllocs << 1];这里初始化了一个字节数组memoryMap, 大小为maxSubpageAllocs << 1, 也就是4096;depthMap = new byte[memoryMap.length] 同样也是初始化了一个字节数组, 大小为memoryMap 的大小, 也就是4096。继续往下分析之前, 我们看chunk 的一个层级关系。
这是一个二叉树的结构, 左侧的数字代表层级, 右侧代表一块连续的内存, 每个父节点下又拆分成多个子节点, 最顶层表示的内存范围为0-16MB, 其又下分为两层, 范围为0-8MB, 8-16MB, 以此类推, 最后到11 层, 以8k 的大小划分, 也就是一个page 的大小。如果我们分配一个8mb 的缓冲区, 则会将第二层的第一个节点, 也就是0-8 这个连续的内存进行分配, 分配完成之后,会将这个节点设置为不可用。结合上面的图, 我们再看构造方法中的for 循环:
for (int d = 0; d <= maxOrder; ++ d) { // move down the tree one level at a time int depth = 1 << d; for (int p = 0; p < depth; ++ p) { // in each level traverse left to right and set value to the depth of subtree memoryMap[memoryMapIndex] = (byte) d; depthMap[memoryMapIndex] = (byte) d; memoryMapIndex ++; } }
实际上这个for 循环就是将上面的结构包装成一个字节数组memoryMap, 外层循环用于控制层数, 内层循环用于控制里面每层的节点, 这里经过循环之后, memoryMap 和depthMap 内容为以下表现形式:[0, 0, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4………..]这里注意一下, 因为程序中数组的下标是从1 开始设置的, 所以第零个节点元素为默认值0。这里数字代表层级, 同时也代表了当前层级的节点, 相同的数字个数就是这一层级的节点数。其中0 为2 个(因为这里分配时下标是从1 开始的, 所以第0 个位置是默认值0, 实际上第零层元素只有一个, 就是头结点), 1 为2 个, 2 为4 个, 3 为8 个, 4 为16 个, n 为2 的n 次方个, 直到11, 也就是11 有2 的11 次方个。我们再回到PoolArena 的allocateNormal()方法继续来看 long handle = c.allocate(normCapacity) 这步,跟到allocate(normCapacity)中:
long allocate(int normCapacity) { if ((normCapacity & subpageOverflowMask) != 0) { // >= pageSize return allocateRun(normCapacity); } else { return allocateSubpage(normCapacity); } }
如果分配是以page 为单位, 则走到allocateRun(normCapacity)方法中, 跟进去:
private long allocateRun(int normCapacity) { int d = maxOrder - (log2(normCapacity) - pageShifts); int id = allocateNode(d); if (id < 0) { return id; } freeBytes -= runLength(id); return id; }
int d = maxOrder – (log2(normCapacity) – pageShifts) 表示根据normCapacity 计算出第几层;int id = allocateNode(d) 表示根据层级关系, 去分配一个节点, 其中id 代表memoryMap 中的下标。我们跟到allocateNode()方法中:
private int allocateNode(int d) { //下标初始值为1 int id = 1; //代表当前层级第一个节点的初始下标 int initial = - (1 << d); //获取第一个节点的值 byte val = value(id); //如果值大于层级, 说明chunk 不可用 if (val > d) { return -1; }//当前下标对应的节点值如果小于层级, 或者当前下标小于层级的初始下标 while (val < d || (id & initial) == 0) { //当前下标乘以2, 代表下当前节点的子节点的起始位置 id <<= 1; //获得id 位置的值 val = value(id); //如果当前节点值大于层数(节点不可用) if (val > d) { //id 为偶数则+1, id 为奇数则-1(拿的是其兄弟节点) id ^= 1; //获取id 的值 val = value(id); } }
byte value = value(id); assert value == d && (id & initial) == 1 << d : String.format("val = %d, id & initial = %d, d = %d", value, id & initial, d); //将找到的节点设置为不可用 setValue(id, unusable); //逐层往上标记被使用 updateParentsAlloc(id); return id; }
这里是实际上是从第一个节点往下找, 找到层级为d 未被使用的节点, 我们可以通过注释体会其逻辑。找到相关节点后通过setValue 将当前节点设置为不可用, 其中id 是当前节点的下标, unusable 代表一个不可用的值, 这里是12, 因为我们的层级只有12 层, 所以设置为12 之后就相当于标记不可用。设置成不可用之后, 通过updateParentsAlloc(id)逐层设置为被使用。我们跟进updateParentsAlloc()方法:
private void updateParentsAlloc(int id) { while (id > 1) { //取到当前节点的父节点的id int parentId = id >>> 1; //获取当前节点的值 byte val1 = value(id); //找到当前节点的兄弟节点 byte val2 = value(id ^ 1); //如果当前节点值小于兄弟节点, 则保存当前节点值到val, 否则, 保存兄弟节点值到val //如果当前节点是不可用, 则当前节点值是12, 大于兄弟节点的值, 所以这里将兄弟节点的值进行保存 byte val = val1 < val2 ? val1 : val2; //将val 的值设置为父节点下标所对应的值 setValue(parentId, val); //id 设置为父节点id, 继续循环 id = parentId; } }
这里其实是将循环将兄弟节点的值替换成父节点的值, 我们可以通过注释仔细的进行逻辑分析。如果实在理解有困难,我通过画图帮助大家理解,简单起见, 我们这里只设置三层:
我们模拟其分配场景, 假设只有三层, 其中index 代表数组memoryMap 的下标, value 代表其值, memoryMap 中的值就为[0, 0, 1, 1, 2, 2, 2, 2]。我们要分配一个4MB 的byteBuf, 在我们调用allocateNode(int d)中传入的d 是2, 也就是第二层。根据我们上面分分析的逻辑这里会找到第二层的第一个节点, 也就是0-4mb 这个节点, 找到之后将其设置为不可用, 这样memoryMap 中的值就为[0, 0, 1, 1, 12, 2, 2, 2],二叉树的结构就会变为:
注意标红部分, 将index 为4 的节点设置为了不可用。将这个节点设置为不可用之后, 则会将进行向上设置不可用, 循环将兄弟节点数值较小的节点替换到父节点, 也就是将index 为2 的节点的值替换成了index 的为5 的节点的值, 这样数组的值就会变为[0, 1, 2, 1, 12, 2, 2, 2],二叉树的结构变为:
这里节点标红仅仅代表节点变化, 并不是当前节点为不可用状态, 真正不可用状态的判断依据是value 值为12。
这样, 如果再次分配一个4MB 内存的ByteBuf, 根据其逻辑, 则会找到第二层的第二个节点, 也就是4-8MB。再根据我们的逻辑, 通过向上设置不可用, index 为2 就会设置成不可用状态, 将value 的值设置为12, 数组数值变为[0, 1, 12, 1, 12,12, 2, 2]二叉树如下图所示:
这样我们看到, 通过分配两个4mb 的byteBuf 之后, 当前节点和其父节点都会设置成不可用状态, 当index=2 的节点设置为不可用之后, 将不会再找这个节点下的子节点。以此类推, 直到所有的内存分配完毕的时候, index 为1 的节点,也会变成不可用状态, 这样所有的page 就分配完毕, chunk 中再无可用节点。现在再回到PoolArena 的allocateNormal()方法:
private synchronized void allocateNormal(PooledByteBuf<T> buf, int reqCapacity, int normCapacity) { //首先在原来的chunk 上进行内存分配(1) if (q050.allocate(buf, reqCapacity, normCapacity) || q025.allocate(buf, reqCapacity, normCapacity) || q000.allocate(buf, reqCapacity, normCapacity) || qInit.allocate(buf, reqCapacity, normCapacity) || q075.allocate(buf, reqCapacity, normCapacity)) { ++allocationsNormal; return; } //创建chunk 进行内存分配(2) // Add a new chunk. PoolChunk<T> c = newChunk(pageSize, maxOrder, pageShifts, chunkSize); long handle = c.allocate(normCapacity); ++allocationsNormal; assert handle > 0; //初始化byteBuf(3) c.initBuf(buf, handle, reqCapacity); qInit.add(c); }
通过以上逻辑我们知道, long handle = c.allocate(normCapacity)这一步, 其实返回的就是memoryMap 的一个下标,通过这个下标, 我们能唯一的定位一块内存。继续往下跟, 通过c.initBuf(buf, handle, reqCapacity)初始化ByteBuf 之后,通过qInit.add(c)将新创建的chunk 添加到chunkList 中,我们跟到initBuf 方法中去:
void initBuf(PooledByteBuf<T> buf, long handle, int reqCapacity) { int memoryMapIdx = memoryMapIdx(handle); int bitmapIdx = bitmapIdx(handle); if (bitmapIdx == 0) { byte val = value(memoryMapIdx); assert val == unusable : String.valueOf(val); buf.init(this, handle, runOffset(memoryMapIdx), reqCapacity, runLength(memoryMapIdx), arena.parent.threadCache()); } else { initBufWithSubpage(buf, handle, bitmapIdx, reqCapacity); } }
从上面代码中,看出通过memoryMapIdx(handle)找到memoryMap 的下标, 其实就是handle 的值。bitmapIdx(handle)是有关subPage 中使用到的逻辑, 如果是page 级别的分配, 这里只返回0, 所以进入到if 块中。if 中首先断言当前节点是不是不可用状态, 然后通过init 方法进行初始化。其中runOffset(memoryMapIdx)表示偏移量, 偏移量相当于分配给缓冲区的这块内存相对于chunk 中申请的内存的首地址偏移了多少。参数runLength(memoryMapIdx), 表示根据下标获取可分配的最大长度。我们跟到init()方法中, 这里会走到PooledByteBuf 的init()方法:
void init(PoolChunk<T> chunk, long handle, int offset, int length, int maxLength, PoolThreadCache cache) { //初始化 assert handle >= 0; assert chunk != null; //在哪一块内存上进行分配的 this.chunk = chunk; //这一块内存上的哪一块连续内存 this.handle = handle; memory = chunk.memory; this.offset = offset; this.length = length; this.maxLength = maxLength; tmpNioBuf = null; this.cache = cache; }
这段代码又是我们熟悉的部分, 将属性进行了初始化。以上就是完整的DirectUnsafePooledByteBuf 在Page 级别的完整分配的流程, 逻辑也是非常的复杂, 想真正的掌握熟练, 还需要小伙伴们多下功夫进行调试和剖析。
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