Netty源码解析 -- PoolChunk实现原理

binecy 2020-11-07 20:55:43
源码 Netty 解析 实现 poolchunk


本文主要分享Netty中PoolChunk如何管理内存。
源码分析基于Netty 4.1.52

内存管理算法

首先说明PoolChunk内存组织方式。
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上可以分配Small内存块。
Normal内存块大小必须是page的倍数。

PoolChunk通过runsAvail字段管理内存块。
runsAvail是PriorityQueue<Long>数组,其中PriorityQueue存放的是handle。
handle可以理解为一个句柄,维护一个内存块的信息,由以下部分组成

  • o: runOffset ,在chunk中page偏移索引,从0开始,15bit
  • s: size,当前位置可分配的page数量,15bit
  • u: isUsed,是否使用?, 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

前面《内存对齐类SizeClasses》文章说过,SizeClasses将sizeClasses表格中isMultipageSize为1的行取出可以组成一个新表格,这里称为Page表格

runsAvail数组默认长度为40,每个位置index上放的handle代表了存在一个可用内存块,并且可分配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可分配pageSize可能为16 ~ 19,
假如runsAvail[11]上handle的size为18,如果该handle分配了7个page,剩下的11个page,这时要将handle移动runsAvail[8](当然,handle的信息要调整)。
这时如果要找分配6个page,就可以从runsAvail[5]开始查找runsAvail数组,如果前面runsAvail[5]~runsAvail[7]都没有handle,就找到了runsAvail[8]。
分配6个page之后,剩下的5个page,handle移动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: 是否使用内存池
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,对于直接内存,它是(jvm)ByteBuffer,但无论是哪种形式,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位置和结束位置的runOffset和handle映射。

#2 insertAvailRun方法在runsAvail数组最后位置插入一个handle,该handle代表page偏移位置为0的地方可以分配16M的内存块

内存分配

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 处理Small内存块申请,调用allocateSubpage方法处理,后续文章解析。
#2 处理Normal内存块申请
sizeIdx2size方法根据内存块索引查找对应内存块size。sizeIdx2size是PoolArena父类SizeClasses提供的方法,可参考系列文章《内存对齐类SizeClasses》。
allocateRun方法负责分配Normal内存块,返回handle存储了分配的内存块大小和偏移量。

#3 使用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
注意,pages2pageIdx方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方法计算结果为13,实际分配196608(24个page)的内存块。
#3 从pageIdx开始遍历runsAvail,找到第一个handle。
该handle上可以分配所需内存块。
#4 从runsAvail,runsAvailMap移除该handle信息
#5#3步骤找到的handle上划分出所要的内存块。
#6 减少可用内存字节数

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中获取当前位置可用page数。
remPages,分配后剩余page数。
#2 剩余page数大于0
availOffset,计算剩余page开始偏移量
生成一个新的handle,availRun
insertAvailRun将availRun插入到runsAvail,runsAvailMap中

内存释放

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 计算释放的page数
#2 如果可以,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方法合并前面的可用内存块
collapseNext方法合并后面的可用内存块

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方法从runsAvailMap中找到下一个内存块的handle。
#2 如果是连续的内存块,则移除下一个内存块handle,并将其page合并生成一个新的handle。

下面来看一个例子

大家可以结合例子中runsAvail和内存使用情况的变化,理解上面的代码。
实际上,2个Page的内存块是通过Subpage分配,回收时会放回线程缓存中而不是直接释放存块,但为了展示PoolChunk中内存管理过程,图中不考虑这些场景。

PoolChunk在Netty 4.1.52版本修改了算法,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,使用二叉树管理内存块。有兴趣的同学可以参考我后续的文章《PoolChunk实现(jemalloc 3的算法)》

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