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  • PoolChunkList


前面两篇分别分析了PoolChunk和PoolSubpage的实现,本文主要分析管理PoolChunk生命周期的PoolChunkList。
1、深入浅出Netty内存管理 PoolChunk
2、深入浅出Netty内存管理 PoolSubpage

PoolChunkList

PoolChunkList负责管理多个chunk的生命周期,在此基础上对内存分配进行进一步的优化。

从代码实现可以看出,每个PoolChunkList实例维护了一个PoolChunk链表,自身也形成一个链表,为何要这么实现?

【Netty 专栏】深入浅出 Netty 内存管理 PoolChunkList_公众号img

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随着chunk中page的不断分配和释放,会导致很多碎片内存段,大大增加了之后分配一段连续内存的失败率,针对这种情况,可以把内存使用率较大的chunk放到PoolChunkList链表更后面,具体实现如下:

boolean allocate(PooledByteBuf<T> buf, int reqCapacity, int normCapacity) {
    if (head == null) {
        return false;
    }

    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) {   // (1)
                remove(cur);
                nextList.add(cur);
            }
            return true;
        }
    }
}

假设poolChunkList中已经存在多个chunk。当分配完内存后,如果当前chunk的使用量超过maxUsage,则把该chunk从当前链表中删除,添加到下一个链表中。

但是,随便chunk中内存的释放,其内存使用率也会随着下降,当下降到minUsage时,该chunk会移动到前一个列表中,实现如下:

boolean free(PoolChunk<T> chunk, long handle) {
    chunk.free(handle);
    if (chunk.usage() < minUsage) {
        remove(chunk);
        if (prevList == null) {
            assert chunk.usage() == 0;
            return false;
        } else {
            prevList.add(chunk);
            return true;
        }
    }
    return true;
}

从poolChunkList的实现可以看出,每个chunkList的都有一个上下限:minUsage和maxUsage,两个相邻的chunkList,前一个的maxUsage和后一个的minUsage必须有一段交叉值进行缓冲,否则会出现某个chunk的usage处于临界值,而导致不停的在两个chunk间移动。

所以chunk的生命周期不会固定在某个chunkList中,随着内存的分配和释放,根据当前的内存使用率,在chunkList链表中前后移动。