自我表扬:《Dubbo 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
表扬自己:《D数据库实体设计合集》

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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。

final class PoolChunkList<T> implements PoolChunkListMetric {

private final PoolChunkList<T> nextList;
private final int minUsage;
private final int maxUsage;

private PoolChunk<T> head;
private PoolChunkList<T> prevList;
...
}

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?

img

Paste_Image.png

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。

666. 彩蛋

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