Netty原始碼解析 -- 記憶體對齊類SizeClasses
在學習Netty記憶體池之前，我們先了解一下Netty的記憶體對齊類SizeClasses，它為Netty記憶體池中的記憶體塊提供大小對齊，索引計算等服務方法。
原始碼分析基於Netty 4.1.52
Netty記憶體池中每個記憶體塊size都符合如下計算公式
size = 1 << log2Group + nDelta * (1 << log2Delta)
log2Group：記憶體塊分組
nDelta：增量乘數
log2Delta：增量大小的log2值
SizeClasses初始化後，將計算chunkSize（記憶體池每次向作業系統申請記憶體塊大小）範圍內每個size的值，儲存到sizeClasses欄位中。
sizeClasses是一個表格（二維陣列），共有7列，含義如下
index:記憶體塊size的索引
log2Group:記憶體塊分組，用於計算對應的size
log2Delata:增量大小的log2值，用於計算對應的size
nDelta:增量乘數，用於計算對應的size
isMultipageSize:表示size是否為page的倍數
isSubPage:表示是否為一個subPage型別
log2DeltaLookup:如果size存在點陣圖中的，記錄其log2Delta，未使用
sizeClasses負責計算sizeClasses表格
private int sizeClasses() { int normalMaxSize = -1; int index = 0; int size = 0; // #1 int log2Group = LOG2_QUANTUM; int log2Delta = LOG2_QUANTUM; int ndeltaLimit = 1 << LOG2_SIZE_CLASS_GROUP; // #2 int nDelta = 0; while (nDelta < ndeltaLimit) { size = sizeClass(index++, log2Group, log2Delta, nDelta++); } log2Group += LOG2_SIZE_CLASS_GROUP; // #3 while (size < chunkSize) { nDelta = 1; while (nDelta <= ndeltaLimit && size < chunkSize) { size = sizeClass(index++, log2Group, log2Delta, nDelta++); normalMaxSize = size; } log2Group++; log2Delta++; } //chunkSize must be normalMaxSize assert chunkSize == normalMaxSize; //return number of size index return index; }
LOG2_QUANTUM=4
LOG2_SIZE_CLASS_GROUP=2
#1 log2Group，log2Delta都是從LOG2_QUANTUM開始
ndeltaLimit為2^LOG2_SIZE_CLASS_GROUP，即記憶體塊size以4個為一組進行分組
#2 初始化第0組
nDelta從0開始
sizeClass方法計算sizeClasses每一行內容
注意：第0組後log2Group增加LOG2_SIZE_CLASS_GROUP，而log2Delta不變
#3 初始化後面的size
nDelta從1開始
每組log2Group+1，log2Delta+1
將log2Group=log2Delta+LOG2_SIZE_CLASS_GROUP
size = 1 << (log2Delta+LOG2_SIZE_CLASS_GROUP) + nDelta * (1 << log2Delta)size = (nDelta + 2 ^ LOG2_SIZE_CLASS_GROUP) * (1 << log2Delta)
可以看到，每個記憶體塊size都是(1 << log2Delta)的倍數
從第二組開始，每組內這個倍數依次是5,6,7,8
每組內相鄰行大小增量為(1 << log2Delta)，相鄰組之間(1 << log2Delta)翻倍。
Netty預設的配置一個page的大小是2^13,即為8KB,預設的一個chunk的大小為16777216，即16MB。sizeClasses表格記憶體如下：
Netty記憶體池中管理了大小不同的記憶體塊，對於這些不同大小的記憶體塊，Netty劃分為不同的等級Small，Normal，Huge。Huge是大於chunkSize的記憶體塊，不在表格中，這裡也不討論。
sizeClasses表格可以分為兩部分
-
isSubPage為1的size為Small記憶體塊，其他為Normal記憶體塊。
分配Small記憶體塊，需要找到對應的index
通過size2SizeIdx方法計算index
比如需要分配一個90位元組的記憶體塊，需要從sizeClasses表格找到第一個大於90的記憶體塊size，即96，其index為5。 -
Normal記憶體塊必須是page的倍數。
將isMultipageSize為1的行取出組成另一個表格
PoolChunk中分配Normal記憶體塊需求查詢對應的pageIdx。
比如要分配一個50000位元組的記憶體塊，需要從這個新表格找到第一個大於50000的記憶體塊size，即57344，其pageIdx為6。
通過pages2pageIdxCompute方法計算pageIdx。
下面看一下具體的計算方法
public int size2SizeIdx(int size) {
if (size == 0) {
return 0;
}
// #1
if (size > chunkSize) {
return nSizes;
}
// #2
if (directMemoryCacheAlignment > 0) {
size = alignSize(size);
}
// #3
if (size <= lookupMaxSize) {
//size-1 / MIN_TINY
return size2idxTab[size - 1 >> LOG2_QUANTUM];
}
// #4
int x = log2((size << 1) - 1);
// #5
int shift = x < LOG2_SIZE_CLASS_GROUP + LOG2_QUANTUM + 1
? 0 : x - (LOG2_SIZE_CLASS_GROUP + LOG2_QUANTUM);
int group = shift << LOG2_SIZE_CLASS_GROUP;
// #6
int log2Delta = x < LOG2_SIZE_CLASS_GROUP + LOG2_QUANTUM + 1
? LOG2_QUANTUM : x - LOG2_SIZE_CLASS_GROUP - 1;
// #7
int deltaInverseMask = -1 << log2Delta;
int mod = (size - 1 & deltaInverseMask) >> log2Delta &
(1 << LOG2_SIZE_CLASS_GROUP) - 1;
return group + mod;
}
#1 大於chunkSize，就是返回nSizes代表申請的是Huge記憶體塊。
#2 不使用sizeClasses表格，直接將申請記憶體大小轉換為directMemoryCacheAlignment的倍數，directMemoryCacheAlignment預設為0。
#3 SizeClasses將一部分較小的size與對應index記錄在size2idxTab作為點陣圖，這裡直接查詢size2idxTab，避免重複計算
size2idxTab中儲存了(size-1)/(2^LOG2_QUANTUM) --> idx的對應關係。
從sizeClasses方法可以看到，sizeClasses表格中每個size都是(2^LOG2_QUANTUM) 的倍數。
#4 對申請記憶體大小進行log2的向上取整，就是每組最後一個記憶體塊size。-1是為了避免申請記憶體大小剛好等於2的指數次冪時被翻倍。
將log2Group = log2Delta + LOG2_SIZE_CLASS_GROUP，nDelta=2^LOG2_SIZE_CLASS_GROUP代入計算公式，可得
lastSize = 1 << (log2Group + 1)
即x = log2Group + 1
#5 shift， 當前在第幾組，從0開始（sizeClasses表格中0~3行為第0組，4~7行為第1組，以此類推，不是log2Group）
x < LOG2_SIZE_CLASS_GROUP + LOG2_QUANTUM + 1，即log2Group < LOG2_SIZE_CLASS_GROUP + LOG2_QUANTUM ，滿足該條件的是第0組的size，這時shift固定是0。
從sizeClasses方法可以看到，除了第0組，都滿足shift = log2Group - LOG2_QUANTUM - (LOG2_SIZE_CLASS_GROUP - 1)。
shift << LOG2_SIZE_CLASS_GROUP就是該組第一個記憶體塊size的索引
#6 計算log2Delta
第0組固定是LOG2_QUANTUM
除了第0組，將nDelta = 2^LOG2_SIZE_CLASS_GROUP代入計算公式
lastSize = ( 2^LOG2_SIZE_CLASS_GROUP + 2^LOG2_SIZE_CLASS_GROUP ) * (1 << log2Delta)
lastSize = (1 << log2Delta) << LOG2_SIZE_CLASS_GROUP << 1
#7 前面已經定位到第幾組了，下面要找到申請記憶體大小應分配在該組第幾位
這裡要找到比申請記憶體大的最小size。
申請記憶體大小可以理解為上一個size加上一個不大於(1 << log2Delta)的值，即
(nDelta - 1 + 2^LOG2_SIZE_CLASS_GROUP) * (1 << log2Delta) + n， 備註：0 < n <= (1 << log2Delta)
注意，nDelta - 1就是mod
& deltaInverseMask，將申請記憶體大小最後log2Delta個bit位設定為0，可以理解為減去n
>> log2Delta，右移log2Delta個bit位，就是除以(1 << log2Delta)，結果就是(nDelta - 1 + 2 ^ LOG2_SIZE_CLASS_GROUP)
& (1 << LOG2_SIZE_CLASS_GROUP) - 1， 取最後的LOG2_SIZE_CLASS_GROUP個bit位的值，結果就是mod
size - 1，是為了申請記憶體等於記憶體塊size時避免分配到下一個記憶體塊size中，即n == (1 << log2Delta)的場景。
疑問：既然右移log2Delta個bit位，那為什麼前面要將log2Delta個bit位設定為0？
第0組由於log2Group等於log2Delta，代入計算公式如下
1 << log2Delta + (nDelta - 1) * (1 << log2Delta) + n， 備註：0 < n <= (1 << log2Delta)
nDelta * (1 << log2Delta) + n
所以第0組nDelta從0開始，mod = nDelta
pages2pageIdxCompute方法計算pageIdx邏輯與size2SizeIdx方法類似，只是將LOG2_QUANTUM變數換成了pageShifts，這裡不再重複。
SizeClasses是給PoolArena（記憶體池），PoolChunk(記憶體塊)提供服務的，建議大家結合後面分析PoolArena，PoolChunk的文章一起理解。
如果大家對SizeClasses具體演算法不感興趣，只有理解SizeClasses類中利用sizeClasses表格，為PoolArena，PoolChunk提供計算index，pageIdx索引的方法，也可以幫助大家理解後面解析PoolArena，PoolChunk的文章。
下面貼出sizeClasses完整表格（可複製到Excle，以|分列）
| index | log2Group | log2Delta | nDelta | isMultiPageSize | isSubPage | log2DeltaLookup | size | usize |
| 0 | 4 | 4 | 0 | 0 | 1 | 4 | 16 | |
| 1 | 4 | 4 | 1 | 0 | 1 | 4 | 32 | |
| 2 | 4 | 4 | 2 | 0 | 1 | 4 | 48 | |
| 3 | 4 | 4 | 3 | 0 | 1 | 4 | 64 | |
| 4 | 6 | 4 | 1 | 0 | 1 | 4 | 80 | |
| 5 | 6 | 4 | 2 | 0 | 1 | 4 | 96 | |
| 6 | 6 | 4 | 3 | 0 | 1 | 4 | 112 | |
| 7 | 6 | 4 | 4 | 0 | 1 | 4 | 128 | |
| 8 | 7 | 5 | 1 | 0 | 1 | 5 | 160 | |
| 9 | 7 | 5 | 2 | 0 | 1 | 5 | 192 | |
| 10 | 7 | 5 | 3 | 0 | 1 | 5 | 224 | |
| 11 | 7 | 5 | 4 | 0 | 1 | 5 | 256 | |
| 12 | 8 | 6 | 1 | 0 | 1 | 6 | 320 | |
| 13 | 8 | 6 | 2 | 0 | 1 | 6 | 384 | |
| 14 | 8 | 6 | 3 | 0 | 1 | 6 | 448 | |
| 15 | 8 | 6 | 4 | 0 | 1 | 6 | 512 | |
| 16 | 9 | 7 | 1 | 0 | 1 | 7 | 640 | |
| 17 | 9 | 7 | 2 | 0 | 1 | 7 | 768 | |
| 18 | 9 | 7 | 3 | 0 | 1 | 7 | 896 | |
| 19 | 9 | 7 | 4 | 0 | 1 | 7 | 1024 | 1K |
| 20 | 10 | 8 | 1 | 0 | 1 | 8 | 1280 | 1.25K |
| 21 | 10 | 8 | 2 | 0 | 1 | 8 | 1536 | 1.5K |
| 22 | 10 | 8 | 3 | 0 | 1 | 8 | 1792 | 1.75K |
| 23 | 10 | 8 | 4 | 0 | 1 | 8 | 2048 | 2K |
| 24 | 11 | 9 | 1 | 0 | 1 | 9 | 2560 | 2.5K |
| 25 | 11 | 9 | 2 | 0 | 1 | 9 | 3072 | 3K |
| 26 | 11 | 9 | 3 | 0 | 1 | 9 | 3584 | 3.5K |
| 27 | 11 | 9 | 4 | 0 | 1 | 9 | 4096 | 4K |
| 28 | 12 | 10 | 1 | 0 | 1 | 0 | 5120 | 5K |
| 29 | 12 | 10 | 2 | 0 | 1 | 0 | 6144 | 6K |
| 30 | 12 | 10 | 3 | 0 | 1 | 0 | 7168 | 7K |
| 31 | 12 | 10 | 4 | 1 | 1 | 0 | 8192 | 8K |
| 32 | 13 | 11 | 1 | 0 | 1 | 0 | 10240 | 10K |
| 33 | 13 | 11 | 2 | 0 | 1 | 0 | 12288 | 12K |
| 34 | 13 | 11 | 3 | 0 | 1 | 0 | 14336 | 14K |
| 35 | 13 | 11 | 4 | 1 | 1 | 0 | 16384 | 16K |
| 36 | 14 | 12 | 1 | 0 | 1 | 0 | 20480 | 20K |
| 37 | 14 | 12 | 2 | 1 | 1 | 0 | 24576 | 24K |
| 38 | 14 | 12 | 3 | 0 | 1 | 0 | 28672 | 28K |
| 39 | 14 | 12 | 4 | 1 | 0 | 0 | 32768 | 32K |
| 40 | 15 | 13 | 1 | 1 | 0 | 0 | 40960 | 40K |
| 41 | 15 | 13 | 2 | 1 | 0 | 0 | 49152 | 48K |
| 42 | 15 | 13 | 3 | 1 | 0 | 0 | 57344 | 56K |
| 43 | 15 | 13 | 4 | 1 | 0 | 0 | 65536 | 64K |
| 44 | 16 | 14 | 1 | 1 | 0 | 0 | 81920 | 80K |
| 45 | 16 | 14 | 2 | 1 | 0 | 0 | 98304 | 96K |
| 46 | 16 | 14 | 3 | 1 | 0 | 0 | 114688 | 112K |
| 47 | 16 | 14 | 4 | 1 | 0 | 0 | 131072 | 128K |
| 48 | 17 | 15 | 1 | 1 | 0 | 0 | 163840 | 160K |
| 49 | 17 | 15 | 2 | 1 | 0 | 0 | 196608 | 192K |
| 50 | 17 | 15 | 3 | 1 | 0 | 0 | 229376 | 224K |
| 51 | 17 | 15 | 4 | 1 | 0 | 0 | 262144 | 256K |
| 52 | 18 | 16 | 1 | 1 | 0 | 0 | 327680 | 320K |
| 53 | 18 | 16 | 2 | 1 | 0 | 0 | 393216 | 384K |
| 54 | 18 | 16 | 3 | 1 | 0 | 0 | 458752 | 448K |
| 55 | 18 | 16 | 4 | 1 | 0 | 0 | 524288 | 512K |
| 56 | 19 | 17 | 1 | 1 | 0 | 0 | 655360 | 640K |
| 57 | 19 | 17 | 2 | 1 | 0 | 0 | 786432 | 768K |
| 58 | 19 | 17 | 3 | 1 | 0 | 0 | 917504 | 896K |
| 59 | 19 | 17 | 4 | 1 | 0 | 0 | 1048576 | 1M |
| 60 | 20 | 18 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1310720 | 1.25M |
| 61 | 20 | 18 | 2 | 1 | 0 | 0 | 1572864 | 1.5M |
| 62 | 20 | 18 | 3 | 1 | 0 | 0 | 1835008 | 1.75M |
| 63 | 20 | 18 | 4 | 1 | 0 | 0 | 2097152 | 2M |
| 64 | 21 | 19 | 1 | 1 | 0 | 0 | 2621440 | 2.5M |
| 65 | 21 | 19 | 2 | 1 | 0 | 0 | 3145728 | 3M |
| 66 | 21 | 19 | 3 | 1 | 0 | 0 | 3670016 | 3.5M |
| 67 | 21 | 19 | 4 | 1 | 0 | 0 | 4194304 | 4M |
| 68 | 22 | 20 | 1 | 1 | 0 | 0 | 5242880 | 5M |
| 69 | 22 | 20 | 2 | 1 | 0 | 0 | 6291456 | 6M |
| 70 | 22 | 20 | 3 | 1 | 0 | 0 | 7340032 | 7M |
| 71 | 22 | 20 | 4 | 1 | 0 | 0 | 8388608 | 8M |
| 72 | 23 | 21 | 1 | 1 | 0 | 0 | 10485760 | 10M |
| 73 | 23 | 21 | 2 | 1 | 0 | 0 | 12582912 | 12M |
| 74 | 23 | 21 | 3 | 1 | 0 | 0 | 14680064 | 14M |
| 75 | 23 | 21 | 4 | 1 | 0 | 0 | 16777216 | 16M |
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