说明
在学习Netty的时候，ByteBuf随处可见，但是如何高效分配ByteBuf还是很复杂的，Netty的池化内存分配这块还是比较难的，很多人学习过，看过但是还是云里雾里的，本篇文章就是主要来讲解：Netty分配池化的堆外内存的细节，期待可以让你明白！！！
由于为了更好的表达，文章中的图我最少画了6小时，画的不熟悉，并且也强调一些细节上。
由于该源码中涉及到大量的二进制操作，建议看看我之前写的2篇二进制文章：java二进制相关基础，二进制实战技巧。
ByteBuf重要性
ByteBuf在Netty中一直存在，读写必备！ByteBuf是Netty的数据容器，高效分配ByteBuf至关重要！
Netty从socket读取数据。
Netty准备把数据写到socket中去。
通过这里我们就可以看到，再把数据写socket的之前会判断是否是堆外内存，如果不是会构造一个directbuffer对象的，细节代码如下：
if (msg instanceof ByteBuf) {
ByteBuf buf = (ByteBuf) msg;
if (buf.isDirect()) {
return msg;
}
return newDirectBuffer(buf);
}
所以本篇文章就是主要来讲解：Netty分配池化的堆外内存的细节，其实分配堆内存的细节很多也是类似的。
备注： 为什么不是堆外内存还要转堆外内存，为什么加这个判断，我之前也不理解，忽然有天和涤生大佬讨论，讨论讨论就清晰了，后续有空写篇。
总览
本次主要讨论的是关于池化内存的分配，PooledByteBufAllocator就是netty分配池化内存的操作入口。
其提供对外常用操作api：
Netty在发送数据的时候会判断是否是堆外内存，如果不是会进行封装的：
所有这里我们以分配池化的堆外内存为例，进行本文说明。池化的堆内存分配其实流程都差不多的。
下面我们来看看分配示例demo：
public static void main(String[] args) {
ByteBufAllocator alloc = PooledByteBufAllocator.DEFAULT;
//tiny规格内存分配 会变成大于等于16的整数倍的数：这里254 会规格化为256
ByteBuf byteBuf = alloc.directBuffer(254);
//读写bytebuf
byteBuf.writeInt(126);
System.out.println(byteBuf.readInt());
//很重要，内存释放
byteBuf.release();
}
后续我们都会根据这段简单的demo进行分析。
操作入口类
PooledByteBufAllocator的初始化：
进去之后可以看到核心类的一初始化操作：
分配理论是jemalloc，可以理解为java版本的jemalloc实现。
PoolThreadCache
通过上图可以清晰的了解到PoolThreadCache的主要数据结构。
开始的时候，这些Cache里面都是没有值的，只有在调用free释放的时候（在后续释放内存中会讲解），才会把之前分配的内存大小放到该cache的queue里面，其实每次分配的时候都是先看看是否缓存里面有，如果有直接返回，没有则进行正常的分配流程（内存分配会讲解）。
我们来看看PoolArena
下面我们来看看PoolArena结构。
PoolArena
通过下图可以清晰的了解到PoolArena的主要数据结构。
在PoolArena里面涉及到PoolChunkList和PoolSubpage对应的结构有PoolChunk和PoolSubpage，我们来详细的看看这2块内容。
PoolChunk
第一次的时候，PoolChunkList、PoolSubpage都是默认值，需要新增一个Chunk，默认一个Chunk是16M。内部会结构是完全二叉树一共有4096个节点，有2048个叶子节点（每个叶子节点大小为一个page，就是8k），非叶子节点的内存大小等于左子树内存大小加上右子树内存大小。
完全二叉树结构如下：
这颗完全二叉树在java中是使用数组来进行表示的。
唯一需要注意的是，下标是从1开始而不是0.
depthMap的值初始化后不再改变，memoryMap的值则随着节点分配而改变。
这个值太多就不都截图了，就是把上面那颗完全二叉树用数组表示了而已，只是值存的不是节点的下标而是存的树的深度而已。
depthMap数组值为0表示可以分配16M空间，如果为1 表示可以分配8M，，如果为2表示嗯可以分配4M，如果为3表示可以分配2M ……………………如果为11表示可以分配8k空间。
如果该节点已经分配完成，就设置为12即可。
怎么确定需要分配的大小在深度是多少？
如果需要分配的内存规格化之后，是小于8k，那么在8k上面分配即可（即深度为11）。
如果为8k或者大于8k那么通过下面代码就可以定位到深度了：
int d = maxOrder - (log2(normCapacity) - pageShifts);
知道深度之后，怎么进行定位到那个节点呢？？？
找到该节点之后，先把该节点显示占用，在更新起父节点父节点的父………………如下：
SubpagePool
上面的图就是关于SubpagePool的内存结构了。我们在分配page的时候，根据memoryMap对于的值就知道是否被分配了，那么如果是subpagePool呢？
subpagePool分为2类：tinySubpagePools和smallSubpagePools，大小对于也对于上面的图里面了，每类都是固定大小的，如果分配256b的大小，那么一个page就是8k，8*1024/256 = 32块。那么怎么怎么表示每个还被分配了呢？
private final long[] bitmap;
由于一个long占64位，我们这里仅仅是需要表示32个，所以使用一个long即可了，二进制每位 1表示已经使用了，0表示还未使用。
由于subpage不仅仅需要定位到完全二叉树在那个节点，还需要知道在long的第几个 并且是第几位，所以要复杂一些：
通过一个long的前32位来表示subpage的第几个long的第几位上面，通过后32来表示在完全二叉树的那个节点上面，完美。
分配核心
分配入口：ByteBuf byteBuf = alloc.directBuffer(256);
进行跟进代码：
我们来看：PooledByteBuf
构建PooledByteBuf对象。最后返回PooledByteBuf对象。
我们来看下类继承结构：
所有ByteBuf byteBuf = alloc.directBuffer(256);这句话是没有什么问题的，不会报错。
我们来看看newByteBuf(maxCapacity)的细节实现：
这里借助了Netty增加实现的Recycler对象池技术。Recycler设计也非常精巧，后续可以专门写篇Recycler文章，今天不是重点，我们只要知道由于分配PolledByteBuf对象的代价有点大，如果需要频繁使用到PolledByteBuf对象，并且对性能有所要求，那么池化技术是一个不错的选择（比如我们以前使用的线程池、数据库连接池等都是类似道理），池化技术在一定程度上面减少了频繁创建对象带来的性能开销。其实这个类似的思想非常常见（比如我们查询数据库成本高，缓存到redis，思路也是一样的），在本篇后续中还可以体会到（PoolThreadCache）。
通过PooledByteBuf
分配的核心在：allocate(cache, buf, reqCapacity);
- 先尝试在
进行分配，根据不同的类型定位到不同的Caches，如果有进行分配直接返回。 - 如果分配不了，进行
上面分配。
步骤分配细节：看看需要分配的是什么类型 page还是subpage，如果是subpage在根据看看是tinySubpagePools还是smallSubpagePools，找到对应的槽位，看看链表里是否有可用的PoolSubpage，如果有就进行分配修改标记退出，如果没有就现需要在先分配一个page了，根据chunklist的这些看看是否有合适的，如果有合适的，那么在这些已经有的chunk上面进行分配一个page （分配page也是这个情况了）
之后在根据分配到的page，进行该请求大小的分配 （由于一个page可以存储很多同大小的数量）需要用long的位标记，表示该位置分配了，并且修改完全二叉树的父等值，分配结束。如果没有chunk那么需要新分配一块chunk之后重复上面步骤即可。
释放核心
释放入口 ： byteBuf.release();
进行跟进代码：
通过这段代码我们就这段放入到相应的queue了：
缓存到了对应的Cache的queue里面了。
文章github源代码地址：nettydemo，或者公号回复“Netty”获取源码地址。
**如果读完觉得有收获的话，欢迎点赞、关注、加公众号 [匠心零度] ，查阅更多精彩历史！！！ **
