C# ArrayPool 源码解读之 byte[] 池化
一:背景
1. 讲故事
最近在分析一个 dump 的过程中发现其在 gen2 和 LOH 上有不少size较大的free,仔细看了下,这些free生前大多都是模板引擎生成的html片段的byte[]数组,当然这篇我不是来分析dump的,而是来聊一下,当托管堆有很多length较大的 byte[] 数组时,如何让内存利用更高效,如何让gc老先生压力更小。
不知道大家有没有发现在 .netcore 中增加了不少池化对象的东西,比如: ArrayPool,ObjectPool 等等,确实在某些场景下还是特别实用的,所以有必要对其进行较深入的理解。
二: ArrayPool 源码分析
1. 一图胜千言
在我花了将近一个小时的源码阅读之后,我画了一张 ArrayPool 的池化图,所谓:一图在手,天下我有 。
有了这张图,接下来再聊几个概念并配上相应源码,我觉得应该就差不多了。
2. 池化的架构分级是什么样的?
ArrayPool 是由若干个 Bucket 组成, 而 Bucket 又由若干个 buffer[] 数组组成, 有了这个概念之后,再配一下代码。
public abstract class ArrayPool<T>
{
public static ArrayPool<T> Create()
{
return new ConfigurableArrayPool<T>();
}
}
internal sealed class ConfigurableArrayPool<T> : ArrayPool<T>
{
private sealed class Bucket
{
internal readonly int _bufferLength;
private readonly T[][] _buffers;
private int _index;
}
private readonly Bucket[] _buckets; //bucket数组
}
3. 为什么每一个 bucket 里都有 50 个 buffer[]
这个问题很好回答,初始化时做了 maxArraysPerBucket=50 设定,当然你也可以自定义,具体参考如下代码:
internal sealed class ConfigurableArrayPool<T> : ArrayPool<T>
{
internal ConfigurableArrayPool() : this(1048576, 50)
{
}
internal ConfigurableArrayPool(int maxArrayLength, int maxArraysPerBucket)
{
int num = Utilities.SelectBucketIndex(maxArrayLength);
Bucket[] array = new Bucket[num + 1];
for (int i = 0; i < array.Length; i++)
{
array[i] = new Bucket(Utilities.GetMaxSizeForBucket(i), maxArraysPerBucket, id);
}
_buckets = array;
}
}
4. bucket 中 buffer[].length 为什么依次是 16,32,64 …
框架做了默认假定,第一个bucket中的 buffer[].length=16, 后续 bucket 中的 buffer[].length 都是 x2 累计,涉及到代码就是 GetMaxSizeForBucket() 方法,参考如下:
internal ConfigurableArrayPool(int maxArrayLength, int maxArraysPerBucket)
{
Bucket[] array = new Bucket[num + 1];
for (int i = 0; i < array.Length; i++)
{
array[i] = new Bucket(Utilities.GetMaxSizeForBucket(i), maxArraysPerBucket, id);
}
}
internal static int GetMaxSizeForBucket(int binIndex)
{
return 16 << binIndex;
}
5. 初始化时 bucket 到底有多少个?
其实在上图中我也没有给出 bucket 到底有多少个,那到底是多少个呢? ,当我阅读完源码之后,这算法还挺有意思的。
先说一下结果吧,默认 17 个 bucket,你肯定会好奇怎么算的? 先说下两个变量:
maxArrayLength=1048576 = 2的20次方
buffer.length= 16 = 2的4次方
最后的算法就是取次方的差值:bucket[].length= 20 - 4 + 1 = 17,换句话说最后一个 bucket 下的 buffer[].length=1048576,详细代码请参考 SelectBucketIndex() 方法。
internal sealed class ConfigurableArrayPool<T> : ArrayPool<T>
{
internal ConfigurableArrayPool(): this(1048576, 50)
{ }
internal ConfigurableArrayPool(int maxArrayLength, int maxArraysPerBucket)
{
int num = Utilities.SelectBucketIndex(maxArrayLength);
Bucket[] array = new Bucket[num + 1];
for (int i = 0; i < array.Length; i++)
{
array[i] = new Bucket(Utilities.GetMaxSizeForBucket(i), maxArraysPerBucket, id);
}
_buckets = array;
}
internal static int SelectBucketIndex(int bufferSize)
{
return BitOperations.Log2((uint)(bufferSize - 1) | 0xFu) - 3;
}
}
到这里我相信你对 ArrayPool 的池化架构思路已经搞明白了,接下来看下如何申请和归还 buffer[]。
三:如何申请和归还
既然 buffer[] 做了颗粒化,那就应该好借好还,反应到代码上就是 Rent() 和 Return() 方法,为了方便理解,上代码说话:
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var arrayPool = ArrayPool<int>.Create();
var bytes = arrayPool.Rent(10);
for (int i = 0; i < bytes.Length; i++) bytes[i] = 10;
arrayPool.Return(bytes);
Console.ReadLine();
}
}


有了代码和图之后,再稍微捋一下流程。
从 ArrayPool 中借一个 byte[10] 大小的数组,为了节省内存,先不备货,临时生成一个 byte[].size=16 的数组出来,简化后的代码如下,参考 if (flag) 处:
internal T[] Rent()
{
T[][] buffers = _buffers;
T[] array = null;
bool lockTaken = false;
bool flag = false;
try
{
if (_index < buffers.Length)
{
array = buffers[_index];
buffers[_index++] = null;
flag = array == null;
}
}
if (flag)
{
array = new T[_bufferLength];
}
return array;
}
这里有一个坑,那就是你以为借了 byte[10],现实给你的是 byte[16],这里稍微注意一下。
当用 ArrayPool.Return 归还 byte[16] 时, 很明显看到它落到了第一个bucket的第一个buffer[]上,参考如下简化后的代码:
internal void Return(T[] array)
{
if (_index != 0)
{
_buffers[--_index] = array;
}
}
这里也有一个值得注意的坑,那就是还回去的 byte[16] 里面的数据默认是不会清掉的,从上面的代码也是可以看出来的,要想做清理,需要在 Return 方法中指定 clearArray=true,参考如下代码:
public override void Return(T[] array, bool clearArray = false)
{
int num = Utilities.SelectBucketIndex(array.Length);
if (num < _buckets.Length)
{
if (clearArray)
{
Array.Clear(array, 0, array.Length);
}
_buckets[num].Return(array);
}
}
四:总结
学习这其中的 池化架构 思想,对平时项目开发还是能提供一些灵感的,其次对那些一次性使用 byte[] 的场景,用池化是个非常不错的方法,这也是我对朋友dump分析后提出的一个优化思路。
以上代码托管在:编程宝库
C# ArrayPool 源码解读之 byte[] 池化的更多相关文章
- ArrayPool 源码解读之 byte[] 也能池化?
一:背景 1. 讲故事 最近在分析一个 dump 的过程中发现其在 gen2 和 LOH 上有不少size较大的free,仔细看了下,这些free生前大多都是模板引擎生成的html片段的byte[]数 ...
- jvm源码解读--04 常量池 常量项的解析CONSTANT_Class_info
接上篇的继续 ConstantPool* constant_pool = ConstantPool::allocate(_loader_data, length, CHECK_(nullHandle) ...
- jvm源码解读--05 常量池 常量项的解析JVM_CONSTANT_Utf8
当index=18的时候JVM_CONSTANT_Utf8 case JVM_CONSTANT_Utf8 : { cfs->guarantee_more(2, CHECK); // utf8_l ...
- jvm源码解读--03 常量池的解析ConstantPool
先看bt栈 (gdb) bt #0 ConstantPool::allocate (loader_data=0x7fe21802e868, length=87, __the_thread__=0x7f ...
- MYSQL 源码解读系列 [线程池。。] ----dennis的博客
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1182000643_0_1.html
- HttpClient 4.3连接池参数配置及源码解读
目前所在公司使用HttpClient 4.3.3版本发送Rest请求,调用接口.最近出现了调用查询接口服务慢的生产问题,在排查整个调用链可能存在的问题时(从客户端发起Http请求->ESB-&g ...
- HttpClient4.3 连接池参数配置及源码解读
目前所在公司使用HttpClient 4.3.3版本发送Rest请求,调用接口.最近出现了调用查询接口服务慢的生产问题,在排查整个调用链可能存在的问题时(从客户端发起Http请求->ESB-&g ...
- 从源码解读线程(Thread)和线程池(ThreadPoolExecutor)的状态
线程是比进程更加轻量级的调度执行单位,理解线程是理解并发编程的不可或缺的一部分:而生产过程中不可能永远使用裸线程,需要线程池技术,线程池是管理和调度线程的资源池.因为前不久遇到了一个关于线程状态的问题 ...
- Jfinal-Plugin源码解读
PS:cnxieyang@163.com/xieyang@e6yun.com 本文就Jfinal-plugin的源码进行分析和解读 Plugin继承及实现关系类图如下,常用的是Iplugin的三个集成 ...
随机推荐
- 看懂UML类图笔记
在学习设计模式的时候,经常会遇到UML类图,所以就找了一些资料,做一些笔记. 从一个示例开始 下面这个类图,类之间的关系是我们需要关注的: 车的类图结构为<<abstract>> ...
- jmeter测试流程整理
背景 整理jmeter脚本编写流程,注意事项,常用组件,常见问题. 参看链接:https://www.cnblogs.com/pwj2lgx/p/10282422.html 参看:processOn思 ...
- docker exec 参数详解
Usage: docker exec [OPTIONS] CONTAINER COMMAND [ARG...] Run a command in a running container Options ...
- Python爬虫之lxml-etree和xpath的结合使用
本篇文章给大家介绍的是Python爬虫之lxml-etree和xpath的结合使用(附案例),内容很详细,希望可以帮助到大家. lxml:python的HTML / XML的解析器 官网文档:http ...
- Java 异步编程的几种方式
前言 异步编程是让程序并发运行的一种手段.它允许多个事情同时发生,当程序调用需要长时间运行的方法时,它不会阻塞当前的执行流程,程序可以继续运行,当方法执行完成时通知给主线程根据需要获取其执行结果或者失 ...
- sql注入之堆叠注入及waf绕过注入
#堆叠查询注入 1.堆叠查询概念 stacked injections(堆叠查询注入)从名词的含义就可以看出一应该是一堆(多条)sql语句一起执行.而在真实运用中也是如此,我们知道在mysql中,主要 ...
- MapReduce框架-Join的使用
引言 首先先明白在关系型数据库中Join的用法. Join在MapReduce中的用法也是用于两个文件之间的连接. 使用MR程序解决两张表的join问题,有两种解决方案 à MR程序的join应用 1 ...
- IOC(概念和原理)
什么是 IOC (1)控制反转,把对象创建和对象之间的调用过程,交给 Spring 进行管理 (2)使用 IOC 目的:为了耦合度降低 (3)做入门案例就是 IOC 实现 IOC 底层原理 xml 解 ...
- Haskell Command-line Application Building
Haskeline Package Haskeline provides a user interface for line input in command-line programs. This ...
- JSON.stringify()的用法
**JSON.stringify() 方法用于将 JavaScript 值转换为 JSON 字符串,而我们一般只是用了第一个参数,没有在意过第二个以及第三个参数的妙用** **1.最常用的方式:** ...