ByteBuf

2024-01-13 本文已影响0人我可能是个假开发

一、定义

是对字节数据的封装

1.创建

ByteBuf buffer = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(10);
log(buffer);

上面代码创建了一个默认的 ByteBuf（池化基于直接内存的 ByteBuf），初始容量是 10：read index:0 write index:0 capacity:10

2.直接内存 vs 堆内存

创建池化基于堆的 ByteBuf

ByteBuf buffer = ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer(10);

创建池化基于直接内存的 ByteBuf

ByteBuf buffer = ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer(10);

直接内存创建和销毁的代价昂贵，但读写性能高（少一次内存复制），适合配合池化功能一起用
直接内存对 GC 压力小，因为这部分内存不受 JVM 垃圾回收的管理，但也要注意及时主动释放

3.池化 vs 非池化

池化的最大意义在于可以重用 ByteBuf，优点

没有池化，则每次都得创建新的 ByteBuf 实例，这个操作对直接内存代价昂贵，就算是堆内存，也会增加 GC 压力
有了池化，则可以重用池中 ByteBuf 实例，并且采用了与 jemalloc 类似的内存分配算法提升分配效率
高并发时，池化功能更节约内存，减少内存溢出的可能

池化功能是否开启，可以通过下面的系统环境变量来设置

-Dio.netty.allocator.type={unpooled|pooled}

4.1 以后，非 Android 平台默认启用池化实现，Android 平台启用非池化实现
4.1 之前，池化功能还不成熟，默认是非池化实现

4.组成

ByteBuf 由四部分组成

image.png

最开始读写指针都在 0 位置

二、写入

方法列表，省略一些不重要的方法

writeBoolean(boolean value)：写入 boolean 值，用一字节 01|00 代表 true|false
writeByte(int value)：写入 byte 值
writeShort(int value)：写入 short 值
writeInt(int value)：写入 int 值，Big Endian，即 0x250，写入后 00 00 02 50
writeIntLE(int value)：写入 int 值：Little Endian，即 0x250，写入后 50 02 00 00
writeLong(long value)：写入 long 值
writeChar(int value)：写入 char 值
writeFloat(float value)：写入 float 值
writeDouble(double value)：写入 double 值
writeBytes(ByteBuf src)：写入 netty 的 ByteBuf
writeBytes(byte[] src)：写入 byte[]
writeBytes(ByteBuffer src)：写入 nio 的 ByteBuffer
int writeCharSequence(CharSequence sequence, Charset charset)：写入字符串

这些方法的未指明返回值的，其返回值都是 ByteBuf，意味着可以链式调用
网络传输，默认习惯是 Big Endian

写入 4 个字节：buffer.writeBytes(new byte[]{1, 2, 3, 4});

read index:0 write index:4 capacity:10
         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04                                     |....            |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

写入一个 int 整数，也是 4 个字节：buffer.writeInt(5);

read index:0 write index:8 capacity:10
         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 00 00 00 05                         |........        |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

还有一类方法是 set 开头的一系列方法，也可以写入数据，但不会改变写指针位置

扩容

再写入一个 int 整数时，容量不够了（初始容量是 10），这时会引发扩容: buffer.writeInt(6);

read index:0 write index:12 capacity:16
         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 00 00 00 05 00 00 00 06             |............    |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

扩容规则:

如果写入后数据大小未超过 512，则选择下一个 16 的整数倍，例如写入后大小为 12 ，则扩容后 capacity 是 16
如果写入后数据大小超过 512，则选择下一个 2^{n ，}
例如写入后大小为 513，则扩容后 capacity 是 2^{10

（2^{9 已经不够了）}}
扩容不能超过 max capacity 会报错

三、读取

读了 4 次，每次一个字节：

System.out.println(buffer.readByte());
System.out.println(buffer.readByte());
System.out.println(buffer.readByte());
System.out.println(buffer.readByte());

读过的内容，就属于废弃部分了，再读只能读那些尚未读取的部分

1
2
3
4
read index:4 write index:12 capacity:16
         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 00 00 00 05 00 00 00 06                         |........        |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

需要重复读取 int 整数 5：可以在 read 前先做个标记 mark
读取整数5:

buffer.markReaderIndex();
System.out.println(buffer.readInt());

5
read index:8 write index:12 capacity:16
         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 00 00 00 06                                     |....            |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

这时要重复读取的话，重置到标记位置 reset：

buffer.resetReaderIndex();
log(buffer);

read index:4 write index:12 capacity:16
         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 00 00 00 05 00 00 00 06                         |........        |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

还有种办法是采用 get 开头的一系列方法，这些方法不会改变 read index

四、retain & release

由于 Netty 中有堆外内存的 ByteBuf 实现，堆外内存最好是手动来释放，而不是等 GC 垃圾回收。

UnpooledHeapByteBuf 使用的是 JVM 内存，只需等 GC 回收内存即可
UnpooledDirectByteBuf 使用的就是直接内存了，需要特殊的方法来回收内存
PooledByteBuf 和它的子类使用了池化机制，需要更复杂的规则来回收内存

回收内存的源码实现：protected abstract void deallocate()

Netty 这里采用了引用计数法来控制回收内存，每个 ByteBuf 都实现了 ReferenceCounted 接口

每个 ByteBuf 对象的初始计数为 1
调用 release 方法计数减 1，如果计数为 0，ByteBuf 内存被回收
调用 retain 方法计数加 1，表示调用者没用完之前，其它 handler 即使调用了 release 也不会造成回收
当计数为 0 时，底层内存会被回收，这时即使 ByteBuf 对象还在，其各个方法均无法正常使用

release规则
因为 pipeline 的存在，一般需要将 ByteBuf 传递给下一个 ChannelHandler，如果在 finally 中 release 了，就失去了传递性（当然，如果在这个 ChannelHandler 内这个 ByteBuf 已完成了它的使命，那么便无须再传递）
基本规则是，谁是最后使用者，谁负责 release：

起点，对于 NIO 实现来讲，在io.netty.channel.nio.AbstractNioByteChannel.NioByteUnsafe#read 方法中首次创建 ByteBuf 放入 pipeline（line 163 pipeline.fireChannelRead(byteBuf)）
入站 ByteBuf 处理原则：
- 对原始 ByteBuf 不做处理，调用 ctx.fireChannelRead(msg) 向后传递，这时无须 release
- 将原始 ByteBuf 转换为其它类型的 Java 对象，这时 ByteBuf 就没用了，必须 release
- 如果不调用 ctx.fireChannelRead(msg) 向后传递，那么也必须 release
- 注意各种异常，如果 ByteBuf 没有成功传递到下一个 ChannelHandler，必须 release
- 假设消息一直向后传，那么 TailContext 会负责释放未处理消息（原始的 ByteBuf）
出站 ByteBuf 处理原则：
- 出站消息最终都会转为 ByteBuf 输出，一直向前传，由 HeadContext flush 后 release
异常处理原则
- 有时候不清楚 ByteBuf 被引用了多少次，但又必须彻底释放，可以循环调用 release 直到返回 true

TailContext 释放未处理消息逻辑：

// io.netty.channel.DefaultChannelPipeline#onUnhandledInboundMessage(java.lang.Object)
protected void onUnhandledInboundMessage(Object msg) {
    try {
        logger.debug(
            "Discarded inbound message {} that reached at the tail of the pipeline. " +
            "Please check your pipeline configuration.", msg);
    } finally {
        ReferenceCountUtil.release(msg);
    }
}

// io.netty.util.ReferenceCountUtil#release(java.lang.Object)
public static boolean release(Object msg) {
    if (msg instanceof ReferenceCounted) {
        return ((ReferenceCounted) msg).release();
    }
    return false;
}

五、slice

零拷贝的体现之一，对原始 ByteBuf 进行切片成多个 ByteBuf，切片后的 ByteBuf 并没有发生内存复制，还是使用原始 ByteBuf 的内存，切片后的 ByteBuf 维护独立的 read，write 指针

image.png

1.原始 ByteBuf 进行一些初始操作

ByteBuf origin = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(10);
origin.writeBytes(new byte[]{1, 2, 3, 4});
origin.readByte();
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(origin));

         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 02 03 04                                        |...             |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

2.这时调用 slice 进行切片，无参 slice 是从原始 ByteBuf 的 read index 到 write index 之间的内容进行切片，切片后的 max capacity 被固定为这个区间的大小，因此不能追加 write

ByteBuf slice = origin.slice();
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(slice));
// slice.writeByte(5); 如果执行，会报 IndexOutOfBoundsException 异常

         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 02 03 04                                        |...             |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

3.原始 ByteBuf 再次读操作（又读了一个字节）

origin.readByte();
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(origin));

         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 03 04                                           |..              |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

4.slice 不受影响，因为它有独立的读写指针

System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(slice));

         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 02 03 04                                        |...             |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

5.如果 slice 的内容发生了更改

slice.setByte(2, 5);
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(slice));

         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 02 03 05                                        |...             |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

原始 ByteBuf 也会受影响，因为底层都是同一块内存

System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(origin));

         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 03 05                                           |..              |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

如果原始的调用了release释放，那么会影响到切片的，使用retain手动加1保证不会受影响：

public class TestSlice {
    public static void main(String[] args) {
        ByteBuf buf = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(10);
        buf.writeBytes(new byte[]{'a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'});
        log(buf);

        // 在切片过程中，没有发生数据复制
        ByteBuf f1 = buf.slice(0, 5);
        f1.retain();
        // 'a','b','c','d','e', 'x'
        ByteBuf f2 = buf.slice(5, 5);
        f2.retain();
        log(f1);
        log(f2);

        System.out.println("释放原有 byteBuf 内存");
        buf.release();
        log(f1);


        f1.release();
        f2.release();
        /*System.out.println("========================");
        f1.setByte(0, 'b');
        log(f1);
        log(buf);*/
    }
}

六、duplicate

零拷贝的体现之一，就好比截取了原始 ByteBuf 所有内容，并且没有 max capacity 的限制，也是与原始 ByteBuf 使用同一块底层内存，只是读写指针是独立的

image.png

七、copy

零拷贝的体现之一，可以将多个 ByteBuf 合并为一个逻辑上的 ByteBuf，避免拷贝。

ByteBuf buf1 = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(5);
buf1.writeBytes(new byte[]{1, 2, 3, 4, 5});
ByteBuf buf2 = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(5);
buf2.writeBytes(new byte[]{6, 7, 8, 9, 10});
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(buf1));
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(buf2));

         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 05                                  |.....           |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 06 07 08 09 0a                                  |.....           |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

现在需要一个新的 ByteBuf，内容来自于刚才的 buf1 和 buf2
方法1：

ByteBuf buf3 = ByteBufAllocator.DEFAULT
    .buffer(buf1.readableBytes()+buf2.readableBytes());
buf3.writeBytes(buf1);
buf3.writeBytes(buf2);
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(buf3));

结果:

         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 05 06 07 08 09 0a                   |..........      |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

这种方法不太好，因为进行了数据的内存复制操作

方法2：

CompositeByteBuf buf3 = ByteBufAllocator.DEFAULT.compositeBuffer();
// true 表示增加新的 ByteBuf 自动递增 write index, 否则 write index 会始终为 0
buf3.addComponents(true, buf1, buf2);

         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 05 06 07 08 09 0a                   |..........      |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

CompositeByteBuf 是一个组合的 ByteBuf，它内部维护了一个 Component 数组，每个 Component 管理一个 ByteBuf，记录了这个 ByteBuf 相对于整体偏移量等信息，代表着整体中某一段的数据。

优点，对外是一个虚拟视图，组合这些 ByteBuf 不会产生内存复制
缺点，复杂了很多，多次操作会带来性能的损耗

八、Unpooled

Unpooled 是一个工具类，类如其名，提供了非池化的 ByteBuf 创建、组合、复制等操作
跟【零拷贝】相关的 wrappedBuffer 方法，可以用来包装 ByteBuf

ByteBuf buf1 = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(5);
buf1.writeBytes(new byte[]{1, 2, 3, 4, 5});
ByteBuf buf2 = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(5);
buf2.writeBytes(new byte[]{6, 7, 8, 9, 10});

// 当包装 ByteBuf 个数超过一个时, 底层使用了 CompositeByteBuf
ByteBuf buf3 = Unpooled.wrappedBuffer(buf1, buf2);
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(buf3));

         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 05 06 07 08 09 0a                   |..........      |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

也可以用来包装普通字节数组，底层也不会有拷贝操作

ByteBuf buf4 = Unpooled.wrappedBuffer(new byte[]{1, 2, 3}, new byte[]{4, 5, 6});
System.out.println(buf4.getClass());
System.out.println(ByteBufUtil.prettyHexDump(buf4));

class io.netty.buffer.CompositeByteBuf
         +-------------------------------------------------+
         |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+
|00000000| 01 02 03 04 05 06                               |......          |
+--------+-------------------------------------------------+----------------+

九、ByteBuf 优势

池化 - 可以重用池中 ByteBuf 实例，更节约内存，减少内存溢出的可能
读写指针分离，不需要像 ByteBuffer 一样切换读写模式
可以自动扩容
支持链式调用，使用更流畅
很多地方体现零拷贝，例如 slice、duplicate、CompositeByteBuf

ByteBuf

一、定义

1.创建

2.直接内存 vs 堆内存

3.池化 vs 非池化

4.组成

二、写入

扩容

三、读取

四、retain & release

五、slice

六、duplicate

七、copy

八、Unpooled

九、ByteBuf 优势

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