FastThreadLocal JDK中已经引入了 ThreadLocal，为什么 netty还要基于此进行增强造出一个 FastThreadLocal(FTL)，对比之下又解决了什么痛点？ 在 JDK中每个线程都会有一个 ThreadLocalMap，其采用了懒式创建法，当线程第一次访问此变量时会去创建此 map JDK中此 map基于探针碰撞的方式，如果未找到空闲的 slot，会继续往后找，而在 hash冲突严重的情况下，这种方式效率较低 而 ftl通过了分配 index的方式解决了此问题，其基于 Atomic…
论述 NIO与 Netty间的点点滴滴 说起 Netty，我们脑海里第一印象便是 异步非阻塞的高性能 NIO框架，那 Netty究竟对 NIO进行了哪些改造，为什么 Netty始终是网络通信里的王者？ 可以先从 NIO开始讲起，都说 Java程序员是生活在甜蜜罐里，实际上我们去使用的关于网络流编程相关的类都是经过封装的，Socket、FileDescription实际上都是抽象的东西，底层都是对 os层面的封装，比如说 Socket本身就是抽象的，SocketImpl是其具体实现，而我们常说的 Socket在 os…
Netty 4如何做到的 reduce garbage？ reduce garbage本质上便是去 eliminate GC，Netty中通过 directmethod的调用去替换事件对象来去消除 GC 我们知道，在每次做网络操作时 (可读，可写，等)，都要去创建一个 POJO对象，更不要说还是数据处理、数据转换等操作了，这样感觉很笨重，尤其是在有很多并发连接下 so，Netty引入了一个 非常轻量级的对象池，用于大量分配的 Object (如 ByteBuf实例) 但是不建议，除非真的需要，不要去把所有的对象都池…
对 Netty的些许思考： 内存池为什么会引入 Arena？Arena又解决了什么问题？ 开辟多个 Arena，让尽可能少的线程去共享同一个 Arena，那么这也就能够去缓解在同一块内存上操作的带来的无法并行需要进行同步的问题 这怎么理解？ 现代 cpu多核心，当实际去读取数据时，cpu并不会只去读你想要的数据，出于缓存 (局部性原理，L1，L2，L3)，别的数据也会被读取 假设 core1、core2上分别运行着 thread-1，thread-2，而这两个线程分别对应的 ByteBuf 16b数据的读取，那么 …
解读 Netty资源泄漏追踪 Netty有办法去知道目前系统正在发生内存资源泄漏吗？ 答案是：有的！ 前置知识：引用，Netty依赖于引用队列技术实现资源泄漏追踪；在此略微科普下，大概引用实例关联对象被 gc时，引用实例会先被加入到 pending队列中，而当 Reference类加载时，会默认启动一个线程去消费 pending队列中元素，根据元素类型去做些响应处理，其中有一种处理逻辑便是将元素存入到引用队列中去 前置知识，对 DirectByteBuffer解读 - 良夜的博客 (liangye-xo.xyz) …
怎么理解 Netty中内存资源泄漏？ 什么是资源？线程、内存、连接、文件皆是资源！ 对于服务器而言，我们显然更关注前两者 介于资源创建的昂贵，引用了一些相关的池化技术，如线程池、连接池、对象池、内存池等等，池化技术的引入，实实在在地提升了程序的性能，但相应地也带来了一些问题，so，我们需要来对其进行处理 Netty中池化内存同样如此！使用不当，仍然可能会带来内存泄漏的隐患！ 经过前面分析，我们知道，当我们向程序去申请内存时，内存的管理是经由内存池的 当我们去申请内存时，首先会到对象池中去获取一个空闲的 ByteBu…
尝试三之 Arena中 PoolChunkList进行分配 接着往下看： // 锁住当前 Arena synchronized (this) { // 最为复杂的逻辑... Arena的 subpagePools和线程的本地缓存 PoolThreadCache都没能满足内存的分配, 则会走 allocateNormal逻辑 // 参数一：上一步获取的一个内存容器, 下面逻辑会给 buf去分配真正的内存 // 参数二：指定想要去分配的内存容量 // 参数三：规格化后的 size allocateNormal(buf,…
对内存申请的解读 调用 ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer()，业务层面指定想要去获取的内存大小 @Override public ByteBuf buffer(int initialCapacity) { // 我们来考虑分配直接内存的情况 if (directByDefault) { return directBuffer(initialCapacity); } return heapBuffer(initialCapacity); } // 参数：指定想要去分配的内存 @Overr…
解读内存池 解读 PooledByteBufAllocator 对于池化内存管理器 (PooledByteBufAllocator)而言，其内部存在两种类型的 Arena，一种是 Heap类型的 Arena，另一种则是 Direct类型的 Arena，Arena的引入其实为了解决 cpu缓存行冲突导致的数据不一致需要进行同步带来的开销问题而引入的，对于 heapArena、directArena的数目其实适合 cpu核心数有关的，通常情况下是 cpu核心数 * 2 这里还涉及到了 Netty中规定的一些规格，如 N…
消息出站 上层业务调用 ctx.flush()时，最终会来到 HeadContext.flush() @Override public void flush(ChannelHandlerContext ctx) { unsafe.flush(); } 接着，来到 Adstract.flush() // ctx.flush() - 最终会来到此 @Override public final void flush() { assertEventLoop(); ChannelOutboundBuffer outbound…
解读 出站缓冲区 (ChannelOutboundBuffer) 数据是怎么进行出站的？我们直观上认为，数据经过处理器的层层传递，最终会传递到 HeadContext，由 HeadContext负责将数据写入到与 Socket相关的写缓冲区中去，实现数据的发送 然，事实并非如此，so，此篇来对 "出站缓冲区"进行解读！ 首先，需要清楚一个概念：当我们将数据通过 ctx进行 write操作时，数据并没有直接写到对端，而当我们真正去调用 ctx.flush()方法时，才会去将数据真正发送到对端，当然…
解读 Pipeline 先来看看 Pipeline的接口设计： 对应 Invoker中实际上来规定了可往 pipeline中传递的出站、入站事件，而 pipeline本身相当于就是一个容器，其提供了许多对容器中存储元素的增删改查方法，以及对 Invoker继承来的方法做了些许修改(返回值) 而对于 ChannelPipeline呢，其里面提供了许多对 ChannelHandlerContext的增删改查的方法，其实由启动流程时我们也知道，管道中存储的并不是 handler本身，而是对 handler的封装，Defa…
解读 RecvBytebufAllocator 在上一次对消息处理进行解读时，我们发现始终有 RecvBytebufAllocator影响着我们对代码逻辑的阅读 RecvByteBufAllocator 这是 AdaptiveRecvByteBufAllocator的顶层接口，我们来逐层进行剖析 public interface RecvByteBufAllocator { /** * Creates a new handle. The handle provides the actual operations a…
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