我们当前的生产系统是典型的微服务架构，其中的关键部分API网关 xharbor 自2014年初开始研发并在 github 上开源。 xharbor 中的网络层基于 netty ，而架构上重度使用 rxjava 定义模块间的响应式接口。xharbor 需要根据业务规则转发客户端的请求（request）到特定的后端服务，在后端服务处理完成后再将响应（response）发送回客户端，而在转发前后可能还需要进行请求/响应的重写。因此，有效的内存使用对 xharbor 的性能、稳定性和扩展性至关重要。在 xharbor 开发时，我们首先关注的是 netty 的内存管理和泄漏检测。
在上面的 netty 架构图中，可以看到 "Zero-Copy-Capable Rich Byte Buffer"是其核心部分的坚固基石。而内存管理又是这一技术的重点。netty 内存管理的高性能主要依赖于两个关键点：
- 内存的池化管理
- 使用堆外直接内存（Direct Memory）
堆外直接内存的优势：Java 网络程序中使用堆外直接内存进行内容发送（Socket读写操作），可以避免了字节缓冲区的二次拷贝；相反，如果使用传统的堆内存（Heap Memory，其实就是byte[]）进行Socket读写，JVM会将堆内存Buffer拷贝一份到堆外直接内存中，然后才写入Socket中。这样，相比于堆外直接内存，消息在发送过程中多了一次缓冲区的内存拷贝。
而池化管理带来的性能提升参见下图，引用自Why Netty (by Norman Maurer at Netflix)
如上图图例所展示的， netty 基于两个维度：池化/非池化、Heap Memory/Direct Memory 的组合来确定最终使用的内存管理策略。对 netty 应用首先要能确定netty 到底采用了哪种内存管理策略，才能对各种情况下的性能表现有预期。根据 ByteBufUtil 代码：
String allocType = SystemPropertyUtil.get(
"io.netty.allocator.type",
PlatformDependent.isAndroid() ? "unpooled" : "pooled");
allocType = allocType.toLowerCase(Locale.US).trim();
ByteBufAllocator alloc;
if ("unpooled".equals(allocType)) {
alloc = UnpooledByteBufAllocator.DEFAULT;
logger.debug("-Dio.netty.allocator.type: {}", allocType);
} else if ("pooled".equals(allocType)) {
alloc = PooledByteBufAllocator.DEFAULT;
logger.debug("-Dio.netty.allocator.type: {}", allocType);
} else {
alloc = PooledByteBufAllocator.DEFAULT;
logger.debug("-Dio.netty.allocator.type: pooled (unknown: {})", allocType);
}
需要在 netty 应用启动时，设置 JVM参数 -Dio.netty.allocator.type=pooled 设置池化管理策略，而根据 PlatformDependent 中的代码片段:
private static final boolean DIRECT_BUFFER_PREFERRED =
HAS_UNSAFE && !SystemPropertyUtil.getBoolean(
"io.netty.noPreferDirect", false);
只要没有设置 -Dio.netty.noPreferDirect=true 并且运行在标准 Oracle JVM（sun.misc.Unsafe存在）中，就会优先使用 Direct Memory，当然还有一个前提是分配了一定数量的Direct Memory，本着省着过日子的想法，一开始 xharbor 中设定了64M的Direct Memory大小，-XX:MaxDirectMemorySize=64M，此时和 netty 相关的 JVM 启动参数为：
-XX:MaxDirectMemorySize=64M
-Dio.netty.allocator.type=pooled
运行 xharbor ，通过特定日志输出观察用于Socket读写的 ByteBuf 实例，如下截图所示:
WTF! 不看不知道，一看吓一跳，怎么会是 Unpooled 类型的ByteBuf。反复检查了几次启动参数，确认无误。好吧，Talk is cheap，Show me the code，代码是检验一切的标准。找到 PooledByteBufAllocator.newDirectBuffer，摘录如下：
protected ByteBuf newDirectBuffer(int initialCapacity, int maxCapacity) {
PoolThreadCache cache = threadCache.get();
PoolArena<ByteBuffer> directArena = cache.directArena;
ByteBuf buf;
if (directArena != null) {
buf = directArena.allocate(cache, initialCapacity, maxCapacity);
} else {
if (PlatformDependent.hasUnsafe()) {
buf = UnsafeByteBufUtil.newUnsafeDirectByteBuf(this, initialCapacity, maxCapacity);
} else {
buf = new UnpooledDirectByteBuf(this, initialCapacity, maxCapacity);
}
}
return toLeakAwareBuffer(buf);
}
在上面的代码逻辑中，当 directArena 为空时，会直接产生 Unpooled 类型的ByteBuf。难道是 directArena 为空导致的？netty 启动时会详细输出各项配置，翻找之下，果然有所发现：
DirectMemory 的 Arena 数量为0，难怪 directArena 为空。继续在 PooledByteBufAllocator 的代码中查找原因，寻获相关代码片段如下：
final int defaultMinNumArena = runtime.availableProcessors() * 2;
final int defaultChunkSize = DEFAULT_PAGE_SIZE << DEFAULT_MAX_ORDER;
......
DEFAULT_NUM_DIRECT_ARENA = Math.max(0,
SystemPropertyUtil.getInt(
"io.netty.allocator.numDirectArenas",
(int) Math.min(
defaultMinNumArena,
PlatformDependent.maxDirectMemory()
/ defaultChunkSize / 2 / 3)));
常量 DEFAULT_PAGE_SIZE 和 DEFAULT_MAX_ORDER 在没有特别设置的情况下，缺省值分别为 8192 和 11，因此, defaultChunkSize 的缺省大小是 8192 << 11 = 16M。根据上面的代码，PlatformDependent.maxDirectMemory() 得大于等于 16M * 2 * 3 = 96M 才能使 DEFAULT_NUM_DIRECT_ARENA =1。因此，调整 xharbor 的JVM 启动参数为：
-XX:MaxDirectMemorySize=96M
-Dio.netty.allocator.type=pooled
从 xharbor 启动日志中的 netty 初始化信息看到，总算有了一个 DirectMemory Arena 。再次通过 xharbor 日志输出观察用于Socket读写的 ByteBuf 实例，这次总算是 Pooled 类型的 DirectByteBuf。
通过上面的代码探险，xharbor 总算有了一个不错的开始，我们通过设置适当的 DirectMemory 大小（
>=96M）和内存管理策略(io.netty.allocator.type=pooled)使得 xharbor 用上了池化的堆外直接内存。但在一个高并发、重负载系统中，一旦出现内存泄漏，往往就意味着系统崩溃这样的致命问题，具体到 netty 中的ByteBuf，由于它使用了引用计数方式管理生命周期，使得问题排查更为复杂。那么：
- 如何才能及时无误的查看 xharbor 中是否存在泄漏？
- **netty 中有什么的便利的设施供我们使用吗? **
让我们把问题留到本系列的下一篇吧！
本系列：
参考
