在学习Netty内存池之前，我们先了解一下Netty的内存对齐类SizeClasses，它为Netty内存池中的内存块提供大小对齐，索引计算等服务方法。
源码分析基于Netty 4.1.52
Netty内存池中每个内存块size都符合如下计算公式
size = 1 << log2Group + nDelta * (1 << log2Delta)
log2Group：内存块分组
nDelta：增量乘数
log2Delta：增量大小的log2值
SizeClasses初始化后，将计算chunkSize（内存池每次向操作系统申请内存块大小）范围内每个size的值，保存到sizeClasses字段中。
sizeClasses是一个表格（二维数组），共有7列，含义如下
index:内存块size的索引
log2Group:内存块分组，用于计算对应的size
log2Delata:增量大小的log2值，用于计算对应的size
nDelta:增量乘数，用于计算对应的size
isMultipageSize:表示size是否为page的倍数
isSubPage:表示是否为一个subPage类型
log2DeltaLookup:如果size存在位图中的，记录其log2Delta，未使用
sizeClasses负责计算sizeClasses表格
private int sizeClasses() {
int normalMaxSize = -1;
int index = 0;
int size = 0;
// #1
int log2Group = LOG2_QUANTUM;
int log2Delta = LOG2_QUANTUM;
int ndeltaLimit = 1 << LOG2_SIZE_CLASS_GROUP;
// #2
int nDelta = 0;
while (nDelta < ndeltaLimit) {
size = sizeClass(index++, log2Group, log2Delta, nDelta++);
}
log2Group += LOG2_SIZE_CLASS_GROUP;
// #3
while (size < chunkSize) {
nDelta = 1;
while (nDelta <= ndeltaLimit && size < chunkSize) {
size = sizeClass(index++, log2Group, log2Delta, nDelta++);
normalMaxSize = size;
}
log2Group++;
log2Delta++;
}
//chunkSize must be normalMaxSize
assert chunkSize == normalMaxSize;
//return number of size index
return index;
}
LOG2_QUANTUM=4
LOG2_SIZE_CLASS_GROUP=2
#1 log2Group，log2Delta都是从LOG2_QUANTUM开始
ndeltaLimit为2^LOG2_SIZE_CLASS_GROUP，即内存块size以4个为一组进行分组
#2 初始化第0组
nDelta从0开始
sizeClass方法计算sizeClasses每一行内容
注意：第0组后log2Group增加LOG2_SIZE_CLASS_GROUP，而log2Delta不变
#3 初始化后面的size
nDelta从1开始
每组log2Group+1，log2Delta+1
将log2Group=log2Delta+LOG2_SIZE_CLASS_GROUP代入计算公式中，得到
size = 1 << (log2Delta+LOG2_SIZE_CLASS_GROUP) + nDelta * (1 << log2Delta)
size = (nDelta + 2 ^ LOG2_SIZE_CLASS_GROUP) * (1 << log2Delta)
可以看到，每个内存块size都是(1 << log2Delta)的倍数
从第二组开始，每组内这个倍数依次是5,6,7,8
每组内相邻行大小增量为(1 << log2Delta)，相邻组之间(1 << log2Delta)翻倍。
Netty默认的配置一个page的大小是2^13,即为8KB,默认的一个chunk的大小为16777216，即16MB。sizeClasses表格内存如下：
Netty内存池中管理了大小不同的内存块，对于这些不同大小的内存块，Netty划分为不同的等级Small，Normal，Huge。Huge是大于chunkSize的内存块，不在表格中，这里也不讨论。
sizeClasses表格可以分为两部分
-
isSubPage为1的size为Small内存块，其他为Normal内存块。
分配Small内存块，需要找到对应的index
通过size2SizeIdx方法计算index
比如需要分配一个90字节的内存块，需要从sizeClasses表格找到第一个大于90的内存块size，即96，其index为5。 -
Normal内存块必须是page的倍数。
将isMultipageSize为1的行取出组成另一个表格
PoolChunk中分配Normal内存块需求查询对应的pageIdx。
比如要分配一个50000字节的内存块，需要从这个新表格找到第一个大于50000的内存块size，即57344，其pageIdx为6。
通过pages2pageIdxCompute方法计算pageIdx。
下面看一下具体的计算方法
public int size2SizeIdx(int size) {
if (size == 0) {
return 0;
}
// #1
if (size > chunkSize) {
return nSizes;
}
// #2
if (directMemoryCacheAlignment > 0) {
size = alignSize(size);
}
// #3
if (size <= lookupMaxSize) {
//size-1 / MIN_TINY
return size2idxTab[size - 1 >> LOG2_QUANTUM];
}
// #4
int x = log2((size << 1) - 1);
// #5
int shift = x < LOG2_SIZE_CLASS_GROUP + LOG2_QUANTUM + 1
? 0 : x - (LOG2_SIZE_CLASS_GROUP + LOG2_QUANTUM);
int group = shift << LOG2_SIZE_CLASS_GROUP;
// #6
int log2Delta = x < LOG2_SIZE_CLASS_GROUP + LOG2_QUANTUM + 1
? LOG2_QUANTUM : x - LOG2_SIZE_CLASS_GROUP - 1;
// #7
int deltaInverseMask = -1 << log2Delta;
int mod = (size - 1 & deltaInverseMask) >> log2Delta &
(1 << LOG2_SIZE_CLASS_GROUP) - 1;
return group + mod;
}
#1 大于chunkSize，就是返回nSizes代表申请的是Huge内存块。
#2 不使用sizeClasses表格，直接将申请内存大小转换为directMemoryCacheAlignment的倍数，directMemoryCacheAlignment默认为0。
#3 SizeClasses将一部分较小的size与对应index记录在size2idxTab作为位图，这里直接查询size2idxTab，避免重复计算
size2idxTab中保存了(size-1)/(2^LOG2_QUANTUM) --> idx的对应关系。
从sizeClasses方法可以看到，sizeClasses表格中每个size都是(2^LOG2_QUANTUM) 的倍数。
#4 对申请内存大小进行log2的向上取整，就是每组最后一个内存块size。-1是为了避免申请内存大小刚好等于2的指数次幂时被翻倍。
将log2Group = log2Delta + LOG2_SIZE_CLASS_GROUP，nDelta=2^LOG2_SIZE_CLASS_GROUP代入计算公式，可得
lastSize = 1 << (log2Group + 1)
即x = log2Group + 1
#5 shift， 当前在第几组，从0开始（sizeClasses表格中0~3行为第0组，4~7行为第1组，以此类推，不是log2Group）
x < LOG2_SIZE_CLASS_GROUP + LOG2_QUANTUM + 1，即log2Group < LOG2_SIZE_CLASS_GROUP + LOG2_QUANTUM ，满足该条件的是第0组的size，这时shift固定是0。
从sizeClasses方法可以看到，除了第0组，都满足shift = log2Group - LOG2_QUANTUM - (LOG2_SIZE_CLASS_GROUP - 1)。
shift << LOG2_SIZE_CLASS_GROUP就是该组第一个内存块size的索引
#6 计算log2Delta
第0组固定是LOG2_QUANTUM
除了第0组，将nDelta = 2^LOG2_SIZE_CLASS_GROUP代入计算公式
lastSize = ( 2^LOG2_SIZE_CLASS_GROUP + 2^LOG2_SIZE_CLASS_GROUP ) * (1 << log2Delta)
lastSize = (1 << log2Delta) << LOG2_SIZE_CLASS_GROUP << 1
#7 前面已经定位到第几组了，下面要找到申请内存大小应分配在该组第几位
这里要找到比申请内存大的最小size。
申请内存大小可以理解为上一个size加上一个不大于(1 << log2Delta)的值，即
(nDelta - 1 + 2^LOG2_SIZE_CLASS_GROUP) * (1 << log2Delta) + n， 备注：0 < n <= (1 << log2Delta)
注意，nDelta - 1就是mod
& deltaInverseMask，将申请内存大小最后log2Delta个bit位设置为0，可以理解为减去n
>> log2Delta，右移log2Delta个bit位，就是除以(1 << log2Delta)，结果就是(nDelta - 1 + 2 ^ LOG2_SIZE_CLASS_GROUP)
& (1 << LOG2_SIZE_CLASS_GROUP) - 1， 取最后的LOG2_SIZE_CLASS_GROUP个bit位的值，结果就是mod
size - 1，是为了申请内存等于内存块size时避免分配到下一个内存块size中，即n == (1 << log2Delta)的场景。
疑问：既然右移log2Delta个bit位，那为什么前面要将log2Delta个bit位设置为0？
第0组由于log2Group等于log2Delta，代入计算公式如下
1 << log2Delta + (nDelta - 1) * (1 << log2Delta) + n， 备注：0 < n <= (1 << log2Delta)
nDelta * (1 << log2Delta) + n
所以第0组nDelta从0开始，mod = nDelta
pages2pageIdxCompute方法计算pageIdx逻辑与size2SizeIdx方法类似，只是将LOG2_QUANTUM变量换成了pageShifts，这里不再重复。
SizeClasses是给PoolArena（内存池），PoolChunk(内存块)提供服务的，建议大家结合后面分析PoolArena，PoolChunk的文章一起理解。
如果大家对SizeClasses具体算法不感兴趣，只有理解SizeClasses类中利用sizeClasses表格，为PoolArena，PoolChunk提供计算index，pageIdx索引的方法，也可以帮助大家理解后面解析PoolArena，PoolChunk的文章。
下面贴出sizeClasses完整表格（可复制到Excle，以|分列）
| index | log2Group | log2Delta | nDelta | isMultiPageSize | isSubPage | log2DeltaLookup | size | usize |
| 0 | 4 | 4 | 0 | 0 | 1 | 4 | 16 | |
| 1 | 4 | 4 | 1 | 0 | 1 | 4 | 32 | |
| 2 | 4 | 4 | 2 | 0 | 1 | 4 | 48 | |
| 3 | 4 | 4 | 3 | 0 | 1 | 4 | 64 | |
| 4 | 6 | 4 | 1 | 0 | 1 | 4 | 80 | |
| 5 | 6 | 4 | 2 | 0 | 1 | 4 | 96 | |
| 6 | 6 | 4 | 3 | 0 | 1 | 4 | 112 | |
| 7 | 6 | 4 | 4 | 0 | 1 | 4 | 128 | |
| 8 | 7 | 5 | 1 | 0 | 1 | 5 | 160 | |
| 9 | 7 | 5 | 2 | 0 | 1 | 5 | 192 | |
| 10 | 7 | 5 | 3 | 0 | 1 | 5 | 224 | |
| 11 | 7 | 5 | 4 | 0 | 1 | 5 | 256 | |
| 12 | 8 | 6 | 1 | 0 | 1 | 6 | 320 | |
| 13 | 8 | 6 | 2 | 0 | 1 | 6 | 384 | |
| 14 | 8 | 6 | 3 | 0 | 1 | 6 | 448 | |
| 15 | 8 | 6 | 4 | 0 | 1 | 6 | 512 | |
| 16 | 9 | 7 | 1 | 0 | 1 | 7 | 640 | |
| 17 | 9 | 7 | 2 | 0 | 1 | 7 | 768 | |
| 18 | 9 | 7 | 3 | 0 | 1 | 7 | 896 | |
| 19 | 9 | 7 | 4 | 0 | 1 | 7 | 1024 | 1K |
| 20 | 10 | 8 | 1 | 0 | 1 | 8 | 1280 | 1.25K |
| 21 | 10 | 8 | 2 | 0 | 1 | 8 | 1536 | 1.5K |
| 22 | 10 | 8 | 3 | 0 | 1 | 8 | 1792 | 1.75K |
| 23 | 10 | 8 | 4 | 0 | 1 | 8 | 2048 | 2K |
| 24 | 11 | 9 | 1 | 0 | 1 | 9 | 2560 | 2.5K |
| 25 | 11 | 9 | 2 | 0 | 1 | 9 | 3072 | 3K |
| 26 | 11 | 9 | 3 | 0 | 1 | 9 | 3584 | 3.5K |
| 27 | 11 | 9 | 4 | 0 | 1 | 9 | 4096 | 4K |
| 28 | 12 | 10 | 1 | 0 | 1 | 0 | 5120 | 5K |
| 29 | 12 | 10 | 2 | 0 | 1 | 0 | 6144 | 6K |
| 30 | 12 | 10 | 3 | 0 | 1 | 0 | 7168 | 7K |
| 31 | 12 | 10 | 4 | 1 | 1 | 0 | 8192 | 8K |
| 32 | 13 | 11 | 1 | 0 | 1 | 0 | 10240 | 10K |
| 33 | 13 | 11 | 2 | 0 | 1 | 0 | 12288 | 12K |
| 34 | 13 | 11 | 3 | 0 | 1 | 0 | 14336 | 14K |
| 35 | 13 | 11 | 4 | 1 | 1 | 0 | 16384 | 16K |
| 36 | 14 | 12 | 1 | 0 | 1 | 0 | 20480 | 20K |
| 37 | 14 | 12 | 2 | 1 | 1 | 0 | 24576 | 24K |
| 38 | 14 | 12 | 3 | 0 | 1 | 0 | 28672 | 28K |
| 39 | 14 | 12 | 4 | 1 | 0 | 0 | 32768 | 32K |
| 40 | 15 | 13 | 1 | 1 | 0 | 0 | 40960 | 40K |
| 41 | 15 | 13 | 2 | 1 | 0 | 0 | 49152 | 48K |
| 42 | 15 | 13 | 3 | 1 | 0 | 0 | 57344 | 56K |
| 43 | 15 | 13 | 4 | 1 | 0 | 0 | 65536 | 64K |
| 44 | 16 | 14 | 1 | 1 | 0 | 0 | 81920 | 80K |
| 45 | 16 | 14 | 2 | 1 | 0 | 0 | 98304 | 96K |
| 46 | 16 | 14 | 3 | 1 | 0 | 0 | 114688 | 112K |
| 47 | 16 | 14 | 4 | 1 | 0 | 0 | 131072 | 128K |
| 48 | 17 | 15 | 1 | 1 | 0 | 0 | 163840 | 160K |
| 49 | 17 | 15 | 2 | 1 | 0 | 0 | 196608 | 192K |
| 50 | 17 | 15 | 3 | 1 | 0 | 0 | 229376 | 224K |
| 51 | 17 | 15 | 4 | 1 | 0 | 0 | 262144 | 256K |
| 52 | 18 | 16 | 1 | 1 | 0 | 0 | 327680 | 320K |
| 53 | 18 | 16 | 2 | 1 | 0 | 0 | 393216 | 384K |
| 54 | 18 | 16 | 3 | 1 | 0 | 0 | 458752 | 448K |
| 55 | 18 | 16 | 4 | 1 | 0 | 0 | 524288 | 512K |
| 56 | 19 | 17 | 1 | 1 | 0 | 0 | 655360 | 640K |
| 57 | 19 | 17 | 2 | 1 | 0 | 0 | 786432 | 768K |
| 58 | 19 | 17 | 3 | 1 | 0 | 0 | 917504 | 896K |
| 59 | 19 | 17 | 4 | 1 | 0 | 0 | 1048576 | 1M |
| 60 | 20 | 18 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1310720 | 1.25M |
| 61 | 20 | 18 | 2 | 1 | 0 | 0 | 1572864 | 1.5M |
| 62 | 20 | 18 | 3 | 1 | 0 | 0 | 1835008 | 1.75M |
| 63 | 20 | 18 | 4 | 1 | 0 | 0 | 2097152 | 2M |
| 64 | 21 | 19 | 1 | 1 | 0 | 0 | 2621440 | 2.5M |
| 65 | 21 | 19 | 2 | 1 | 0 | 0 | 3145728 | 3M |
| 66 | 21 | 19 | 3 | 1 | 0 | 0 | 3670016 | 3.5M |
| 67 | 21 | 19 | 4 | 1 | 0 | 0 | 4194304 | 4M |
| 68 | 22 | 20 | 1 | 1 | 0 | 0 | 5242880 | 5M |
| 69 | 22 | 20 | 2 | 1 | 0 | 0 | 6291456 | 6M |
| 70 | 22 | 20 | 3 | 1 | 0 | 0 | 7340032 | 7M |
| 71 | 22 | 20 | 4 | 1 | 0 | 0 | 8388608 | 8M |
| 72 | 23 | 21 | 1 | 1 | 0 | 0 | 10485760 | 10M |
| 73 | 23 | 21 | 2 | 1 | 0 | 0 | 12582912 | 12M |
| 74 | 23 | 21 | 3 | 1 | 0 | 0 | 14680064 | 14M |
| 75 | 23 | 21 | 4 | 1 | 0 | 0 | 16777216 | 16M |
如果您觉得本文不错，欢迎关注我的微信公众号，系列文章持续更新中。您的关注是我坚持的动力！
