20 | 总结：Tomcat和Jetty中的对象池技术

Java 对象，特别是一个比较大、比较复杂的 Java 对象，它们的创建、初始化和 GC 都需要耗费 CPU 和内存资源，为了减少这些开销，Tomcat 和 Jetty 都使用了对象池技术。所谓的对象池技术，就是说一个 Java 对象用完之后把它保存起来，之后再拿出来重复使用，省去了对象创建、初始化和 GC 的过程。对象池技术是典型的以空间换时间的思路。

由于维护对象池本身也需要资源的开销，不是所有场景都适合用对象池。如果你的 Java 对象数量很多并且存在的时间比较短，对象本身又比较大比较复杂，对象初始化的成本比较高，这样的场景就适合用对象池技术。比如 Tomcat 和 Jetty 处理 HTTP 请求的场景就符合这个特征，请求的数量很多，为了处理单个请求需要创建不少的复杂对象（比如 Tomcat 连接器中 SocketWrapper 和 SocketProcessor），而且一般来说请求处理的时间比较短，一旦请求处理完毕，这些对象就需要被销毁，因此这个场景适合对象池技术。

Tomcat 的 SynchronizedStack

Tomcat 用 SynchronizedStack 类来实现对象池，下面我贴出它的关键代码来帮助你理解。

public class SynchronizedStack<T> {
 
    // 内部维护一个对象数组, 用数组实现栈的功能
    private Object[] stack;
 
    // 这个方法用来归还对象，用 synchronized 进行线程同步
    public synchronized boolean push(T obj) {
        index++;
        if (index == size) {
            if (limit == -1 || size < limit) {
                expand();// 对象不够用了，扩展对象数组
            } else {
                index--;
                return false;
            }
        }
        stack[index] = obj;
        return true;
    }
    
    // 这个方法用来获取对象
    public synchronized T pop() {
        if (index == -1) {
            return null;
        }
        T result = (T) stack[index];
        stack[index--] = null;
        return result;
    }
    
    // 扩展对象数组长度，以 2 倍大小扩展
    private void expand() {
      int newSize = size * 2;
      if (limit != -1 && newSize > limit) {
          newSize = limit;
      }
      // 扩展策略是创建一个数组长度为原来两倍的新数组
      Object[] newStack = new Object[newSize];
      // 将老数组对象引用复制到新数组
      System.arraycopy(stack, 0, newStack, 0, size);
      // 将 stack 指向新数组，老数组可以被 GC 掉了
      stack = newStack;
      size = newSize;
   }
}
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这个代码逻辑比较清晰，主要是 SynchronizedStack 内部维护了一个对象数组，并且用数组来实现栈的接口：push 和 pop 方法，这两个方法分别用来归还对象和获取对象。你可能好奇为什么 Tomcat 使用一个看起来比较简单的 SynchronizedStack 来做对象容器，为什么不使用高级一点的并发容器比如 ConcurrentLinkedQueue 呢？

这是因为 SynchronizedStack 用数组而不是链表来维护对象，可以减少结点维护的内存开销，并且它本身只支持扩容不支持缩容，也就是说数组对象在使用过程中不会被重新赋值，也就不会被 GC。这样设计的目的是用最低的内存和 GC 的代价来实现无界容器，同时 Tomcat 的最大同时请求数是有限制的，因此不需要担心对象的数量会无限膨胀。

Jetty 的 ByteBufferPool

我们再来看 Jetty 中的对象池 ByteBufferPool，它本质是一个 ByteBuffer 对象池。当 Jetty 在进行网络数据读写时，不需要每次都在 JVM 堆上分配一块新的 Buffer，只需在 ByteBuffer 对象池里拿到一块预先分配好的 Buffer，这样就避免了频繁的分配内存和释放内存。这种设计你同样可以在高性能通信中间件比如 Mina 和 Netty 中看到。ByteBufferPool 是一个接口：

public interface ByteBufferPool
{
    public ByteBuffer acquire(int size, boolean direct);
 
    public void release(ByteBuffer buffer);
}
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接口中的两个方法：acquire 和 release 分别用来分配和释放内存，并且你可以通过 acquire 方法的 direct 参数来指定 buffer 是从 JVM 堆上分配还是从本地内存分配。ArrayByteBufferPool 是 ByteBufferPool 的实现类，我们先来看看它的成员变量和构造函数：

public class ArrayByteBufferPool implements ByteBufferPool
{
    private final int _min;// 最小 size 的 Buffer 长度
    private final int _maxQueue;//Queue 最大长度
    
    // 用不同的 Bucket(桶) 来持有不同 size 的 ByteBuffer 对象, 同一个桶中的 ByteBuffer size 是一样的
    private final ByteBufferPool.Bucket[] _direct;
    private final ByteBufferPool.Bucket[] _indirect;
    
    //ByteBuffer 的 size 增量
    private final int _inc;
    
    public ArrayByteBufferPool(int minSize, int increment, int maxSize, int maxQueue)
    {
        // 检查参数值并设置默认值
        if (minSize<=0)//ByteBuffer 的最小长度
            minSize=0;
        if (increment<=0)
            increment=1024;// 默认以 1024 递增
        if (maxSize<=0)
            maxSize=64*1024;//ByteBuffer 的最大长度默认是 64K
        
        //ByteBuffer 的最小长度必须小于增量
        if (minSize>=increment) 
            throw new IllegalArgumentException("minSize >= increment");
            
        // 最大长度必须是增量的整数倍
        if ((maxSize%increment)!=0 || increment>=maxSize)
            throw new IllegalArgumentException("increment must be a divisor of maxSize");
         
        _min=minSize;
        _inc=increment;
        
        // 创建 maxSize/increment 个桶, 包含直接内存的与 heap 的
        _direct=new ByteBufferPool.Bucket[maxSize/increment];
        _indirect=new ByteBufferPool.Bucket[maxSize/increment];
        _maxQueue=maxQueue;
        int size=0;
        for (int i=0;i<_direct.length;i++)
        {
          size+=_inc;
          _direct[i]=new ByteBufferPool.Bucket(this,size,_maxQueue);
          _indirect[i]=new ByteBufferPool.Bucket(this,size,_maxQueue);
        }
    }
}
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从上面的代码我们看到，ByteBufferPool 是用不同的桶（Bucket）来管理不同长度的 ByteBuffer，因为我们可能需要分配一块 1024 字节的 Buffer，也可能需要一块 64K 字节的 Buffer。而桶的内部用一个 ConcurrentLinkedDeque 来放置 ByteBuffer 对象的引用。

private final Deque<ByteBuffer> _queue = new ConcurrentLinkedDeque<>();
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你可以通过下面的图再来理解一下：

而 Buffer 的分配和释放过程，就是找到相应的桶，并对桶中的 Deque 做出队和入队的操作，而不是直接向 JVM 堆申请和释放内存。

// 分配 Buffer
public ByteBuffer acquire(int size, boolean direct)
{
    // 找到对应的桶，没有的话创建一个桶
    ByteBufferPool.Bucket bucket = bucketFor(size,direct);
    if (bucket==null)
        return newByteBuffer(size,direct);
    // 这里其实调用了 Deque 的 poll 方法
    return bucket.acquire(direct);
        
}
 
// 释放 Buffer
public void release(ByteBuffer buffer)
{
    if (buffer!=null)
    {
      // 找到对应的桶
      ByteBufferPool.Bucket bucket = bucketFor(buffer.capacity(),buffer.isDirect());
      
      // 这里调用了 Deque 的 offerFirst 方法
  if (bucket!=null)
      bucket.release(buffer);
    }
}
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对象池的思考

对象池作为全局资源，高并发环境中多个线程可能同时需要获取对象池中的对象，因此多个线程在争抢对象时会因为锁竞争而阻塞， 因此使用对象池有线程同步的开销，而不使用对象池则有创建和销毁对象的开销。对于对象池本身的设计来说，需要尽量做到无锁化，比如 Jetty 就使用了 ConcurrentLinkedDeque。如果你的内存足够大，可以考虑用线程本地（ThreadLocal）对象池，这样每个线程都有自己的对象池，线程之间互不干扰。

为了防止对象池的无限膨胀，必须要对池的大小做限制。对象池太小发挥不了作用，对象池太大的话可能有空闲对象，这些空闲对象会一直占用内存，造成内存浪费。这里你需要根据实际情况做一个平衡，因此对象池本身除了应该有自动扩容的功能，还需要考虑自动缩容。

所有的池化技术，包括缓存，都会面临内存泄露的问题，原因是对象池或者缓存的本质是一个 Java 集合类，比如 List 和 Stack，这个集合类持有缓存对象的引用，只要集合类不被 GC，缓存对象也不会被 GC。维持大量的对象也比较占用内存空间，所以必要时我们需要主动清理这些对象。以 Java 的线程池 ThreadPoolExecutor 为例，它提供了 allowCoreThreadTimeOut 和 setKeepAliveTime 两种方法，可以在超时后销毁线程，我们在实际项目中也可以参考这个策略。

另外在使用对象池时，我这里还有一些小贴士供你参考：

• 对象在用完后，需要调用对象池的方法将对象归还给对象池。
• 对象池中的对象在再次使用时需要重置，否则会产生脏对象，脏对象可能持有上次使用的引用，导致内存泄漏等问题，并且如果脏对象下一次使用时没有被清理，程序在运行过程中会发生意想不到的问题。
• 对象一旦归还给对象池，使用者就不能对它做任何操作了。
• 向对象池请求对象时有可能出现的阻塞、异常或者返回 null 值，这些都需要我们做一些额外的处理，来确保程序的正常运行。

本期精华

Tomcat 和 Jetty 都用到了对象池技术，这是因为处理一次 HTTP 请求的时间比较短，但是这个过程中又需要创建大量复杂对象。

对象池技术可以减少频繁创建和销毁对象带来的成本，实现对象的缓存和复用。如果你的系统需要频繁的创建和销毁对象，并且对象的创建代价比较大，这种情况下，一般来说你会观察到 GC 的压力比较大，占用 CPU 率比较高，这个时候你就可以考虑使用对象池了。

还有一种情况是你需要对资源的使用做限制，比如数据库连接，不能无限制地创建数据库连接，因此就有了数据库连接池，你也可以考虑把一些关键的资源池化，对它们进行统一管理，防止滥用。

课后思考

请你想想在实际工作中，有哪些场景可以用“池化”技术来优化。

不知道今天的内容你消化得如何？如果还有疑问，请大胆的在留言区提问，也欢迎你把你的课后思考和心得记录下来，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得今天有所收获，欢迎你把它分享给你的朋友。