NIO ByteBuffer 的 allocate 和 allocateDirect 的区别（HeapByteBuffer 和 DirectByteBuffer 的区别）

ByteBuffer 中 NIO里用得最多的Buffer ，有两种实现方式：HeapByteBuffer基于Java堆的实现，而DirectByteBuffer 使用了 unsafed 的API 进行了对外的实现。

ByteBuffer 提供了两种静态实例方式，分别为：

//1.
public static ByteBuffer allocate(int capacity) {if (capacity < 0)throw new IllegalArgumentException();return new HeapByteBuffer(capacity, capacity);
}//2.
public static ByteBuffer allocateDirect(int capacity) {return new DirectByteBuffer(capacity);
}

提供两种方式是与Java的内存使用机制有关

代码中第一种方式：产生的内存开销是在 JVM 中的

    HeapByteBuffer(int cap, int lim) {            // package-privatesuper(-1, 0, lim, cap, new byte[cap], 0);/*hb = new byte[cap];offset = 0;*/}

第二种方式：开销在JVM之外，也就是 系统级 的内存分配（VM.isDirectMemoryPageAligned()）

DirectByteBuffer(int cap) {                   // package-privatesuper(-1, 0, cap, cap);boolean pa = VM.isDirectMemoryPageAligned();int ps = Bits.pageSize();long size = Math.max(1L, (long)cap + (pa ? ps : 0));Bits.reserveMemory(size, cap);long base = 0;try {base = unsafe.allocateMemory(size);} catch (OutOfMemoryError x) {Bits.unreserveMemory(size, cap);throw x;}unsafe.setMemory(base, size, (byte) 0);if (pa && (base % ps != 0)) {// Round up to page boundaryaddress = base + ps - (base & (ps - 1));} else {address = base;}cleaner = Cleaner.create(this, new Deallocator(base, size, cap));att = null;
}

当Java程序接收到外部传来的数据时，首先被系统内存所获取，然后在系统内存复制到JVM 内存中供java使用。

所以在另一种分配方式中，能够省去复制这一步的操作，效率上有所提高。但是系统级别内存的分配比JVM内存的分配要耗时多。所以并非不论什么时候 allocateDirect的操作效率都是很高的。

下面分享不同容量下两种分类时间的对照：

根据上图看出，当操作的数据量小时，两种分配方式几乎是一样的，第一种方式会更快点，但是当数据量大的时候，另一种方式会远远大于第一种的分配方式

其中allocateDirect分配的字节缓冲区用中文叫做直接缓冲区（DirectByteBuffer），用allocate分配的ByteBuffer叫做堆字节缓冲区(HeapByteBuffer)..

其实根据类名就可以看出，HeapByteBuffer所创建的字节缓冲区就是在jvm堆中的，即内部所维护的java字节数组。

而DirectByteBuffer是直接操作操作系统本地代码创建的内存缓冲数组（c、c++的数组）。

由于DirectByteBuffer操作的缓冲区是通过操作系统本地代码创建的，对于java来说创建和销毁DirectByteBuffer更消耗性能。

而HeapByteBuffer内部是直接创建的java数组，对于java来说更快。

可以根据下面的测试代码测试：

import java.nio.ByteBuffer;public class DirectAndHeapSpeedCompare {public static void main(String[] args) {directExecuteTime(100000);heapExecuteTime(100000);}public static void directExecuteTime(int length) {long startTime = System.currentTimeMillis();ByteBuffer[] buffer = new ByteBuffer[length];for (int i = 0; i < length; i++) {buffer[i] = ByteBuffer.allocateDirect(1024);}long endTime = System.currentTimeMillis();System.out.println("创建:" + length + "个directExecuteTime需要耗时：" + (endTime - startTime));}public static void heapExecuteTime(int length) {long startTime = System.currentTimeMillis();ByteBuffer[] buffer = new ByteBuffer[length];for (int i = 0; i < length; i++) {buffer[i] = ByteBuffer.allocate(1024);}long endTime = System.currentTimeMillis();System.out.println("创建:" + length + "个heapExecuteTime需要耗时：" + (endTime - startTime));}}

控制台显示日志为：

创建:100000个directExecuteTime需要耗时：64
创建:100000个heapExecuteTime需要耗时：135

那么为什么创建DirectByteBuffer比HeapByteBuffer性能差却还使用DirectByteBuffer呢？

答：创建DirectByteBuffer的确不如HeapByteBuffer快，但是本地IO（从操作系统本地获取数据，比如文件、socket网络数据）修改数据DirectByteBuffer是更快的。

因为：

HeapByteBuffer的缓冲区是java中的java数组，使用HeapByteBuffer读取一个文件，操作系统会先把文件读取到操作系统管理的内存中。

然后在把操作系统管理的这块内存的数据复制到jvm管理的内存（即HeapByteBuffer管理的java字节数组）中，然后HeapByteBuffer对java字节数组进行操作。。

而DirectByteBuffer

（1）先在操作系统内核所管理的内存缓冲区中（文件系统页）开辟一块内存空间（作为缓冲区），文件数据可以直接从操作系统复制到该缓冲区中

（2）用户写入和读取数据就可以直接操作这块缓冲区。。。。比使用HeapByteBuffer少了一个步骤，效率自然提升了。

什么情况下使用DirectByteBuffer（ByteBuffer.allocateDirect(int)）?

1、频繁的native IO，即缓冲区中转从操作系统获取的文件数据、或者使用缓冲区中转网络数据等

2、不需要经常创建和销毁DirectByteBuffer对象

3、经常复用DirectByteBuffer对象，即经常写入数据到DirectByteBuffer中，然后flip，再读取出来，最后clear。。反复使用该DirectByteBuffer对象。

而且，DirectByteBuffer不会占用堆内存。。也就是不会受到堆大小限制，只在DirectByteBuffer对象被回收后才会释放该缓冲区。

什么情况下使用HeapByteBuffer（ByteBuffer.allocate(int)）?

1、同一个HeapByteBuffer对象很少被复用，并且该对象经常是用一次就不用了，此时可以使用HeapByteBuffer，因为创建HeapByteBuffer开销比DirectByteBuffer低。

（但是！！创建所消耗时间差距只是一倍以下的差距，一般一次只会创建一个DirectByteBuffer对象反复使用，而不会创建几百个DirectByteBuffer，

所以在创建一个对象的情况下，HeapByteBuffer并没有什么优势，所以，开发中要使用ByteBuffer时，直接用DirectByteBuffer就行了）

总结：

HeapByteBuffer和DirectByteBuffer

1、HeapByteBuffer就是创建效率高，读取和写入的效率低。

2、DirectByteBuffer是创建效率低，读取和写入的效率高。

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