一：背景

1. 讲故事

最近在分析一个 dump 的过程中发现其在 gen2 和 LOH 上有不少size较大的free，仔细看了下，这些free生前大多都是模板引擎生成的html片段的byte[]数组，当然这篇我不是来分析dump的，而是来聊一下，当托管堆有很多length较大的 byte[] 数组时，如何让内存利用更高效，如何让gc老先生压力更小。

不知道大家有没有发现在 .netcore 中增加了不少池化对象的东西，比如：ArrayPool，ObjectPool 等等，确实在某些场景下还是特别实用的，所以有必要对其进行较深入的理解。

二：ArrayPool 源码分析

1. 一图胜千言

在我花了将近一个小时的源码阅读之后，我画了一张 ArrayPool 的池化图，所谓：一图在手,天下我有 。

有了这张图，接下来再聊几个概念并配上相应源码，我觉得应该就差不多了。

2. 池化的架构分级是什么样的？

ArrayPool 是由若干个 Bucket 组成， 而 Bucket 又由若干个 buffer[] 数组组成, 有了这个概念之后，再配一下代码。

public abstract class ArrayPool<T>
{public static ArrayPool<T> Create(){return new ConfigurableArrayPool<T>();}
}internal sealed class ConfigurableArrayPool<T> : ArrayPool<T>
{private sealed class Bucket{internal readonly int _bufferLength;private readonly T[][] _buffers;private int _index;}private readonly Bucket[] _buckets;     //bucket数组
}

3. 为什么每一个 bucket 里都有 50 个 buffer[]

这个问题很好回答，初始化时做了 maxArraysPerBucket=50 设定，当然你也可以自定义，具体参考如下代码：

internal sealed class ConfigurableArrayPool<T> : ArrayPool<T>
{internal ConfigurableArrayPool() : this(1048576, 50){}internal ConfigurableArrayPool(int maxArrayLength, int maxArraysPerBucket){int num = Utilities.SelectBucketIndex(maxArrayLength);Bucket[] array = new Bucket[num + 1];for (int i = 0; i < array.Length; i++){array[i] = new Bucket(Utilities.GetMaxSizeForBucket(i), maxArraysPerBucket, id);}_buckets = array;}
}

4.  bucket 中 buffer[].length 为什么依次是 16，32，64 ...

框架做了默认假定，第一个bucket中的 buffer[].length=16, 后续 bucket 中的 buffer[].length 都是 x2 累计，涉及到代码就是 GetMaxSizeForBucket() 方法，参考如下：

internal ConfigurableArrayPool(int maxArrayLength, int maxArraysPerBucket)
{Bucket[] array = new Bucket[num + 1];for (int i = 0; i < array.Length; i++){array[i] = new Bucket(Utilities.GetMaxSizeForBucket(i), maxArraysPerBucket, id);}
}internal static int GetMaxSizeForBucket(int binIndex)
{return 16 << binIndex;
}

5. 初始化时 bucket 到底有多少个？

其实在上图中我也没有给出 bucket 到底有多少个，那到底是多少个呢？???????????? ，当我阅读完源码之后，这算法还挺有意思的。

先说一下结果吧，默认 17 个 bucket，你肯定会好奇怎么算的？先说下两个变量：

• maxArrayLength=1048576 = 2的20次方

• buffer.length= 16 = 2的4次方

最后的算法就是取次方的差值：bucket[].length= 20 - 4 + 1 = 17，换句话说最后一个 bucket 下的 buffer[].length=1048576，详细代码请参考 SelectBucketIndex() 方法。

internal sealed class ConfigurableArrayPool<T> : ArrayPool<T>
{internal ConfigurableArrayPool(): this(1048576, 50){ }internal ConfigurableArrayPool(int maxArrayLength, int maxArraysPerBucket){int num = Utilities.SelectBucketIndex(maxArrayLength);Bucket[] array = new Bucket[num + 1];for (int i = 0; i < array.Length; i++){array[i] = new Bucket(Utilities.GetMaxSizeForBucket(i), maxArraysPerBucket, id);}_buckets = array;}internal static int SelectBucketIndex(int bufferSize){return BitOperations.Log2((uint)(bufferSize - 1) | 0xFu) - 3;}
}

到这里我相信你对 ArrayPool 的池化架构思路已经搞明白了，接下来看下如何申请和归还 buffer[]。

三：如何申请和归还

既然 buffer[] 做了颗粒化，那就应该好借好还，反应到代码上就是 Rent() 和 Return() 方法，为了方便理解，上代码说话：

class Program{static void Main(string[] args){var arrayPool = ArrayPool<int>.Create();var bytes = arrayPool.Rent(10);for (int i = 0; i < bytes.Length; i++) bytes[i] = 10;arrayPool.Return(bytes);Console.ReadLine();}}

有了代码和图之后，再稍微捋一下流程。

1. 从 ArrayPool 中借一个 byte[10] 大小的数组，为了节省内存，先不备货，临时生成一个 byte[].size=16 的数组出来，简化后的代码如下，参考 if (flag) 处：

internal T[] Rent(){T[][] buffers = _buffers;T[] array = null;bool lockTaken = false;bool flag = false;try{if (_index < buffers.Length){array = buffers[_index];buffers[_index++] = null;flag = array == null;}}if (flag){array = new T[_bufferLength];}return array;}

这里有一个坑，那就是你以为借了 byte[10]，现实给你的是 byte[16]，这里稍微注意一下。

1. 当用 ArrayPool.Return 归还 byte[16] 时, 很明显看到它落到了第一个bucket的第一个buffer[]上，参考如下简化后的代码：

internal void Return(T[] array){if (_index != 0){_buffers[--_index] = array;}}

这里也有一个值得注意的坑，那就是还回去的 byte[16] 里面的数据默认是不会清掉的，从上面的代码也是可以看出来的，要想做清理，需要在 Return 方法中指定 clearArray=true，参考如下代码：

public override void Return(T[] array, bool clearArray = false){int num = Utilities.SelectBucketIndex(array.Length);if (num < _buckets.Length){if (clearArray){Array.Clear(array, 0, array.Length);}_buckets[num].Return(array);}}

四：总结

学习这其中的 池化架构 思想，对平时项目开发还是能提供一些灵感的，其次对那些一次性使用 byte[] 的场景，用池化是个非常不错的方法，这也是我对朋友dump分析后提出的一个优化思路。

END

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