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。
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[]。
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。
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。
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);
}
}
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。
以上代码托管在：编程宝库