从HBase offheap到Netty的内存管理

本文主要介绍了Netty的内存管理和性能。

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                                     HBase的offheap现状

HBase作为一款流行的分布式NoSQL数据库，被各个公司大量应用，其中有很多业务场景，例如信息流和广告业务，对访问的吞吐和延迟要求都非常高。HBase2.0为了尽最大可能避免Java GC对其造成的性能影响，已经对读写两条核心路径做了offheap化，也就是对象的申请都直接向JVM offheap申请，而offheap分出来的内存都是不会被JVM GC的，需要用户自己显式地释放。在写路径上，客户端发过来的请求包都会被分配到offheap的内存区域，直到数据成功写入WAL日志和Memstore，其中维护Memstore的ConcurrentSkipListSet其实也不是直接存Cell数据，而是存Cell的引用，真实的内存数据被编码在MSLAB的多个Chunk内，这样比较便于管理offheap内存。类似地，在读路径上，先尝试去读BucketCache，Cache未命中时则去HFile中读对应的Block，这其中占用内存最多的BucketCache就放在offheap上，拿到Block后编码成Cell发送给用户，整个过程基本上都不涉及heap内对象申请。

但是在小米内部最近的性能测试结果中发现，100% Get的场景受Young GC的影响仍然比较严重，在HBASE-21879贴的两幅图中，可以非常明显的观察到Get操作的p999延迟跟G1 Young GC的耗时基本相同，都在100ms左右。按理说，在HBASE-11425之后，应该是所有的内存分配都是在offheap的，heap内应该几乎没有内存申请。但是，在仔细梳理代码后，发现从HFile中读Block的过程仍然是先拷贝到堆内去的，一直到BucketCache的WriterThread异步地把Block刷新到Offheap，堆内的DataBlock才释放。而磁盘型压测试验中，由于数据量大，Cache命中率并不高(~70%)，所以会有大量的Block读取走磁盘IO，于是Heap内产生大量的年轻代对象，最终导致Young区GC压力上升。

消除Young GC直接的思路就是从HFile读DataBlock的时候，直接往Offheap上读。之前留下这个坑，主要是HDFS不支持ByteBuffer的Pread接口，当然后面开了HDFS-3246在跟进这个事情。但后面发现的一个问题就是：Rpc路径上读出来的DataBlock，进了BucketCache之后其实是先放到一个叫做RamCache的临时Map中，而且Block一旦进了这个Map就可以被其他的RPC给命中，所以当前RPC退出后并不能直接就把之前读出来的DataBlock给释放了，必须考虑RamCache是否也释放了。于是，就需要一种机制来跟踪一块内存是否同时不再被所有RPC路径和RamCache引用，只有在都不引用的情况下，才能释放内存。自然而言的想到用reference Count机制来跟踪ByteBuffer，后面发现其实Netty已经较完整地实现了这个东西，于是看了一下Netty的内存管理机制。

                                   Netty内存管理概述

Netty作为一个高性能的基础框架，为了保证GC对性能的影响降到最低，做了大量的offheap化。而offheap的内存是程序员自己申请和释放，忘记释放或者提前释放都会造成内存泄露问题，所以一个好的内存管理器很重要。首先，什么样的内存分配器，才算一个是一个“好”的内存分配器：

1. 高并发且线程安全。一般一个进程共享一个全局的内存分配器，得保证多线程并发申请释放既高效又不出问题。

2. 高效的申请和释放内存，这个不用多说。

3. 方便跟踪分配出去内存的生命周期和定位内存泄露问题。

4. 高效的内存利用率。有些内存分配器分配到一定程度，虽然还空闲大量内存碎片，但却再也没法分出一个稍微大一点的内存来。所以需要通过更精细化的管理，实现更高的内存利用率。

5. 尽量保证同一个对象在物理内存上存储的连续性。例如分配器当前已经无法分配出一块完整连续的70MB内存来，有些分配器可能会通过多个内存碎片拼接出一块70MB的内存，但其实合适的算法设计，可以保证更高的连续性，从而实现更高的内存访问效率。

为了优化多线程竞争申请内存带来额外开销，Netty的PooledByteBufAllocator默认为每个处理器初始化了一个内存池，多个线程通过Hash选择某个特定的内存池。这样即使是多处理器并发处理的情况下，每个处理器基本上能使用各自独立的内存池，从而缓解竞争导致的同步等待开销。

Netty的内存管理设计的比较精细。首先，将内存划分成一个个16MB的Chunk，每个Chunk又由2048个8KB的Page组成。这里需要提一下，对每一次内存申请，都将二进制对齐，例如需要申请150B的内存，则实际待申请的内存其实是256B，而且一个Page在未进Cache前（后续会讲到Cache）都只能被一次申请占用，也就是说一个Page内申请了256B的内存后，后面的请求也将不会在这个Page中申请，而是去找其他完全空闲的Page。有人可能会疑问，那这样岂不是内存利用率超低？因为一个8KB的Page被分配了256B之后，就再也分配了。其实不是，因为后面进了Cache后，还是可以分配出31个256B的ByteBuffer的。

多个Chunk又可以组成一个ChunkList，再根据Chunk内存占用比例（Chunk使用内存/16MB * 100%）划分成不同等级的ChunkList。例如，下图中根据内存使用比例不同，分成了6个不同等级的ChunkList，其中q050内的Chunk都是占用比例在[50,100)这个区间内。随着内存的不断分配，q050内的某个Chunk占用比例可能等于100，则该Chunk被挪到q075这个ChunkList中。因为内存一直在申请和释放，上面那个Chunk可能因某些对象释放后，导致内存占用比小于75，则又会被放回到q050这个ChunkList中；当然也有可能某次分配后，内存占用比例再次到达100，则会被挪到q100内。这样设计的一个好处在于，可以尽量让申请请求落在比较空闲的Chunk上，从而提高了内存分配的效率。

仍以上述为例，某对象A申请了150B内存，二进制对齐后实际申请了256B的内存。对象A释放后，对应申请的Page也就释放，Netty为了提高内存的使用效率，会把这些Page放到对应的Cache中，对象A申请的Page是按照256B来划分的，所以直接按上图所示，进入了一个叫做TinySubPagesCaches的缓冲池。这个缓冲池实际上是由多个队列组成，每个队列内代表Page划分的不同尺寸，例如queue->32B，表示这个队列中，缓存的都是按照32B来划分的Page，一旦有32B的申请请求，就直接去这个队列找未占满的Page。这里，可以发现，队列中的同一个Page可以被多次申请，只是他们申请的内存大小都一样，这也就不存在之前说的内存占用率低的问题，反而占用率会比较高。

当然，Cache又按照Page内部划分量（称之为elemSizeOfPage，也就是一个Page内会划分成8KB/elemSizeOfPage个相等大小的小块）分成3个不同类型的Cache。对那些小于512B的申请请求，将尝试去TinySubPagesCaches中申请；对那些小于8KB的申请请求，将尝试去SmallSubPagesDirectCaches中申请；对那些小于16MB的申请请求，将尝试去NormalDirectCaches中申请。若对应的Cache中，不存在能用的内存，则直接去下面的6个ChunkList中找Chunk申请，当然这些Chunk有可能都被申请满了，那么只能向Offheap直接申请一个Chunk来满足需求了。

                Chunk内部分配的连续性（cache coherence）

上文基本理清了Chunk之上内存申请的原理，总体来看，Netty的内存分配还是做的非常精细的，从算法上看，无论是申请/释放效率还是内存利用率都比较有保障。这里简单阐述一下Chunk内部如何分配内存。

一个问题就是：如果要在一个Chunk内申请32KB的内存，那么Chunk应该怎么分配Page才比较高效，同时用户的内存访问效率比较高？

一个简单的思路就是，把16MB的Chunk划分成2048个8KB的Page，然后用一个队列来维护这些Page。如果一个Page被用户申请，则从队列中出队；Page被用户释放，则重新入队。这样内存的分配和释放效率都非常高，都是O(1)的复杂度。但问题是，一个32KB对象会被分散在4个不连续的Page，用户的内存访问效率会受到影响。

Netty的Chunk内分配算法，则兼顾了申请/释放效率和用户内存访问效率。提高用户内存访问效率的一种方式就是，无论用户申请多大的内存量，都让它落在一块连续的物理内存上，这种特性我们称之为Cache coherence。

来看一下Netty的算法设计：

首先，16MB的Chunk分成2048个8KB的Page，这2048个Page正好可以组成一颗完全二叉树（类似堆数据结构），这颗完全二叉树可以用一个int[] map来维护。例如，map[1]就表示root，map[2]就表示root的左儿子，map[3]就表示root的右儿子，依次类推，map[2048]是第一个叶子节点，map[2049]是第二个叶子节点…，map[4095]是最后一个叶子节点。这2048个叶子节点，正好依次对应2048个Page。

这棵树的特点就是，任何一颗子树的所有Page都是在物理内存上连续的。所以，申请32KB的物理内存连续的操作，可以转变成找一颗正好有4个Page空闲的子树，这样就解决了用户内存访问效率的问题，保证了Cache Coherence特性。

但如何解决分配和释放的效率的问题呢？

思路其实不是特别难，但是Netty中用各种二进制优化之后，显的不那么容易理解。所以，我画了一副图。其本质就是，完全二叉树的每个节点id都维护一个map[id]值，这个值表示以id为根的子树上，按照层次遍历，第一个完全空闲子树对应根节点的深度。例如在step.3图中，id=2，层次遍历碰到的第一颗完全空闲子树是id=5为根的子树，它的深度为2，所以map[2]=2。

理解了map[id]这个概念之后，再看图其实就没有那么难理解了。图中画的是在一个64KB的chunk（由8个page组成，对应树最底层的8个叶子节点）上，依次分配8KB、32KB、16KB的维护流程。可以发现，无论是申请内存，还是释放内存，操作的复杂度都是log(N)，N代表节点的个数。而在Netty中，N=2048，所以申请、释放内存的复杂度都可以认为是常数级别的。

通过上述算法，Netty同时保证了Chunk内部分配/申请多个Pages的高效和用户内存访问的高效。

                              引用计数和内存泄漏检查

上文提到，HBase的ByteBuf也尝试采用引用计数来跟踪一块内存的生命周期，被引用一次则其refCount++，取消引用则refCount--，一旦refCount=0则认为内存可以回收到内存池。思路很简单，只是需要考虑下线程安全的问题。

但事实上，即使有了引用计数，可能还是容易碰到忘记显式refCount--的操作，Netty提供了一个叫做ResourceLeakDetector的跟踪器。在Enable状态下，任何分出去的ByteBuf都会进入这个跟踪器中，回收ByteBuf时则从跟踪器中删除。一旦发现某个时间点跟踪器内的ByteBuff总数太大，则认为存在内存泄露。开启这个功能必然会对性能有所影响，所以生产环境下都不开这个功能，只有在怀疑有内存泄露问题时开启用来定位问题用。

                                             总结

Netty的内存管理其实做的很精细，对HBase的Offheap化设计有不少启发。目前HBase的内存分配器至少有3种：

1. Rpc路径上offheap内存分配器。实现较为简单，以定长64KB为单位分配Page给对象，发现Offheap池无法分出来，则直接去Heap申请。

2. Memstore的MSLAB内存分配器，核心思路跟RPC内存分配器相差不大。应该可以合二为一。

3. BucketCache上的BucketAllocator。

就第1点和第2点而言，我觉得今后尝试改成用Netty的PooledByteBufAllocator应该问题不大，毕竟Netty在多核并发/内存利用率以及CacheCoherence上都做了不少优化。由于BucketCache既可以存内存，又可以存SSD磁盘，甚至HDD磁盘。所以BucketAllocator做了更高程度的抽象，维护的都是一个(offset,len)这样的二元组，Netty现有的接口并不能满足需求，所以估计暂时只能维持现状。

可以预期的是，HBase2.0性能必定是朝更好方向发展的，尤其是GC对P999的影响会越来越小。

参考资料：

1. https://people.freebsd.org/~jasone/jemalloc/bsdcan2006/jemalloc.pdf

2. https://www.facebook.com/notes/facebook-engineering/scalable-memory-allocation-using-jemalloc/480222803919/

3. https://netty.io/wiki/reference-counted-objects.html