PoolThreadCache

PooledByteBuf对象、内存复用

PoolThreadCache:PooledByteBufAllocator实例维护了一个线程变量。
横渡·2024-01-23 11:34

netty源码分析（29）- directArena分配direct内存的流程

上一节眼研究了PooledByteBufAllocator分配内存的前两个步骤，通过ThreadLocal的方式拿到PoolThreadCache之后，获取对应的Arena。
Jorgezhong·2023-01-27 01:31

12、Netty的内存池之PoolArena

一、简介PoolArena从功能上来讲综合了PoolThreadCache与PoolChunk，就像一个门面一样。
zhen_hong·2020-09-12 06:09

Netty篇：ByteBuf之内存池源码分析

的内存池的实现有些复杂，使用了大量的位运算，晦涩难懂，不过万能的博客上好多大神已经介绍的非常详细，推荐四篇很详细很棒的源码分析的文章链接，本文根据自己的理解顺一下思路，内容主要也是出自以下四篇：Netty内存池之PoolThreadCache
东方明珠脚下的流浪猫·2020-08-21 20:00

netty内存池

1：PooledByteBufAllocator内存池入口，应用通过该类从内存池中申请内存PoolThreadCache：线程缓存池Recycler:上文的Recycler是个对象池，储存的是相应类型的堆中对象的集合
sxqyzm·2020-06-24 14:45

自顶向下深入分析Netty（十）--PoolThreadCache

1.PoolThreadCache在JEMalloc分配算法文中，将PoolThreadCache类比为同城仓库，可以就近提取中小型货物。
Hypercube·2019-12-25 02:29

netty源码解析(4.0)-28 ByteBuf内存池:PooledByteBufAllocator-把一切组装起来

PooledByteBufAllocator负责初始化PoolArena(PA)和PoolThreadCache(PTC)。
自带buff·2019-11-12 14:00

netty源码解析(4.0)-27 ByteBuf内存池:PoolArena-PoolThreadCache

前面两章分析的PoolChunk和PoolSubpage，从功能上来说已经可以直接拿来用了。但直接使用这个两个类管理内存在高频分配/释放内存场景下会有性能问题，PoolChunk分配内存时算法复杂度最高的是allocateNode方法，释放内存时算法复杂度最高的是free方法。PoolChunk中二叉树的高度是maxOrder,那么算法负责度是O(maxOrder)，netty默认的maxOrd
自带buff·2019-11-05 15:00

(七) 提高内存分配性能，从线程缓冲分配---PoolThreadCache

netty内存池的核心分配算法—PoolArena/PoolChunk/PoolSubpage中可以知道，netty内存池在分配粒度为tiny/small/normal的内存块时，都首先尝试从线程缓冲池PoolThreadCache
Joel.Wang老王·2019-07-21 23:03

netty5学习笔记-内存池5-PoolThreadCache

    看了前面的PoolArena分析，我们知道PoolArena在分配内存时，使用了synchronized来保证线程安全，这样就带来了一定的效率问题。如何能再此基础上再优化呢，答案很简单，使用ThreadLocal类似的解决方案避免加锁！为什么可以使用ThreadLocal，如果了解过netty线程模型（有兴趣后续可以一起学习），应该知道netty的woker线程池，它负责了数据的接收、发送
youaremoon·2015-11-25 20:00

netty5学习笔记-内存池5-PoolThreadCache

看了前面的PoolArena分析，我们知道PoolArena在分配内存时，使用了synchronized来保证线程安全，这样就带来了一定的效率问题。如何能再此基础上再优化呢，答案很简单，使用ThreadLocal类似的解决方案避免加锁！为什么可以使用ThreadLocal，如果了解过netty线程模型（有兴趣后续可以一起学习），应该知道netty的woker线程池，它负责了数据的接收、发送（编解码
youaremoon·2015-11-25 20:00
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