Mina-2.0.7源码学习 (3) ------ IoBuffer
Mina中的 IoBuffer 主要是对 Java NIO 中 ByteBuffer 的封装和替换，为什么不直接使用NIO中的ByteBuffer呢？Mina的解释
再想想另外一方面， NIO中的 ByteBuffer 与 Byte 又有什么区别，为什么不直接用 Java IO进行读写操作呢？
网上可查，主要是I/O性能的问题，如果直接使用普通I/O进行读写，那么会占用系统的CPU时间，而如果使用Buffer进行I/O操作，那么CPU将会使用DMA方式执行I/O操作，自己去执行其它的操作，等待DMA读取到Buffer中完成发送一个“完成”消息给CPU，接着CPU就可以继续执行代码，直接从Buffer中就可以读写数据，而不用亲自与文件或者网络等进行数据的I/O操作。举个例子【参考】：
你带兵打仗，需要军火支应，从仓库搬运军火的数量和批次是不变的，那么你是会一次搬出需要的所有军火前去打仗，还是在打仗的过程中派人搬一箱，没了再搬一箱呢？显然是第一种方法，但是一次全部拿出来，往哪里放？这时就需要一辆卡车（缓冲区）用来存放并运输，这样，一线战士（应用程序）就不用担心弹药不足从而提高作战效率，库房管理者（cpu）也不用担心会有人回来提调军火而一直守在库房旁边，他完全可以去做别的工作了。
原来NIO 用Buffer 提高 IO 的效率， Mina 又封装 NIO 来提高其使用性。其实缓存技术到处存在，数据库缓存，Web应用缓存，CDN等等。
>, 用到了
ConcurrentLinkedQueue。可以发现，它只重用了capacity为2的指数倍大小的buffer，而不是缓存所有大小的capacity, 下面接着看 allocate方法：
- It doesn't provide useful getters and putters
- It is difficult to write variable-length data due to its fixed capacity
再想想另外一方面， NIO中的 ByteBuffer 与 Byte 又有什么区别，为什么不直接用 Java IO进行读写操作呢？
网上可查，主要是I/O性能的问题，如果直接使用普通I/O进行读写，那么会占用系统的CPU时间，而如果使用Buffer进行I/O操作，那么CPU将会使用DMA方式执行I/O操作，自己去执行其它的操作，等待DMA读取到Buffer中完成发送一个“完成”消息给CPU，接着CPU就可以继续执行代码，直接从Buffer中就可以读写数据，而不用亲自与文件或者网络等进行数据的I/O操作。举个例子【参考】：
你带兵打仗，需要军火支应，从仓库搬运军火的数量和批次是不变的，那么你是会一次搬出需要的所有军火前去打仗，还是在打仗的过程中派人搬一箱，没了再搬一箱呢？显然是第一种方法，但是一次全部拿出来，往哪里放？这时就需要一辆卡车（缓冲区）用来存放并运输，这样，一线战士（应用程序）就不用担心弹药不足从而提高作战效率，库房管理者（cpu）也不用担心会有人回来提调军火而一直守在库房旁边，他完全可以去做别的工作了。
原来NIO 用Buffer 提高 IO 的效率， Mina 又封装 NIO 来提高其使用性。其实缓存技术到处存在，数据库缓存，Web应用缓存，CDN等等。
介绍Mina的IoBuffer之前，先回顾下NIO的ByteBuffer，记住先几个标志的含义：
- position：当前指针的位置，也就是接下来要读写的位置。
- limit：限制，一个缓冲区可读写的范围。
- capability：容量，一个缓冲区最多的存放的字节数。
- mark：标志位，记录当前的位置。
ByteBuffer的几个操作对它们的影响：
- flip()：limit=position, position=0.中文意思是“翻转”。
- rewind()：position=0，limit不变，可以用于重复读取一段数据. 扩展所有的数据，中文意思是“倒带”，也就是从头开始别的什么也不变。
- clear()：position=0,limit=capability,也就是相当于清空了之前的内容，与使用ByteBuffer.allocate(int capacity)是一样的。
- mark( ) 记录当前的位置 mark = position;
- reset( ) position=mark();
IoBuffer及其相关类都在 org.apache.mina.core.buffer 包中，IoBuffer定义了Buffer使用的规则，AbstractIoBuffer提供了具体的实现，后面CachedBufferAllocator中的内部类CachedBuffer继承AbstractIoBuffer并覆盖了某些方法实现，AbstractIoBuffer相当于一个类适配器。
IoBufferAllocator定义了分配管理IoBuffer的接口规则：
public interface IoBufferAllocator {
/**
* Returns the buffer which is capable of the specified size.
*
* @param capacity the capacity of the buffer
* @param direct true to get a direct buffer,
* false to get a heap buffer.
*/
IoBuffer allocate(int capacity, boolean direct);
/**
* Returns the NIO buffer which is capable of the specified size.
*
* @param capacity the capacity of the buffer
* @param direct true to get a direct buffer,
* false to get a heap buffer.
*/
ByteBuffer allocateNioBuffer(int capacity, boolean direct);
/**
* Wraps the specified NIO {@link ByteBuffer} into MINA buffer.
*/
IoBuffer wrap(ByteBuffer nioBuffer);
/**
* Dispose of this allocator.
*/
void dispose();
}- 直接内存（Direct Memory）并不是虚拟机运行时数据区的一部分，也不是Java虚拟机规范中定义的内存区域，但是这部分内存也被频繁地使用，而且也可能导致OutOfMemoryError异常出现，在JDK 1.4中新加入了NIO（New Input/Output）类，引入了一种基于通道（Channel）与缓冲区（Buffer）的I/O方式，它可以使用Native函数库直接分配堆外内存，然后通过一个存储在Java堆里面的DirectByteBuffer对象作为这块内存的引用进行操作。这样能在一些场景中显著提高性能，因为避免了在Java堆和Native堆中来回复制数据。
- 显然，本机直接内存的分配不会受到Java堆大小的限制，但是，既然是内存，则肯定还是会受到本机总内存（包括RAM及SWAP区或者分页文件）的大小及处理器寻址空间的限制。服务器管理员配置虚拟机参数时，一般会根据实际内存设置-Xmx等参数信息，但经常会忽略掉直接内存，使得各个内存区域的总和大于物理内存限制（包括物理上的和操作系统级的限制），从而导致动态扩展时出现OutOfMemoryError异常.
接口 IoBufferAllocator 有两个实现类 SimpleBufferAllocator 和 CachedBufferAllocator. 它们之间的区别在于，当需要频繁修改buffer的大小时，前者会给VM带来很大的压力，因为 SimpleBufferAllocator 是每次都重新分配一个新的buffer, 然后拷贝数据， 最后标记旧的buffer，进行垃圾回收。而CachedBufferAllocator 在多核处理器的并行环境下，会使用 ThreadLocal 存储buffer中数据用于后续的重用，使得扩展buffer时候可以重用。它们的共同点在于：都是对 NIO ByteBuffer 的顶层封装。看看SimpleBufferAllocator：
public class SimpleBufferAllocator implements IoBufferAllocator {
public IoBuffer allocate(int capacity, boolean direct) {
return wrap(allocateNioBuffer(capacity, direct));
}
public ByteBuffer allocateNioBuffer(int capacity, boolean direct) {
ByteBuffer nioBuffer;
if (direct) {
nioBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(capacity);
} else {
nioBuffer = ByteBuffer.allocate(capacity);
}
return nioBuffer;
}
public IoBuffer wrap(ByteBuffer nioBuffer) {
return new SimpleBuffer(nioBuffer);
}
public void dispose() {
// Do nothing
}
private class SimpleBuffer extends AbstractIoBuffer {
private ByteBuffer buf;
// ******
}
}public class CachedBufferAllocator implements IoBufferAllocator {
private static final int DEFAULT_MAX_POOL_SIZE = 8;
private static final int DEFAULT_MAX_CACHED_BUFFER_SIZE = 1 << 18; // 256KB
private final int maxPoolSize;
private final int maxCachedBufferSize;
private final ThreadLocal>> heapBuffers;
private final ThreadLocal>> directBuffers;
public CachedBufferAllocator() {
this(DEFAULT_MAX_POOL_SIZE, DEFAULT_MAX_CACHED_BUFFER_SIZE);
}
public CachedBufferAllocator(int maxPoolSize, int maxCachedBufferSize) {
if (maxPoolSize < 0) {
throw new IllegalArgumentException("maxPoolSize: " + maxPoolSize);
}
if (maxCachedBufferSize < 0) {
throw new IllegalArgumentException("maxCachedBufferSize: " + maxCachedBufferSize);
}
this.maxPoolSize = maxPoolSize;
this.maxCachedBufferSize = maxCachedBufferSize;
this.heapBuffers = new ThreadLocal>>() {
@Override
protected Map> initialValue() {
return newPoolMap();
}
};
this.directBuffers = new ThreadLocal>>() {
@Override
protected Map> initialValue() {
return newPoolMap();
}
};
}
ThreadLocal的归纳：
- 每个线程Thread实例都有一个自己的ThreadLocalMap，可以将与该线程相关的对象保存在map中，以ThreadLocal作为Key,这样每个线程都可以访问到自己的Map中Key对应的对象Value，实现了对象的私有化，似乎每一个线程都有属于自己的对象
- 可以避免参数传递的麻烦，如果不用这个方法，要通过参数传递对象的引用。
- ThreadLocal作为Key的Value对象可能就是线程共享的对象，依旧存在共享同步问题。
ThreadLocal应用场景：
适合 在一个线程对应一个或者多个独立的实例的场景中使用，并且这个对象很多地方都要用到，比如如下的一个hibernate中典型的ThreadLocal应用：
private static final ThreadLocal threadSession = new ThreadLocal();
public static Session getSession() throws InfrastructureException {
Session s = (Session) threadSession.get();
try {
if (s == null) {
s = getSessionFactory().openSession();
threadSession.set(s);
}
} catch (HibernateException ex) {
throw new InfrastructureException(ex);
}
return s;
}
Map> newPoolMap() {
Map> poolMap = new HashMap>();
int poolSize = maxPoolSize == 0 ? DEFAULT_MAX_POOL_SIZE : maxPoolSize;
for (int i = 0; i < 31; i++) {
poolMap.put(1 << i, new ConcurrentLinkedQueue());
}
poolMap.put(0, new ConcurrentLinkedQueue());
poolMap.put(Integer.MAX_VALUE, new ConcurrentLinkedQueue());
return poolMap;
} public IoBuffer allocate(int requestedCapacity, boolean direct) {
int actualCapacity = IoBuffer.normalizeCapacity(requestedCapacity);
IoBuffer buf;
if ((maxCachedBufferSize != 0) && (actualCapacity > maxCachedBufferSize)) {
if (direct) {
buf = wrap(ByteBuffer.allocateDirect(actualCapacity));
} else {
buf = wrap(ByteBuffer.allocate(actualCapacity));
}
} else {
Queue pool;
if (direct) {
pool = directBuffers.get().get(actualCapacity);
} else {
pool = heapBuffers.get().get(actualCapacity);
}
// Recycle if possible.
buf = pool.poll();
if (buf != null) {
buf.clear();
buf.setAutoExpand(false);
buf.order(ByteOrder.BIG_ENDIAN);
} else {
if (direct) {
buf = wrap(ByteBuffer.allocateDirect(actualCapacity));
} else {
buf = wrap(ByteBuffer.allocate(actualCapacity));
}
}
}
buf.limit(requestedCapacity);
return buf;
}
到此，已经讲解了Mina---IoBuffer的主要内容，某些极端情况下CachedBufferAllocator会比SimpleBufferAllocator性能好，但是消耗更多的内存，因为使用缓存来减少频繁创建和GC带来的性能消耗，但是大多数情况性能差异不大，网上看到的，个人表示赞同，就像初中物理老师讲
杠杆原理时说的，省力就要费距离，还有就是Chrome浏览器虽然很快，但是内存消耗严重，用内存换速度，天下本来就没有十全十美的事儿，付出才有收获，成功背后不知有多少汗水。