设计模式之争：新分配内存还是内存池？（含评测）

在上文中，我们使用C++和Java分别开发了一个队列，可以作为时钟发生器。今天我们将其用作度量工具。

今天的问题是：为每个新消息分配新内存，还是使用内存池？我观察到的网上讨论中，老派C程序员通常避免分配内存，而Java程序员则倾向于分配新内存。本文中我们将详细分析两种做法。

该问题适用于批处理或者软实时应用。对批处理程序来说，程序的吞吐量更加重要，对于软实时程序来说，则存在延迟问题，如果处理某个消息的时间太长，程序会错过一些传入的消息。本文将分别研究这两种情况。事实上也存在第三种情况，网络服务器，同时有延迟和吞吐量的限制，在本文中暂不讨论。

关于实时程序

一些读者可能想知道为什么有人甚至尝试使用Java写实时程序。 每个人都知道Java不是实时平台。 实际上普通Windows或Linux都不是实时操作系统。没有人会用Java编写真正的实时程序（例如自动驾驶仪）。 在本文中，实时程序是指接近实时的程序（即软实时程序）：那些允许发生少量事件丢失的程序。距离来说比如网络流量分析器，如果在一百万个数据包中丢失一两百个包，通常不是大问题。 这样的程序几乎可以用任何语言（包括Java）开发，并可以在常规操作系统上运行。 我们将使用这种分析器的极其简模型作为示例程序。

GC的影响

为什么在分配内存和内存池之间进行选择非常重要？对于Java而言 ，最重要的因素是垃圾收集器（ GC ），因为它确实可以暂停整个程序的执行（称为“停止世界”）。

最简单的形式的垃圾收集器：

真正的垃圾收集器采用各种技巧来提高性能，消除长时间停顿并降低对活动对象数量的敏感性：

• Java

这些改进通常需要生成代码，例如写屏障，甚至读屏障。这些都降低了执行速度，但在许多情况下，仍可通过减少垃圾收集暂停来证明其合理性。

但是，这些改进不会影响两个基本的GC规则：分配更多内存时，GC调用频率更高；而当存在更多活动对象时，GC运行时间更长。

总是分配新内存和内存池这两种方法对GC的影响并不相同。分配新内存策略通常使活动对象的数量保持较小，但会导致GC被频繁调用。内存池策略减少了内存分配，但所有缓冲区都是活动Java对象，导致GC的调用频率较低，但运行时间更长。

我们在内存池版本中创建许多缓冲区的原因是，我们希望在短时间内同时使用多个缓冲区的。对于分配新内存的方案，这意味着频繁且长期运行的GC。

显然，缓冲区不是程序分配的唯一对象。一些程序保留了许多永久分配的数据结构（映射，缓存，事务日志），相比之下缓冲区反而变得微不足道了。其他一些分配了如此多的临时对象，从而使得分配缓冲区变得微不足道了。本文的例子不适用于这些情况。

其他问题

单独进行内存分配会产生其他成本。通常，获取新对象的地址很快（特别是对于采用线程本地内存池的Java实现）。然而，也将内存清零并调用构造函数等开销。

另一方面，池化也涉及一些开销。必须仔细跟踪每个缓冲区的使用情况，以便一旦缓冲区变空就可以将其返回到空闲池。在多线程情况下，这可能会变得非常棘手。无法跟踪缓冲区可能导致缓冲区泄漏，类似于C程序中的经典内存泄漏。

混合版本

一种常用的方法是保留一定容量的池，并在需求超出此容量时分配缓冲区。如果释放的缓冲区未满，则仅将其返回池中，否则将被丢弃。这种方法在池化和分配新内存之间提供了很好权衡，因此值得测试。

测试

我们将模拟网络分析器，该程序从网络接口捕获数据包，解码协议并收集统计信息。我们使用一个非常简化的模型，该模型包括：

• DirectByteBuffer

• INTERNAL_QUEUE_SIZE

  ArrayDeque

• STORED_COUNT

我们暂时先研究单线程的情况：处理程序和数据源将在同一线程中运行。稍后我们将考虑多线程情况。

为了减少代码量，我们将以与池化方法相同的方式来实现混合解决方案，唯一的区别是池大小： MIX_POOL_SIZE或POOL_SIZE 。

我们将使用两个数据源：

• Java队列，该线程每隔SOURCE_INTERVAL_NS纳秒向队列写入时钟信号（序列号）。接收到信号后，数据源将生成数据包。源队列总容量将以毫秒为单位定义为MAX_CAPTURING_DELAY_MS 。如果在此时间段内不为队列提供服务，则源数据包将丢失（此丢失将使用序列号检测到）。在这里，我们将关注数据包不会丢失的SOURCE_INTERVAL_NS（两次包间隔时间）的最小值。我们假设MAX_CAPTURING_DELAY_MS

我们将对三种场景进行测试：

• 场景A：接收数据包，解析并且丢弃大部分数据包。几乎没有保存在内存中。

• 场景B：使用了大量的数据包，但仍然远远少于预先分配的内存；

• 场景C：几乎所有预分配的内存都将被使用。

这些情况对应于消息处理器的不同反应：

A ：负载异常低, 或者，数据速率可能很高，但是大多数数据包被早期过滤掉，并且不会存储在任何地方。

B ：负载较为实际；在大多数情况下，这种情况是可以预期的；

C ; 负载异常高；我们不希望这种情况持续很长时间，但必须处理。这种情况是预先分配多缓冲区的原因。

这是我们使用的参数：

源代码在这里(https://github.com/pzemtsov/article-allocate-or-pool)。

批量策略

为了衡量测试框架的成本，我们将引入另一种缓冲区分配策略：Dummy策略，其中我们只有一个数据包，其他地方都使用这一个数据包。

我们将在2.40GHz的双Xeon®CPU E5-2620 v3上运行该程序，使用Linux内核版本为3.17.4和Java 的版本为1.8.142并使用2G堆内存。使用如下JVM参数：

# java -Xloggc:gclog -Xms2g -Xmx2g -server Main X [strategy] batch

测试结果（以纳秒为单位）：

到目前为止，分配内存策略是最差的（在C场景下很糟糕），这似乎回答了我们的问题，池化模式更加合适，混合策略在A和B情况下是最好的，而在C场景下则稍差一些，这使其成为批处理的理想策略。

测试代码跑得飞快（60 ns），内存分配，清零和垃圾回收拖慢了速度。

导致此测试性能下降的三个可能因素是：频繁内存分配，频繁垃圾回收和高垃圾回收成本。 分配内存策略在C场景下同时受到这三个方面的影响；难怪它的表现如此悲摧。

在A场景中，我们看到了频繁但快速的GC与罕见但缓慢的GC之间的竞争（在第一种选择中增加了分配和清零成本）。罕见但缓慢的GC赢了。

当我们查看垃圾收集统计信息时，总体情况就变得不那么乐观了，池化策略的优势也变得不那么明显了。让我们看一下这些文件。它们都包含大量有关GC暂停的记录，只是其持续时间，频率和类型（不同。以下是这些文件的分析结果：

这里的“ GC计数”是平均每秒GC调用次数，“ GC百分比”是在执行GC花费的时间的百分比。

根据GC的暂停数据，在进行实时操作时，池化策略实际上是最差的一种。它根本行不通，几乎没有任何显示一秒钟的行为以视为实时。实际上我们的策略针对场景C都不工作。

C场景下使用分配内存策略非常糟糕：它花费了89％的时间在GC上。在分配内存和清理内存上花费了很多时间。然而池化模式也可能很糟糕（情况A占67％）。目前尚不清楚为什么A中的GC负载比B和C中的GC负载重得多。

出于好奇，我测量了活动对象数量和每个对象平均GC时间（最后两列）。GC时间与活动对象数量并不完全成正比，但总的来活动对象数据量高则回收速度慢。回收每个对象的时间惊人地长。回收每个对象大约100纳秒，回收100万个对象就消耗100毫秒，而一百万个对象实际上并不多。大多数现实的Java程序更加复杂， 内存中有更多（数亿）的对象。 这些程序在使用CMS垃圾收集器的时候无法实时运行。

实时测试

对于分配内存策略和A场景和源间隔为1000 ns的实时测试，这是参数和结果：

<code># java -Djava.library.path=. -Xloggc:gclog -Xms2g -Xmx2g \\/<code><code> -server Main A alloc 1000/<code><code>Test: ALLOC/<code><code>Input queue size: 100000/<code><code>Input queue capacity, ms: 99.99999999999999/<code><code>Internal queue: 1000 = 1 ms/<code><code>Stored: 1000/<code><code> 6.0; 6.0; lost: 0/<code><code> 7.0; 1.0; lost: 0/<code><code> 8.0; 1.0; lost: 5717/<code><code> 9.0; 1.0; lost: 0/<code><code> 10.1; 1.0; lost: 0/<code><code> 11.0; 1.0; lost: 0/<code><code> 12.0; 1.0; lost: 0/<code>

没有任何数据包丢失，这意味着测试程序可以处理负载（我们可以忍受初始性能不足）。

随着传入的数据包速率增加, 结果逐步恶化。在500 ns时，我们在27秒后丢弃了约80K数据包，此后再无丢弃。300 ns的输出如下所示：

<code>5.5; 5.5; lost: 279184/<code><code> 5.8; 0.3; lost: 113569/<code><code> 6.2; 0.3; lost: 111238/<code><code> 6.5; 0.4; lost: 228014/<code><code> 6.9; 0.3; lost: 143214/<code><code> 7.5; 0.6; lost: 296348/<code><code> 8.1; 0.6; lost: 1334374/<code>

实验表明，不丢失数据包的最小延迟为400 ns（2.5M数据包/秒），与批处理结果非常匹配。

现在让我们看一下池化策略：

<code># java -Djava.library.path=. -Xloggc:gclog -Xms2g -Xmx2g \\/<code><code> -server Main A pool 1000/<code><code>Test: POOL, size = 1000000/<code><code>Input queue size: 100000/<code><code>Input queue capacity, ms: 99.99999999999999/<code><code>Internal queue: 1000 = 1 ms/<code><code>Stored: 1000/<code><code> 6.0; 6.0; lost: 0/<code><code> 7.0; 1.0; lost: 0/<code><code> 8.0; 1.0; lost: 0/<code><code> 10.3; 2.3; lost: 1250212/<code><code> 11.3; 1.0; lost: 0/<code><code> 12.3; 1.0; lost: 0/<code><code> 13.3; 1.0; lost: 0/<code><code> 15.0; 1.8; lost: 756910/<code><code> 16.0; 1.0; lost: 0/<code><code> 17.0; 1.0; lost: 0/<code><code> 18.0; 1.0; lost: 0/<code><code> 19.8; 1.8; lost: 768783/<code>

这是我们从批处理测试结果中得出的预测：因为其GC暂停时间长于输入队列容量，合并数据包处理器将无法处理负载。快速浏览gclog文件会发现暂停与批处理测试中的暂停（大约800毫秒）相同，GC大约每四秒钟运行一次。

无论我们做什么，池化策略都无法处理情况A ，更不用说B或C了 。增加堆大小会降低GC的频率，但不会影响其持续时间。增加 源数据包间隔也无济于事，例如，即使数据包间隔10,000 ns，每40秒也会丢失约80K数据包。将源队列的容量增加到GC暂停（一秒或更长时间）以上的某个值才能缓解，但这显然也是有问题的。

这是所有测试的合并结果。使用以下图例：

请注意，内存池用于处理C场景。 相同的池，但针对B场景的大小称为“mix”，并且效果很好。这意味着，对于我们可以处理的情况，池化策略仍比分配内存策略更好，而在某些情况下无法处理。

增加堆大小可以将损失减少到几乎可以承受的程度，并“几乎解决”了该问题。如人们所料，它在池化策略的情况下效果更好。然而这种方法看起来很荒谬：谁想使用10 Gb RAM而不是2 Gb只是为了将丢包率从17％减少到0.5％？

G1垃圾收集器

到目前为止，我们一直在使用CMS垃圾收集器。G1（“垃圾优先”）收集器。,在Java 9中成为事实标准，但在Java 8中也可以使用。该垃圾收集器对实时性要求较高的场景更加友好。例如，可以在命令行中指定允许的最大GC暂停时间。因此让我们使用G1重复测试。

这是批处理测试的命令行参数：

<code>java -Xloggc:gclog -Xms2g -Xmx2g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=80 \\ -server Main alloc batch/<code>

以下是批处理测试的结果（图例：G1时间/ CMS时间）：

在大多数情况下，执行速度会变慢，在10％到130％之间，但在情况A和B中，池化策略速度更快。

分析垃圾收集器日志。现在更加复杂了，因为G1日志中的每一行并非都表示暂停。有些表示异步操作，实际不会停止程序执行。

结果看起来比CMS更好，并有望为B场景提供可行的解决方案。让我们运行实时测试：

G1收集器的影响参差不齐，然而与传统CMS相比，这样做的性能要差得多。G1并不是解决所有问题的银弹：对于C场景我们仍然没有解决方案。

池化策略仍然比分配内存策略更好。

ZGC

我们从Java 8直接跳到Java 11 ，它具有一个全新的垃圾收集器ZGC，号称能够处理TB级的堆和亿万个对象。

在撰写本文时，此垃圾收集器仅在Linux上可用，并且仅作为实验性功能。让我们吃个螃蟹。

命令行如下所示：

<code>java -Xloggc:gclog -Xms2g -Xmx2g -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseZGC -server Main A alloc batch/<code>

以下是批处理测试结果（图例为ZGC时间/ G1时间）：

在某些情况下，性能会有所下降，而在大部分些情况下，性能会有所提高。ZGC确实比以前的GC更好。

我没有找到带有暂停时间的完整ZGC日志转储的JVM命令行参数，因此我暂时跳过这部分。这是ZGC的实时测试结果：

所有场景的结果都不错，可以说处理一个数据包需要450 ns太多了（每秒只处理200万个数据包），然而即使如此我们以前也做不到。其他场景的数字也不错。池化策略看起来仍然比分配内存策略好。

使用预先分配本机缓冲区的CMS

尽管ZGC似乎可以解决我们的问题，但我们不想就此罢休。毕竟，它仍然是试验性的。如果我们可以提高传统垃圾收集器的性能呢？ZGC是否可以进一步提高吞吐量？

对于传统的收集器，观察到的GC性能似乎有点低，每个对象的延迟似乎很高。为什么会这样？一个想法是我们的内存分配模式与GC所调整的模式不同。Java程序会随时分配对象，通常它们分配“普通”对象（多个字段的结构），而不是大数组。

我们将这些缓冲区移出堆并使堆变小。我们使用DirectByteBuffer在堆外内存中分配它们。分配DirectByteBuffer的代价也是相当高昂的（除其他事项外，它还会调用System.gc() ），并且释放内存也不简单 。这就是为什么在我们的分配内存版本和池化版本中，我们都将这些缓冲区池化，并且我们将在堆外进行。除此之外，分配内存版本将在每次需要它们时分配数据包对象，而池化版本会将它们保留在集合中。尽管数据包的数量与以前相同，但是对象的总数会减少，因为以前我们有byte buffer和byte array，而现在我们只有byte buffer。

也可以说，“分配内存”策略现在不再是真正的“分配”：我们仍然必须为本机缓冲区实现某种池化方案。但我们仍然会测试其性能。

让我们从CMS GC（批处理测试）开始。这是命令行：

<code> java -Xloggc:gclog -Xms1g -Xmx1g -XX:MaxDirectMemorySize=2g -server \\ Main A native-alloc batch/<code>

Java堆的大小已减少到1 GB。

这是批处理结果：

结果（除分配内存策略在C场景情况下 ）看起来非常好，并且所有结果都比我们到目前为止所看到的要好得多。这似乎是批处理的理想选择。

让我们看一下实时结果：

注意新的符号：“ 250; 丢失：0.0025％”表示，尽管我们仍然丢失数据包，但损耗很小，足以引发最小适用间隔的问题。简而言之，这是一个“几乎可行的”解决方案。

池化策略在C场景的GC日志如下所示：

<code>60.618: [GC (Allocation Failure) 953302K->700246K(1010688K), 0.0720599 secs]/<code><code>62.457: [GC (Allocation Failure) 973142K->717526K(1010176K), 0.0583657 secs]/<code><code>62.515: [Full GC (Ergonomics) 717526K->192907K(1010176K), 0.4102448 secs]/<code><code>64.652: [GC (Allocation Failure) 465803K->220331K(1011712K), 0.0403231 secs]/<code>

大约每两秒钟就会有一次短暂的GC运行，收集大约200MB内存，但每次仍会增加20MB的内存使用量。最终会内存不足，每60秒就会有一个400毫秒的GC，将导致大约35万个数据包丢弃。

“ B ”场景甚至更好：FULL GC仅每1100秒出现一次，大约相当于丢弃总数据包的0.03％（一百万个中的300个）。对于混合方案而言更是如此。这样甚至可以在生产环境中使用该解决方案。

本地缓冲区，G1

这是批处理结果：

结果比没有本地缓冲区要好，但比cms批处理结果差。

实时测试的结果：

虽然看起来比a场景下cms结果差一点，但是依然有进步。

本地缓冲区，ZGC

现在让我们在批处理测试中尝试ZGC（将结果与没有本地缓冲区的ZGC结果进行比较）：

几乎所有场景都有明显的改进，尤其是在分配内存策略测试中。但是G1，尤其是CMS的结果仍然好得多。

最后，这是实时测试结果：

现在我们为所有策略和所有场景提供了一个可行的解决方案。甚至在C场景分配内存策略的情况下都可以使用。

尝试C ++

我们已经看到内存管理确实影响Java程序的性能。我们可以尝试通过使用自己的堆外内存管理器来减少这些开销（我将在以下文章之一中探讨这种技术）。 然而我们也可以尝试用C ++来写。

C ++中不存在垃圾回收问题；我们可以根据需要保留尽可能多的活动对象，不会引起任何暂停。它可能会由于缓存性能差而降低性能，但这是另一回事。

这使得分配内存策略和池化策略之间的选择显而易见：无论分配内存的成本多么小，池化的成本均为零。因此，池化必将获胜。让我们测试一下。

我们的第一个版本将是Java版本的直接翻译，具有相同的设计特性。具体来说，我们将在需要时分配ipheader和ipv4address对象。这使得dummy版本泄漏内存，因为同一个缓冲区对象多次重复使用而不返回池中，并且没有人在过程中删除这些对象。

这是批处理结果：

结果看起来不错，但令人惊讶的是，效果并不理想。在使用Java的本地缓冲区+CMS解决方案中，我们已经得到了更好的结果。其他一些组合，Java版的结果也更好。分配内存策略的结果与Java中的大多数结果一样糟糕，而且令人惊讶的是，dummy的结果也很糟糕。这表明内存分配在C ++中非常昂贵，即使没有GC也比Java中昂贵得多。

以下是实时测试的结果：

结果看起来不错（至少涵盖了所有情况），但是使用ZGC和本机缓冲区的Java数字起来更好。使用C++的方法必须尽可能减少内存分配。

C ++：无分配

以前的解决方案是以Java方式实现的：在需要时分配一个对象（例如IPv4A

这是批处理结果：

所有这些结果都比对应的Java测试要好得多。从绝对意义上讲，mix和池化也非常好。

实时测试结果如下所示：

某些Java版本为分配内存策略提供了更好的结果。本机ZGC在C场景下甚至表现更好，这可以归因于C ++内存管理器的缓慢和不可预测的特性。但是，其他版本的性能都很好。池化版本在C场景下每秒可以处理400万个数据包，在B场景下每秒可以处理500万个数据包，可以达到我们的期望值。A场景的处理速度绝对是惊人的（两千万），但是我们必须记住，在这种情况下，我们会丢弃这些数据包。

由于在池化过程中根本不执行任何内存分配，因此场景A ， B和C之间的速度差异只能由已用内存的总容量不同来解释–所用内存更多和随机访问模式会降低缓存效率。

汇总

让我们将所有结果汇总在一个表中。我们将忽略dummpy的结果以及使用高得离谱的堆内存大小获得的结果。

让我们首先看一下批处理测试：

每列中的绝对最佳结果被标记为绿色，并且所有这三个都恰好来自flat C ++ 。

最佳和次佳Java结果分别标记为黄色和红色。它们来自“ Native CMS”，这表明CMS垃圾收集器距离退役为时尚早。它仍然可以很好地用于批处理程序。

最后，这是实时测试的主要结果：

深灰色块表示缺少解决方案（数据包始终丢失）。否则，配色方案相同。flat C ++版本依然是最好的，而最好的和次之的Java版本则来自多个解决方案，最好的是Native ZGC。

结论

如果要编写真正的实时系统，请使用C或C ++编写，并避免分配内存。也可以在Java中实现一些相当不错的实时近似。在这种情况下，它也有助于减少内存分配。

这回答了我们最初的问题（分配内存或池化）：池化。 在我们运行的每个测试中，池化的性能要好于分配内存。此外，在大多数Java测试中，分配内存策略在批处理模式下执行得很糟糕，而在实时模式下根本无法执行。

当数据包利用率低时，混合方法非常好。但是，如果利用率增长，则池化变得更好。

垃圾收集器确实是最大的影响因素。池化会引入很多活动对象，这些活动对象会导致偶发但很长的GC延迟。然而分配内存策略会使GC完全过载。此外，在高负载时（我们的C场景 ），无论如何可能存在许多活动对象，并且分配内存策略表现很惨。因此池化仍然是更好的策略。

G1和ZGC收集器尽管经常在批处理模式下表现较差，但它们确实在实时模式下有所改善。ZGC表现特别出色；它甚至可以以合理的性能（每秒200万个数据包）处理C场景。

如果我们分配一千万个缓冲区而不是一百万个缓冲区，或者如果程序使用其他大数据结构，一切都会变得更糟。一种可能的解决方案是将这些结构移到堆外。

在不需要立即响应传入消息的情况下，增加输入队列大小可能会有所帮助。我们可以考虑在C场景下引入另一层以及更高容量的中间队列。如果我们的源队列中可以存储一秒钟的数据包，则即使使用CMS，池化版本也可以正常工作。

原文地址：

https://pzemtsov.github.io/2019/01/17/allocate-or-pool.html

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