Netty学习之旅------源码分析Netty线程本地分配机制与PooledByteBuf线程级对象池原理分析

    在讲上篇Netty内存分配的时候，没有考虑本地线程的缓存，也就是Netty在分配内存时，首先尝试从线程本地缓存中去申请，如果申请失败，才从全局分配。本章就重点分析线程缓存相关的实现。首先我们将目光投向PooledByteBufAllocator的 final PoolThreadLocalCache threadCache;该类实现的机制类似ThreadLocal，我们重点看一下PooledThreadLocalCache的源码：

final class PoolThreadLocalCache extends FastThreadLocal<PoolThreadCache> {        private final AtomicInteger index = new AtomicInteger();        @Override        protected PoolThreadCache initialValue() {            final int idx = index.getAndIncrement();            final PoolArena<byte[]> heapArena;            final PoolArena<ByteBuffer> directArena;            if (heapArenas != null) {                heapArena = heapArenas[Math.abs(idx % heapArenas.length)];            } else {                heapArena = null;            }            if (directArenas != null) {                directArena = directArenas[Math.abs(idx % directArenas.length)];            } else {                directArena = null;            }            return new PoolThreadCache(                    heapArena, directArena, tinyCacheSize, smallCacheSize, normalCacheSize,                    DEFAULT_MAX_CACHED_BUFFER_CAPACITY, DEFAULT_CACHE_TRIM_INTERVAL);        }        @Override        protected void onRemoval(PoolThreadCache value) {            value.free();        }    }

上述的代码比较简单，就是每个线程轮询访问线程中的PoolArena.HeapArena、PoolArena.DirectArena。然后每个线程对象保存着PoolThreadCache对象。所谓的线程本地分配，也就是指的在PoolThreadCache中进行分配，二话不说，马上进入到PoolThreadCache源码中：

1.1 PoolThreadCache 属性与构造函数分析

    final PoolArena<byte[]> heapArena;         //使用轮叫轮询机制，每个线程从heapArena[]中获取一个，用于内存分配。    final PoolArena<ByteBuffer> directArena;          //同上    // Hold the caches for the different size classes, which are tiny, small and normal.     //针对不同大小，线程缓存的内存    private final MemoryRegionCache<byte[]>[] tinySubPageHeapCaches;    private final MemoryRegionCache<byte[]>[] smallSubPageHeapCaches;    private final MemoryRegionCache<ByteBuffer>[] tinySubPageDirectCaches;    private final MemoryRegionCache<ByteBuffer>[] smallSubPageDirectCaches;    private final MemoryRegionCache<byte[]>[] normalHeapCaches;    private final MemoryRegionCache<ByteBuffer>[] normalDirectCaches;    // Used for bitshifting when calculate the index of normal caches later    private final int numShiftsNormalDirect;    private final int numShiftsNormalHeap;    private final int freeSweepAllocationThreshold;    private int allocations;    private final Thread thread = Thread.currentThread();            //当前线程    private final Runnable freeTask = new Runnable() {               //线程消亡后，释放资源，下文会重点讲解。        @Override        public void run() {            free0();        }    };    // TODO: Test if adding padding helps under contention    //private long pad0, pad1, pad2, pad3, pad4, pad5, pad6, pad7;    /*     * @param  heapArena  线程使用的PoolArena.HeapArena     * @param  directArena 线程使用的PoolArena.DirectArena     * @param tinyCacheSize, tiny内存缓存的个数。默认为512     * @param  smallCacheSize small内存缓存的个数,默认为256个     * @param normalCacheSize normalCacheSize缓存的个数，默认为64     * @param maxCacheBufferCapacity      *         normalHeapCaches中单个缓存区域的最大大小，默认为32k  也就是normalHeapCaches[length-1]中缓存的最大内存空间     * @param freeSweepAllocationThreshold  在本地线程每分配freeSweepAllocationThreshold 次内存后，检测一下是否需要释放内存。     */    PoolThreadCache(PoolArena<byte[]> heapArena, PoolArena<ByteBuffer> directArena,                    int tinyCacheSize, int smallCacheSize, int normalCacheSize,                    int maxCachedBufferCapacity, int freeSweepAllocationThreshold) {        if (maxCachedBufferCapacity < 0) {            throw new IllegalArgumentException("maxCachedBufferCapacity: "                    + maxCachedBufferCapacity + " (expected: >= 0)");        }        if (freeSweepAllocationThreshold < 1) {            throw new IllegalArgumentException("freeSweepAllocationThreshold: "                    + maxCachedBufferCapacity + " (expected: > 0)");        }        this.freeSweepAllocationThreshold = freeSweepAllocationThreshold;        this.heapArena = heapArena;        this.directArena = directArena;        if (directArena != null) {            tinySubPageDirectCaches = createSubPageCaches(tinyCacheSize, PoolArena.numTinySubpagePools);            smallSubPageDirectCaches = createSubPageCaches(smallCacheSize, directArena.numSmallSubpagePools);            numShiftsNormalDirect = log2(directArena.pageSize);            normalDirectCaches = createNormalCaches(                    normalCacheSize, maxCachedBufferCapacity, directArena);        } else {            // No directArea is configured so just null out all caches            tinySubPageDirectCaches = null;            smallSubPageDirectCaches = null;            normalDirectCaches = null;            numShiftsNormalDirect = -1;        }        if (heapArena != null) {            // Create the caches for the heap allocations            tinySubPageHeapCaches = createSubPageCaches(tinyCacheSize, PoolArena.numTinySubpagePools);              smallSubPageHeapCaches = createSubPageCaches(smallCacheSize, heapArena.numSmallSubpagePools);            numShiftsNormalHeap = log2(heapArena.pageSize);            normalHeapCaches = createNormalCaches(                    normalCacheSize, maxCachedBufferCapacity, heapArena);     //@1        } else {            // No heapArea is configured so just null out all caches            tinySubPageHeapCaches = null;            smallSubPageHeapCaches = null;            normalHeapCaches = null;            numShiftsNormalHeap = -1;        }        // The thread-local cache will keep a list of pooled buffers which must be returned to        // the pool when the thread is not alive anymore.        ThreadDeathWatcher.watch(thread, freeTask);       }

在方法前，已经对构造方法的入参加了说明，关注如下两个方法。

代码@1，创建createNormalCaches 。

由于PoolThreadCache的设计理念与PoolArena一样，本身并不涉及到具体内存的存储，PoolThreadCache内部维护MemoryRegionCache[] tinySubpageHeapCaches,MemoryRegionCache[] smallSubpageHeapCaches,其数组长度与PoolArena相同，MemoryRegionCaches[] normalHeapCaches,缓存的是noraml内存，Netty把大于pageSize小于chunkSize的空间成为normal内存。normalHeapCaches[1] 是normalHeapCaches[0] 的2倍, 先重点关注PoolThreadCache createNormalCaches 源码：

private static <T> NormalMemoryRegionCache<T>[] createNormalCaches(            int cacheSize, int maxCachedBufferCapacity, PoolArena<T> area) {        if (cacheSize > 0) {            int max = Math.min(area.chunkSize, maxCachedBufferCapacity);      //@1            int arraySize = Math.max(1, max / area.pageSize);                             //@2            @SuppressWarnings("unchecked")            NormalMemoryRegionCache<T>[] cache = new NormalMemoryRegionCache[arraySize];            for (int i = 0; i < cache.length; i++) {                cache[i] = new NormalMemoryRegionCache<T>(cacheSize);            }            return cache;        } else {            return null;        }    }

参数 numCaches，为SubPageMemoryRegionCache[]数组的长度，而cacheSize,为每一个SubPageMemoryRegionCache中缓存的内存个数，也就是SubPageMemoryRegionCache中entries[]的长度。这里的cacheSize，就是PooledByteBufAllocator DEFAULT_TINY_CACHE_SIZE=512,DEFAULT_SMALL_CACHE_SIZE=256,DEFAULT_NORMAL_SIZE=64,其实这里的取名为DEFAULT_TINY_CACHE_LENGTH更加贴切。

代码@1，其实应该不需要与area.chunkSize做比较，因为如果超过chunkSize的内存，netty不会重复使用，直接在整个堆空间或堆外空间申请并释放。这里可能是出于代码的自我保护，得到normalHeapCaches中单个 Entry所持有的内存不超过该值。

代码@2，计算normalHeapCaches数组的长度，这里有优化的空间，用位运算：int arraySize = Math.max(1,  max >> numShiftsNormalHeap   ),其中numShiftsNormalHeap为 log2(pageSize)。这样做的原因，也就是normalHeapCaches 数组中的元素的大小，是以2的幂倍pageSize递增的。cacheSize默认为64，参数值来源于PooledByteBufAllocator。接下来关注PoolThreadCache的allocateTiny方法：

1.2  PoolThreadCache allocateTiny方法

/**     * Try to allocate a tiny buffer out of the cache. Returns {@code true} if successful {@code false} otherwise     */    boolean allocateTiny(PoolArena<?> area, PooledByteBuf<?> buf, int reqCapacity, int normCapacity) {        return allocate(cacheForTiny(area, normCapacity), buf, reqCapacity);    }private MemoryRegionCache<?> cacheForTiny(PoolArena<?> area, int normCapacity) {        int idx = PoolArena.tinyIdx(normCapacity);        if (area.isDirect()) {            return cache(tinySubPageDirectCaches, idx);        }        return cache(tinySubPageHeapCaches, idx);    }/**     * Try to allocate a small buffer out of the cache. Returns {@code true} if successful {@code false} otherwise     */    boolean allocateNormal(PoolArena<?> area, PooledByteBuf<?> buf, int reqCapacity, int normCapacity) {        return allocate(cacheForNormal(area, normCapacity), buf, reqCapacity);    }private MemoryRegionCache<?> cacheForNormal(PoolArena<?> area, int normCapacity) {        if (area.isDirect()) {            int idx = log2(normCapacity >> numShiftsNormalDirect);            return cache(normalDirectCaches, idx);        }        int idx = log2(normCapacity >> numShiftsNormalHeap);      //@1         return cache(normalHeapCaches, idx);    }private boolean allocate(MemoryRegionCache<?> cache, PooledByteBuf buf, int reqCapacity) {        if (cache == null) {            // no cache found so just return false here            return false;        }        boolean allocated = cache.allocate(buf, reqCapacity);          //@2        if (++ allocations >= freeSweepAllocationThreshold) {                  allocations = 0;            trim();                                                                                   //@3        }        return allocated;    }

代码@1，根据需要申请的内存定位数组的下标，根据上文讲解的数组长度计算逻辑，相应的定位算法就显而易见了。

代码@2，MeomoryRegionCache内部持有的 Entry entries[]数组是真正持有内存的单元，故现在将重点转移到MemoryRegionCache的讲解中。

代码@3，如果分配次数达到freeSweepAllocationThreshold，进行一次尝试释放一次。具体代码见 trim()方法的讲解。

1.2.2 关于PoolThreadCache allocateForTiny 之MemoryRegionCache 源码解读【针对1.2代码@2】

1）MemoryRegionCache属性与构造方法详解

private final Entry<T>[] entries;            //MemoryRegionCache真正持有内存的地方/*private static final class Entry<T> {            PoolChunk<T> chunk;      //具体的PoolChunk                        long handle;                      //内存持有偏移量，高32位保存的是bitmaIdx,低32位保存的是memoryMapIdx}*/        private final int maxUnusedCached;   //表示允许的最大的没有使用的内存数量（已经被缓存），默认为size的一半。        private int head;                                    // 作用类似于ByteBuf的readerIndex,从该位置获取一个缓存的Entiry。        private int tail;                                       // 作用类似于ByteBuf的writerIndex,从该位置增加一个加入一个新的Entity        private int maxEntriesInUse;                // 在使用中最大的entry数量        private int entriesInUse;                       // 目前使用中的entry数量        @SuppressWarnings("unchecked")        MemoryRegionCache(int size) {  // size 默认的大小为  512， 256， 64            entries = new Entry[powerOfTwo(size)];            for (int i = 0; i < entries.length; i++) {                entries[i] = new Entry<T>();            }            maxUnusedCached = size / 2;  //允许被缓存，但没有使用的最大数量，超过该值，则会触发内存释放操作。        }

初始状态的MemoryRegionCache的各个属性的值分别为：

maxUnusedCached :   256,128,32,为size的一半;head:0 ;tail:0 ; maxEntriesInUse : 0; entriesInUse : 0

2）MemoryRegionCache的allocate方法详解

/**         * Allocate something out of the cache if possible and remove the entry from the cache.         */        public boolean allocate(PooledByteBuf<T> buf, int reqCapacity) {            Entry<T> entry = entries[head];      //@1            if (entry.chunk == null) {                  //@2                return false;            }            entriesInUse ++;                               //@3            if (maxEntriesInUse < entriesInUse) {                maxEntriesInUse = entriesInUse;            }            initBuf(entry.chunk, entry.handle, buf, reqCapacity);     //@4            // only null out the chunk as we only use the chunk to check if the buffer is full or not.            entry.chunk = null;    //@5            head = nextIdx(head);    //@6            return true;        }

代码@1，从entries数组中获取一个entry,head指针表示下一个缓存的Entry。

代码@2，如果entry.chunk为空，则表示线程里暂未缓存内存，返回false，表示从本地线程中分配失败。

代码@3，每分配出一个Entry,则entriesInUse加1，表示正在使用的entry个数。

代码@5，用entry中的内存初始化ByteBuf。

代码@6，head指针加一，如果超过entries的length，则重新从0开始，其实也就是  (head + 1) % (entires.length - 1),这里使用的是位运算。如果成功分配，则返回true, 结束本次内存的分配。

1.2.3 关于PoolThreadCache allocateForTiny 之代码@3，trim方法详解：

该方法的目的是在本地线程分配达到一定次数后，检测一下从本地线程缓存分配的效率，如果总是分配不到，就是虽然本地有缓存一定的内存，但每次分配都没有找到合适内存供分配，此时需要释内存回全局分配池，避免浪费内存。

void trim() {        trim(tinySubPageDirectCaches);        trim(smallSubPageDirectCaches);        trim(normalDirectCaches);        trim(tinySubPageHeapCaches);        trim(smallSubPageHeapCaches);        trim(normalHeapCaches);    }private static void trim(MemoryRegionCache<?>[] caches) {        if (caches == null) {            return;        }        for (MemoryRegionCache<?> c: caches) {            trim(c);        }    }    private static void trim(MemoryRegionCache<?> cache) {        if (cache == null) {            return;        }        cache.trim();    }trim的具体实现是MemoryRegionCache,现在进入到MemoryRegionCache详解：/**         * Free up cached {@link PoolChunk}s if not allocated frequently enough.         */        private void trim() {            int free = size() - maxEntriesInUse;        //@1            entriesInUse = 0;            maxEntriesInUse = 0;                             //@2            if (free <= maxUnusedCached) {           //@3                return;            }            int i = head;            for (; free > 0; free--) {                if (!freeEntry(entries[i])) {                    // all freed                    break;                }                i = nextIdx(i);            }            // Update head to point to te correct entry            // See https://github.com/netty/netty/issues/2924            head = i;        }

在进行该方法的实现逻辑之前，我先提供一张草图，形象的反映head,tail等说明：

代码@1，size()方法返回的是  (tail-head) & (length-1),表示当前缓存了但未被使用的个数。maxEntriesInUse的值，其实就是entiryesInUse的值。

代码@2，代码@3，如果缓存的并且未使用的个数如果小于允许的值（maxUnusedCached)值是放弃本次内存释放，否则，需要将head到tail这部分的内存全部释放，返回给全局内存分配池。这里我可能没有理解透彻，如果是我实现的话，entriesInUse该值不会设置为空，而是直接释放掉 tail-head这部分的内存就好，释放算法在内存分配与释放篇已经做过详细解读，这里不重复讲解：

@SuppressWarnings({ "unchecked", "rawtypes" })        private static boolean freeEntry(Entry entry) {            PoolChunk chunk = entry.chunk;            if (chunk == null) {                return false;            }            // need to synchronize on the area from which it was allocated before.            synchronized (chunk.arena) {                chunk.parent.free(chunk, entry.handle);            }            entry.chunk = null;            return true;        }

扫描一下MemoryRegionCache类，还有一个方法我们未曾分析过，就是add方法，默认一开始MemoryRegionCache类中的Entry[] entries中的PoolChunk与handle都是空的，只有通过该add方法，将线程用过的内存缓存起来才能重复使用。我们要养成这样一个习惯，一个ByteBuf用过后，需要调用realse方法将其释放，具体到池化的PooledByteBuf，调用其realse方法，并不会将内存直接返还给JVM堆，而是放入到内存池，供重复使用，由于引入了线程本地缓存，所以在调用PooledByteBuf的release方法时，并不会将它立马返回给内存池(PoolArena)，而是放入到本地线程缓存中。

/**         * Add to cache if not already full.         */        public boolean add(PoolChunk<T> chunk, long handle) {            Entry<T> entry = entries[tail];            if (entry.chunk != null) {                // cache is full                return false;            }            entriesInUse --;            entry.chunk = chunk;            entry.handle = handle;            tail = nextIdx(tail);            return true;        }

本地线程池关于内存的分配与释放旧梳理到这里了。

2、PooledByteBuf线程本地缓存专题(线程对象池)

到目前为止，我们更加关注的是PooledByteBuf内部持有的内存的管理，重复利用，显然Netty并不满足与此，PooledByteBuf本身是否也可以缓存呢？是的，一样可以缓存，并且netty从PooledByteBuf对象本身，指向的内存从两个方面进行缓存，回收利用，并不是将单一某个面进行一起缓存。下文，将从PooledByteBuf对象的回收利用这一层面进行Netty本地线程池来进行PooledByteBuf的重复利用。重复声明一下，PooledByteBuf对象池中缓存的PooledByteBuf,并没有任何缓存区（byte[]或java.nio.ByteBuffer）关联，只是PooledByteBuf本身，从对象池中获取一个PooledByteBuf后，还需要调用initBuf等方法进行内存的分配。

请看如下代码片段：来自PooledHeapByteBuf:

 private static final Recycler<PooledHeapByteBuf> RECYCLER = new Recycler<PooledHeapByteBuf>() {        @Override        protected PooledHeapByteBuf newObject(Handle<PooledHeapByteBuf> handle) {            return new PooledHeapByteBuf(handle, 0);        }    };//@2    static PooledHeapByteBuf newInstance(int maxCapacity) {        PooledHeapByteBuf buf = RECYCLER.get();      //@1         buf.setRefCnt(1);        buf.maxCapacity(maxCapacity);        return buf;    }

关注代码@1,@2创建一个PooledHeapByteBuf,是从一个静态变量 RECYLER的get方法中获取，代码@2的写法是不是和ThreadLocal的使用非常类似，所以本专题的主角，就非Recycler莫属了。

2.1、Recycler构造方法核心属性

private static final int DEFAULT_MAX_CAPACITY;       //对象池默认的最大容量private static final int INITIAL_CAPACITY;                   //初始容量private final int maxCapacity;   //对象池的容量，由构造方法中进行初始化，默认为DEFAULT_MAX_CAPACITY。private final FastThreadLocal<Stack<T>> threadLocal = new FastThreadLocal<Stack<T>>() {        @Override        protected Stack<T> initialValue() {            return new Stack<T>(Recycler.this, Thread.currentThread(), maxCapacity);        }    };

Recycler不是一普通的对象池，而是基于线程本地变量（缓存）实现的对象池，所以此处的threadLocal是Recycler中至关重要的数据结构。我们可以看出，Recycler为每个线程保持的是一叫Stack的对象。先跳过Statck,我们看一下Recycler对外提供了哪些方法供我们使用：

@SuppressWarnings("unchecked")    public final T get() {        Stack<T> stack = threadLocal.get();        DefaultHandle<T> handle = stack.pop();        if (handle == null) {            handle = stack.newHandle();            handle.value = newObject(handle);        }        return (T) handle.value;    }    public final boolean recycle(T o, Handle<T> handle) {        DefaultHandle<T> h = (DefaultHandle<T>) handle;        if (h.stack.parent != this) {            return false;        }        h.recycle(o);        return true;    }

看到这里，为了摸清楚Recycler的内部实现原理，我们只能将目光先投向Stack类。但一看又发现Statck内部维护着这样一个数据结构：DefaultHandle<?>[] elements;也就是一个Statck类维护这样一个DefaultHandle数组，所以，我们先将目光锁定在DefaultHandle上：

2.2 DefaultHandle源码详解

DefaultHandle，是对象池中最基本的单元，由该对象包裹着实际缓存的对象。

public interface Handle<T> {    //负责对象回收接口        void recycle(T object);        }static final class DefaultHandle<T> implements Handle<T> {        private int lastRecycledId;                     //@1        private int recycleId;                             //@2,这两个属性待分解        private Stack<?> stack;                        //该Handle所在的Statck对象，上面也谈到，Statck维护一个Handle数组        private Object value;                            //该对象就是对象池缓存的对象，这里用 private T value更合适。        DefaultHandle(Stack<?> stack) {         // 构造函数            this.stack = stack;        }        @Override        public void recycle(Object object) {            if (object != value) {                throw new IllegalArgumentException("object does not belong to handle");            }            Thread thread = Thread.currentThread();         //@3            if (thread == stack.thread) {                              //@4                stack.push(this);                                    return;            }            // we don't want to have a ref to the queue as the value in our weak map            // so we null it out; to ensure there are no races with restoring it later            // we impose a memory ordering here (no-op on x86)            //@5 start            Map<Stack<?>, WeakOrderQueue> delayedRecycled = DELAYED_RECYCLED.get();            WeakOrderQueue queue = delayedRecycled.get(stack);            if (queue == null) {                delayedRecycled.put(stack, queue = new WeakOrderQueue(stack, thread));            }            queue.add(this);  // @5 end        }    }

代码@1，@2，待下文分解

代码@3 获取当前释放的线程。

代码@4，如果释放当前的线程与Statck对象保持一致，直接将对象放入到该线程对象的Statck中即可。

代码@5，大意是说我们不希望当前调用recycle方法的线程与Handle对象中statck对象的线程竟然不一致，我们需要强制一个内存排序，这个我就有点懵逼了。先理解一下该代码的含义：

将Handle对象放入到收集线程的本地缓存中，存放的是一个 Map<Stack<?>, WeakOrderQueue>,然后将Handle加入到WeakOrderQueue中，WeakOrderQueue里面存放的对象是基于一个WeakReference，弱引用，在垃圾回收的时候会被清除掉，放入进对象池中的对象，在什么地方取出来呢？是在Statck的pop方法中吗？有待进一步跟踪学习，还有根据这个收集线程的本地变量存放的类型来看，是个Map,说明不只一个键值对，那这个收集线程是什么来头呢？以上两个问题，暂时缓一缓，先移步到Statck类，分析完后，才回过头来思考。

2.3 Statck 源码分析

看一段官方的介绍：

// we keep a queue of per-thread queues, which is appended to once only, each time a new thread other

// than the stack owner recycles: when we run out of items in our stack we iterate this collection

// to scavenge those that can be reused. this permits us to incur minimal thread synchronisation whilst

// still recycling all items.

首先对于Statck目前，我只能理解放入elements中的对象，放入队列中对象，处了DefaultHandle中的 delayedRercycled有放入，但整个Recycler中未有相关使用语句，应该是Netty有额外的线程来辅助回收，这是个待定的问题？需要我慢慢去寻址。目前先按照常规流程讲解Statck,并抛出相关问题，希望大家予以帮助：

2.3.1 重要属性与构造函数解析

        final Recycler<T> parent;       //@1,Statck所在的对象池引用，回收器。        final Thread thread;                // 该Statck对象关联的线程。        private DefaultHandle<?>[] elements;   //存放具体对象的容器。        private final int maxCapacity;                 //允许存放的最大对象数，也就是elements数组的最大长度。        private int size;                                        //当前elements中缓存对象的个数。        private volatile WeakOrderQueue head;                            //Statck的另外一个对象的存放容器，是一个链表，目前没有搞懂它在什么时候会初始化。        private WeakOrderQueue cursor, prev;        Stack(Recycler<T> parent, Thread thread, int maxCapacity) {            this.parent = parent;            this.thread = thread;            this.maxCapacity = maxCapacity;            elements = new DefaultHandle[Math.min(INITIAL_CAPACITY, maxCapacity)];        }

构造函数，就是初始化elements,maxCapacity、thread,parent等基本属性，引用链并未初始化。了解完数据结构相关的关联关系后，我们再次回到Recycler的入口方法，get与recycler方法：

@SuppressWarnings("unchecked")    public final T get() {        Stack<T> stack = threadLocal.get();                      DefaultHandle<T> handle = stack.pop();             if (handle == null) {            handle = stack.newHandle();            handle.value = newObject(handle);        }        return (T) handle.value;    }    public final boolean recycle(T o, Handle<T> handle) {        DefaultHandle<T> h = (DefaultHandle<T>) handle;        if (h.stack.parent != this) {            return false;        }        h.recycle(o);        return true;    }

上面两个方法，在了解其数据结构后，其实现思路应该很详细了，不做过多的讲解，值得留意的是Recycler是一个抽象类，需要有具体的子类在对象池中没有对象时，需要创建一个新的对象，具体创建对象的过程由其子类实现。
方法的签名：protected abstract T newObject(Handle<T> handle);

总结：

    本文详细介绍了Netty线程本地内存的分配释放机制。同时提出Netty是将PooledByteBuf 与 PooledByteBuf执行的缓存区是单独进行管理的，PooledByteBuf指向的内存缓存区统一由Netty的内存分配，释放机制来管理，而与此同时，Netty实现了基于本地线程的对象池，用来重复利用PooledByteBuf本身这个对象，从Netty本地线程池获取的PooledByteBuf对象，不能直接使用，需要为它在申请内存进行初始化。本地线程池每一个线程关联一个Statck对象，该对象维护着两个仓库，一个是DefaultHandle[] entries，用来存放对象池，还维护了另外一仓库，是用WeakOrderQueue 来维护的队列，由于整个Recycler类中，并没有对WeakOrderQueue 的 head属性进行初始化，这里的机制目前我没有想明白，只是猜测，Netty除了我们手工调用 Recycler.recycle方法外，应该有外部线程，比如定时任务之类的线程进行回收，目前未找到，由于目前对Netty的全貌并不理解，该部分的问题先留着，待后续深入后再研究，也希望志同道合的朋友提供帮助，再次十分感谢。