1.深入浅出 Java FileChannel 的码打堆外内存使用

深入浅出 Java FileChannel 的堆外内存使用

       从一个线上系统 OOM 讲起，我们通过解决用户反馈的码打 IoTDB 查询卡住问题，深入探讨了 Java FileChannel 中的码打堆外内存使用。

       首先，码打云蹦迪的源码有区别么让我们了解一下背景知识。码打FileChannel 是码打 Java NIO 提供的文件通道类，它允许对文件进行读写操作。码打而堆外内存是码打指直接分配在系统内存中的内存区域，不受 Java 堆管理。码打

       FileChannel 使用堆外内存的码打原因是提高性能。当使用 DirectByteBuffer 时，码打ipad 查看源码数据本来就在堆外内存中，码打因此在进行 I/O 操作时没有拷贝的码打过程，这被称为“零拷贝”。码打然而，码打操作系统需要将堆上的vxworks源码下载数据拷贝到堆外内存中进行 I/O 操作，因为操作系统通过内存地址进行数据交互。

       当 JVM 进行垃圾回收（GC）时，可能会导致内存地址的变化，影响正在执行的 I/O 操作。因此，dhcp源码分析将数据从堆复制到堆外内存，可以保证数据地址在 I/O 过程中保持不变。

       在 JDK 的源码分析中，我们发现 DirectByteBuffer 的分配和回收机制。DirectByteBuffer 在分配时创建的github源码运行 Cleaner 对象用于堆外内存的回收，当 DirectByteBuffer 仅被 Cleaner 引用时，其可以在任意 GC 时段被回收。这样，虽然堆外内存并非完全不受 GC 控制，但通过 Cleaner 实现了有效的回收机制。

       FileChannel 在读写过程中，使用 DirectByteBuffer 进行数据操作。在分配和回收临时 DirectByteBuffer 时，考虑到系统的资源限制，适当调整 TEMP_BUF_POOL_SIZE 的值可以避免 OOM 的问题。

       回到开头提到的线上问题，用户在使用 IoTDB 时遭遇 OOM。通过源码分析，我们发现没有适当配置 MAX_CACHED_BUFFER_SIZE，导致额外分配的堆外内存缓存过大，最终引发 OOM。通过调整配置，解决了这个问题。

       Java FileChannel 的堆外内存使用，提高了 I/O 操作的性能，但也需要合理配置和管理，避免资源浪费和内存泄露，确保系统的稳定运行。