前言

Kafka的内存池是一个用于管理内存分配的缓存区域。它通过在内存上保留一块固定大小的内存池，用于分配消息缓存、批处理缓存等对象，以减少频繁调用内存分配函数的开销。

Kafka内存池的实现利用了Java NIO中的 ByteBuffer。当需要创建一个新的缓存对象时，内存池会取出一块固定大小的内存块，并在存储内存池对象的池中保存该内存块的引用。当该内存块不再被使用时，内存池将把它收回，以供下一次使用。

使用内存池可以提高Kafka生产者的性能，因为对象kafka这样的消息中间件，需要频繁地创建对象，我们知道频繁地创建对象很消耗内存，使用内存池可以减少内存的消耗，此外，内存池还可以减少内存碎片的产生，提高内存使用效率。

实现

下面我们从几个方面来对象内存池的实现进行详细介绍。

创建内存池

在kafka初始化的时候，会对内存池进行初始化，在Kafka Producer端，有一个BufferPool，与它相关的配置参数是buffer.memory和batch.size，buffer.memory它代表缓冲区内存的大小，默认为32M，batch.size代表消息批次的大小，默认为16kb，在BufferPool中，batch.size其实就是代表一个ByteBuffer的大小，因为BufferPool只管理batch.size大小的ByteBuffer，在kafka初始化的时候，就会创建缓冲区(new BufferPool)，如下，在创建消息收集器RecordAccumulator的时候，就创建了BufferPool。

this.accumulator = new RecordAccumulator(logContext,
                    batchSize,
                    this.compressionType,
                    lingerMs(config),
                    retryBackoffMs,
                    deliveryTimeoutMs,
                    partitionerConfig,
                    metrics,
                    PRODUCER_METRIC_GROUP_NAME,
                    time,
                    apiVersions,
                    transactionManager,
                    new BufferPool(this.totalMemorySize, batchSize, metrics, time, PRODUCER_METRIC_GROUP_NAME));

分配内存

我们知道kafka的消息不是直接发送到broker，而是先发送到消息收集器RecordAccumulator，而消息发送到RecordAccumulator，是需要先申请内存的，如果消息的大小大于内存池BufferPool的大小，那么这是不允许的，会抛出异常，比如我的消息的大小时40M，但是内存池的大小是32M，那么显然BufferPool装不下消息，就会报错。

我们说了消息是被存储在队列中，以ProducerBatch的形式，当发送消息时，获取分区对应的队列，入队队列不存在，就创一个队列，这个队列就是装ProducerBatch的队列，为Deque，然后从队列中取出一个ProducerBatch，如果存在ProducerBatch，那么
就判断这个ProducerBatch是否足够装得下消息，如果能够装得下，那么就将消息装入，如果装不下，那么就重新创建一个ProducerBatch，然后将消息加入新创建的这个ProducerBatch，最后将这个ProducerBatch加入队列中，然后释放掉ProducerBatch，其实就是释放掉ByteBuffer中的ProducerBatch，因为ProducerBatch本身就是由ByteBuffer来进行承载。

如果消息的长度大于16kb(注意，这个16kb是batch.size参数的默认值，如果我们对batch.size进行设置，那么就按照我们设置的值来算)，那么就按消息的实际大小来进行创建，如果小于或等于16kb，那么就按照16kb来进行创建，如下代码所示，会将batchSize和我们消息的大小进行比较，选出最大的，然后去分配Buffer。

我们知道ProducerBatch是放在ByteBuffer中，所以在创建ProducerBatch的时候，会去申请一个ByteBuffer，如果我们的消息小于或者等于batch.size(默认为16kb)，那么就会去缓冲池BufferPool中取一块ByteBuffer来给ProducerBatch使用，如上图所示，这些ByteBuffer都被缓冲池BufferPool管理起来，如果我们的消息大于batch.size，那么就无法使用缓冲池中的ByteBuffer了。如下，在allocate方法中，如果我们消息所需要的ByteBuffer的大小等于poolableSize并且BufferPool中存在ByteBuffer，那么久直接从BufferPool的队列中获取一个ByteBuffer，poolableSize其实就是batch.size。

释放内存

当我们消息发送完以后，就需要释放ByteBuffer，然后再将ByteBuffer加入到BufferPool中，以供后面使用，注意，只有batch.size大小的ByteBuffer才能加入BufferPool中，后面才能复用，大于batch.size的ByteBuffer不能加入BufferPool中，大于batch.size的则和非缓冲池的内存有关，和nonPooledAvailableMemory这个值有关，就不去详细说它，如下，通过buffer.clear()清空ByteBuffer，然后将清空后的buffer加入队列中。

总结

上面我们对kafka的为什么使用内存池，使用内存池的好处进行了分析，然后对它怎么实现进行了分析，分别从创建，使用和释放去进行详细说明，不过我们应该记住的是，kafka使用内存池的条件是我们的消息的大小必须小于等于batch.size的值，这样内存池才能发挥它的作用，如果我们的消息很大，然而也没对batch.size进行设置，使用的是默认值，那么将不能使用内存池，不能发挥它的性能。