Arena Allocation，是一种GC优化技术，它可以有效地减少因内存碎片导致的Full GC，从而提高系统的整体性能。本文介绍Arena Allocation的原理及其在Hbase中的应用-MSLAB。
背景
假设有1G内存，我顺序创建了1百万个对象，每个对象大小1K，Heap会被渐渐充满且每个对象以创建顺序相邻。此时，如果我释放50万个奇数对象，即 1 3 5 7后，剩余空间会多出500M，而这段内存空间就不再连续了。问题出现？
如果我打算new一个2K大小的对象，JVM将无从分配它，因为找不到连续可用的内存空间来容纳这个对象，就算Heap当时还有500M的剩余空间，也无能为力。最终，JVM会选择触发Full GC重新压缩内存使之连续，然后再分配。
结论：触发Full GC，并不只有在内存满或达到触发比例的时候，还有可能是因为内存碎片。
产生内存碎片的主要原因是：
- 分配的大小不一。
- 分配的空间不连续。
如何检测因内存碎片触发了Full GC？
通过启动java时，添加 -XX:PrintFLSStatistics=1 参数来打印每次gc前后的Heap余量。较大的余量，可以怀疑Heap中存在内存碎片过多。
另外这篇blog有更详细的图文解释：
HBase中的内存碎片
HBase为了提高写入性能，为每个region添加了一个内存写缓存-Memstore。当单个Memstore的大小达到memstore.size或Heap内存达到hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit/lowerLimit百分比限制时，就会触发整个region的flush，最终将所有数据写入HDFS并释放region下所有Memstores占用的内存（GC不一定及时）。
Region flush导致内存碎片的示意图：
左边五颜六色的是不同的region在内存中的位置，它是无序的，因为客户端的请求是无规律的。此时假设黄色的region触发了flush，那么右边将会出现与之对应的多个空洞，即内存碎片。这张图以region为粒度，仅仅是为了更直观地表示这种现象。真实场景中，这些空洞是更细粒度的KeyValue级对象，它能直接导致创建对象时触发Full GC。
Arena Allocation
Arena Allocation是一种非传统的内存管理方法。它通过顺序化分配内存，内存数据分块等特性使内存碎片粗化，有效改善了内存碎片导致的Full GC问题。
它的原理：
- 创建一个大小固定的bytes数组和一个偏移量，默认值为0。
- 分配对象时，将新对象的data bytes复制到数组中，数组的起始位置是偏移量，复制完成后为偏移量自增data.length的长度，这样做是防止下次复制数据时不会覆盖掉老数据（append）。
- 当一个数组被充满时，创建一个新的数组。
- 清理时，只需要释放掉这些数组，即可得到固定的大块连续内存。
在Arena Allocation方案中，数组的大小影响空间连续性，越大内存连续性越好，但内存平均利用率会降低。
HBase的解决方案-MSLAB
MSLAB，全称是 MemStore-Local Allocation Buffer，是Cloudera在HBase 0.90.1时提交的一个patch里包含的特性。它基于Arena Allocation解决了HBase因Region flush导致的内存碎片问题。
MSLAB的实现原理（对照Arena Allocation，HBase实现细节）：
- MemstoreLAB为Memstore提供Allocator。
- 创建一个2M（默认）的Chunk数组和一个chunk偏移量，默认值为0。
- 当Memstore有新的KeyValue被插入时，通过KeyValue.getBuffer()取得data bytes数组。将data复制到Chunk数组起始位置为chunk偏移量处，并增加偏移量=偏移量+data.length。
- 当一个chunk满了以后，再创建一个chunk。
-
所有操作lock free，基于CMS原语。
优势： -
KeyValue原始数据在minor gc时被销毁。
- 数据存放在2m大小的chunk中，chunk归属于memstore。
- flush时，只需要释放多个2m的chunks，chunk未满也强制释放，从而为Heap腾出了多个2M大小的内存区间，减少碎片密集程度。
开启MSLAB
hbase.hregion.memstore.mslab.enabled=true // 开启MSALB
hbase.hregion.memstore.mslab.chunksize=2m // chunk的大小，越大内存连续性越好，但内存平均利用率会降低
hbase.hregion.memstore.mslab.max.allocation=256K // 通过MSLAB分配的对象不能超过256K，否则直接在Heap上分配，256K够大了
本文来源于"阿里中间件团队播客",原文发表时间" 2011-06-22 "
