数据缓冲区和编解码器

Java NIO 提供了 ByteBuffer，但许多库在此之上构建了自己的字节缓冲区 API，特别是对于网络操作，其中重用缓冲区和/或使用直接缓冲区有助于提高性能。例如，Netty 有 ByteBuf 层次结构，Jetty 使用带有回调函数的池化字节缓冲区来释放，等等。spring-core 模块提供了一组抽象来处理各种字节缓冲区 API，如下所示：

DataBufferFactory 抽象了数据缓冲区的创建。
DataBuffer 表示一个字节缓冲区，它可以是池化的。
DataBufferUtils 提供数据缓冲区的实用方法。
编解码器 (Codecs) 将数据缓冲区流解码或编码为更高级别的对象。

`DataBufferFactory`

DataBufferFactory 用于以以下两种方式之一创建数据缓冲区：

分配一个新的数据缓冲区，如果容量已知，可以选择预先指定容量，这更高效，尽管 DataBuffer 的实现可以按需增长和缩小。
包装一个现有的 byte[] 或 java.nio.ByteBuffer，它用 DataBuffer 实现装饰给定的数据，并且不涉及分配。

请注意，WebFlux 应用程序不直接创建 DataBufferFactory，而是通过 ServerHttpResponse 或客户端的 ClientHttpRequest 访问它。工厂的类型取决于底层客户端或服务器，例如，Reactor Netty 的 NettyDataBufferFactory，其他情况的 DefaultDataBufferFactory。

`DataBuffer`

DataBuffer 接口提供与 java.nio.ByteBuffer 类似的操作，但也带来了一些额外的优点，其中一些受到了 Netty ByteBuf 的启发。以下是部分优点列表：

读写具有独立的 position，即无需调用 flip() 来在读写之间切换。
容量按需扩展，如同 java.lang.StringBuilder。
通过 PooledDataBuffer 实现的池化缓冲区和引用计数。
将缓冲区视为 java.nio.ByteBuffer、InputStream 或 OutputStream。
确定给定字节的索引或最后一个索引。

`PooledDataBuffer`

如 ByteBuffer 的 Javadoc 中所述，字节缓冲区可以是直接的或非直接的。直接缓冲区可以驻留在 Java 堆之外，这消除了本地 I/O 操作的复制需求。这使得直接缓冲区对于通过套接字接收和发送数据特别有用，但它们的创建和释放成本也更高，这导致了池化缓冲区的想法。

PooledDataBuffer 是 DataBuffer 的一个扩展，有助于引用计数，这对于字节缓冲区池化至关重要。它是如何工作的？当分配一个 PooledDataBuffer 时，引用计数为 1。调用 retain() 会增加计数，而调用 release() 会减少计数。只要计数大于 0，就保证缓冲区不会被释放。当计数减少到 0 时，池化缓冲区可以被释放，这实际上可能意味着为缓冲区保留的内存会返回到内存池。

请注意，在大多数情况下，最好使用 DataBufferUtils 中的便利方法，它们仅当 DataBuffer 是 PooledDataBuffer 的实例时才对其应用释放或保留操作，而不是直接操作 PooledDataBuffer。

`DataBufferUtils`

DataBufferUtils 提供了许多实用方法来操作数据缓冲区：

将数据缓冲区流合并到单个缓冲区中，可能进行零拷贝，例如，如果底层字节缓冲区 API 支持，则通过复合缓冲区实现。
将 InputStream 或 NIO Channel 转换为 Flux<DataBuffer>，反之，将 Publisher<DataBuffer> 转换为 OutputStream 或 NIO Channel。
如果缓冲区是 PooledDataBuffer 的实例，则提供释放或保留 DataBuffer 的方法。
从字节流中跳过或获取直到达到特定字节数。

编解码器 (Codecs)

org.springframework.core.codec 包提供以下策略接口：

Encoder 用于将 Publisher<T> 编码为数据缓冲区流。
Decoder 用于将 Publisher<DataBuffer> 解码为更高级别的对象流。

spring-core 模块提供了 byte[]、ByteBuffer、DataBuffer、Resource 和 String 的编码器和解码器实现。spring-web 模块增加了 Jackson JSON、Jackson Smile、JAXB2、Protocol Buffers 和其他编码器和解码器。请参阅 WebFlux 部分的编解码器。

使用 `DataBuffer`

处理数据缓冲区时，必须特别小心以确保缓冲区被释放，因为它们可能是池化的。我们将使用编解码器来说明其工作原理，但这些概念更普遍适用。让我们看看编解码器在内部必须如何管理数据缓冲区。

一个 Decoder 是在创建更高级别对象之前最后读取输入数据缓冲区的，因此它必须按如下方式释放它们：

如果 Decoder 只是简单地读取每个输入缓冲区并准备立即释放它，它可以通过 DataBufferUtils.release(dataBuffer) 来完成。
如果 Decoder 使用 Flux 或 Mono 运算符，例如 flatMap、reduce 等在内部预取和缓存数据项，或者使用 filter、skip 等运算符遗漏项，那么必须将 doOnDiscard(DataBuffer.class, DataBufferUtils::release) 添加到组合链中，以确保此类缓冲区在被丢弃之前被释放，这可能也是错误或取消信号的结果。
如果 Decoder 以任何其他方式持有一个或多个数据缓冲区，它必须确保在完全读取时，或在缓存的数据缓冲区被读取和释放之前发生错误或取消信号时，它们会被释放。

请注意，DataBufferUtils#join 提供了一种安全高效的方法，可以将数据缓冲区流聚合到单个数据缓冲区中。同样，skipUntilByteCount 和 takeUntilByteCount 是解码器可以使用的其他安全方法。

一个 Encoder 分配数据缓冲区供其他组件读取（并释放）。因此 Encoder 没有太多事情要做。然而，如果填充缓冲区数据时发生序列化错误，Encoder 必须注意释放数据缓冲区。例如：

Java
Kotlin

DataBuffer buffer = factory.allocateBuffer();
boolean release = true;
try {
	// serialize and populate buffer..
	release = false;
}
finally {
	if (release) {
		DataBufferUtils.release(buffer);
	}
}
return buffer;

val buffer = factory.allocateBuffer()
var release = true
try {
	// serialize and populate buffer..
	release = false
} finally {
	if (release) {
		DataBufferUtils.release(buffer)
	}
}
return buffer

Encoder 的消费者负责释放它接收到的数据缓冲区。在 WebFlux 应用程序中，Encoder 的输出用于写入 HTTP 服务器响应或客户端 HTTP 请求，在这种情况下，释放数据缓冲区是写入服务器响应或客户端请求的代码的责任。

请注意，在 Netty 上运行时，有针对缓冲区泄漏故障排除的调试选项。

数据缓冲区和编解码器

DataBufferFactory

DataBuffer

PooledDataBuffer

DataBufferUtils