2022年八月月 发布的文章

因为热爱:2022年空军航空开放日观展记

本文永久链接 – https://tonybai.com/2022/08/28/the-visiting-notes-of-2022-china-air-force-aviation-open-day

2022年8月27日,我在长春现场观看了2022年空军航空开放日暨长春航空展的飞行表演、地面静态展示以及一些主题馆。这是我以军迷身份第一次参加人民军队举办的此类活动,一天下来,虽然疲惫,但更多的感受是:震撼与满足!下面我就来唠叨一些过程与细节,还要相关“经验教训”,供后续想参加空军开放日活动或类似人民军队开放活动的小伙伴们参考。


一. 空军航空开放日背景


图:空军航空开发日打卡纪念本

据网上资料显示,中国空军航空开放日(空军航空开放日活动)起始于2011年,在吉林长春大房身机场举办飞行表演和跳伞表演。

估计很多人会有这样的疑问:为什么空军航空开放日会选择在东北重镇长春举行呢?为什么不选择歼10、歼20的摇篮成都,又或是歼11、歼16和我国首款舰载机歼15的诞生地沈阳,再不济也要选择“胖妞”运20的诞生地西安啊?这个问题同样困扰着我。经过一阵网上调查,我才明白真因:这都是因为一座历史悠久的航校

它就是坐落于长春西北郊的中国人民解放军空军航空大学(也是这次空军开放日的主场东道主),该大学的前身是1946年创办的中国第一所航空学校——东北民主联军航空学校,它也被空军亲切地称为“东北老航校”。这是一座诞生于新中国空军成立(1949年11月11日)之前的航空学校,它在短短3年多时间里,为新中国空军培养出500多名飞行员和各类航空技术人员,开创了我党我军自主培养航空人才的先河,为人民空军建立和新中国航空事业发展作出了卓越贡献。可以说:没有东北老航校,就没有新中国空军的根基。新中国成立以后,东北老航校(包括以它为基础成立的空军航空大学)更是成为了中国空军飞行员的摇篮,像空军战斗英雄王海、张积慧、刘玉堤,“海空卫士”王伟,复合型飞行舰长柏耀平都是该校的优秀毕业生,我们熟知的中国航天第一人杨利伟,航天英雄翟志刚、景海鹏、王亚平等也都毕业于这所学校。

将中国空军唯一的航空开放日活动放在长春既是对东北老航校的致敬,也是对“人是战争的决定因素”的诠释:只有通过航校培养出技术高超的优秀飞行员,才能更好地驾驭现代战机取得战争的胜利

二. 缘起


图:空军首次展出的运油20A

虽然航空开放日2011年就有了,但我知道开始关注这个展览并有了想观展的冲动应该是在2018年,那一年听说了这个活动,并关注了这个活动的官方活动公众号“聚航airshow”。但2018和2019年(空军70周年庆祝)都没有成行,2019年末爆发了新冠疫情,2020、2021年也都无法去长春观展。而我个人观展的欲望是日益强烈,今年得知开放日将在8月26-30日在长春举行,我便决定要去。

7月31晚 2022年空军航空开放活动暨长春航空展预约注册系统刚上线,我就在8月1日上午6点多提交了预约申请。我预约的是27日,因为是周六,也是首个公众开放日。

8月11日,收到微信通知,我的申请审核通过了。

和我一起通过的还有我的大女儿,不过近期暑期游返程后,全国又引发了一波疫情,考虑到大宝马上就要开学了,我决定还是不带她去了,等将来疫情结束或转为常见流行病管理了,一定带大宝再去一次。

就这样,我怀着激动的心情,耐心地等待观展日的到来。

不过25日(离我预约的日子还有两天)下午,我却收到一则12306的列车停运通知短信:

虽然没有明说停运原因,但大概率还是因为近期的疫情。

还好有一个好朋友全家也预定了27日的观展,在长春酒店承诺接待沈阳旅客的前提下,我决定和朋友一家人自驾去长春观展。

我们周五傍晚到达长春的酒店,简单吃一顿饭后,就回房间休息,因为我们知道观展是很考验体力的^_^。

三. 观展

27日周六,不到7点我们就从酒店出发,在旁边的一座早餐店吃过早餐后,就马不停蹄地往大房身机场驶去。事实证明,我们出发的还是不够早啊。在离开放日活动入口大约2公里开外就开始行驶缓慢了。在1公里左右的时候,我们依稀可见机场上空的动力伞表演已经开始!来自四面八方的观展者的私家车已经把道路两旁的车位塞满了。后来我们才知道,在这里停车绝对是好选择,如果停到开放日指定的社会停车场,那么从停车场走到入口真的非常远

从行程码和48小时核酸检查入口到门票核验入口要走迎宾路,这条路也有1-2公里远。整条迎宾路上全是携家带口观展的游客,并且孩子有很多,是家庭观展的主要动力。

等我们进入机场时,跳伞表演已经开始。


图:跳伞表演

我们还是来晚了!观礼台左侧的机场草坪已经满满都是观众了,靠近机场跑道的最佳位置早已经被一茬茬的观展人群围住。我们只能先临时选择一处位置观看。

我们真正看到的第一个节目是空军第三飞行学院“红鹰”飞行表演队驾驶教8飞机的飞行表演。教8是位于江西南昌的洪都飞机制造厂制造的亚音速喷气初级教练机。教8飞机是为了适应飞行学员学习掌握下一代歼击机的需要,也就是直接为当时的歼-10和歼-11服务的教练飞机。教8使用国产涡扇-11发动机,最大飞行速度在800km/h以内。虽然是喷气式表演机,但在现场感觉发动机的轰鸣声并不是很大。“红鹰”飞行表演队的飞行员们架机闪展腾挪,为大家献上了精彩的表演。

第一次在现场看这种飞行表演感觉十分震撼,每当表演队完成一个精彩的飞行科目,地面的观众就会报以热烈的掌声。


图:“红鹰”飞行表演队精彩表演

第一次在现场看,没啥经验,又想看,又想拍,结果看得不够完美,表演的照片/视频也没拍好。大家凑合看,如要高清照片,可以到微博上(搜“2022空军航空开放日”)找那些媒体记者拍摄的美图。

空军航空大学“天之翼”飞行表演队驾驶初教6的飞行表演也十分精彩,不同的是有初教六是活塞式螺旋桨发动机,飞行速度更慢,这样滞留在观众上空的时间更长,大家可以更清晰看到一些飞行细节。

目前我国除歼20之外最先进的三代半重型双发战斗机歼16也来了。歼16给大家印象最深的肯定是发动机声音很大,堵住耳朵是不行的,感觉心脏都能受到声波的频频冲击,尤其是当飞机的尾喷口对着观众席时。


图:歼16的飞行表演

“胖妞”运20的起飞在场内引发一次“小高潮”,运20是我军现役自主研制的最先进的大型军用运输机,经过多年的实验与任务磨炼,该平台已经成熟,基于运20,我们还开发了加油机运油20(见前图)。运20的表演用一个字评价,那就是“稳”,四个字,那就是“稳如泰山”。


图:运20的飞行表演

伴随着被称为“龙吟”的发动机音浪,歼20双机表演如期上演。歼20是我军现役最先进的作战飞机,采用了大量的先进技术,至今歼20的很多参数依旧是最高机密。本届开放日活动,主办方在主题展区域搭建了一个1:1的全尺寸歼20模型供游客参观拍照。

不过,因为歼20没有安排实机静态展示,这本是我来这次开放日之最大心愿,结果成了最大的遗憾。


图:歼20的飞行表演

中午趁表演间隔,大家来到静态展区,这里展出的都是空军现役的主力飞机型号,包括更高级的教10、歼10C、歼11B、歼轰7、轰6k、攻2察打一体无人机、武直10、武直9、直8KA、运油20A、运9等,还有地空导弹以及雷达等防空装备以及一些空降兵战车和轻武器。图片太多,这里就不贴出来了。

下午的表演依然精彩,歼10、歼11B轮番上台。当然要说最精彩的,莫过于压轴的空军八一飞行表演队的30分钟飞行表演。八一飞行表演队是飞行表演的国家队,这次带来的是六机展演。 八一飞行表演队使用歼10A,是歼10飞机的早期型号。如今地面静态公开展示的最新型号是歼10C,带有蚌式进气道、相控阵雷达,是一种更先进的三代半战机。


图:八一飞行表演队三机起飞


图:八一飞行表演队表演“空中开花”


图:八一飞行表演队飞机降落


图:八一飞行表演队飞机谢场

伴随着八一飞行表演队的谢场,全天的表演基本就结束了。

我们还有时间看主题区的展览,但看到大家脸上的疲态,我们决定结束本次观展。

四. 经验教训

经过一夜的休息,身体的疲劳感渐渐消退。

复盘这次看展,收获肯定是占主要部分的。但也有一些遗憾,比如入场晚,没有占到较好的位置,一些表演,如动力伞、跳伞、机降表演都没看到或没看全,另外时间有限,主题区没有逛完,没能完成打开和模拟机的体验。歼20实机静态展示的缺席是我此次开放日的最大遗憾,当然也是后续继续看展的最大动力。

要说本次观展值得大家借鉴的最大的教训就是一定要早去!早去,可以找个更近的位置停车;早去,可以找到一个更好的观展位置;早去,可以让观展更加从容。

如果能不开私家车,还是不开为妙,车位真的是难找。

另外飞行表演时间长,观展在室外环境,带孩子的家庭要准备好充足的物资和装备,比如:小椅子、孩子推车之类的,还要防止孩子哭闹。我甚至看到有家庭带着帐篷去观展的。

虽然机场提供了相对平价的食物和水,但是到中午所有人都在找吃的的时候,展方提供的供给能力显然还是不够。建议大家自带一些食物进厂,水不让带可以在场里购买。

喷气式飞机产生的噪音不可忽视,尤其是对耳朵尚未发育成熟的小孩子,降噪隔音耳麦是必须的,另外心脏不好的朋友去之前还是要做好个人健康评估的,飞机发动机产生的声浪会给你的心脏带去不小的负担。

最后还要注意刺眼的阳光,这次天公作美,天上的云彩几乎挡住了强光,但是如果你去的那天是个大晴天,墨镜和防晒装备就不可少了。

五. 后记

作为军迷,十分希望人民军队能有更多的像空军航空开放日这样的面向普通群众的展演,让普通百姓更多的了解我们军队的现代化建设情况,坚定对人民军队捍卫国家和平的能力和决心。同时这样的展览本身也是一次激发青少年兴趣的良好机会,相信这次航展在很多观展的孩子们心中“种了草”,等他们长大后,很多孩子将加入人民空军行列,接过前辈的战机,为保家卫国奉献青春。

待传说中的轰20和最新一代舰载机歼35参加开放日展示的时候,我一定会再来现场观演,相信这一天也不远了!


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Go 1.19中值得关注的几个变化

本文永久链接 – https://tonybai.com/2022/08/22/some-changes-in-go-1-19

我们知道Go团队在2015年重新规定了团队发布版本的节奏,将Go大版本的发布频率确定为每年两次,发布窗口定为每年的2月与8月。而实现自举的Go 1.5版本是这一个节奏下发布的第一个版本。一般来说,Go团队都会在这两个窗口的中间位置发布版本,不过这几年也有意外,比如承载着泛型落地责任的Go 1.18版本就延迟了一个月发布。

就在我们以为Go 1.19版本不会很快发布的时候,美国时间2022年8月2日,Go核心团队正式发布了Go 1.19版本,这个时间不仅在发布窗口内而且相对于惯例还提前了。为什么呢?很简单,Go 1.19是一个“小”版本,当然这里的“小”是相对于Go 1.18那样的“大”而言的。Go 1.19版本开发周期仅有2个月左右(3~5月初),这样Go团队压缩了添加到Go 1.19版本中的feature数量。

不过尽管如此,Go 1.19中依然有几个值得我们重点关注的变化点,在这篇文章中我就和大家一起来看一下。

一. 综述

在6月份(那时Go 1.19版本已经Freeze),我曾写过一篇《Go 1.19新特性前瞻》,简要介绍了当时基本确定的Go 1.19版本的一些新特性,现在来看,和Go 1.19版本正式版差别不大。

  • 泛型方面

考虑到Go 1.18泛型刚刚落地,Go 1.18版本中的泛型并不是完全版。但Go 1.19版本也没有急于实现泛型设计文档)中那些尚未实现的功能特性,而是将主要精力放在了修复Go 1.18中发现的泛型实现问题上了,目的是夯实Go泛型的底座,为Go 1.20以及后续版本实现完全版泛型奠定基础(详细内容可查看《Go 1.19新特性前瞻》一文)。

  • 其他语法方面

无,无,无!重要的事情说三遍。

这样,Go 1.19依旧保持了Go1兼容性承诺。

  • 正式在linux上支持龙芯架构(GOOS=linux, GOARCH=loong64)

这一点不得不提,因为这一变化都是国内龙芯团队贡献的。不过目前龙芯支持的linux kernel版本最低也是5.19,意味着龙芯在老版本linux上还无法使用Go。

  • go env支持CGO_CFLAGS, CGO_CPPFLAGS, CGO_CXXFLAGS, CGO_FFLAGS, CGO_LDFLAGS和GOGCCFLAGS

当你想设置全局的而非包级的CGO构建选项时,可以通过这些新加入的CGO相关环境变量进行,这样就可以避免在每个使用Cgo的Go源文件中使用cgo指示符来分别设置了。

目前这些用于CGO的go环境变量的默认值如下(以我的macos上的默认值为例):

CGO_CFLAGS="-g -O2"
CGO_CPPFLAGS=""
CGO_CXXFLAGS="-g -O2"
CGO_FFLAGS="-g -O2"
CGO_LDFLAGS="-g -O2"
GOGCCFLAGS="-fPIC -arch x86_64 -m64 -pthread -fno-caret-diagnostics -Qunused-arguments -fmessage-length=0 -fdebug-prefix-map=/var/folders/cz/sbj5kg2d3m3c6j650z0qfm800000gn/T/go-build1672298076=/tmp/go-build -gno-record-gcc-switches -fno-common"

其他更具体的变化就不赘述了,大家可以移步《Go 1.19新特性前瞻》看看。

下面我们重点说说Go 1.19中的两个重要变化:新版Go内存模型文档与Go运行时引入Soft memory limit

二. 修订Go内存模型文档

记得当年初学Go的时候,所有Go官方文档中最难懂的一篇就属Go内存模型文档(如下图)这一篇了,相信很多gopher在初看这篇文档时一定有着和我相似的赶脚^_^。


图:老版Go内存模型文档

注:查看老版Go内存模型文档的方法:godoc -http=:6060 -goroot /Users/tonybai/.bin/go1.18.3,其中godoc已经不随着go安装包分发了,需要你单独安装,命令为:go install golang.org/x/tools/cmd/godoc。

那么,老版内存模型文档说的是啥呢?为什么要修订?搞清这两个问题,我们就大致知道新版内存模型文档的意义了。 我们先来看看什么是编程语言的内存模型。

1. 什么是内存模型?

提到内存模型,我们要从著名计算机科学家,2013年图灵奖得主Leslie Lamport在1979发表的名为《How to Make a Multiprocessor Computer That Correctly Executes Multiprocess Programs》的论文说起。

在这篇文章中,Lamport给出了多处理器计算机在共享内存的情况下并发程序正确运行的条件,即多处理器要满足顺序一致性(sequentially consistent)

文中提到:一个高速运行的处理器不一定按照程序指定的顺序(代码顺序)执行。如果一个处理器的执行结果(可能是乱序执行)与按照程序指定的顺序(代码顺序)执行的结果一致,那么说这个处理器是有序的(sequential)

而对于一个共享内存的多处理器而言,只有满足下面条件,才能被认定是满足顺序一致性的,即具备保证并发程序正确运行的条件:

  • 任何一次执行的结果,都和所有处理器的操作按照某个顺序执行的结果一致;
  • 在“某个顺序执行”中单独看每个处理器,每个处理器也都是按照程序指定的顺序(代码顺序)执行的。

顺序一致性就是一个典型的共享内存、多处理器的内存模型,这个模型保证了所有的内存访问都是以原子方式和按程序顺序进行的。下面是一个共享内存的顺序一致性的抽象机器模型示意图,图来自于《A Tutorial Introduction to the ARM and POWER Relaxed Memory Models》

根据顺序一致性,上面图中的抽象机器具有下面特点:

  • 没有本地的重新排序:每个硬件线程按照程序指定的顺序执行指令,完成每条指令(包括对共享内存的任何读或写)后再开始下一条。
  • 每条写入指令对所有线程(包括进行写入的线程)都是同时可见的。

从程序员角度来看,顺序一致性的内存模型是再理想不过了。所有读写操作直面内存,没有缓存,一个处理器(或硬件线程)写入内存的值,其他处理器(或硬件线程)便可以观察到。借助硬件提供的顺序一致性(SC),我们可以实现“所写即所得”。

但是这样的机器真的存在吗?并没有,至少在量产的机器中并没有。为什么呢?因为顺序一致性不利于硬件和软件的性能优化。真实世界的共享内存的多处理器计算机的常见机器模型是这样的,也称为Total Store Ordering,TSO模型(图来自《A Tutorial Introduction to the ARM and POWER Relaxed Memory Models》):

我们看到,在这种机器下,所有处理器仍连接到单个共享内存,但每个处理器的写内存操作从写入共享内存变为了先写入本处理器的写缓存队列(write buffer),这样处理器无需因要等待写完成(write complete)而被阻塞,并且一个处理器上的读内存操作也会先查阅本处理器的写缓存队列(但不会查询其他处理器的写缓存队列)。写缓存队列的存在极大提升了处理器写内存操作的速度。

但也正是由于写缓存的存在,TSO模型无法满足顺序一致性,比如:“每条写入指令对所有线程(包括进行写入的线程)都是同时可见的”这一特性就无法满足,因为写入本地写缓存队列的数据在未真正写入共享内存前只对自己可见,对其他处理器(硬件线程)并不可见。

根据Lamport的理论,在不满足SC的多处理器机器上程序员没法开发出可以正确运行的并发程序(Data Race Free, DRF),那么怎么办呢?处理器提供同步指令给开发者。对开发者而言,有了同步指令的非SC机器,具备了SC机器的属性。只是这一切对开发人员不是自动的/透明的了,需要开发人员熟悉同步指令,并在适当场合,比如涉及数据竞争Data Race的场景下正确使用,这大大增加了开发人员的心智负担。

开发人员通常不会直面硬件,这时就要求高级编程语言对硬件提供的同步指令进行封装并提供给开发人员,这就是编程语言的同步原语。而编程语言使用哪种硬件同步指令,封装出何种行为的同步原语,怎么应用这些原语,错误的应用示例等都是需要向编程语言的使用者进行说明的。而这些都将是编程语言内存模型文档的一部分。

如今主流的编程语言的内存模型都是顺序一致性(SC)模型,它为开发人员提供了一种理想的SC机器(虽然实际中的机器并非SC的),程序是建构在这一模型之上的。但就像前面说的,开发人员要想实现出正确的并发程序,还必须了解编程语言封装后的同步原语以及他们的语义。只要程序员遵循并发程序的同步要求合理使用这些同步原语,那么编写出来的并发程序就能在非SC机器上跑出顺序一致性的效果

知道了编程语言内存模型的含义后,接下来,我们再来看看老版Go内存模型文档究竟表述了什么。

2. Go内存模型文档

按照上面的说明,Go内存模型文档描述的应该是要用Go写出一个正确的并发程序所要具备的条件

再具体点,就像老版内存模型文档开篇所说的那样:Go内存模型规定了一些条件,一旦满足这些条件,当在一个goroutine中读取一个变量时,Go可以保证它可以观察到不同goroutine中对同一变量的写入所产生的新值

接下来,内存模型文档就基于常规的happens-before定义给出了Go提供的各种同步操作及其语义,包括:

  • 如果一个包p导入了包q,那么q的init函数的完成发生在p的任何函数的开始之前。
  • 函数main.main的开始发生在所有init函数完成之后。
  • 启动一个新的goroutine的go语句发生在goroutine的执行开始之前。
  • 一个channel上的发送操作发生在该channel的对应接收操作完成之前。
  • 一个channel的关闭发生在一个返回零值的接收之前(因为该channel已经关闭)。
  • 一个无缓冲的channel的接收发生在该channel的发送操作完成之前。
  • 一个容量为C的channel上的第k个接收操作发生在该channel第k+C个发送操作完成之前。
  • 对于任何sync.Mutex或sync.RWMutex变量l,当n<m时,第n次l.Unlock调用发生在第m次调用l.Lock()返回之前。
  • once.Do(f)中的f()调用发生在对once.Do(f)的任何一次调用返回之前。

接下来,内存模型文档还定义了一些误用同步原语的例子。

那么新内存模型文档究竟更新了哪些内容呢?我们继续往下看。

3. 修订后的内存模型文档都有哪些变化


图:修订后的Go内存模型文档

负责更新内存模型文档的Russ Cox首先增加了Go内存模型的总体方法(overall approach)

Go的总体方法在C/C++和Java/Js之间,既不像C/C++那样将存在Data race的程序定义为违法的,让编译器以未定义行为处置它,即运行时表现出任意可能的行为;又不完全像Java/Js那样尽量明确Data Race情况下各种语义,将Data race带来的影响限制在最小,使程序更为可靠。

Go对于一些存在data Race的情况会输出race报告并终止程序,比如多goroutine在未使用同步手段下对map的并发读写。除此之外,Go对其他存数据竞争的场景有明确的语义,这让程序更可靠,也更容易调试。

其次,新版Go内存模型文档增补了对这些年sync包新增的API的说明,比如: mutex.TryLock、mutex.TryRLock等。而对于sync.Cond、Map、Pool、WaitGroup等文档没有逐一描述,而是建议看API文档。

在老版内存模型文档中,没有对sync/atom包进行说明,新版文档增加了对atom包以及runtime.SetFinalizer的说明。

最后,文档除了提供不正确同步的例子,还增加了对不正确编译的例子的说明。

另外这里顺便提一下:Go 1.19在atomic包中引入了一些新的原子类型,包括: Bool, Int32, Int64, Uint32, Uint64, Uintptr和Pointer。这些新类型让开发人员在使用atomic包是更为方便,比如下面是Go 1.18和Go 1.19使用Uint64类型原子变量的代码对比:

对比Uint64的两种作法:

// Go 1.18

var i uint64
atomic.AddUint64(&i, 1)
_ = atomic.LoadUint64(&i)

vs.

// Go 1.19
var i atomic.Uint64 // 默认值为0
i.Store(17) // 也可以通过Store设置初始值
i.Add(1)
_ = i.Load()

atomic包新增的Pointer,避免了开发人员在使用原子指针时自己使用unsafe.Pointer进行转型的麻烦。同时atomic.Pointer是一个泛型类型,如果我没记错,它是Go 1.18加入comparable预定义泛型类型之后,第一次在Go中引入基于泛型的标准库类型:

// $GOROOT/src/sync/atomic/type.go

// A Pointer is an atomic pointer of type *T. The zero value is a nil *T.
type Pointer[T any] struct {
    _ noCopy
    v unsafe.Pointer
}

// Load atomically loads and returns the value stored in x.
func (x *Pointer[T]) Load() *T { return (*T)(LoadPointer(&x.v)) }

// Store atomically stores val into x.
func (x *Pointer[T]) Store(val *T) { StorePointer(&x.v, unsafe.Pointer(val)) }

// Swap atomically stores new into x and returns the previous value.
func (x *Pointer[T]) Swap(new *T) (old *T) { return (*T)(SwapPointer(&x.v, unsafe.Pointer(new))) }

// CompareAndSwap executes the compare-and-swap operation for x.
func (x *Pointer[T]) CompareAndSwap(old, new *T) (swapped bool) {
    return CompareAndSwapPointer(&x.v, unsafe.Pointer(old), unsafe.Pointer(new))
}

此外,atomic包新增的Int64和Uint64类型还有一个特质,那就是Go保证其地址可以自动对齐到8字节上(即地址可以被64整除),即便在32位平台上亦是如此,这可是连原生int64和uint64也尚无法做到的

go101在推特上分享了一个基于atomic Int64和Uint64的tip。利用go 1.19新增的atomic.Int64/Uint64,我们可以用下面方法保证结构体中某个字段一定是8 byte对齐的,即该字段的地址可以被64整除。

import "sync/atomic"

type T struct {
    _ [0]atomic.Int64
    x uint64 // 保证x是8字节对齐的
}

前面的代码中,为何不用_ atomic.Int64呢,为何用一个空数组呢,这是因为空数组在go中不占空间,大家可以试试输出上面结构体T的size,看看是不是8。

三. 引入Soft memory limit

1. 唯一GC调优选项:GOGC

近几个大版本,Go GC并没有什么大的改动/优化。和其他带GC的编程语言相比,Go GC算是一个奇葩的存在了:对于开发者而言,Go 1.19版本之前,Go GC的调优参数仅有一个:GOGC(也可以通过runtime/debug.SetGCPercent调整)。

GOGC默认值为100,通过调整它的值,我们可以调整GC触发的时机。计算下一次触发GC的堆内存size的公式如下:

// Go 1.18版本之前
目标堆大小 = (1+GOGC/100) * live heap // live heap为上一次GC标记后的堆上的live object的总size

// Go 1.18版本及之后
目标堆大小 = live heap + (live heap + GC roots) * GOGC / 100

注:Go 1.18以后将GC roots(包括goroutine栈大小和全局变量中的指针对象大小)纳入目标堆大小的计算

以Go 1.18之前的版本为例,当GOGC=100(默认值)时,如果某一次GC后的live heap为10M,那么下一次GC开启的目标堆heap size为20M,即在两次GC之间,应用程序可以分配10M的新堆对象。

可以说GOGC控制着GC的运行频率。当GOGC值设置的较小时,GC运行的就频繁一些,参与GC工作的cpu的比重就多一些;当GOGC的值设置的较大时,GC运行的就不那么频繁,相应的参与GC工作的cpu的比重就小一些,但要承担内存分配接近资源上限的风险。

这样一来,摆在开发者面前的问题就是:GOGC的值很难选,这唯一的调优选项也就成为了摆设。

同时,Go runtime是不关心资源limit的,只是会按照应用的需求持续分配内存,并在自身内存池不足的情况下向OS申请新的内存资源,直到内存耗尽(或到达平台给应用分配的memory limit)而被oom killed!

为什么有了GC,Go应用还是会因耗尽系统memory资源而被oom killed呢?我们继续往下看。

2. Pacer的问题

上面的触发GC的目标堆大小计算公式,在Go runtime内部被称为pacer算法,pacer中文有翻译成“起搏器”的,有译成“配速器”的。不管译成啥,总而言之它是用来控制GC触发节奏的

不过pacer目前的算法是无法保证你的应用不被OOM killed的,举个例子(见下图):

在这个例子中:

  • 一开始live heap始终平稳,净增的heap object保持0,即新分配的heap object与被清扫掉的heap object相互抵消。
  • 后续在(1)处出现一次target heap的跃升(从h/2->h),原因显然是live heap object变多了,都在用,即便触发GC也无法清除。不过此时target heap(h)是小于hard memory limit的;
  • 程序继续执行,在(2)处,又出现一次target heap的跃升(从h->2h),而live heap object也变多了,稳定在h,此时,target heap变为2h,高于hard memory limit了;
  • 后续程序继续执行,当live heap object到达(3)时,实际Go的堆内存(包括未清理的)超过了hard memory limit,但由于尚未到达target heap(2h),GC没有被执行,因此应用被oom killed。

我们看到这个例子中,并非Go应用真正需要那么多内存(如果有GC及时清理,live heap object就在(3)的高度),而是Pacer算法导致了没能及时触发GC

那么如何尽可能的避免oom killed呢?我们接下来看一下Go社区给出了两个“民间偏方”。

3. Go社区的GC调优方案

这两个“偏方”, 一个是twitch游戏公司给出的memory ballast(内存压舱石),另外一个则是像uber这样的大厂采用的自动GC动态调优方案。当然这两个方案不光是要避免oom,更是为了优化GC,提高程序的执行效率。

下面我们分别简单介绍一下。先来说说twitch公司的memory ballast。twitch的Go服务运行在具有64G物理内存的VM上,通过观察运维人员发现,服务常驻的物理内存消耗仅为400多M,但Go GC的启动却十分频繁,这导致其服务响应的时间较长。twitch的工程师考虑充分利用内存,降低GC的启动频率,从而降低服务的响应延迟。

于是他们想到了一种方法,他们在服务的main函数初始化环节像下面这样声明了一个10G容量的大切片,并保证这个切片在程序退出前不被GC释放掉:

func main() {
    // Create a large heap allocation of 10 GiB
    ballast := make([]byte, 10<<30)

    // Application execution continues
    // ...

    runtime.Keepalive(ballast)
    // ... ...
}

这个切片由于太大,将在堆上分配并被runtime跟踪,但这个切片并不会给应用带去实质上的物理内存消耗,这得益于os对应用进程内存的延迟簿记:只有读写的内存才会导致缺页中断并由OS为之分配物理内存。从类似top的工具来看,这10个G的字节仅会记录在VIRT/VSZ(虚拟内存)上,而不会记录在RES/RSS(常驻内存)上。

这样一来,根据前面Pacer算法的原理,触发GC的下一个目标堆大小就至少为20G,在Go服务分配堆内存到20G之前GC都不会被触发,所有cpu资源都会被用来处理业务,这也与twitch的实测结果一致(GC次数下降99%)。

一旦到了20G,由于之前观测的结果是服务仅需400多M物理内存,大量heap object会被回收,Go服务的live heap会回到400多M,但重新计算目标堆内存时,由于前面那个“压舱石”的存在,目标堆内存已经会在至少20G的水位上,就这样GC次数少了,GC少了,worker goroutine参加“劳役”的时间就少了,cpu利用率高了,服务响应的延迟也下来了。

注:“劳役”是指worker goroutine在mallocgc内存时被runtime强制“劳役”:停下自己手头的工作,去辅助GC做heap live object的mark。

不过使用该方案的前提是你对你的Go服务的内存消耗情况(忙闲时)有着精确的了解,这样才能结合硬件资源情况设定合理的ballast值。

按照Soft memory limit proposal的说法,该方案的弊端如下:

  • 不能跨平台移植,据说Windows上不适用(压舱石的值会直接反映为应用的物理内存占用);
  • 不能保证随着Go运行时的演进而继续正常工作(比如:一旦pacer算法发生了巨大变化);
  • 开发者需要进行复杂的计算并估计运行时内存开销以选择适合的ballast大小。

接下来我们再来看看自动GC动态调优方案。

去年12月,uber在其官方博客分享了uber内部使用的半自动化Go GC调优方案,按uber的说法,这种方案实施后帮助uber节省了70K cpu核的算力。其背后的原理依旧是从Pacer的算法公式出发,改变原先Go服务生命周期全程保持GOGC值静态不变的作法,在每次GC时,依据容器的内存限制以及当前的live heap size动态计算并设置GOGC值,从而实现对内存不足oom-killed的保护,同时最大程度利用内存,改善Gc对cpu的占用率。

显然这种方案更为复杂,需要有一个专家团队来保证这种自动调优的参数的设置与方案的实现。

4. 引入Soft memory limit

其实Go GC pacer的问题还有很多, Go核心团队开发者Michael Knyszek提了一个pacer问题综述的issue,将这些问题做了汇总。但问题还需一个一个解决,在Go 1.19这个版本中,Michael Knyszek就带来了他的Soft memory limit的解决方案

这个方案在runtime/debug包中添加了一个名为SetMemoryLimit的函数以及GOMEMLIMIT环境变量,通过他们任意一个都可以设定Go应用的Memory limit。

一旦设定了Memory limit,当Go堆大小达到“Memory limit减去非堆内存后的值”时,一轮GC会被触发。即便你手动关闭了GC(GOGC=off),GC亦是会被触发。

通过原理我们可以看到,这个特性最直接解决的就是oom-killed这个问题!就像前面pacer问题示意图中的那个例子,如果我们设定了一个比hard memory limit小一些的soft memory limit的值,那么在(3)那个点便不会出现oom-killed,因为在那之前soft memory limit就会触发一次GC,将一些无用的堆内存回收掉了。

但我们也要注意:soft memory limit不保证不会出现oom-killed,这个也很好理解。如果live heap object到达limit了,说明你的应用内存资源真的不够了,是时候扩内存条资源了,这个是GC无论如何都无法解决的问题。

但如果一个Go应用的live heap object超过了soft memory limit但还尚未被kill,那么此时GC会被持续触发,但为了保证在这种情况下业务依然能继续进行,soft memory limit方案保证GC最多只会使用50%的CPU算力,以保证业务处理依然能够得到cpu资源。

对于GC触发频率高,要降低GC频率的情况,soft memory limit的方案就是关闭GC(GOGC=off),这样GC只有当堆内存到达soft memory limit值时才会触发,可以提升cpu利用率。不过有一种情况,Go官方的GC guide中不建议你这么做,那就是当你的Go程序与其他程序共享一些有限的内存时。这时只需保留内存限制并将其设置为一个较小的合理值即可,因为它可能有助于抑制不良的瞬时行为。

那么多大的值是合理的soft memory limit值呢?在Go服务独占容器资源时,一个好的经验法则是留下额外的5-10%的空间,以考虑Go运行时不知道的内存来源。uber在其博客中设定的limit为资源上限的70%,也是一个不错的经验值。

四. 小结

也许Go 1.19因开发周期的压缩给大家带来的惊喜并不多。不过特性虽少,却都很实用,比如上面的soft memory limit,一旦用好,便可以帮助大家解决大问题。

而拥有正常开发周期的Go 1.20已经处于积极的开发中,从目前里程碑中规划的功能和改进来看,Go泛型语法将得到进一步的补全,向着完整版迈进,就这一点就值得大家期待了!

五. 参考资料

  • Russ Cox内存模型系列 – https://research.swtch.com/mm
  • 关于Go内存模型的讨论 – https://github.com/golang/go/discussions/47141
  • How to Make a Multiprocessor Computer That Correctly Executes Multiprocess Programs- https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/make-multiprocessor-computer-correctly-executes-multiprocess-programs
  • A Tutorial Introduction to the ARM and POWER Relaxed Memory Models- https://www.cl.cam.ac.uk/~pes20/ppc-supplemental/test7.pdf
  • Weak Ordering – A New Definition- https://people.eecs.berkeley.edu/~kubitron/courses/cs258-S08/handouts/papers/adve-isca90.pdf
  • Foundations of the C++ Concurrency Memory Model – https://www.hpl.hp.com/techreports/2008/HPL-2008-56.pdf
  • Go GC pacer原理 – https://docs.google.com/document/d/1wmjrocXIWTr1JxU-3EQBI6BK6KgtiFArkG47XK73xIQ/edit

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