使用minio搭建高性能对象存储-第一部分:原型

近期参与了一个项目,该项目有存储大量图片、短视频、音频等非结构化数据的需求。于是我优先在Go社区寻找能满足这类需求的开源项目,minio就这样进入了我的视野。

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图:minio logo

其实三年前我就知道了minio,并还下载玩(研)耍(究)了一番,但那时minio的成熟程度与今天相比还是相差较远的(当时需求简单,于是选择了较为熟悉的weedfs)。而如今的minio在github上收获了广泛的关注,小星星也是蛮多的(20k+ star)。它不仅被Go社区使用,在其他语言社区也有着广泛应用。我可以不负责任的说:在对象存储领域,minio大有kafka(java技术栈)在消息队列领域舍我其谁的气概:)。

2019年gopherchina大会上,探探工程师分享了“基于MINIO的对象存储方案在探探的实践”。虽然探探目前是否在生产中使用minio暂不得而知,但这又一次证明了minio在对象存储领域的强大影响力。

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图:探探工程师在gopherchina2019大会上分享minio实践

minio出品自一个有着多年网络文件系统开发经验的团队,其初始创始团队都来自于原Glusterfs团队,该团队二次创业的产品minio的设计广泛吸取了glusterfs的经验和教训:

  • 部署简单:一个single二进制文件即是一切,还可支持各种平台。(托了go语言的福)

  • minio支持海量存储,可按zone扩展(原zone不受任何影响),支持单个对象最大5TB;

  • 兼容Amazon S3接口,充分考虑开发人员的需求和体验;

  • 低冗余且磁盘损坏高容忍,标准且最高的数据冗余系数为2(即存储一个1M的数据对象,实际占用磁盘空间为2M)。但在任意n/2块disk损坏的情况下依然可以读出数据(n为一个纠删码集合(Erasure Coding Set)中的disk数量)。并且这种损坏恢复是基于单个对象的,而不是基于整个存储卷的。

  • 读写性能优异

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图:来自minio技术白皮书中的benchmark数据

鉴于上述minio的“优点”,我打算在这个项目中基于minio实现非结构化数据的对象存储方案。本篇文章将介绍方案的原型设计与初始minio验证环境搭建。

一. 原型方案

基于minio的非结构化数据对象存储方案都大同小异,下面的图示就是根据我们的需求简单设计的原型方案:

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图:原型方案

  • 我们基于minio提供的distributed mode,将位于多个host上的多块磁盘组成一个逻辑存储池,通过运行于不同host上的minio server实现一个高可用的对象存储方案;

  • 数据通过一个独立的上传服务(基于minio提供的sdk与minio集群通信)写入minio;

  • 通过minio的mc工具创建bucket,并将bucket的policy设置为”download”,以允许外部用户直接与minio通信,获取对象数据。中间不再设置除lb之外的中间层;

  • 通过job或定时任务利用mc工具统一对minio中的数据进行维护,比如定期删除7天前的数据(如果数据默认过期时间设定为7天)。

二. minio server启动模式

minio支持多种server启动模式:

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图:minio server启动模式

minio server的standalone模式,即要管理的磁盘都在host本地。该启动模式一般仅用于实验环境、测试环境的验证和学习使用。在standalone模式下,还可以分为non-erasure code modeerasure code mode

所谓non-erasure code mode,即minio server启动时仅传入一个本地磁盘目录参数:比如:

$minio server data

Endpoint:  http://10.10.126.88:9000  http://127.0.0.1:9000
AccessKey: minioadmin
SecretKey: minioadmin

Browser Access:
   http://10.10.126.88:9000  http://127.0.0.1:9000           

Command-line Access: https://docs.min.io/docs/minio-client-quickstart-guide
   $ mc config host add myminio http://10.10.126.88:9000 minioadmin minioadmin

... ...

在这样的启动模式下,对于每一份对象数据,minio直接在data下面存储这份数据,不会建立副本,也不会启用纠删码机制。因此,这种模式无论是服务实例还是磁盘都是“单点”,无任何高可用保障,磁盘损坏就表示数据丢失。

同样在单minio server的情况下,erasure code mode即为minio server实例传入多个本地磁盘参数。一旦遇到多于一个磁盘参数,minio server会自动启用erasure code modeerasure code对磁盘的个数是有要求的,如不满足要求,实例启动将失败:

$minio server data1 data2
ERROR Invalid command line arguments: Incorrect number of endpoints provided [data1 data2]
      > Please provide an even number of endpoints greater or equal to 4
      HINT:
        For more information, please refer to https://docs.min.io/docs/minio-erasure-code-quickstart-guide

erasure code启用后,要求传给minio server的endpoint(standalone模式下,即本地磁盘上的目录)至少为4个。minio server启用纠删码机制后,会自动将传入的disk drive划分为多个erasure coding set,每个erasure coding set中的disk drive的数量可以是:4, 6, 8, 10, 12, 14 和16。minio server会根据传入disk drive的数量自动计算set个数和每个set中的disk drive数量。比如下面例子中,我们传入四个endpoint(disk drive)给minio server:

$minio server data1 data2 data3 data4

Formatting 1 zone, 1 set(s), 4 drives per set.
WARNING: Host local has more than 2 drives of set. A host failure will result in data becoming unavailable.
Status:         4 Online, 0 Offline.
Endpoint:  http://10.10.126.88:9000  http://127.0.0.1:9000
AccessKey: minioadmin
SecretKey: minioadmin

Browser Access:
   http://10.10.126.88:9000  http://127.0.0.1:9000           

Command-line Access: https://docs.min.io/docs/minio-client-quickstart-guide
   $ mc config host add myminio http://10.10.126.88:9000 minioadmin minioadmin

... ...

从minio server的输出日志来看,minio server将这些drive放入了一个erasure coding set了。在输出日志中,我们还看到一行WARNING: Host local has more than 2 drives of set. A host failure will result in data becoming unavailable.,即minio server警告我们:这个erasure coding set中有多于两个的drive都在local host上,这样一旦host宕机,那么数据将无法获取。(每个set 有4个drive,根据纠删码的机制,这个set的最大允许失效的disk数量为4/2=2)。

我们再来看minio server启动的一个“语法糖” – “省略号”语法:

$minio server data{1...18}

Formatting 1 zone, 3 set(s), 6 drives per set.
WARNING: Host local has more than 3 drives of set. A host failure will result in data becoming unavailable.
WARNING: Host local has more than 3 drives of set. A host failure will result in data becoming unavailable.
WARNING: Host local has more than 3 drives of set. A host failure will result in data becoming unavailable.
Status:         18 Online, 0 Offline.
Endpoint:  http://10.10.126.88:9000  http://127.0.0.1:9000
AccessKey: minioadmin
SecretKey: minioadmin

Browser Access:
   http://10.10.126.88:9000  http://127.0.0.1:9000           

Command-line Access: https://docs.min.io/docs/minio-client-quickstart-guide
   $ mc config host add myminio http://10.10.126.88:9000 minioadmin minioadmin

... ...

minio server data{1...18}等价于minio server data1 data2 data3 data4 data5 data6 data7 data8 data9 data10 data11 data 12 data13 data14 data15 data16 data17 data18。minio server会自行扩展省略号代表的内容。我们看到:当我们传入18个disk drive后,minio server创建了3个erasure coding set,每个set中有6个disk drive。同样,minio server还针对每个set输出了一行WARNING:每个Set中有三个以上的disk drive都位于同一台host上。

这些WARNING我们可以通过distributed mode来解决。顾名思义,distributed mode下,minio server实例和其管理的disk drive分布在多台host上,这种模式可以避免minio server实例单点,数据也将分布在不同host上的不同disk中,实现了高可用,提升了整体的容灾能力。由于处理多个host上的disk,distribute mode默认就会启动erasure coding set机制。

在distributed mode下,minio server后面的远程的endpoint采用http url编码格式:

export MINIO_ACCESS_KEY=<ACCESS_KEY>
export MINIO_SECRET_KEY=<SECRET_KEY>
$minio server http://host{1...4}:9000/minio/data{1...4}

上面例子中的minio server命令相当于4个host,每个host上启动一个minio server实例,每个实例都管理16的disk drive(包括本地和远程的)。上述命令等价于:

$minio server http://host1:9000/minio/data1 http://host1:9000/minio/data2 http://host1:9000/minio/data3 http://host1:9000/minio/data4 http://host2:9000/minio/data1 http://host2:9000/minio/data2 http://host2:9000/minio/data3 http://host2:9000/minio/data4 http://host3:9000/minio/data1 http://host3:9000/minio/data2 http://host3:9000/minio/data3 http://host3:9000/minio/data4 http://host4:9000/minio/data1 http://host4:9000/minio/data2 http://host4:9000/minio/data3 http://host4:9000/minio/data4

minio同样会自动将这些disk drive划分为若干个erasure coding set。每个endpoint用http://address/disk-drive-path的形式编码。注意:这条命令在host1、host2、host3和host4上都要执行

minio有一个zone的概念,比如下面这个例子:

$minio server data{1...8} data{9...16}

Formatting 1 zone, 1 set(s), 8 drives per set.
WARNING: Host local has more than 4 drives of set. A host failure will result in data becoming unavailable.
Formatting 2 zone, 1 set(s), 8 drives per set.
WARNING: Host local has more than 4 drives of set. A host failure will result in data becoming unavailable.
Status:         16 Online, 0 Offline.
Endpoint:  http://10.10.126.88:9000  http://127.0.0.1:9000
AccessKey: minioadmin
SecretKey: minioadmin

Browser Access:
   http://10.10.126.88:9000  http://127.0.0.1:9000           

Command-line Access: https://docs.min.io/docs/minio-client-quickstart-guide
   $ mc config host add myminio http://10.10.126.88:9000 minioadmin minioadmin

... ...

我们在命令行中给minio server传入两组采用“省略号”语法的参数,minio认为每组就是一个“zone”,这里有两组,因此minio创建了两个zone。在每个zone内,minio创建了一个erasure coding set,每个set中有8个disk drive。对于外部的写数据请求,minio server会首先查找可用空间多的zone,然后再在zone内选择set和disk drive。

如果不用“省略号”语法,那么minio server会将后面传入的所有disk drive放入一个zone中。

三. 原型验证环境搭建与配置

1. 单机上部署distributed minio集群

我们的验证环境采用最小的distributed minio模式:单机、one zone, one erasure coding set, 4 disk drive。下面是部署的示意图:

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图:单机上部署distributed minio集群

我们没有使用“省略号”语法,在单机上不是很好模拟。我们通过下面脚本来启动该minio集群:

# cat startup_minio.sh
#!/bin/bash

export MINIO_ACCESS_KEY="minio"
export MINIO_SECRET_KEY="minio123"

for i in {01..04}; do
    nohup minio server --address ":90${i}" http://127.0.0.1:9001/root/minio-install/data1 http://127.0.0.1:9002/root/minio-install/data2  http://127.0.0.1:9003/root/minio-install/data3 http://127.0.0.1:9004/root/minio-install/data4 > "/root/minio-install/90${i}.log"& 2>&1
done

启动该minio集群,并查看启动状态:

# bash startup_minio.sh

# ps -ef|grep minio

root      1218     1 11 21:58 pts/5    00:00:01 minio server --address :9001 http://127.0.0.1:9001/root/minio-install/data1 http://127.0.0.1:9002/root/minio-install/data2 http://127.0.0.1:9003/root/minio-install/data3 http://127.0.0.1:9004/root/minio-install/data4
root      1219     1 11 21:58 pts/5    00:00:01 minio server --address :9002 http://127.0.0.1:9001/root/minio-install/data1 http://127.0.0.1:9002/root/minio-install/data2 http://127.0.0.1:9003/root/minio-install/data3 http://127.0.0.1:9004/root/minio-install/data4
root      1220     1  3 21:58 pts/5    00:00:00 minio server --address :9003 http://127.0.0.1:9001/root/minio-install/data1 http://127.0.0.1:9002/root/minio-install/data2 http://127.0.0.1:9003/root/minio-install/data3 http://127.0.0.1:9004/root/minio-install/data4
root      1221     1 11 21:58 pts/5    00:00:01 minio server --address :9004 http://127.0.0.1:9001/root/minio-install/data1 http://127.0.0.1:9002/root/minio-install/data2 http://127.0.0.1:9003/root/minio-install/data3 http://127.0.0.1:9004/root/minio-install/data4

root@instance-cspzrq3u:~/minio-install# ls
9001.log  9002.log  9003.log  9004.log  data1  data2  data3  data4  startup_minio.sh
root@instance-cspzrq3u:~/minio-install# tail -100f 9001.log

Formatting 1 zone, 1 set(s), 4 drives per set.
Attempting encryption of all config, IAM users and policies on MinIO backend
Status:         4 Online, 0 Offline.
Endpoint:  http://192.168.16.4:9001  http://172.17.0.1:9001  http://172.18.0.1:9001  http://127.0.0.1:9001       

Browser Access:
   http://192.168.16.4:9001  http://172.17.0.1:9001  http://172.18.0.1:9001  http://127.0.0.1:9001       

.... ...

2. mc配置与管理

minio官方提供了mc命令行工具,用于对minio server进行管理。我们首先要为mc创建一个管理本地minio server(:9001)的配置:

# mc config host add myminio http://localhost:9001 minio minio123
Added `myminio` successfully.

这里我们使用mc添加了一个所谓”host”,指向上面创建的minio server(:9001)。上面的命令实质上是在~/.mc/config.json中写入了如下配置:

# cat ~/.mc/config.json
{
    "version": "9",
    "hosts": {
        "myminio": {
            "url": "http://localhost:9001",
            "accessKey": "minio",
            "secretKey": "minio123",
            "api": "s3v4",
            "lookup": "auto"
        }
    }
}

接下来,我们通过mc命令在minio集群中添加三个bucket:

root@instance-cspzrq3u:~# mc mb myminio/image
Bucket created successfully `myminio/image`.
root@instance-cspzrq3u:~# mc mb myminio/video
Bucket created successfully `myminio/video`.
root@instance-cspzrq3u:~# mc mb myminio/audio
Bucket created successfully `myminio/audio`.
root@instance-cspzrq3u:~# mc ls myminio
[2020-03-16 15:19:55 CST]      0B audio/
[2020-03-16 15:19:48 CST]      0B image/
[2020-03-16 15:19:52 CST]      0B video/

新创建的bucket默认的访问policy是none,即外部无访问权限:

root@instance-cspzrq3u:~# mc policy get myminio/image
Access permission for `myminio/image` is `none`

根据我们的设计,我们需要给这三个bucket添加外部可读取权限,以image这个bucket为例:

root@instance-cspzrq3u:~# mc policy set download myminio/image
Access permission for `myminio/image` is set to `download`
root@instance-cspzrq3u:~# mc policy get myminio/image
Access permission for `myminio/image` is `download`

3. load balancer设置

这里我们使用一个nginx前置在minio集群外部,下面是为minio创建的nginx配置文件(/etc/nginx/conf.d/minio.conf):

// /etc/nginx/conf.d/minio.conf

 upstream minio_cluster {
    server localhost:9001;
    server localhost:9002;
    server localhost:9003;
    server localhost:9004;
 }

server {
 listen 9000;
 server_name myminio.tonybai.com;

 # To allow special characters in headers
 ignore_invalid_headers off;
 # Allow any size file to be uploaded.
 # Set to a value such as 1000m; to restrict file size to a specific value
 client_max_body_size 0;
 # To disable buffering
 proxy_buffering off;

location / {

   proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
   proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
   proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
   proxy_set_header Host $http_host;

   proxy_connect_timeout 300;
   # Default is HTTP/1, keepalive is only enabled in HTTP/1.1
   proxy_http_version 1.1;
   proxy_set_header Connection "";
   chunked_transfer_encoding off;

   proxy_pass http://minio_cluster;
}

location /image/ {
   proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
   proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
   proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
   proxy_set_header Host $http_host;

   proxy_connect_timeout 300;
   # Default is HTTP/1, keepalive is only enabled in HTTP/1.1
   proxy_http_version 1.1;
   proxy_set_header Connection "";
   chunked_transfer_encoding off;
   client_max_body_size 1000m;
   proxy_buffering off;

   proxy_pass http://minio_cluster;
 }
}

重启nginx(nginx -s reload)。

我们使用浏览器访问一下http://myminio.tonybai.com:9000/,登录后,你将看到如下页面:

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图:浏览器访问minio web

选择左侧的”image” bucket,点击右下角的”+”号,我们可以上传一张图片:gopher-daily-logo.png,上传后,我们退出登录。然后通过地址http://myminio.tonybai.com:9000/image/gopher-daily-logo.png访问该图片。你也可以通过wget命令下载该图片:

$wget -c http://myminio.tonybai.com:9000/image/gopher-daily-logo.png
--2020-03-16 15:40:20--  http://myminio.tonybai.com:9000/image/gopher-daily-logo.png
正在解析主机 myminio.tonybai.com (myminio.tonybai.com)... 106.12.69.83
正在连接 myminio.tonybai.com (myminio.tonybai.com)|106.12.69.83|:9000... 已连接。
已发出 HTTP 请求,正在等待回应... 200 OK
长度:59736 (58K) [image/png]
正在保存至: “gopher-daily-logo.png”

gopher-daily-logo.png        100%[============================================>]  58.34K   253KB/s  用时 0.2s   

2020-03-16 15:40:20 (253 KB/s) - 已保存 “gopher-daily-logo.png” [59736/59736])

4. 对象清除

我们的需求中,bucket中的数据对象的生命周期是7天,我们可以使用定时工具或一个job通过mc工具对这些过期对象进行清除,比如我们每隔5分钟执行一次下面的命令:

$mc rm --recursive --force --newer-than 7d myminio/image/

该命令将递归删除image bucket下早于7天前创建的数据对象。rm命令支持各种条件组合,具体可参考一下mc rm的manual。

四. 小结

至此,使用minio搭建高性能对象存储的第一步:原型算是顺利搭建ok了。相信在后续对minio的深入使用和了解后,会有更多关于minio的内容和大家分享。


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可视化Go内存管理

本文翻译自《Visualizing memory management in Golang》

img{512x368}

“内存管理”系列的一部分

在这个由多部分组成的系列文章中,我旨在揭示内存管理背后的概念,并对某些现代编程语言的内存管理机制做更深入的探究。我希望该系列文章可以使您对这些语言在内存管理方面正在发生的事情能有所了解。

在本章中,我们将研究Go编程语言(Golang)的内存管理。和C/C++、Rust等一样,Go是一种静态类型的编译型语言。因此,Go不需要VM,Go应用程序二进制文件中嵌入了一个小型运行时(Go runtime),可以处理诸如垃圾收集(GC),调度和并发之类的语言功能。

如果您还没有阅读本系列的第一部分,请先阅读它,因为在那篇文章中我解释了栈(stack)和堆(heap)内存之间的区别,这对于理解本文很有用。

这篇文章基于Go 1.13的默认官方实现,有些概念细节可能会在Go的未来版本中发生变化

Go内部内存结构

首先,让我们看看Go内部的内存结构是什么样子的。

Go运行时将Goroutines(G)调度到逻辑处理器(P)上执行。每个P都有一台逻辑机器(M)。在这篇文章中,我们将使用P、M和G。如果您不熟悉Go调度程序,请先阅读《Go调度程序:Ms,Ps和Gs》

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Goroutine调度原理

每个Go程序进程都由操作系统(OS)分配了一些虚拟内存,这是该进程可以访问的全部内存。在这个虚拟内存中实际正在使用的内存称为Resident Set(驻留内存)。该空间由内部内存结构管理,如下所示:

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Go内部内存结构原理图

这是一个简化的视图,基于Go使用的内部对象。实际上,Go将内存划分和分组为页(page),就像这篇文章描述的那样。

这与我们在前几章中看到的JVMV8的内存结构完全不同。如您所见,这里没有分代内存。这样做的主要原因是TCMalloc(线程缓存Malloc),Go自己的内存分配器正是基于该模型实现的。

让我们看看Go独特的内存构造是什么样子的:

页堆page heap(mheap)

这里是Go存储动态数据(在编译时无法计算大小的任何数据)的地方。它是最大的内存块,也是进行垃圾收集(GC)的地方。

驻留内存(resident set)被划分为每个大小为8KB的页,并由一个全局mheap对象管理。

大对象(大小> 32kb的对象)直接从mheap分配。这些大对象申请请求是以获取中央锁(central lock)为代价的,因此在任何给定时间点只能满足一个P的请求。

mheap通过将页归类为不同结构进行管理的:

  • mspan:mspan是mheap中管理的内存页的最基本结构。这是一个双向链接列表,其中包含起始页面的地址,span size class和span中的页面数量。像TCMalloc一样,Go将内存页按大小分为67个不同类别,大小从8字节到32KB,如下图所示

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mspan结构

每个span存在两个,一个span用于带指针的对象(scan class),一个用于无指针的对象(noscan class)。这在GC期间有帮助,因为noscan类查找活动对象时无需遍历span。

  • mcentral:mcentral将相同大小级别的span归类在一起。每个mcentral包含两个mspanList:

    • empty:双向span链表,包括没有空闲对象的span或缓存mcache中的span。当此处的span被释放时,它将被移至non-empty span链表。
    • non-empty:有空闲对象的span双向链表。当从mcentral请求新的span,mcentral将从该链表中获取span并将其移入empty span链表。

如果mcentral没有可用的span,它将向mheap请求新页。

  • arena:堆在已分配的虚拟内存中根据需要增长和缩小。当需要更多内存时,mheap从虚拟内存中以每块64MB(对于64位体系结构)为单位获取新内存, 这块内存被称为arena。这块内存也会被划分页并映射到span。

  • mcache:这是一个非常有趣的构造。mcache是提供给P(逻辑处理器)的高速缓存,用于存储小对象(对象大小<= 32Kb)。尽管这类似于线程堆栈,但它是堆的一部分,用于动态数据。所有类大小的mcache包含scan和noscan类型mspan。Goroutine可以从mcache没有任何锁的情况下获取内存,因为一次P只能有一个锁G。因此,这更有效。mcache从mcentral需要时请求新的span。

这是栈存储区,每个Goroutine(G)有一个栈。在这里存储了静态数据,包括函数栈帧,静态结构,原生类型值和指向动态结构的指针。这与分配给每个P的mcache不是一回事。

Go内存使用(栈与堆)

现在我们已经清楚了内存的组织方式,现在让我们看看程序执行时Go是如何使用Stack和Heap的。

我们使用下面的这个Go程序,代码没有针对正确性进行优化,因此可以忽略诸如不必要的中间变量之类的问题,因此,重点是可视化栈和堆内存的使用情况。

package main

import "fmt"

type Employee struct {
    name   string
    salary int
    sales  int
    bonus  int
}

const BONUS_PERCENTAGE = 10

func getBonusPercentage(salary int) int {
    percentage := (salary * BONUS_PERCENTAGE) / 100
    return percentage
}

func findEmployeeBonus(salary, noOfSales int) int {
    bonusPercentage := getBonusPercentage(salary)
    bonus := bonusPercentage * noOfSales
    return bonus
}

func main() {
    var john = Employee{"John", 5000, 5, 0}
    john.bonus = findEmployeeBonus(john.salary, john.sales)
    fmt.Println(john.bonus)
}

与许多垃圾回收语言相比,Go的一个主要区别是许多对象直接在程序栈上分配。Go编译器使用一种称为“逃逸分析”的过程来查找其生命周期在编译时已知的对象,并将它们分配在栈上,而不是在垃圾回收的堆内存中。在编译过程中,Go进行了逃逸分析,以确定哪些可以放入栈(静态数据),哪些需要放入堆(动态数据)。我们可以通过运行带有-gcflags '-m'标志的go build命令来查看分析的细节。对于上面的代码,它将输出如下内容:

❯ go build -gcflags '-m' gc.go
# command-line-arguments
temp/gc.go:14:6: can inline getBonusPercentage
temp/gc.go:19:6: can inline findEmployeeBonus
temp/gc.go:20:39: inlining call to getBonusPercentage
temp/gc.go:27:32: inlining call to findEmployeeBonus
temp/gc.go:27:32: inlining call to getBonusPercentage
temp/gc.go:28:13: inlining call to fmt.Println
temp/gc.go:28:18: john.bonus escapes to heap
temp/gc.go:28:13: io.Writer(os.Stdout) escapes to heap
temp/gc.go:28:13: main []interface {} literal does not escape
<autogenerated>:1: os.(*File).close .this does not escape

让我们将其可视化。单击下方图片下载幻灯片,然后翻阅幻灯片,以查看上述程序是如何执行的以及如何使用栈和堆存储器的:

img{512x368}

可视化程序执行过程中栈和堆的使用

正如你看到的:

  • main函数被保存栈中的“main栈帧”中
  • 每个函数调用都作为一个栈帧块被添加到栈中
  • 包括参数和返回值在内的所有静态变量都保存在函数的栈帧块内
  • 无论类型如何,所有静态值都直接存储在栈中。这也适用于全局范畴
  • 所有动态类型都在堆上创建,并且被栈上的指针所引用。小于32Kb的对象由P的mcache分配。这同样适用于全局范畴
  • 具有静态数据的结构体保留在栈上,直到在该位置将任何动态值添加到该结构中为止。该结构被移到堆上。
  • 从当前函数调用的函数被推入堆顶部
  • 当函数返回时,其栈帧将从栈中删除
  • 一旦主过程(main)完成,堆上的对象将不再具有来自Stack的指针的引用,并成为孤立对象

您可以看到,栈是由操作系统自动管理的,而不是Go本身。因此,我们不必担心栈。另一方面,堆并不是由操作系统自动管理的,并且由于其具有最大的内存空间并保存动态数据,因此它可能会成倍增长,从而导致我们的程序随着时间耗尽内存。随着时间的流逝,它也变得支离破碎,使应用程序变慢。解决这些问题是垃圾收集的初衷。

Go内存管理

Go的内存管理包括在需要内存时自动分配内存,在不再需要内存时进行垃圾回收。这是由标准库完成的(译注:应该是运行时完成的)。与C/C++不同,开发人员不必处理它,并且Go进行的基础管理得到了高效的优化。

内存分配

许多采用垃圾收集的编程语言都使用分代内存结构来使收集高效,同时进行压缩以减少碎片。正如我们前面所看到的,Go在这里采用了不同的方法,Go在构造内存方面有很大的不同。Go使用线程本地缓存(thread local cache)来加速小对象分配,并维护着scan/noscan的span来加速GC。这种结构以及整个过程避免了碎片,从而在GC期间无需做紧缩处理。让我们看看这种分配是如何发生的。

Go根据对象的大小决定对象的分配过程,分为三类:

微小对象(Tiny)(size <16B):使用mcache的微小分配器分配大小小于16个字节的对象。这是高效的,并且在单个16字节块上可完成多个微小分配。

img{512x368}

微小分配

小对象(尺寸16B〜32KB):大小在16个字节和32k字节之间的对象被分配在G运行所在的P的mcache的对应的mspan size class上。

img{512x368}

小对象分配

在微小型和小型对象分配中,如果mspan的列表为空,分配器将从mheap获取大量的页面用于mspan。如果mheap为空或没有足够大的页面满足分配请求,那么它将从操作系统中分配一组新的页(至少1MB)。

大对象(大小> 32KB):大于32 KB的对象直接分配在mheap的相应大小类上(size class)。如果mheap为空或没有足够大的页面满足分配请求,则它将从操作系统中分配一组新的页(至少1MB)。

img{512x368}

大对象分配

注意:您可以在此处找到以幻灯片形式记录的GIF图像

垃圾收集(GC)

现在我们知道Go如何分配内存了,让我们再看看它是如何自动回收堆内存的,这对于应用程序的性能非常重要。当程序尝试在堆上分配的内存大于可用内存时,我们会遇到内存不足的错误(out of memory)。不当的堆内存管理也可能导致内存泄漏。

Go通过垃圾回收机制管理堆内存。简单来说,它释放了孤儿对象(orphan object)使用的内存,所谓孤儿对象是指那些不再被栈直接或间接(通过另一个对象中的引用)引用的对象,从而为创建新对象的分配腾出了空间。

Go 1.12版本开始,Go使用了非分代的、并发的、基于三色标记和清除的垃圾回收器。收集过程大致如下所示,由于版本之间的差异,我不想做细节的描述。但是,如果您对此感兴趣,那么我推荐这个很棒的系列文章

当完成一定百分比(GC百分比)的堆分配,GC过程就开始了。收集器将在不同工作阶段执行不同的工作:

  • 标记设置(mark setup, stw):GC启动时,收集器将打开写屏障(write barrier),以便可以在下一个并发阶段维护数据完整性。此步骤需要非常小的暂停(stw),因此每个正在运行的Goroutine都会暂停以启用此功能,然后继续。

  • 标记(并发执行的):打开写屏障后,实际的标记过程将并行启动,这个过程将使用可用CPU能力的25%。对应的P将保留,直到该标记过程完成。这个过程是使用专用的Goroutines完成的。在这个过程中,GC标记了堆中的活动对象(被任何活动的Goroutine的栈中引用的)。当采集花费更长的时间时,该过程可以从应用程序中征用活动的Goroutine来辅助标记过程。这称为Mark Assist

  • 标记终止(stw):标记一旦完成,每个活动的Goroutine都会暂停,写入屏障将关闭,清理任务将开始执行。GC还会在此处计算下一个GC目标。完成此操作后,保留的P的会释放回应用程序。

  • 清除(并发):当完成收集并尝试分配后,清除过程开始将未标记为活动的对象回收。清除的内存量与分配的内存量是同步的(即回收后的内存马上可以被再分配了)。

让我们在一个Goroutine中看看这个过程。为了简洁起见,将对象的数量保持较小。单击下面图片,可下载幻灯片,然后翻阅幻灯片查看该过程:

img{512x368}

xx

  • 我们以一个Goroutine为例,实际过程是对所有活动Goroutine都进行的。首先打开写屏障。
  • 标记过程选择GC root并将其着色为黑色,并以深度优先的树状方式遍历该该根节点里面的指针,将遇到的每个对象都标记为灰色
  • 当它到达noscan span中的某个对象或某个对象不再有指针时,它完成了这个根节点的标记操作并选取下一个GC root对象
  • 当扫描完所有GC root节点之后,它将选取灰色对象,并以类似方式继续遍历其指针
  • 如果在打开写屏障时,指向对象的指针发生任何变化,则该对象将变为灰色,以便GC对其进行重新扫描
  • 当不再有灰色对象留下时,标记过程完成,并且写屏障被关闭
  • 当分配开始时(因为写屏障关闭了),清除过程也会同步进行

我们看到这里有一些停止世界(stop)的过程,但是通常这个过程非常快,在大多数情况下可以忽略不计。对象的着色在span的gcmarkBits属性中进行。

结论

这篇文章为您提供了Go内存结构和内存管理的概述。这里不是全面详尽的说明,有许多更高级的概念,实现细节在各个版本之间都在不断变化。但是对于大多数Go开发人员来说,这些信息就已经足够了,我希望它能帮助您编写出更好的、性能更高的应用程序,牢记这些,将有助于您避免下一个内存泄漏问题。

参考文献

  • blog.learngoprogramming.com https://blog.learngoprogramming.com/a-visual-guide-to-golang-memory-allocator-from-ground-up-e132258453ed
  • www.ardanlabs.com https://www.ardanlabs.com/blog/2018/12/garbage-collection-in-go-part1-semantics.html
  • povilasv.me https://povilasv.me/go-memory-management/
  • medium.com/a-journey-with-go https://medium.com/a-journey-with-go/go-memory-management-and-allocation-a7396d430f44
  • medium.com/a-journey-with-go https://medium.com/a-journey-with-go/go-how-does-the-garbage-collector-mark-the-memory-72cfc12c6976
  • hub.packtpub.com https://hub.packtpub.com/implementing-memory-management-with-golang-garbage-collector/
  • making.pusher.com https://making.pusher.com/golangs-real-time-gc-in-theory-and-practice/
  • segment.com/blog https://segment.com/blog/allocation-efficiency-in-high-performance-go-services/
  • go101.org https://go101.org/article/memory-block.html

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