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搭建你自己的Go Runtime metrics环境

自从Go 1.5开始,每次Go release, Gopher Brian Hatfield都会将自己对新版Go的runtime的性能数据(与之前Go版本的比较)在twitter上晒出来。就连Go team staff在世界各地做speaking时也在slide中引用Brian的图片。后来,Brian Hatfield将其用于度量runtime性能数据的代码打包成library并放在github上开源了,我们也可以使用这个library来建立我们自己的Go Runtime metrics设施了。这里简要说一下搭建的步骤。

一、环境与原理

Brian Hatfield的go-runtime-metrics library实现的很简单,其runtime data来自于Go runtime package中的MemStats、NumGoroutine和NumCgoCall等。被测试目标程序只需要import该library即可输出runtime states数据:

import _ "github.com/bmhatfield/go-runtime-metrics"

go-runtime-metrics library将启动一个单独的goroutine,并定时上报runtime数据。目前该library仅支持向statsD输出数据,用户可以通过配置将statsD的数据导入graphite并使用graphite web查看,流程如下图:

img{512x368}

本次实验环境为ubuntu 16.04.1:

$ uname -rmn
tonybai-ThinkCentre-M6600s-N000 4.4.0-83-generic x86_64

二、搭建步骤

1、安装go-runtime-metrics library

我们直接go get就可以下载go-runtime-metrics library:

$ go get github.com/bmhatfield/go-runtime-metrics

我们编写一个目标程序:

//main.go
package main

import (
    "flag"
    "log"
    "net/http"
    "os"

    _ "github.com/bmhatfield/go-runtime-metrics"
)

func main() {
    flag.Parse()

    cwd, err := os.Getwd()
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    srv := &http.Server{
        Addr:    ":8000", // Normally ":443"
        Handler: http.FileServer(http.Dir(cwd)),
    }
    log.Fatal(srv.ListenAndServe())
}

我的ubuntu主机上安装了四个go版本,它们分别是go 1.5.4、go 1.7.6、go 1.8.3和go1.9beta2,于是我们分别用这四个版本的server作为被测程序进行go runtime数据上报,以便对比。

$ GOROOT=~/.bin/go154 ~/.bin/go154/bin/go build -o server-go154 main.go
$ GOROOT=~/.bin/go174 ~/.bin/go174/bin/go build -o server-go174 main.go
$ GOROOT=~/.bin/go183 ~/.bin/go183/bin/go build -o server-go183 main.go
$ GOROOT=~/.bin/go19beta2 ~/.bin/go19beta2/bin/go build -o server-go19beta2 main.go

$ ls -l

-rwxr-xr-x 1 tonybai tonybai 6861176 7月   4 13:49 server-go154
-rwxrwxr-x 1 tonybai tonybai 5901876 7月   4 13:50 server-go174
-rwxrwxr-x 1 tonybai tonybai 6102879 7月   4 13:51 server-go183
-rwxrwxr-x 1 tonybai tonybai 6365648 7月   4 13:51 server-go19beta2

2、安装、配置和运行statsD

statsD这个工具用于收集统计信息,并将聚合后的信息发给后端服务(比如:graphite)。statsD是采用js实现的服务,因此需要安装nodejsnpm和相关modules:

$ sudo apt-get install nodejs
$ sudo apt-get install npm

接下来,我们将statsD项目clone到本地并根据exampleConfig.js模板配置一个我们自己用的goruntimemetricConfig.js(基本上就是保留默认配置):

// goruntimemetricConfig.js
{
  graphitePort: 2003
, graphiteHost: "127.0.0.1"
, port: 8125
, backends: [ "./backends/graphite" ]
}

启动statsD:

$ nodejs stats.js goruntimemetricConfig.js
3 Jul 11:14:20 - [7939] reading config file: goruntimemetricConfig.js
3 Jul 11:14:20 - server is up INFO

启动成功!

3、安装、配置和运行graphite

graphite是一种存储时序监控数据,并可以按用户需求以图形化形式展示数据的工具,它包括三个组件:

whisper是一种基于file的时序数据库格式,同时whisper也提供了相应的命令和API供其他组件调用以操作时序数据库;

carbon用于读取外部推送的metrics信息,进行聚合并写入db,它还支持缓存热点数据,提升访问效率。

graphite-web则是针对用户的图形化系统,用于定制展示监控数据的。

Graphite的安装和配置是略微繁琐的,我们一步一步慢慢来。

a) 安装graphite

$sudo apt-get install graphite-web graphite-carbon

whisper将作为依赖自动被安装。

b) local_settings.py

graphite的主配置文件在/etc/graphite/local_settings.py,文件里面有很多配置项,这里仅列出有关的,且本次生效的配置:

// /etc/graphite/local_settings.py

TIME_ZONE = 'Asia/Shanghai'

LOG_RENDERING_PERFORMANCE = True
LOG_CACHE_PERFORMANCE = True
LOG_METRIC_ACCESS = True

GRAPHITE_ROOT = '/usr/share/graphite-web'

CONF_DIR = '/etc/graphite'
STORAGE_DIR = '/var/lib/graphite/whisper'
CONTENT_DIR = '/usr/share/graphite-web/static'

WHISPER_DIR = '/var/lib/graphite/whisper'
LOG_DIR = '/var/log/graphite'
INDEX_FILE = '/var/lib/graphite/search_index'  # Search index file

DATABASES = {
    'default': {
        'NAME': '/var/lib/graphite/graphite.db',
        'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
        'USER': '',
        'PASSWORD': '',
        'HOST': '',
        'PORT': ''
    }
}

c) 同步数据库

接下来执行下面两个命令来做database sync(同步):

$ sudo graphite-manage migrate auth
.. ....
Operations to perform:
  Apply all migrations: auth
Running migrations:
  Rendering model states... DONE
  Applying contenttypes.0001_initial... OK
  Applying contenttypes.0002_remove_content_type_name... OK
  Applying auth.0001_initial... OK
  Applying auth.0002_alter_permission_name_max_length... OK
  Applying auth.0003_alter_user_email_max_length... OK
  Applying auth.0004_alter_user_username_opts... OK
  Applying auth.0005_alter_user_last_login_null... OK
  Applying auth.0006_require_contenttypes_0002... OK

$ sudo graphite-manage syncdb

Operations to perform:
  Synchronize unmigrated apps: account, cli, render, whitelist, metrics, url_shortener, dashboard, composer, events, browser
  Apply all migrations: admin, contenttypes, tagging, auth, sessions
Synchronizing apps without migrations:
  Creating tables...
    Creating table account_profile
    Creating table account_variable
    Creating table account_view
    Creating table account_window
    Creating table account_mygraph
    Creating table dashboard_dashboard
    Creating table events_event
    Creating table url_shortener_link
    Running deferred SQL...
  Installing custom SQL...
Running migrations:
  Rendering model states... DONE
  Applying admin.0001_initial... OK
  Applying sessions.0001_initial... OK
  Applying tagging.0001_initial... OK

You have installed Django's auth system, and don't have any superusers defined.
Would you like to create one now? (yes/no): yes
Username (leave blank to use 'root'):
Email address: xx@yy.com
Password:
Password (again):
Superuser created successfully.

这里我们创建一个superuser:root,用于登录graphite-web时使用。

d) 配置carbon

涉及carbon的配置文件如下,我们保持默认配置不动:

/etc/carbon/carbon.conf(内容太多,这里不列出来了)

/etc/carbon/storage-schemas.conf
[carbon]
pattern = ^carbon\.
retentions = 60:90d

[default_1min_for_1day]
pattern = .*
retentions = 60s:1d

[stats]
pattern = ^stats.*
retentions = 10s:6h,1min:6d,10min:1800d

carbon有一个cache功能,我们通过下面步骤可以将其打开:

打开carbon-cache使能开关:

$ vi /etc/default/graphite-carbon
CARBON_CACHE_ENABLED=true

启动carbon-cache:

$ sudo cp /usr/share/doc/graphite-carbon/examples/storage-aggregation.conf.example /etc/carbon/storage-aggregation.conf
$ systemctl start carbon-cache

e) 启动graphite-web

graphite-web支持多种主流web server,这里以apache2为例,graphite-web将mod-wsgi方式部署在apache2下面:

$sudo apt-get install apache2 libapache2-mod-wsgi

$ sudo service apache2 start

$ sudo a2dissite 000-default
Site 000-default disabled.

$ sudo service apache2 reload

$ sudo cp /usr/share/graphite-web/apache2-graphite.conf /etc/apache2/sites-available

$ sudo  a2ensite apache2-graphite
Enabling site apache2-graphite.
To activate the new configuration, you need to run:
  service apache2 reload

$ sudo systemctl reload apache2

由于apache2的Worker process默认以www-data:www-data用户权限运行,但数据库文件的访问权限却是:_graphite:_graphite:

$ ll /var/lib/graphite/graphite.db
-rw-r--r-- 1 _graphite _graphite 72704 7月   3 13:48 /var/lib/graphite/graphite.db

我们需要修改一下apache worker的user:

$ sudo vi /etc/apache2/envvars

export APACHE_RUN_USER=_graphite
export APACHE_RUN_GROUP=_graphite

重启apache2生效!使用Browser打开:http://127.0.0.1,如无意外,你将看到下面graphite-web的首页:

img{512x368}

三、执行benchmarking

这里我将使用wrk这个http benchmarking tool分别对前面的四个版本的目标程序(server-go154 server-go174 server-go183 server-go19beta2)进行benchmarking test,每个目标程序接收10分钟的请求:

$ ./server-go154
$ wrk -t12 -c400 -d10m http://127.0.0.1:8000

$ ./server-go174
$ wrk -t12 -c400 -d10m http://127.0.0.1:8000

$ ./server-go183
$ wrk -t12 -c400 -d10m http://127.0.0.1:8000

$ ./server-go19beta2
$ wrk -t12 -c400 -d10m http://127.0.0.1:8000

四、结果展示

用浏览器打开graphite-web,在左边的tree标签下以此打开树形结构:Metrics -> stats -> gauges -> go -> YOUR_HOST_NAME -> mem -> gc -> pause,如果顺利的话,你将会在Graphite Composer窗口看到折线图,我们也以GC pause为例,GC pause也是gopher们最为关心的:

img{512x368}

通过这幅图(左侧坐标轴的单位为nanoseconds),我们大致可以看出:

Go 1.5.4的GC pause约在600μs左右;
Go 1.7.4的GC pause约在300μs左右;
Go 1.8.3和Go 1.9beta2的GC pause基本都在100μs以下了。Go 1.9的GC改进似乎不大。不过这里我的程序也并不足够典型。

其他结果:

Go routines number:

img{512x368}

GC count:

img{512x368}

memory allocations:

img{512x368}

除了查看单个指标曲线,你也可以通过graphite-web提供的dashboard功能定制你要monitor的面板,这里就不赘述了。

五、参考资料


微博:@tonybai_cn
微信公众号:iamtonybai
github.com: https://github.com/bigwhite

Go语言是如何处理栈的

Go 1.4Beta1刚刚发布,在Go 1.4Beta1中,Go语言的stack处理方式由之前的"segmented stacks"改为了"continuous stacks"。关于Go语言对stack的处理机制、发展历史、存在问题等,CloudFlare的一篇官方blog进行了系统的阐述,这里的内容就是 翻译自CloudFlare的那篇blog:《How Stacks are Handled in Go》。

在CloudFlare,我们使用Go语言实现各种服务和应用。在这篇博文中,我们将带领大家深入挖掘一些Go的某些纷繁复杂的技术细节。

Go语言的重要特性之一是goroutines。它们是代价低廉、协同调度的执行线程,被用于实现各种操作,诸如timeout、生成器、相互竞 争的后端程序。为了使goroutines可以适应更多地任务,我们不仅需要保证每个goroutines的内存最小占用量,还要保证人们可以使 用最低配置将它们启动起来。

为了实现这个目标,Go语言采用了栈管理,这一与其他编程语言类似的方案,但在具体实现层面,又与其他语言有着较大的不同。

一、线程栈(thread stacks)介绍

在我们研究Go的栈处理方式之前,我们先来看看传统语言,比如C是如何进行栈管理的。

当你启动一个C实现的thread时,C标准库会负责分配一块内存作为这个线程的栈。标准库分配这块内存,告诉内核它的位置并让内核处理这个线程 的执行。不过当这块内存不够用时,问题就来了,我们来看一下下面这个函数:

int a(int m, int n) {
    if (m == 0) {
        return n + 1;
    } else if (m > 0 && n == 0) {
        return a(m – 1, 1);
    } else {
        return a(m – 1, a(m, n – 1));
    }
}

这个函数大量使用递归,执行a(4, 5)就会降所有栈内存耗尽。要解决这个问题,你可以调整标准库给线程栈分配的内存块的大小。但是全线提高栈大小意味着每个线程都会提高栈的内存使用量,即 便它们不是大量采用递归方式的。这样一来,你将用光所有内存,即便你的程序还尚未使用栈上的内存。

另外一种可选的解决方法则是为每个线程单独确定栈大小。这样一来你就不得不完成这样的任务:根据每个线程的需要,估算它们的栈内存的大小。这将是 创建线程的难度超出我们的期望。想搞清楚一般情况下一个线程栈需要多少内存是不可行的,即便是通常情况也是非常困难的。

二、Go是如何应对这个问题的

Go运行时会试图按需为goroutine提供它们所需要的栈空间,而不是为每个goroutine分配一个固定大小的栈空间。这样可以把程序员 们从决定栈空间大小的烦心事中解脱了出来。不过Go核心团队正在尝试切换到另外一种方案,这里我将尝试阐述旧方案以及它的缺点,新方案以及为何要 做出如此改变。

三、分段栈(Segmented Stacks)

分段栈(segmented stacks)是Go语言最初用来处理栈的方案。当创建一个goroutine时,Go运行时会分配一段8K字节的内存用于栈供goroutine运行使 用,我们让goroutine在这个栈上完成其任务处理。

当我们用光这8K字节的栈空间后,问题随之而来。为了解决这个问题,每个go函数在函数入口处都会有一小段代码(called prologue),这段代码会检查是否用光了已分配的栈空间,如果用光了,这段代码会调用morestack函数。

morestack函数会分配一段新内存用作栈空间,接下来它会将有关栈的各种数据信息写入栈底的一个struct中(译注:下图中Stack info),包括上一段栈的地址。有点我们拥有了一个新的栈段(stack segment),我们将重启goroutine,从导致栈空间用光的那个函数(译注:下图中的Foobar)开始执行。这就是所谓的“栈分裂 (stack split)”。

下面的栈示意图刚好是我们进行栈分裂后的情形:

在新栈的底部,我们插入了一个栈入口函数lessstack。我们不会调用该函数,设置这个函数就是用于我们从那个导致我们用光栈空间的函数(译 注:Foobar)返回时用的。当那个函数(译注:Foobar)返回时,我们回到lessstack(这个栈帧),lessstack会查找 stack底部的那个struct,并调整栈指针(stack pointer),使得我们返回到前一段栈空间。这样做之后,我们就可以将这个新栈段(stack segment)释放掉,并继续执行我们的程序了。

四、分段栈(Segmented stacks)的问题

分段栈给了我们具备按需伸缩能力的栈。程序员们无需担心计算栈的大小了,启动一个新的goroutine代价低廉并且程序员不会知道栈将增长多 大。

这就是直到目前Go语言处理stack增长的方法,但是这个方法有个瑕疵。那就是栈缩小会是一个相对代价高昂的操作。如果你在一个循环遇到栈分裂 (stack split),你会最有感触。一个函数会增加栈空间,做栈分裂,返回并释放栈段(stack segment)。如果你在一个循环中进行这些,你会付出很大的代价(性能方面)。

这就是所谓的“hot split”问题。它也是Go核心开发组更换到一个新的栈管理方案-栈拷贝(stack copying)的主要原因。

五、栈拷贝(stack copying)

栈拷贝初始阶段与分段栈类似。goroutine在栈上运行着,当用光栈空间,它遇到与旧方案中相同的栈溢出检查。但是与旧方案采用的保留一个返 回前一段栈的link不同,新方案创建一个两倍于原stack大小的新stack,并将旧栈拷贝到其中。这意味着当栈实际使用的空间缩小为原先的 大小时,go运行时不用做任何事情。栈缩小是一个无任何代价的操作。此外,当栈再次增长时,运行时也无需做任何事情,我们只需要重用之前分配的空 闲空间即可。

六、栈是怎么拷贝的

拷贝栈听起来简单,但实际上它是一件有难度的事情。因为Go中栈上的变量都有自己的地址,一旦你拥有指向栈上变量的指针,这种情况下你就无法如你 所愿。当你移动栈时,指向原栈的指针都将变为无效指针。

幸运的是,只有在栈上分配的指针才能指向栈上的地址。这点对于内存安全是极其必要的,否则,程序可能会访问到已不再使用了的栈上的地址。

由于我们需要知道那些需要被垃圾收集器回收的指针的位置,因此我们知道栈上哪些部分是指针。当我们移动栈时,我们可以更新栈里地指针使其指向新的 目标地址,并且所有相关的指针都要被照顾到。

由于我们使用垃圾回收的信息来协助完成栈拷贝,因此所有出现在栈上的函数都必须具备这些信息。但事情不总是这样的。因为Go运行时的大部分代码是 用C编写的,大量的运行时调用没有指针信息可用,这样就无法进行拷贝。一旦这种情况发生,我们又不得不退回到分段栈方案,并接受为其付出的高昂代 价。

这就是当前Go运行时开发者大规模重写Go runtime的原因。那些无法用Go重写的代码,比如调度器和垃圾收集器的内核,将在一个特殊的栈上执行,这个特殊栈的size由runtime开发者 单独计算确定。

除了让栈拷贝成为可能之外,这个方法还会使得我们在未来能够实现出并发垃圾回收等特性。

七、关于虚拟内存

另外一种不同的栈处理方式就是在虚拟内存中分配大内存段。由于物理内存只是在真正使用时才会被分配,因此看起来好似你可以分配一个大内存段并让操 作系统处理它。下面是这种方法的一些问题

首先,32位系统只能支持4G字节虚拟内存,并且应用只能用到其中的3G空间。由于同时运行百万goroutines的情况并不少见,因此你很可 能用光虚拟内存,即便我们假设每个goroutine的stack只有8K。

第二,然而我们可以在64位系统中分配大内存,它依赖于过量内存使用。所谓过量使用是指当你分配的内存大小超出物理内存大小时,依赖操作系统保证 在需要时能够分配出物理内存。然而,允许过量使用可能会导致一些风险。由于一些进程分配了超出机器物理内存大小的内存,如果这些进程使用更多内存 时,操作系统将不得不为它们补充分配内存。这会导致操作系统将一些内存段放入磁盘缓存,这常常会增加不可预测的处理延迟。正是考虑到这个原因,一 些新系统关闭了对过量使用的支持。

八、结论

为了使goroutine使用代价更加低廉,更快速,适合更多task情况,Go开发组做出了很多努力。栈管理只是其中一小部分。如果你想了解更 多关于栈拷贝的细节,可以参考其设计文档。此外,如果你想了解更多有关Go运行 时重写的细节,这里有一个mail list

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