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图解Go运行时调度器

本文翻译自《Illustrated Tales of Go Runtime Scheduler》

译注:原文章结构有些乱,笔者自行在译文中增加了一些分级标题,让结构显得更清晰一些:)。

goroutines形式的Go并发是编写现代并发软件的一种非常方便的方法,但是您的Go程序是如何高效地运行这些goroutines的呢?

在这篇文章中,我们将深入Go运行时底层,从设计角度了解Go运行时调度程序是如何实现其魔法的,并运用这些原理去解释在Go性能调试过程中产生的Go调度程序跟踪信息

所有的工程奇迹都源于需要。因此,要了解为什么需要一个Go运行时调度程序以及它是如何工作的,我们可以让时间回到操作系统兴起的那个时代,回顾操作系统的历史可以使我们深入的了解问题的根源。如果不了解问题的根源,就没有解决它的希望。这就是历史所能做的。

一. 操作系统的历史

  1. 单用户(无操作系统)。
  2. 批处理,独占系统,直到运行完成。
  3. 多道程序(译注:允许多个程序同时进入内存并运行)

多道程序的目的是使CPU和I/O重叠(overlap)。(译注:多道程序出现之前,当操作系统执行I/O操作时,CPU是空闲的;多道程序的引入实现了在一个程序占用CPU的时候,另一个程序在执行I/O操作)

那怎么实现多道程序(的CPU与I/O重叠)呢?两种方式:多道批处理系统和分时系统。

  • 多道批处理系统

    • IBM OS/MFT(具有固定数量的任务的多道程序)
    • IBM OS/MVT(具有可变数量的任务的多道程序)在这里,每个作业(job)仅获得其所需的内存量。随着job的进出,内存的划分会发生变化。
  • 分时

    • 这是一种多道程序设计,可以在作业之间快速切换。决定何时切换以及切换到哪个作业的过程就称为调度(scheduling)

当前,大多数操作系统使用分时调度程序

那么这些调度程序将用来调度什么实体(entity)呢?

  • 不同的正在执行的程序(即进程process)
  • 或作为进程子集存在使用CPU的基本单元:线程

但是在这些实体的切换是有代价的。

  • 调度成本

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图: 进程和线程的状态变量

因此,使用一个包含多个线程的进程的效率更高,因为进程创建既耗时又耗费资源。但是随后出现了多线程问题:C10k成为主要问题。

例如,如果将调度周期定为10ms(毫秒),并且有2个线程,则每个线程将分别获得5ms。如果您有5个线程,则每个线程将获得2ms。但是,如果有1000个线程怎么办?给每个线程一个10μs(微秒)的时间片?错,这样做很愚蠢,因为您将花费大量时间进行上下文切换,但是真正要完成的工作却进展缓慢或停滞不前。

您需要限制时间片的长度。在最后一种情况下,如果最小时间片为2ms并且有1000个线程,则调度周期需要增加到2s(10002ms)。如果有10,000个线程,则调度程序周期为20秒(100002ms)。在这个简单的示例中,如果每个线程都将分配给它的时间片用完,那么所有线程都完成一次运行需要20秒。因此,我们需要一些可以使并发成本降低而又不会造成过多开销的东西。

  • 用户层线程
    • 线程完全由运行时系统(用户级库)管理。
    • 理想情况下,快速高效:切换线程的代价不比函数调用多多少。
    • 操作系统内核对用户层线程一无所知,并像对待单线程进程(single-threaded process)一样对其进行管理。

在Go中,我们知道这样的用户层线程被称为“Goroutine”。

  • Goroutine

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图: goroutine vs. 线程

goroutine是由Go运行时管理的轻量级线程(lightweight thread)。要启动一个新的goroutine,只需在函数前面使用go关键字:go add(a, b)

  • Goroutine之旅
func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i <= 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(i int) {
        defer wg.Done()
        fmt.Printf("loop i is - %d\n", i)
        }(i)
    }
    wg.Wait()
    fmt.Println("Hello, Welcome to Go")
}

https://play.golang.org/p/73lESLiva0A

您能猜出上面代码片段的输出吗?

loop i is - 10
loop i is - 0
loop i is - 1
loop i is - 2
loop i is - 3
loop i is - 4
loop i is - 5
loop i is - 6
loop i is - 7
loop i is - 8
loop i is - 9
Hello, Welcome to Go

如果我们看一下输出的一种组合,你可能马上就会有两个问题:

  • 11个goroutine如何并行运行?魔法?
  • goroutine以什么顺序运行?

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图:gopher版奇异博士

上面的这两个提问给我们带来了问题。

  • 问题概述
    • 如何将这些goroutines分配到在CPU处理器上运行的多个操作系统线程上运行?
    • 这些goroutines应该以什么顺序运行才能保证公平?

本文后续的讨论将主要围绕Go运行时调度程序从设计角度如何解决这些问题。但是,与所有问题一样,我们的讨论也需要定义一个明确的边界。否则,问题陈述可能太含糊,无法形成结论。调度程序可能针对多个目标中的一个或多个,对于我们来说,我们将自己限制在以下需求之内:

  1. 应该是并行、可扩展且公平的。
  2. 每个进程应可扩展到数百万个goroutine(C10M
  3. 内存利用率高。(RAM很便宜,但不是免费的。)
  4. 系统调用不应导致性能下降。(最大化吞吐量,最小化等待时间)

让我们开始为调度程序建模,以逐步解决这些问题。

二. Goroutine调度程序模型 (译者自行加的标题)

1. 模型概述(译者自行加的标题)

a) 一个线程执行一个Goroutine

局限性:

  • 并行和可扩展
    • 并行(是的)
    • 可扩展(不是真的)
  • 每个进程不能扩展到数百万个goroutine(C10M)。

b) M:N线程—混合线程

M个操作系统内核线程执行N个“goroutine”

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图: M个内核线程执行N个goroutine

实际执行代码和并行执行都需要内核线程。但是线程创建起来很昂贵,因此我们将N个goroutines映射到M个内核线程上去执行。Goroutine是Go代码,因此我们可以完全控制它。而且它在用户空间中,创建起来很便宜。

但是由于操作系统对goroutine一无所知。因此每个goroutine都有一个状态,以帮助调度器根据goroutine状态知道要运行哪个goroutine。与内核线程的状态信息相比,goroutine的状态信息很小,因此goroutine的上下文切换变得非常快。

  • 正在运行(Running) – 当前在内核线程上运行的goroutine。
  • 可运行(Runnable) – 等待内核线程来运行的goroutine。
  • 已阻塞(Blocked) – 等待某些条件的Goroutine(例如,阻塞在channel操作,系统调用,互斥锁上的goroutine)

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图: 2个线程同时运行2个goroutine

因此,Go运行时调度器通过将N个Goroutine多路复用到M个内核线程的方式来管理处于各种不同状态的goroutines。

2. 简单的M:N调度器

在我们简单的M:N调度器中,我们有一个全局运行队列(global run queue),某些操作将一个新的goroutine放入运行队列。M个内核线程访问调度程序从“运行队列”中获取并运行goroutine。多个线程正在尝试访问相同的内存区域,因此使用互斥锁来同步对该运行队列的访问。

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图: 简单的M:N调度器

但是,那些已阻塞的goroutine在哪里?

下面是goroutine可能会阻塞的情况:

  1. 在channel上发送和接收
  2. 网络I/O操作
  3. 阻塞的系统调用
  4. 使用定时器
  5. 使用互斥锁

那么我们将这些阻塞的goroutine放在哪里呢?— 将这些阻塞的goroutine放置在哪里的设计决策基本上是围绕一个基本原理进行的:

阻塞的goroutine不应阻塞底层内核线程!(避免线程上下文切换的成本)

channel操作期间阻塞的Goroutine

每个channel都有一个recvq(waitq),用于存储试图从该channel读取数据而阻塞的goroutine。

Sendq(waitq)存储试图将数据发送到channel而被阻止的goroutine 。(channel实现原理:-https://codeburst.io/diving-deep-into-the-golang-channels-549fd4ed21a8)

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图: channel操作期间阻塞的Goroutine

channel本身会将channel操作后的未阻塞goroutine放入“运行”队列(run queue)。

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图: channel操作后未阻碍的goroutine

那系统调用呢?

首先,让我们看一下阻塞系统调用。系统调用会阻塞底层内核线程,因此我们无法在该线程上调度任何其他Goroutine。

隐含阻塞系统调用可降低并行度。

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图: 阻塞系统调用可降低并行度

一旦发生阻塞系统调用,我们无法再在M2线程上安排任何其他Goroutine运行,从而导致CPU浪费。由于我们有工作要做,但没法运行它。

恢复并行度的方法是在进入系统调用时,我们可以唤醒另一个线程,该线程将从运行队列中选择可运行的goroutine。

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图: 恢复并行度的方法

但是现在,系统调用完成后,我们有超额等待调度的goroutine。因此,我们不会立即运行从阻塞系统调用中返回的goroutine。我们会将其放入调度程序的运行队列中。

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图: 避免超额等待调度

因此,在程序运行时,线程数远大于cpu核数。尽管没有明确说明,线程数大于cpu核数,并且所有空闲线程也由运行时管理,以避免启动过多的线程。

https://golang.org/pkg/runtime/debug/#SetMaxThreads

初始设置为10,000个线程,如果超过10,000个线程,程序将崩溃。

非阻塞系统调用-将goroutine阻塞在Integrated runtime poller上 ,并释放线程以运行另一个goroutine。

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例如,在非阻塞I/O(例如HTTP调用)的情况下。由于资源尚未准备就绪,第一个syscall将不会成功,这将迫使Go使用network poller并将goroutine暂停。

部分net.Read函数的实现:

    n, err := syscall.Read(fd.Sysfd, p)
        if err != nil {
            n = 0
            if err == syscall.EAGAIN && fd.pd.pollable() {
                if err = fd.pd.waitRead(fd.isFile); err == nil {
                    continue
                }
            }
    }

一旦完成第一个系统调用并明确指出资源尚未准备就绪,goroutine将暂停,直到network poller通知它资源已准备就绪。在这种情况下,线程M将不会被阻塞。

Poller将基于操作系统使用select/kqueue/epoll/IOCP等机制来知道哪个文件描述符已准备好,一旦文件描述符准备好进行读取或写入,它将把goroutine放回到运行队列中。

还有一个Sysmon OS线程,如果超过10ms未轮询网络,它就将定期轮询网络,并将已就绪的G添加到队列中。

基本上所有goroutine都被阻塞在下面操作上:

  1. channel
  2. 互斥锁
  3. 网络IO
  4. 定时器

有某种队列,可以帮助调度这些goroutine。

现在,运行时拥有具有以下功能的调度程序。

  • 它可以处理并行执行(多线程)。
  • 处理阻塞系统调用和网络I/O。
  • 处理阻塞在用户级别(在channel上)的调用。

但这不是可伸缩的(scalable)。

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图: 使用Mutex同步全局运行队列

您可以通过Mutex同步全局运行队列,但最终会遇到一些问题,例如

  1. 缓存一致性保证的开销。
  2. 在创建,销毁和调度Goroutine G时进行激烈的锁竞争。

使用分布式调度程序解决可伸缩性问题。

分布式调度程序-每个线程一个运行队列

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图: 分布式运行队列的调度程序

这样,我们可以看到的直接好处是,每个线程的本地运行队列(local run queue)现在都没有使用mutex。仍然有一个带有mutex的全局运行队列,但仅在特殊情况下使用。它不会影响可伸缩性。

但是现在,我们有多个运行队列。

  1. 本地运行队列
  2. 全局运行队列
  3. 网络轮询器(network poller)

我们应该从哪里运行下一个goroutine?

在Go中,轮询顺序定义如下:
1. 本地运行队列
2. 全局运行队列
3. 网络轮询器
4. 工作偷窃(work stealing)

即首先检查本地运行队列,如果为空则检查全局运行队列,然后检查网络轮询器,最后进行“偷窃工作”。到目前为止,我们对1,2,3有了一些概述。让我们看一下“工作偷窃(work stealing)”。

工作偷窃

如果本地工作队列为空,请尝试“从其他队列中偷窃工作”

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图: 偷窃工作

当一个线程有太多工作要做而另一个线程空闲时,工作偷窃可以解决这个问题。在Go中,如果本地队列为空,工作偷窃将尝试满足以下条件之一。

  • 从全局队列中拉取工作。
  • 从网络轮询器中拉取工作
  • 从其他线程的本地队列中偷窃工作

到目前为止,Go运行时的调度器具有以下功能:

  • 它可以处理并行执行(使用多线程)。
  • 处理阻塞系统调用和网络I/O。
  • 处理用户级别(比如:在channel)的阻塞调用。
  • 可伸缩扩展(scalable)

但这仍不是最有效的。

还记得我们在阻塞系统调用中恢复并行度的方式吗?

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图: 系统调用操作

它暗示在一个系统调用中我们可以有多个内核线程(可以是10或1000),这可能会比cpu核数多很多。这个方案将最终在以下期间产生了恒定的开销:

  • 偷窃工作时,它必须同时扫描所有内核线程(空闲的和运行goroutine的)本地运行队列,并且大多数都将是空闲的。
  • 垃圾回收,内存分配器都会遇到相同的扫描问题。(https://blog.learngoprogramming.com/a-visual-guide-to-golang-memory-allocator-from-ground-up-e132258453ed)

使用M:P:N线程克服效率问题。

M:P:N(3级调度程序)— 引入逻辑处理器P

P —表示处理器,可以将其视为在线程上运行的本地调度程序

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图: M:P:N模型

逻辑进程P的数量始终是固定的。(默认为当前进程可以使用的逻辑CPU数量)

然后,我们将本地运行队列(LRQ)放入固定数量的逻辑处理器(P)中(译者注:而不是每个内核线程一个本地运行队列)。

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图: 分布式三级运行队列调度程序

Go运行时将首先根据计算机的逻辑CPU数量(或根据请求)创建固定数量的逻辑处理器P。

每个goroutine(G)将在分配了逻辑CPU(P)的OS线程(M)上运行。

所以现在我们在以下期间没有了恒定的开销:

  • 偷窃工作 -只需扫描固定数量的逻辑处理器(P)的本地运行队列。
  • 垃圾回收,内存分配器也将获得相同的好处。

使用固定逻辑处理器(P)的系统调用呢?

Go通过将它们包装在运行时中来优化系统调用(无论是否阻塞)。

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图: 阻塞系统调用的包装器

阻塞SYSCALL方法封装在runtime.entersyscall(SB)和 runtime.exitsyscall(SB)之间。

从字面上看,某些逻辑在进入系统调用之前被执行,而某些逻辑在系统调用返回之后执行。进行阻塞的系统调用时,此包装器将自动将P与线程M(即将执行阻塞系统调用的线程)解绑,并允许另一个线程在其上运行。

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图:阻塞Syscall的M交出P

这使得Go运行时可以高效地处理阻塞的系统调用,而无需增加运行队列(译注:本地运行队列数量始终是和P数量一致的)。

一旦阻塞系统调用返回,会发生什么?

  • 运行时会尝试获取之前绑定的那个P,然后继续执行。
  • 运行时尝试在P空闲列表中获取一个P并恢复执行。
  • 运行时将goroutine放在全局队列中,并将关联的M放回M空闲列表。

自旋线程和空闲线程

当M2线程在syscall返回后变得空闲时。如何处理这个空闲的M2线程。从理论上讲,如果线程完成了所需的操作,则应将其销毁,然后再安排进程中的其他线程到CPU上执行。这就是我们通常所说的操作系统中线程的“抢占式调度”。

考虑上述syscall中的情况。如果我们销毁了M2线程,而同时M3线程即将进入syscall。此时,在OS创建新的内核线程并将其调度执行之前,我们无法处理可运行的goroutine。频繁的线程前抢占操作不仅会增加OS的负载,而且对于性能要求更高的程序几乎是不可接受的。

因此,为了适当地利用操作系统的资源并防止频繁的线程抢占给操作系统带来的负担,我们不会销毁内核线程M2,而是使其执行自旋操作并以备将来使用。尽管这看起来是在浪费一些资源。但是,与线程之间的频繁抢占以及频繁的创建和销毁操作相比,“空闲线程”要付出的代价更少。

Spinning Thread(自旋线程) — 例如,在具有一个内核线程M(1)和一个逻辑处理器(P)的Go程序中,如果正在执行的M被syscall阻塞,则运行时会请求与P数量相同的“Spinning Threads”以允许等待的可运行goroutine继续执行。因此,在此期间,内核线程的数量M将大于P的数量(自旋线程+阻塞线程)。因此,即使将runtime.GOMAXPROCS的值设置为1,程序也将处于多线程状态。

调度中的公平性如何?—公平地选择下一个要执行的goroutine

与许多其他调度程序一样,Go也具有公平性约束,并且由goroutine的实现所强加,因为Runnable goroutine应该最终得到调度并运行。

这是Go Runtime Scheduler的四个典型的公平性约束:

任何运行时间超过10ms的goroutine都被标记为可抢占(软限制)。但是,抢占仅在函数执行开始处才能完成。Go当前在函数开始处中使用了由编译器插入的协作抢占点。

  • 无限循环 – 抢占(约10毫秒的时间片)- 软限制

但请小心无限循环,因为Go的调度程序不是抢先的(直到Go 1.13)。如果循环不包含任何抢占点(例如函数调用或分配内存),则它们将阻止其他goroutine的运行。一个简单的例子是:

package main

func main() {
    go println("goroutine ran")
    for {}
}

如果你运行:

GOMAXPROCS=1 go run main.go

直到Go(1.13)才可能打印该语句。由于缺少抢占点,main Goroutine将独占处理器。

  • 本地运行队列 -抢占(〜10ms时间片)- 软限制
  • 通过每61次调度就检查一次全局运行队列,可以避免全局运行队列处于“饥饿”状态。
  • 网络轮询器饥饿 后台线程会在主工作线程未轮询的情况下偶尔会轮询网络。

Go 1.14有一个新的“非合作抢占”机制。

有了这种机制,Go运行时便有了具有所有必需功能的Scheduler。

  • 它可以处理并行执行(多线程)。
  • 处理阻塞系统调用和网络I/O。
  • 处理用户级别(在channel上)的阻塞调用。
  • 可扩展
  • 高效
  • 公平

这提供了大量的并发性,并且始终尝试实现最大的利用率和最小的延迟。

现在,我们总体上对Go运行时调度程序有了一些了解,我们如何使用它?Go为我们提供了一个跟踪工具,即调度程序跟踪(scheduler trace),目的是提供有关调度行为的信息并用来调试与goroutine调度器伸缩性相关的问题。

三. 调度器跟踪

使用GODEBUG=schedtrace=DURATION环境变量运行Go程序以启用调度程序跟踪。(DURATION是以毫秒为单位的输出周期。)

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图:以100ms粒度对schedtrace输出采样

有关调度器跟踪的内容,Go Wiki拥有更多信息。

参考:Dmitry Vyukov的可扩展Go Scheduler设计文档和演讲 https://docs.google.com/document/d/1TTj4T2JO42uD5ID9e89oa0sLKhJYD0Y_kqxDv3I3XMw/edit

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可视化Go内存管理

本文翻译自《Visualizing memory management in Golang》

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“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

img{512x368}

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。

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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。

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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)。

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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:

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  • 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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