原文地址：https://medium.com/@blanchon.vincent/go-understand-the-design-of-sync-pool-2dde3024e277

原文作者：Vincent Blanchon

译文地址：https://github.com/watermelo/dailyTrans

译者：咔叽咔叽

译者水平有限，如有翻译或理解谬误，烦请帮忙指出

ℹ️本文基于 Go 1.12 和 1.13 版本，并解释了这两个版本之间 sync/pool.go 的演变。

sync 包提供了一个强大且可复用的实例池，以减少 GC 压力。在使用该包之前，我们需要在使用池之前和之后对应用程序进行基准测试。这非常重要，因为如果不了解它内部的工作原理，可能会影响性能。

池的限制

我们来看一个例子以了解它如何在一个非常简单的上下文中分配 10k 次：

type Small struct {
   a int
}

var pool = sync.Pool{
   New: func() interface{} { return new(Small) },
}

//go:noinline
func inc(s *Small) { s.a++ }

func BenchmarkWithoutPool(b *testing.B) {
   var s *Small
   for i := 0; i < b.N; i++ {
      for j := 0; j < 10000; j++ {
         s = &Small{ a: 1, }
         b.StopTimer(); inc(s); b.StartTimer()
      }
   }
}

func BenchmarkWithPool(b *testing.B) {
   var s *Small
   for i := 0; i < b.N; i++ {
      for j := 0; j < 10000; j++ {
         s = pool.Get().(*Small)
         s.a = 1
         b.StopTimer(); inc(s); b.StartTimer()
         pool.Put(s)
      }
   }
}

上面有两个基准测试，一个没有使用 sync.Pool，另一个使用了：

name           time/op        alloc/op        allocs/op
WithoutPool-8  3.02ms ± 1%    160kB ± 0%      1.05kB ± 1%
WithPool-8     1.36ms ± 6%   1.05kB ± 0%        3.00 ± 0%

由于循环有 10k 次迭代，因此不使用池的基准测试在堆上需要 10k 次内存分配，而使用了池的基准测试仅进行了 3 次分配。这 3 次分配由池产生的，但却只分配了一个结构实例。目前看起来还不错；使用 sync.Pool 更快，消耗更少的内存。

但是，在一个真实的应用程序中，你的实例可能会被用于处理繁重的任务，并会做很多头部内存分配。在这种情况下，当内存增加时，将会触发 GC。我们还可以使用命令 runtime.GC() 来强制执行基准测试中的 GC 来模拟此行为：（译者注：在 Benchmark 的每次迭代中添加runtime.GC()）

name           time/op        alloc/op        allocs/op
WithoutPool-8  993ms ± 1%    249kB ± 2%      10.9k ± 0%
WithPool-8     1.03s ± 4%    10.6MB ± 0%     31.0k ± 0%

我们现在可以看到，在 GC 的情况下池的性能较低，分配数和内存使用也更高。我们继续更深入地了解原因。

池的内部工作流程

深入了解 sync/pool.go 包的初始化，可以帮助我们之前的问题的答案：

func init() {
   runtime_registerPoolCleanup(poolCleanup)
}

他将注册一个在运行时清理 pool 对象的方法。GC 在文件 runtime/mgc.go 中将触发这个方法：

func gcStart(trigger gcTrigger) {
   [...]
   // 在开始 GC 前调用 clearpools
   clearpools()

这就解释了为什么在调用 GC 时性能较低。因为每次 GC 运行时都会清理 pool 对象（译者注：pool 对象的生存时间介于两次 GC 之间）。文档也告知我们：

存储在池中的任何内容都可以在不被通知的情况下随时自动删除

现在，让我们创建一个流程图以了解池的管理方式：

对于我们创建的每个 sync.Pool，go 生成一个连接到每个处理器(译者注：处理器即 Go 中调度模型 GMP 的 P，pool 里实际存储形式是 [P]poolLocal)的内部池 poolLocal。该结构由两个属性组成：private 和 shared。第一个只能由其所有者访问（push 和 pop 不需要任何锁），而 shared 属性可由任何其他处理器读取，并且需要并发安全。实际上，池不是简单的本地缓存，它可以被我们的应用程序中的任何线程/goroutines 使用。

Go 的 1.13 版本将改进 shared 的访问，并且还将带来一个新的缓存，以解决 GC 和池清理相关的问题。

新的无锁池和 victim 缓存

Go 1.13 版将 shared 用一个双向链表poolChain作为储存结构，这次改动删除了锁并改善了 shared 的访问。以下是 shared 访问的新流程：

使用这个新的链式结构池，每个处理器可以在其 shared 队列的头部 push 和 pop，而其他处理器访问 shared 只能从尾部 pop。由于 next/prev 属性，shared 队列的头部可以通过分配一个两倍大的新结构来扩容，该结构将链接到前一个结构。初始结构的默认大小为 8。这意味着第二个结构将是 16，第三个结构 32，依此类推。

此外，现在 poolLocal 结构不需要锁了，代码可以依赖于原子操作。

关于新加的 victim 缓存（译者注：关于引入 victim 缓存的 commit，引入该缓存就是为了解决之前 Benchmark 那个问题），新策略非常简单。现在有两组池：活动池和存档池（译者注：allPools 和 oldPools）。当 GC 运行时，它会将每个池的引用保存到池中的新属性（victim），然后在清理当前池之前将该组池变成存档池：

// 从所有 pool 中删除 victim 缓存
for _, p := range oldPools {
   p.victim = nil
   p.victimSize = 0
}

// 把主缓存移到 victim 缓存
for _, p := range allPools {
   p.victim = p.local
   p.victimSize = p.localSize
   p.local = nil
   p.localSize = 0
}

// 非空主缓存的池现在具有非空的 victim 缓存，并且池的主缓存被清除
oldPools, allPools = allPools, nil

有了这个策略，应用程序现在将有一个循环的 GC 来创建/收集具有备份的新元素，这要归功于 victim 缓存。在之前的流程图中，将在请求"shared" pool 的流程之后请求 victim 缓存。