Go内存管理 | 青训营笔记
性能优化是什么？
提升软件系统处理能力，减少不必要的消耗，充分发掘计算机算力
为什么要做性能优化？
- 用户体验：带来用户体验的提升
- 资源高效利用：降低成本，提高效率
性能优化的层面
业务代码、SDK、基础库、语言运行时、OS
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业务层优化
- 针对特定场景，具体问题，具体分析
- 容易获得较大性能收益
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语言运行时优化
- 解决更通用的性能问题
- 考虑更多场景
- Tradeoffs
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数据驱动
- 自动化性能分析工具——pprof
- 依靠数据而非猜测
- 首先优化最大瓶颈
性能优化与软件质量
- 软件质量至关重要
- 在保证接口稳定的前提下改进具体实现
- 测试用例：覆盖尽可能多的场景，方便回归
- 文档：做了什么，没做什么，能达到怎样的效果
- 隔离：通过选项控制是否开启优化
- 可观测：必要的日志输出
自动内存管理
概念
动态内存：程序在运行时根据需求动态分配的内存：malloc()
自动内存管理（垃圾回收） ：由程序语言的运行时系统管理动态内存
- 避免手动内存管理，专注于实现业务逻辑
- 保证内存使用的正确性和安全性：double-free problem, use-after-free problem
三个任务
- 为新对象分配空间
- 找到存活对象
- 回收死亡对象的内存空间
相关概念
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Mutator：业务线程，分配新对象，修改对象指向关系
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Collector：GC线程，找到存活对象，回收死亡对象的内存空间
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Serial GC：只有一个collector
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Parallel GC：支持多个collectors同时回收的GC算法
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Concurrent GC：mutator(s)和collector(s)可以同时执行
- Collectors必须感知对象指向关系的改变
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评价GC算法
- 安全性(Safety)：不能回收存活的对象
基本要求 - 吞吐率(Throughput)：1-(GC时间/程序执行总时间)
花在GC上的时间 - 暂停时间(Pause time)：stop the world (STW)
业务是否感知 - 内存开销(Space overhead)
GC元数据开销
- 安全性(Safety)：不能回收存活的对象
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追踪垃圾回收(Tracing garbage colletion)
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引用计数(Reference counting)
Tracing garbage collection
对象被回收的条件：指针指向关系不可达的对象
三个步骤
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标记根对象
- 静态变量、全局变量、常量、线程栈等
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标记：找到可达对象
- 求指针指向关系的传递闭包：从根对象出发，找到所有可达对象
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清理所有不可达对象
- 将存活对象复制到另外的内存空间(Copying GC)
- 将死亡对象的内存标记为"可分配"(Mark-sweep GC)
- 移动并整理存活对象(Mark-compact GC)
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根据对象的生命周期，使用不同的标记和清理策略
Generational GC
分代假说(Generational hypothesis)：most objects die young
Intuition：很多对象在分配出来后很快就不再使用了
每个对象都有年龄：经历过GC的次数
目的：对年轻和老年的对象，制定不同的GC策略，降低整体内存管理的开销
不同年龄的对象处于heap的不同区域
年轻代(Young generation)
- 常规的对象分配
- 由于存活对象很少，可以采用copying collection
- GC存活率很高
老年代(Old generation)
- 对象趋向于一直活着，反复复制开销较大
- 可以采用mark-sweep collection
Reference counting
每个对象都有一个与之关联的引用数目
对象存活的条件：当且仅当引用数大于0
优点：
- 内存管理的操作被平摊到程序执行过程中
- 内存管理不需要了解runtime的实现细节：C++智能指针(smart pointer)
缺点
- 维护引用计数的开销较大：通过原子操作保证对引用计数操作的原子性和可见性
- 无法回收环形数据结构——weak reference
- 内存开销：每个对象都引入的额外内存空间存储引用数目
- 回收内存时依然可能引发暂停
Go内存管理及优化
内存分配
分块
目标：为对象在heap上分配内存
提前将内存分块
- 调用系统调用mmap()向OS申请一大块内存，例如4MB
- 先将内存划分成大块，例如8KB，称作mspan
- 再将大块继续划分成特定大小的小块，用于对象分配
- noscan mspan：分配不包含指针的对象——GC不需要扫描
- scan mspan：分配包含指针的对象——GC需要扫描
对象分配：根据对象的大小，选择最合适的块返回
缓存
TCMalloc：thread caching
每个p包含一个mcache用于快速分配，用于为绑定于p上的g分配对象
mcache管理一组mspan
当mcache中的mspan分配完毕，向mcentral申请带有未分配块的mspan
当mspan中没有分配的对象，mspan会被缓存在mcentral中，而不是立刻释放并归还给OS
内存管理优化
对象分配是非常高频的操作：每秒分配GB级别的内存
小对象占比较高
Go内存分配比较耗时
- 分配路径长：g -> m -> p -> mcache -> mspan -> memory block -> return pointer
- pprof：对象分配的函数是最频繁调用的函数之一
优化方案：Balanced GC
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每个g都绑定一大块内存(1KB)，称作goroutine allocation buffer(GAB)
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GAB用于noscan类型的小对象分配：<128B
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使用三个指针维护GAB：base, end, top
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Bump pointer（指针碰撞）风格对象分配
- 无须和其他分配请求互斥
- 分配动作简单高效
GAB对于Go内存管理来说是一个大对象
本质：将多个小对象的分配合并成一次大对象的分配
问题：GAB的对象分配方式会导致内存被延迟释放
方案：移动GAB中存活的对象
- 当GAB总大小超过一定阈值时，将GAB中存活的对象复制到另外分配的GAB中
- 原先的GAB可以释放，避免内存泄漏
- 本质：用copying GC的算法管理小对象
编译器和静态分析
基本介绍
编译器的结构
重要的系统软件
- 识别符合语法和非法的程序
- 生成正确且高效的代码
分析部分（前端front end）
- 词法分析，生成词素(lexeme)
- 语法分析，生成语法树
- 语义分析，收集类型信息，进行语义检查
- 中间代码生成，生成intermediate representation (IR)
综合部分（后端back end）
- 代码优化，机器无关优化，生成优化后的IR
- 代码生成，生成目标代码
数据流和控制流
静态分析
静态分析：不执行程序代码，推导程序的行为，分析程序的性质
控制流(Control flow)：程序执行的流程
数据流(Data flow)：数据在控制流上的传递
通过分析控制流和数据流，我们可以知道更多关于程序的性质(properties)
根据这些性质优化代码
过程内和过程间分析
过程内分析(Intra-procedural analysis)
- 仅在函数内部进行分析
过程间分析(Inter-procedural analysis)
- 考虑函数调用时参数传递和返回值的数据流和控制流
为什么过程间分析是个问题？
- 需要通过数据流分析得知 i 的具体类型，才能知道
i.foo()调用的是哪个foo() - 根据 i 的具体类型，产生了新的控制流，
i.foo()，分析继续 - 过程间分析需要同时分析控制流和数据流——联合求解，比较复杂
Go编译器优化
函数内联
内联：将被调用函数的函数体(callee)的副本替换到调用位置(caller)上，同时重写代码以反映参数的绑定
优点
- 消除函数内调用开销，例如传递参数、保存寄存器等
- 将过程间分析转化为过程内分析，帮助其他优化，例如逃逸分析
函数内联能多大程度影响性能？——使用micro-benchmark优化一下
缺点
- 函数体变大，instruction cache(icache)不友好
- 编译生成的Go镜像变大
函数内联在大多数情况下是正向优化
内联策略
- 调用和被调函数的规模
- …
Beast Mode
Go函数内联收到的限制很多
- 语言特性，例如interface, defer等，限制了函数内联
- 内联策略非常保守
Beast mode: 调整函数内联的策略，使更多函数被内联
- 降低函数调用的开销
- 增加了其他优化的机会：逃逸分析
开销
- Go镜像增加 ~10%
- 编译时间增加
逃逸分析
逃逸分析：分析代码中指针的动态作用域：指针在何处可以被访问
大致思路
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从对象分配处触发，沿着控制流，观察对象的数据流
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若发现指针p在当前作用域s：
- 作为参数传递给其他函数
- 传递给全局变量
- 传递给其他的goroutine
- 传递给已逃逸的指针指向的对香港
-
则指针p指向的对象逃逸出s，反之则没有逃逸出s
Beast mode: 函数内联拓展了函数边界，更多对象不逃逸
优化：未逃逸的对象可以在栈上分配
- 对象在栈上分配和回收很快：移动sp
- 减少在heap上的分配，降低GC负担
