[Go语言内存管理详解 | 青训营笔记]

这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 4 天

一、本课重点内容

• 优化
  • 内存管理优化
  • 编译器优化
• 背景
  • 自动内存管理和 Go 内存管理机制
  • 编译器优化的基本问题和思路
• 实践：字节跳动遇到的性能问题以及优化方案

二、详细知识点介绍

2.1 前言

2.1.1 性能优化的层次

• 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
• 语言运行时优化
  • 解决更通用的性能问题
  • 考虑更多场景
  • Tradeoffs

2.1.2 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，达成什么样的效果
• 隔离：通过选项控制是否开启优化
• 可观测：必要的日志输出

2.2 自动内存管理

2.2.1 自动内存管理

• 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
• 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

2.2.2 相关概念

• Mutator：业务线程，分配新对象，修改对象指向关系
• Collector：GC 线程，找到存活对象，回收死亡对象的内存空间
• Serial GC：只有一个 collector
• Parallel GC：支持多个 collectors 同时回收的 GC 算法
• Concurrent GC：mutator(s) 和 collector(s) 可以同时执行
• 评价 GC 算法
  • 安全性：不能回收存活的对象（基本要求）
  • 吞吐率：$1 - \frac{GC 时间}{程序执行总时间}$
  • 暂停时间：stop the world
  • 内存开销
• 追踪垃圾回收
• 引用计数

2.2.3 追踪垃圾回收

• 对象被回收的条件：指针指向关系不可达的对象
• 标记根对象
  • 静态变量、全局变量、常量、线程栈等
• 标记：找到可达对象
• 清理：所有不可达对象
• 根据对象的生命周期，使用不同的标记和清理策略

2.2.4 分代 GC

• 分代假说：most objects die young
• Intuition：很对对象在分配出来后很快不再使用了
• 每个对象都有年龄：经历 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
  • 常规的对象分配
  • 由于存活对象很少，可以采用 coping collection
  • GC 吞吐率很高
• 老年代
  • 对象趋向于一直活着，反复复制开销很大
  • 可以采用 mark-sweep collection

2.2.5 引用计数

• 每个对象都有一个与之关联的引用数目
• 对象存活的条件：当且仅当引用计数大于0
• 优点
  • 内存管理的操作被平摊到程序执行中
  • 内存管理不需要了解 runtime 的实现细节
• 缺点
  • 开销大
  • 无法回收环形数据结构
  • 回收内存时依然可能引发暂停

2.3 Go 内存分配

2.3.1 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
  • 先将内存划分为大块，例如 8KB，称为 mspan
  • 再将大块划分为特定大小的小块，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

2.3.2 缓存

• TCMalloc：thread caching
• 每个 p 包含一个 mcache 用于快速分配，用于为绑定 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，而不是立刻释放归还给 OS

2.4 Go 内存管理优化

• 对象分配是非常高频的操作
• 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 - Balaced GC

• 每个 g 都绑定一大块内存（1KB），称为 GAB
• GAB 用于 noscan 类型的小对象分配，$<$128B
• 使用三个指针维护 GAB：base，top，end
• 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
• 本质：将多个小对象的分配合并成一个大对象的分配
• 问题：内存被延迟释放
• 方案：移动 GAB 中存活的对象

2.5 编译器和静态分析

2.5.1 编译器的结构

• 重要的系统软件
• 分析部分（前端）
• 综合部分（后端）

2.5.2 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：程序执行的流程
• 数据流：程序在控制流上的传递

2.5.3 过程内分析和过程间分析

• 过程内分析
  • 仅在函数内部进行分析
• 过程间分析
  • 考虑函数调用时参数传递和返回值的控制流和数据流

2.6 Go 编译器优化

2.6.1 函数内联（inlining）

• 将被调用函数的函数体的副本替换到调用位置上，同时重写代码以反映参数的绑定
• 优点
  • 消除函数调用开销
  • 将过程间分析转化为过程内分析，帮助其他优化
• 缺点
  • 函数体变大
  • 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

2.6.2 Beast Mode

• Go 函数内联收到的限制较多
  • 语言特性限制了函数内联
  • 内联策略非常保守
• Beast Mode：调整函数内联的策略，使更多的函数被内联
  • 降低函数调用的开销
  • 增加其他优化的机会

2.6.3 逃逸分析

• 分析代码中指针的动态作用域：指针在何处可被访问
• 大致思路
  • 从对象分配处出发，沿着控制流，观察对象的数据流
  • 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象
  • 则指针 p 指向的对象逃逸出 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

三、实践练习例子

• Balanced GC 优化对象分配
• Beast mode 提升代码性能

四、课后个人总结

本课学习了 Go 语言的内存管理以及实例分析。