这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 4 天

自动内存管理

自动内存管理需要完成以下三个目标：为新的对象分配空间、找到存活的对象、回收死亡对象的空间

在自动内存管理中我们有部分概念需要了解：

• mutator： 业务线程，分配新的对象（创建新的对象），修改对象指向关系

• collector： GC线程，找到存活的对象，回收已死亡对象的内存空间（指向无法到达，或者引用计数为0）

• serial GC： 只有一个collector， 此时我们进行垃圾回收操作会暂停其他业务。

• Parallel GC： 并行的有多个GC，但是还是会对其他业务线程造成影响

• concurrent GC： mutator和collector同时执行。但是存在在collector执行期间修改对象指向的情况。

我们评价GC有四个方面：

• 1、安全性，不能回收活的对象

• 2、吞吐率。gc时间越短越好

• 3、暂停时间。业务是否感知

• 4、内存开销，GC元数据的开销

追踪垃圾回收

指针指向关系不可达的对象，即可回收此空间。

追踪垃圾回收有三个步骤：

• 标记根对象： 静态变量，全局变量，常量，线程栈。通常来说对象中如果是包含指针的，那么就是根对象。

• 标记可达对象：指针指向关系的传递闭包。从根对象出发找到所有可达的对象。

• 清理，所有不可达的对象。

而在清理的过程中，我们也有不同的方法：

• 将存货对象复制到另外的内存空间（copying GC）

• 将死亡对象的内存标记位可分配（mark_sweep GC）

• 移动并整理存活的对象（mark-compact GC）

至于这三种方法如何选取，还是要根据对象的生命周期进行判断。例如对于小的变量，我们确实可以使用copying GC。而对于存储空间大的对象，我们可以使用标记清除法。毕竟移动一大块内存还是较为繁琐的。

Generational GC（分代GC)

• 分代假说：大部分的对象总是会快速的死去

• 很多对象在分配出来之后很快就不用了

• 每个对象都有年龄： 经历过GC的次数

• 对年轻和老年的对象，定制不同的GC策略，降低整体的内存管理的开销

  年轻代：

  • 常规的对象分配
  • 由于存货的对象很少，可以采用copying gc
  • gc的吞吐率很高

• 不同年龄的对象处于heap的不同位置

  • 对象趋于一直存货，反复复制开销很大
  • 可以采用marksweep

引用计数

• 每个对象都有一个与之关联的引用数目
• 对象只有在引用数大于0的情况下才算存货。

内存管理的操作被平摊到程序的执行过程中，内存管理不需要了解runtime的细节，这点可以类比与c++的智能指针。还有python的垃圾回收机制也是引用计数的。

但是，引用计数虽然在代码上十分的简洁。但是维护计数的开销较大，他需要通过原子操作保证对引用计数操作的原子性与可见性，这又是一个十分频繁的操作，这就很吃性能了。

而且，他还无法回收环形的数据结构，因为首尾相连，我们的引用计数不可能为0。每个对象都需要引入额外的内存空间存储引用数目，回收内存时可能会引发暂停。这都是引用计数存在的缺点。

Go的内存分配

在heap上分配内存

• 提前将内存分块

  • 调用系统的mmap函数，向os申请内存。
  • 将内存划分为大块，称为mspan
  • 再将大块的继续划分为特定的大小，用于对象的分配
  • 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）

• 根据对象的大小，选择最合适的块返回

• Go的对象分配是非常高频的操作，每秒分配GB级的内存

• 小对象占比高

• Go内存分配较为耗时

  • 分配路径长： g -> m -> p -> mcache -> mspan -> memory block -> return pointer
  • 对象分配的函数时调用最为频繁的函数之一