这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 6 天
Go内存分配
分块
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目标：为对象在heap上分配内存
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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
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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
Go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
如何选择合理的优化方式？ 回答：采用 Balanced GC 方案
Balanced GC
- GAB对于GO内存管理来说是一个对象
- 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，即根据对象的生命周期，使用不同的标记和清理策略
总结： 在计算机领域面临的问题之后，将大问题划分成一个个小的问题去解决，或者将一个个细小的问题抽象/整理成一个大实例去解决往往都是一种不错的方法(抽象和分化问题)
