这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 5 天
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回收动态内存
- 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
1.1 相关概念
- Mutator：业务线程，分配新对象，修改对象指向关系
- Collector：GC(Gabage Collection)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，collectors必须感知对象指向关系的改变
1.2 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
- 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)，使用free list 管理空闲内存
- 移动并整理存活对象(Mark-compact GC)，原地整理对象
1.3 分代GC
- 分代假说：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)
- 常规对象分配
- 由于存活对象很少，可以采用copying collection
- GC吞吐率很高
- 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
1.4 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
- 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
- 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
2 Go内存管理
2.1 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，如4 MB
- 先将内存分成大块，例如8 KB，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
2.2 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会缓存在mcentral中，而不是立刻释放并归还给OS
2.3 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内存分配路径长，比较耗时。
字节跳动的优化方案—Balanced GC
- 每个g都绑定一大块内存(1 KB)，称为goroutine allocation buffer(GAB)
- GAB用于noscan类型的小对象分配：< 128 B
- 使用三个指针维护GAB：base,end,top
- 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
