Go语言基础——Go 内存管理及编译器优化思路 ｜ 青训营笔记

LongBob
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这是我参与「第五届青训营 」笔记创作活动的第7天

一：Go内存管理及优化

1. Go内存分配

（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4 MB
    • 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

（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会被缓存在mcentral 中，而不是立刻释放并归还给OS
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2：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一return pointer
    • pprof:对象分配的函数是最频繁调用的函数之一

3：优化方案：Balanced GC

  • 每个g都绑定一大块内存（1KB)，称作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
  • 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

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  • 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

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  • 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

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  • 性能收益
    • 高峰期CPU usage降低4.6%，核心接口时延下降4.5%~7.7%

二：编译器和静态分析

1：编译器结构

  • 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
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2：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

3：过程内分析和过程间分析

  • 过程内分析(Intra-procedural analysis)
    • 仅在函数内部进行分析
  • 过程间分析(lnter-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

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三：Go编译器优化

  • 为什么做编译器优化
    • 用户无感知，重新编译即可获得性能收益
    • 通用性优化
  • 现状
    • 采用的优化少
    • 编译时间较短，没有进行较复杂的代码分析和优化
  • 编译优化的思路
    • 场景:面向后端长期执行任务
    • Tradeoff:用编译时间换取更高效的机器码
  • Beast mode
    • 函数内联
    • 逃逸分析
    • 默认栈大小调整
    • 边界检查消除
    • 循环展开

1：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
  • 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

2：Beast Mode

  • Go函数内联受到的限制较多
    • 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
  • 性能收益
    • 高峰期CPU usage降低9%，时延降低10%
    • 内存使用降低3%

3：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
    • 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，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
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