这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第 11 天
本文主要介绍Go语言的垃圾回收机制以及堆内存分配机制。

垃圾回收机制

追踪垃圾回收

简介
- 被回收的条件：不可达对象
- 过程
  - 标记根对象 (GC roots): 静态变量、全局变量、常量、线程栈等
  - 标记：找到所有可达对象
  - 清理：回收所有不可达对象占据的内存空间

回收方式
Copying GC: 将存活对象从一块内存空间复制到另外一块内存空间，原先的空间可以直接进行对象分配

Mark-sweep GC: 将死亡对象所在内存块标记为可分配，使用 free list 管理可分配的空间

Mark-compact GC: 将存活对象复制到同一块内存区域的开头

根据对象的生命周期，使用不同的标记和清理策略

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

每个对象的年龄便是经历过的GC的次数

因此，针对年轻和老年的对象，指定不同的GC策略，降低整体内存的管理开销。

针对年轻对象：由于存活对象很少，可以采用copying collection

针对老年对象：对象倾向于一直或者，反复复制开销比较大，因此可以采用mark-sweep collection

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运行中：指针传递的过程中进行引用计数的增减
- 不需要了解 runtime 的细节：因为不需要标记 GC roots，因此不需要知道哪里是全局变量、线程栈等
缺点
- 开销大，因为对象可能会被多线程访问，对引用计数的修改需要原子操作保证原子性和可见性
- 无法回收环形数据结构
- 每个对象都引入额外存储空间存储引用计数
- 虽然引用计数的操作被平摊到程序运行过程中，但是回收大的数据结构依然可能引发暂停

Go 内存管理

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 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

两种类型的mspan
- 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

内存缓存

Go 内存管理构成了多级缓存机制，从 OS 分配得的内存被内存管理回收后，也不会立刻归还给 OS，而是在 Go runtime 内部先缓存起来，从而避免频繁向 OS 申请内存。内存分配的路线图如下。
分配路径： g (gorutine)→m(work thread) →p(processor) →mcache → mspans →memory block → return pointer

课后思考

从业务层和语言运行时层进行优化分别有什么特点？
1. 业务层优化是针对特定场景进行的优化，具体问题、具体分析
2. 语言运行时优化则是考虑更多的通用性能问题，考虑更多的场景
从软件工程的角度出发，为了保证语言 SDK 的可维护性和可拓展性，在进行运行时优化时需要注意什么？
1. 软件的质量至关重要
2. 测试用例要覆盖尽可能多的场景，以方便回归
3. 文档写具体，做了什么、没做什么、能达到什么样的效果
4. 做好隔离，通过选项控制是否开启优化
5. 保持可观测性，进行必要的日志输出
Go 是如何管理和组织内存的？

通过分块和缓存的方式进行堆内存的分配

调用系统调用mmap()向OS申请大块内存，如4MB；将大块内存进行分块，如8KB，成为mspan；然后将mspan分成特定大小的小块，用于对象分配（分配时，根据对象的大小，选择合适的块返回）

一般的内存分配路径为：g→m→p→mcache→mspan→memory block→return pointer
函数内联是什么，这项优化的优缺点是什么？

内联：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：消除了函数的调用开销，例如参数传递、保存寄存器等；并且将过程间分析转化为了过程内分析，帮助了其他优化，例如逃逸分析。

缺点：函数体变大，对cache不友好；编译生成的Go镜像变大
什么是逃逸分析？逃逸分析是如何提升代码性能的？

定义:分析代码中指针的动态作用域，即指针在何处可以被访问

如果指针p指向的对象只能在当前作用域内被访问，则p没有逃逸。

未逃逸的对象可以在栈上分配内存，通过移动sp的方式进行分配和回收，减少了在heap上的内存分配，降低了GC的负担。

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