这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 1 天

自动内存管理

malloc() 分配的内存

优点

• 避免手动管理，专注于业务逻辑
• 保证内存使用的正确性和安全性

相关概念

• Mutator:业务线程，分配新对象，修改对象指向关系
• Collector: GC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!

评价方法

• 安全性(Safety):不能回收存活的对象基本要求
• 吞吐率(Throughput): 1- GC时间 / 程序执行总时间 花在GC上的时间
• 暂停时间(Pause time): stop the world(STW) 业务是否感知
• 内存开销(Space overhead) GC元数据开销

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

追踪垃圾回收

• 求指针关系的传递闭包：从根对象出发，找到所有可达对象
• 清理方法
  • 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)
  • 移动并整理存活对象(Mark-compact GC)

分代GC

• 针对年轻和年老的对象，指定不同的GC策略
  • 年轻
    • 存活对象很少
    • Copying Gc
    • 吞吐率很高
  • 老年
    • Mark-sweep Gc

引用计数

• 每个对象关联一个引用数目

• 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(smart pointer)

• 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——weak reference
  • 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

内存管理优化

• 小对象占比较高
• Balance GC
  • 正常分配路径 g -> m -> p -> mcache -> mspan -> memory block -> return pointer
  • 优化：在g上绑定一个大内存GAB（1kb），使用指针碰撞风格分配（base，top，end），用于noscan类型的小对象分配
  • 问题：内存延迟释放
    • 设定阈值，超过阈值，将存活对象复制到另一个GAB中
    • copying GC

Go 编译器优化

函数内联

• 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
• 大多数都是正向优化
• Go函数内联受到的限制较多
• 逃逸分析
  • 分析指针的动态作用域，因为Go是允许在函数外访问变量的
  • 未逃逸的对象可以在栈上分配