Go语言 内存管理, 是可以可视化的

2022年8月17日 351点热度 0人点赞 0条评论

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现在就开始你的Go语言学习之旅吧!人生苦短,let’s Go.

和C/C++、Rust等一样,Go是一种静态类型的编译型语言。因此,Go不需要VM,Go应用程序二进制文件中嵌入了一个小型运行时(Go runtime),可以处理诸如垃圾收集(GC),调度和并发之类的语言功能。

Go内部内存结构


首先,让我们看看Go内部的内存结构是什么样子的。
Go运行时将Goroutines(G)调度到逻辑处理器(P)上执行。每个P都有一台逻辑机器(M)。在这篇文章中,我们将使用P、M和G。


Goroutine调度原理

每个Go程序进程都由操作系统(OS)分配了一些虚拟内存,这是该进程可以访问的全部内存。在这个虚拟内存中实际正在使用的内存称为Resident Set(驻留内存)。该空间由内部内存结构管理,如下所示:


Go内部内存结构原理图

这是一个简化的视图,基于Go使用的内部对象。实际上,Go将内存划分和分组为页(page),就像这篇文章[4]描述的那样。

这与我们在前几章中看到的JVM[5]和V8[6]的内存结构完全不同。如您所见,这里没有分代内存。这样做的主要原因是TCMalloc[7](线程缓存Malloc),Go自己的内存分配器正是基于该模型实现的。

让我们看看Go独特的内存构造是什么样子的:

页堆page heap(mheap)


这里是Go存储动态数据(在编译时无法计算大小的任何数据)的地方。它是最大的内存块,也是进行垃圾收集(GC)的地方。

驻留内存(resident set)被划分为每个大小为8KB的页,并由一个全局mheap对象管理。
大对象(大小> 32kb的对象)直接从mheap分配。这些大对象申请请求是以获取中央锁(central lock)为代价的,因此在任何给定时间点只能满足一个P的请求。

mheap通过将页归类为不同结构进行管理的:

  • mspan:mspan是mheap中管理的内存页的最基本结构。这是一个双向链接列表,其中包含起始页面的地址,span size class和span中的页面数量。像TCMalloc一样,Go将内存页按大小分为67个不同类别,大小从8字节到32KB,如下图所示

mspan结构

每个span存在两个,一个span用于带指针的对象(scan class),一个用于无指针的对象(noscan class)。这在GC期间有帮助,因为noscan类查找活动对象时无需遍历span。

  • mcentral:mcentral将相同大小级别的span归类在一起。每个mcentral包含两个mspanList:
    • empty:双向span链表,包括没有空闲对象的span或缓存mcache中的span。当此处的span被释放时,它将被移至non-empty span链表。
    • non-empty:有空闲对象的span双向链表。当从mcentral请求新的span,mcentral将从该链表中获取span并将其移入empty span链表。

如果mcentral没有可用的span,它将向mheap请求新页。

  • arena:堆在已分配的虚拟内存中根据需要增长和缩小。当需要更多内存时,mheap从虚拟内存中以每块64MB(对于64位体系结构)为单位获取新内存, 这块内存被称为arena。这块内存也会被划分页并映射到span。
  • mcache:这是一个非常有趣的构造。mcache是提供给P(逻辑处理器)的高速缓存,用于存储小对象(对象大小<= 32Kb)。尽管这类似于线程堆栈,但它是堆的一部分,用于动态数据。所有类大小的mcache包含scan和noscan类型mspan。Goroutine可以从mcache没有任何锁的情况下获取内存,因为一次P只能有一个锁G。因此,这更有效。mcache从mcentral需要时请求新的span。



这是栈存储区,每个Goroutine(G)有一个栈。在这里存储了静态数据,包括函数栈帧,静态结构,原生类型值和指向动态结构的指针。这与分配给每个P的mcache不是一回事。


Go内存使用(栈与堆)


现在我们已经清楚了内存的组织方式,现在让我们看看程序执行时Go是如何使用Stack和Heap的。


我们使用下面的这个Go程序,代码没有针对正确性进行优化,因此可以忽略诸如不必要的中间变量之类的问题,因此,重点是可视化栈和堆内存的使用情况。
package main
import "fmt"
type Employee struct {
    name   string
    salary int
    sales  int
    bonus  int
}
const BONUS_PERCENTAGE = 10
func getBonusPercentage(salary int) int {
    percentage := (salary * BONUS_PERCENTAGE) / 100
    return percentage
}
func findEmployeeBonus(salary, noOfSales int) int {
    bonusPercentage := getBonusPercentage(salary)
    bonus := bonusPercentage * noOfSales
    return bonus
}
func main() {
    var john = Employee{"John"500050}
    john.bonus = findEmployeeBonus(john.salary, john.sales)
    fmt.Println(john.bonus)
}

与许多垃圾回收语言相比,Go的一个主要区别是许多对象直接在程序栈上分配。Go编译器使用一种称为“逃逸分析”[8]的过程来查找其生命周期在编译时已知的对象,并将它们分配在栈上,而不是在垃圾回收的堆内存中。

在编译过程中,Go进行了逃逸分析,以确定哪些可以放入栈(静态数据),哪些需要放入堆(动态数据)。我们可以通过运行带有-gcflags '-m'标志的go build命令来查看分析的细节。对于上面的代码,它将输出如下内容:
❯ go build -gcflags '-m' gc.go
# command-line-arguments
temp/gc.go:14:6: can inline getBonusPercentage
temp/gc.go:19:6: can inline findEmployeeBonus
temp/gc.go:20:39: inlining call to getBonusPercentage
temp/gc.go:27:32: inlining call to findEmployeeBonus
temp/gc.go:27:32: inlining call to getBonusPercentage
temp/gc.go:28:13: inlining call to fmt.Println
temp/gc.go:28:18: john.bonus escapes to heap
temp/gc.go:28:13: io.Writer(os.Stdout) escapes to heap
temp/gc.go:28:13main []interface {} literal does not escape
<autogenerated>:1: os.(*File).close .this does not escape

让我们将其可视化。单击下方图片下载幻灯片,然后翻阅幻灯片,以查看上述程序是如何执行的以及如何使用栈和堆存储器的:


可视化程序执行过程中栈和堆的使用

正如你看到的:
  • main函数被保存栈中的“main栈帧”中
  • 每个函数调用都作为一个栈帧块被添加到栈中
  • 包括参数和返回值在内的所有静态变量都保存在函数的栈帧块内
  • 无论类型如何,所有静态值都直接存储在栈中。这也适用于全局范畴
  • 所有动态类型都在堆上创建,并且被栈上的指针所引用。小于32Kb的对象由P的mcache分配。这同样适用于全局范畴
  • 具有静态数据的结构体保留在栈上,直到在该位置将任何动态值添加到该结构中为止。该结构被移到堆上。
  • 从当前函数调用的函数被推入堆顶部
  • 当函数返回时,其栈帧将从栈中删除
  • 一旦主过程(main)完成,堆上的对象将不再具有来自Stack的指针的引用,并成为孤立对象

您可以看到,栈是由操作系统自动管理的,而不是Go本身。因此,我们不必担心栈。另一方面,堆并不是由操作系统自动管理的,并且由于其具有最大的内存空间并保存动态数据,因此它可能会成倍增长,从而导致我们的程序随着时间耗尽内存。随着时间的流逝,它也变得支离破碎,使应用程序变慢。解决这些问题是垃圾收集的初衷。

Go内存管理


Go的内存管理包括在需要内存时自动分配内存,在不再需要内存时进行垃圾回收。这是由标准库完成的(译注:应该是运行时完成的)。与C/C++不同,开发人员不必处理它,并且Go进行的基础管理得到了高效的优化。

内存分配


许多采用垃圾收集的编程语言都使用分代内存结构来使收集高效,同时进行压缩以减少碎片。正如我们前面所看到的,Go在这里采用了不同的方法,Go在构造内存方面有很大的不同。


Go使用线程本地缓存(thread local cache)来加速小对象分配,并维护着scan/noscan的span来加速GC。这种结构以及整个过程避免了碎片,从而在GC期间无需做紧缩处理。让我们看看这种分配是如何发生的。


Go根据对象的大小决定对象的分配过程,分为三类:


微小对象(Tiny)(size <16B):使用mcache的微小分配器分配大小小于16个字节的对象。这是高效的,并且在单个16字节块上可完成多个微小分配。



微小分配

小对象(尺寸16B〜32KB):大小在16个字节和32k字节之间的对象被分配在G运行所在的P的mcache的对应的mspan size class上。


小对象分配

在微小型和小型对象分配中,如果mspan的列表为空,分配器将从mheap获取大量的页面用于mspan。如果mheap为空或没有足够大的页面满足分配请求,那么它将从操作系统中分配一组新的页(至少1MB)。

大对象(大小> 32KB):大于32 KB的对象直接分配在mheap的相应大小类上(size class)。如果mheap为空或没有足够大的页面满足分配请求,则它将从操作系统中分配一组新的页(至少1MB)。


大对象分配
注意:您可以在此处[9]找到以幻灯片形式记录的GIF图像


垃圾收集(GC)


现在我们知道Go如何分配内存了,让我们再看看它是如何自动回收堆内存的,这对于应用程序的性能非常重要。当程序尝试在堆上分配的内存大于可用内存时,我们会遇到内存不足的错误(out of memory)。不当的堆内存管理也可能导致内存泄漏。


Go通过垃圾回收机制管理堆内存。简单来说,它释放了孤儿对象(orphan object)使用的内存,所谓孤儿对象是指那些不再被栈直接或间接(通过另一个对象中的引用)引用的对象,从而为创建新对象的分配腾出了空间。


Go 1.12版本[10]开始,Go使用了非分代的、并发的、基于三色标记和清除的垃圾回收器。收集过程大致如下所示,由于版本之间的差异,我不想做细节的描述。

当完成一定百分比(GC百分比)的堆分配,GC过程就开始了。收集器将在不同工作阶段执行不同的工作:

  • 标记设置(mark setup, stw):GC启动时,收集器将打开写屏障(write barrier),以便可以在下一个并发阶段维护数据完整性。此步骤需要非常小的暂停(stw),因此每个正在运行的Goroutine都会暂停以启用此功能,然后继续。
  • 标记(并发执行的):打开写屏障后,实际的标记过程将并行启动,这个过程将使用可用CPU能力的25%。对应的P将保留,直到该标记过程完成。这个过程是使用专用的Goroutines完成的。在这个过程中,GC标记了堆中的活动对象(被任何活动的Goroutine的栈中引用的)。当采集花费更长的时间时,该过程可以从应用程序中征用活动的Goroutine来辅助标记过程。这称为Mark Assist。
  • 标记终止(stw):标记一旦完成,每个活动的Goroutine都会暂停,写入屏障将关闭,清理任务将开始执行。GC还会在此处计算下一个GC目标。完成此操作后,保留的P的会释放回应用程序。
  • 清除(并发):当完成收集并尝试分配后,清除过程开始将未标记为活动的对象回收。清除的内存量与分配的内存量是同步的(即回收后的内存马上可以被再分配了)。

让我们在一个Goroutine中看看这个过程。为了简洁起见,将对象的数量保持较小。单击下面图片,可下载幻灯片,然后翻阅幻灯片查看该过程:


  • 我们以一个Goroutine为例,实际过程是对所有活动Goroutine都进行的。首先打开写屏障。
  • 标记过程选择GC root并将其着色为黑色,并以深度优先的树状方式遍历该该根节点里面的指针,将遇到的每个对象都标记为灰色
  • 当它到达noscan span中的某个对象或某个对象不再有指针时,它完成了这个根节点的标记操作并选取下一个GC root对象
  • 当扫描完所有GC root节点之后,它将选取灰色对象,并以类似方式继续遍历其指针
  • 如果在打开写屏障时,指向对象的指针发生任何变化,则该对象将变为灰色,以便GC对其进行重新扫描
  • 当不再有灰色对象留下时,标记过程完成,并且写屏障被关闭
  • 当分配开始时(因为写屏障关闭了),清除过程也会同步进行

我们看到这里有一些停止世界(stop)的过程,但是通常这个过程非常快,在大多数情况下可以忽略不计。对象的着色在span的gcmarkBits属性中进行。

结论


这篇文章为您提供了Go内存结构和内存管理的概述。这里不是全面详尽的说明,有许多更高级的概念,实现细节在各个版本之间都在不断变化。但是对于大多数Go开发人员来说,这些信息就已经足够了,我希望它能帮助您编写出更好的、性能更高的应用程序,牢记这些,将有助于您避免下一个内存泄漏问题。



参考链接:https://juejin.cn/post/7107533102083211301

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这个人很懒,什么都没留下

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