golang手动管理内存

浏览数：46 / 时间：2015年06月10日

作者：John Graham-Cumming. 原文点击此处。翻译：Lubia Yang(已失效)

前些天我介绍了我们对Lua的使用，implement our new Web Application Firewall.

另一种在CloudFlare （作者的公司）变得非常流行的语言是Golang。在过去，我写了一篇 how we use Go来介绍类似Railgun的网络服务的编写。

用Golang这样带GC的语言编写长期运行的网络服务有一个很大的挑战，那就是内存管理。

为了理解Golang的内存管理有必要对run-time源码进行深挖。有两个进程区分应用程序不再使用的内存，当它们看起来不会再使用，就把它们归还到操作系统（在Golang源码里称为scavenging ）。

这里有一个简单的程序制造了大量的垃圾（garbage），每秒钟创建一个 5,000,000 到 10,000,000 bytes 的数组。程序维持了20个这样的数组，其他的则被丢弃。程序这样设计是为了模拟一种非常常见的情况：随着时间的推移，程序中的不同部分申请了内存，有一些被保留，但大部分不再重复使用。在Go语言网络编程中，用goroutines 来处理网络连接和网络请求时（network connections or requests），通常goroutines都会申请一块内存（比如slice来存储收到的数据）然后就不再使用它们了。随着时间的推移，会有大量的内存被网络连接（network connections）使用，连接累积的垃圾come and gone。

package main

import (  
    "fmt"  
    "math/rand"  
    "runtime"  
    "time"
)  

func makeBuffer() []byte {  
    return make([]byte, rand.Intn(5000000)+5000000)  
}

func main() {  
    pool := make([][]byte, 20)

    var m runtime.MemStats  
    makes := 0  
    for {  
        b := makeBuffer()
        makes += 1
        i := rand.Intn(len(pool))
        pool[i] = b

        time.Sleep(time.Second)

        bytes := 0

        for i := 0; i < len(pool); i++ {
            if pool[i] != nil {
                bytes += len(pool[i])
            }
        }

        runtime.ReadMemStats(&m)
        fmt.Printf("%d,%d,%d,%d,%d,%d\n", m.HeapSys, bytes, m.HeapAlloc,
            m.HeapIdle, m.HeapReleased, makes)
    }
}

程序使用 runtime.ReadMemStats函数来获取堆的使用信息。它打印了四个值，

HeapSys：程序向应用程序申请的内存

HeapAlloc：堆上目前分配的内存

HeapIdle：堆上目前没有使用的内存

HeapReleased：回收到操作系统的内存

GC在Golang中运行的很频繁（参见GOGC环境变量（GOGC environment variable ）来理解怎样控制垃圾回收操作），因此在运行中由于一些内存被标记为”未使用“，堆上的内存大小会发生变化：这会导致HeapAlloc和HeapIdle发生变化。Golang中的scavenger 会释放那些超过5分钟仍然没有再使用的内存，因此HeapReleased不会经常变化。

下面这张图是上面的程序运行了10分钟以后的情况：

(在这张和后续的图中，左轴以是以byte为单位的内存大小，右轴是程序执行次数)

红线展示了pool中byte buffers的数量。20个 buffers 很快达到150,000,000 bytes。最上方的蓝色线表示程序从操作系统申请的内存。稳定在375,000,000 bytes。因此程序申请了2.5倍它所需的空间！

当GC发生时，HeapIdle和HeapAlloc发生跳变。橘色的线是makeBuffer()发送的次数。

这种过度的内存申请是有GC的程序的通病，参见这篇paper

Quantifying the Performance of Garbage Collection vs. Explicit Memory Management

程序不断执行，idle memory（即HeapIdle）会被重用，但很少归还到操作系统。

解决此问题的一个办法是在程序中手动进行内存管理。例如，

程序可以这样重写：

package main

import (
	"fmt"
	"math/rand"
	"runtime"
	"time"
)

func makeBuffer() []byte {
	return make([]byte, rand.Intn(5000000)+5000000)
}

func main() {
	pool := make([][]byte, 20)

	buffer := make(chan []byte, 5)

	var m runtime.MemStats
	makes := 0
	for {
		var b []byte
		select {
		case b = <-buffer:
		default:
			makes += 1
			b = makeBuffer()
		}

		i := rand.Intn(len(pool))
		if pool[i] != nil {
			select {
			case buffer <- pool[i]:
				pool[i] = nil
			default:
			}
		}

		pool[i] = b

		time.Sleep(time.Second)

		bytes := 0
		for i := 0; i < len(pool); i++ {
			if pool[i] != nil {
				bytes += len(pool[i])
			}
		}

		runtime.ReadMemStats(&m)
		fmt.Printf("%d,%d,%d,%d,%d,%d\n", m.HeapSys, bytes, m.HeapAlloc,
			m.HeapIdle, m.HeapReleased, makes)
	}
}

下面这张图是上面的程序运行了10分钟以后的情况：

这张图展示了完全不同的情况。实际使用的buffer几乎等于从操作系统中申请的内存。同时GC几乎没有工作可做。堆上只有很少的HeapIdle最终需要归还到操作系统。

这段程序中内存回收机制的关键操作就是一个缓冲的channel ——buffer，在上面的代码中，buffer是一个可以存储5个[]byte slice的容器。当程序需要空间时，首先会使用select从buffer中读取：

select {

case b = <- buffer:

default :

makes += 1

b = makeBuffer()

}

这永远不会阻塞因为如果channel中有数据，就会被读出，如果channel是空的（意味着接收会阻塞），则会创建一个。

使用类似的非阻塞机制将slice回收到buffer：

select {

case buffer <- pool[i]:

pool[i] = nil

default:

}

如果buffer 这个channel满了，则以上的写入过程会阻塞，这种情况下default触发。这种简单的机制可以用于安全的创建一个共享池，甚至可通过channel传递实现多个goroutines之间的完美、安全共享。

在我们的实际项目中运用了相似的技术，实际使用中（简单版本）的回收器（recycler ）展示在下面，有一个goroutine 处理buffers的构造并在多个goroutine之间共享。get(获取一个新buffer)和give(回收一个buffer到pool)这两个channel被所有goroutines使用。

回收器对收回的buffer保持连接，并定期的丢弃那些过于陈旧可能不会再使用的buffer（在示例代码中这个周期是一分钟）。这让程序可以自动应对爆发性的buffers需求。

package main

import (
    "container/list"
    "fmt"
    "math/rand"
    "runtime"
    "time"
)

var makes int
var frees int

func makeBuffer() []byte {
    makes += 1
    return make([]byte, rand.Intn(5000000)+5000000)
}

type queued struct {
    when time.Time
    slice []byte
}

func makeRecycler() (get, give chan []byte) {
    get = make(chan []byte)
    give = make(chan []byte)

    go func() {
        q := new(list.List)
        for {
            if q.Len() == 0 {
                q.PushFront(queued{when: time.Now(), slice: makeBuffer()})
            }

            e := q.Front()

            timeout := time.NewTimer(time.Minute)
            select {
            case b := <-give:
                timeout.Stop()
                q.PushFront(queued{when: time.Now(), slice: b})

           case get <- e.Value.(queued).slice:
               timeout.Stop()
               q.Remove(e)

           case <-timeout.C:
               e := q.Front()
               for e != nil {
                   n := e.Next()
                   if time.Since(e.Value.(queued).when) > time.Minute {
                       q.Remove(e)
                       e.Value = nil
                   }
                   e = n
               }
           }
       }

    }()

    return
}

func main() {
    pool := make([][]byte, 20)

    get, give := makeRecycler()

    var m runtime.MemStats
    for {
        b := <-get
        i := rand.Intn(len(pool))
        if pool[i] != nil {
            give <- pool[i]
        }

        pool[i] = b

        time.Sleep(time.Second)

        bytes := 0
        for i := 0; i < len(pool); i++ {
            if pool[i] != nil {
                bytes += len(pool[i])
            }
        }

        runtime.ReadMemStats(&m)
        fmt.Printf("%d,%d,%d,%d,%d,%d,%d\n", m.HeapSys, bytes, m.HeapAlloc
             m.HeapIdle, m.HeapReleased, makes, frees)
    }
}

执行程序10分钟，图像会类似于第二幅：