golang手动管理内存
lubia ·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:
这些技术可以用于程序员知道某些内存可以被重用,而不用借助于GC,可以显著的减少程序的内存使用,同时可以使用在其他数据类型而不仅是[]byte slice,任意类型的Go type(用户定义的或许不行(user-defined or not))都可以用类似的手段回收。
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:
这些技术可以用于程序员知道某些内存可以被重用,而不用借助于GC,可以显著的减少程序的内存使用,同时可以使用在其他数据类型而不仅是[]byte slice,任意类型的Go type(用户定义的或许不行(user-defined or not))都可以用类似的手段回收。