go语言内存管理（2）

介绍

了解操作系统对内存的管理机制后，现在可以去看下 Go 语言是如何利用底层的这些特性来优化内存的。Go 的内存管理基本上参考 tcmalloc 来实现的，只是细节上根据自身的需要做了一些小的优化调整。

Go 的内存是自动管理的，我们可以随意定义变量直接使用，不需要考虑变量背后的内存申请和释放的问题。本文意在搞清楚 Go 在方面帮我们做了什么，使我们不用关心那些复杂内存的问题，还依旧能写出较为高效的程序。

本篇只介绍 Go 的内存管理模型，与其相关的还有逃逸分析和垃圾回收内容，因为篇幅的关系，打算后面找时间各自整理出一篇。

一，池（缓存：空间换时间）

程序动态申请内存空间，是要使用系统调用的，比如 Linux 系统上是调用 mmap 方法实现的。但对于大型系统服务来说，直接调用 mmap 申请内存，会有一定的代价。比如：

1. 系统调用会导致程序进入内核态，内核分配完内存后（也就是上篇所讲的，对虚拟地址和物理地址进行映射等操作），再返回到用户态。
2. 频繁申请很小的内存空间，容易出现大量内存碎片，增大操作系统整理碎片的压力。
3. 为了保证内存访问具有良好的局部性，开发者需要投入大量的精力去做优化，这是一个很重的负担。

如何解决上面的问题呢？有经验的人，可能很快就想到解决方案，那就是我们常说的对象池（也可以说是缓存）。

假设系统需要频繁动态申请内存来存放一个数据结构，比如 [10]int。那么我们完全可以在程序启动之初，一次性申请几百甚至上千个 [10]int。这样完美的解决了上面遇到的问题：

1. 不需要频繁申请内存了，而是从对象池里拿，程序不会频繁进入内核态
2. 因为一次性申请一个连续的大空间，对象池会被重复利用，不会出现碎片。
3. 程序频繁访问的就是对象池背后的同一块内存空间，局部性良好。

这样做会造成一定的内存浪费，我们可以定时检测对象池的大小，保证可用对象的数量在一个合理的范围，少了就提前申请，多了就自动释放。

如果某种资源的申请和回收是昂贵的，我们都可以通过建立资源池的方式来解决，其他比如连接池，内存池等等，都是一个思路。

二，Golang 内存管理

Golang 的内存管理本质上就是一个内存池，只不过内部做了很多的优化。比如自动伸缩内存池大小，合理的切割内存块等等。

内存池 mheap（三级内存缓存）

Golang 的程序在启动之初，会一次性从操作系统那里申请一大块内存作为内存池。这块内存空间会放在一个叫 mheap 的 struct 中管理，mheap 负责将这一整块内存切割成不同的区域，并将其中一部分的内存切割成合适的大小，分配给用户使用。

我们需要先知道几个重要的概念：

• page: 内存页，一块 8K 大小的内存空间。Go 与操作系统之间的内存申请和释放，都是以 page 为单位的。
• span: 内存块，一个或多个连续的 page 组成一个 span。如果把 page 比喻成工人，span 可看成是小队，工人被分成若干个队伍，不同的队伍干不同的活。
• sizeclass: 空间规格，每个 span 都带有一个 sizeclass，标记着该 span 中的 page 应该如何使用。使用上面的比喻，就是 sizeclass 标志着 span 是一个什么样的队伍。
• object: 对象，用来存储一个变量数据内存空间，一个 span 在初始化时，会被切割成一堆等大的 object。假设 object 的大小是 16B，span 大小是 8K，那么就会把 span 中的 page 就会被初始化 8K / 16B = 512 个 object。所谓内存分配，就是分配一个 object 出去。

示意图：

 

 

上图中，不同颜色代表不同的 span，不同 span 的 sizeclass 不同，表示里面的 page 将会按照不同的规格切割成一个个等大的 object 用作分配。

使用 Go1.11.5 版本测试了下初始堆内存应该是 64M 左右，低版本会少点。

测试代码：

package main
import "runtime"
var stat runtime.MemStats
func main() {
    runtime.ReadMemStats(&stat)
    println(stat.HeapSys)
}

内部的整体内存布局如下图所示：

 

 

• mheap.spans：用来存储 page 和 span 信息，比如一个 span 的起始地址是多少，有几个 page，已使用了多大等等。
• mheap.bitmap 存储着各个 span 中对象的标记信息，比如对象是否可回收等等。
• mheap.arena_start: 将要分配给应用程序使用的空间。

再说明下，图中的空间大小，是 Go 向操作系统申请的虚拟内存地址空间，操作系统会将该段地址空间预留出来不做它用；而不是真的创建出这么大的虚拟内存，在页表中创建出这么大的映射关系。

mcentral（二级内存缓存）

用途相同的 span 会以链表的形式组织在一起。 这里的用途用 sizeclass 来表示，就是指该 span 用来存储哪种大小的对象。比如当分配一块大小为 n 的内存时，系统计算 n 应该使用哪种 sizeclass，然后根据 sizeclass 的值去找到一个可用的 span 来用作分配。其中 sizeclass 一共有 67 种（Go1.5 版本，后续版本可能会不会改变不好说），如图所示：

 

 

找到合适的 span 后，会从中取一个 object 返回给上层使用。这些 span 被放在一个叫做 mcentral 的结构中管理。

mheap 将从 OS 那里申请过来的内存初始化成一个大 span(sizeclass=0)。然后根据需要从这个大 span 中切出小 span，放在 mcentral 中来管理。大 span 由 mheap.freelarge 和 mheap.busylarge 等管理。如果 mcentral 中的 span 不够用了，会从 mheap.freelarge 上再切一块，如果 mheap.freelarge 空间不够，会再次从 OS 那里申请内存重复上述步骤。下面是 mheap 和 mcentral 的数据结构：

type mheap struct {
    // other fields
    lock      mutex
    free      [_MaxMHeapList]mspan // free lists of given length， 1M 以下
    freelarge mspan                // free lists length >= _MaxMHeapList, >= 1M
    busy      [_MaxMHeapList]mspan // busy lists of large objects of given length
    busylarge mspan                // busy lists of large objects length >= _MaxMHeapList

    central [_NumSizeClasses]struct { // _NumSizeClasses = 67
        mcentral mcentral
        // other fields
    }
    // other fields
}

// Central list of free objects of a given size.
type mcentral struct {
    lock      mutex // 分配时需要加锁
    sizeclass int32 // 哪种 sizeclass
    nonempty  mspan // 还有可用的空间的 span 链表
    empty     mspan // 没有可用的空间的 span 列表
}

这种方式可以避免出现外部碎片（文章最后面有外部碎片的介绍），因为同一个 span 是按照固定大小分配和回收的，不会出现不可利用的一小块内存把内存分割掉。这个设计方式与现代操作系统中的伙伴系统有点类似。

mcache（一级内存缓存）

如果你阅读的比较仔细，会发现上面的 mcentral 结构中有一个 lock 字段；因为并发情况下，很有可能多个线程同时从 mcentral 那里申请内存的，必须要用锁来避免冲突。

但锁是低效的，在高并发的服务中，它会使内存申请成为整个系统的瓶颈；所以在 mcentral 的前面又增加了一层 mcache。

每一个 mcache 和每一个处理器(P) 是一一对应的，也就是说每一个 P 都有一个 mcache 成员。 Goroutine 申请内存时，首先从其所在的 P 的 mcache 中分配，如果 mcache 没有可用 span，再从 mcentral 中获取，并填充到 mcache 中。

从 mcache 上分配内存空间是不需要加锁的，因为在同一时间里，一个 P 只有一个线程在其上面运行，不可能出现竞争。没有了锁的限制，大大加速了内存分配。

所以整体的内存分配模型大致如下图所示：

 

 

其他优化

zero size

有一些对象所需的内存大小是0，比如 [0]int, struct{}，这种类型的数据根本就不需要内存，所以没必要走上面那么复杂的逻辑。

系统会直接返回一个固定的内存地址。源码如下：

func mallocgc(size uintptr, typ *_type, flags uint32) unsafe.Pointer {
    // 申请的 0 大小空间的内存
    if size == 0 {
        return unsafe.Pointer(&zerobase)
    }
    //.....
}

测试代码：

package main

import (
    "fmt"
)

func main() {
    var (
        a struct{}
        b [0]int
        c [100]struct{}
        d = make([]struct{}, 1024)
    )
    fmt.Printf("%p\n", &a)
    fmt.Printf("%p\n", &b)
    fmt.Printf("%p\n", &c)
    fmt.Printf("%p\n", &(d[0]))
    fmt.Printf("%p\n", &(d[1]))
    fmt.Printf("%p\n", &(d[1000]))
}
// 运行结果，6 个变量的内存地址是相同的:
0x1180f88
0x1180f88
0x1180f88
0x1180f88
0x1180f88
0x1180f88

Tiny对象

上面提到的 sizeclass=1 的 span，用来给 <= 8B 的对象使用，所以像 int32, byte, bool 以及小字符串等常用的微小对象，都会使用 sizeclass=1 的 span，但分配给他们 8B 的空间，大部分是用不上的。并且这些类型使用频率非常高，就会导致出现大量的内部碎片。

所以 Go 尽量不使用 sizeclass=1 的 span， 而是将 < 16B 的对象为统一视为 tiny 对象(tinysize)。分配时，从 sizeclass=2 的 span 中获取一个 16B 的 object 用以分配。如果存储的对象小于 16B，这个空间会被暂时保存起来 (mcache.tiny 字段)，下次分配时会复用这个空间，直到这个 object 用完为止。

如图所示：

 

 

以上图为例，这样的方式空间利用率是 (1+2+8) / 16 * 100% = 68.75%，而如果按照原始的管理方式，利用率是 (1+2+8) / (8 * 3) = 45.83%。
源码中注释描述，说是对 tiny 对象的特殊处理，平均会节省 20% 左右的内存。

如果要存储的数据里有指针，即使 <= 8B 也不会作为 tiny 对象对待，而是正常使用 sizeclass=1 的 span。

大对象

如上面所述，最大的 sizeclass 最大只能存放 32K 的对象。如果一次性申请超过 32K 的内存，系统会直接绕过 mcache 和 mcentral，直接从 mheap 上获取，mheap 中有一个 freelarge 字段管理着超大 span。

总结

内存的释放过程，没什么特别之处。就是分配的返过程，当 mcache 中存在较多空闲 span 时，会归还给 mcentral；而 mcentral 中存在较多空闲 span 时，会归还给 mheap；mheap 再归还给操作系统。这里就不详细介绍了。

总结一下，这种设计之所以快，主要有以下几个优势：

1. 内存分配大多时候都是在用户态完成的，不需要频繁进入内核态。
2. 每个 P 都有独立的 span cache，多个 CPU 不会并发读写同一块内存，进而减少 CPU L1 cache 的 cacheline 出现 dirty 情况，增大 cpu cache 命中率。
3. 内存碎片的问题，Go 是自己在用户态管理的，在 OS 层面看是没有碎片的，使得操作系统层面对碎片的管理压力也会降低。
4. mcache 的存在使得内存分配不需要加锁。

当然这不是没有代价的，Go 需要预申请大块内存，这必然会出现一定的浪费，不过好在现在内存比较廉价，不用太在意。

总体上来看，Go 内存管理也是一个金字塔结构：

 

 

这种设计比较通用，比如现在常见的 web 服务设计，为提升系统性能，一般都会设计成 客户端 cache -> 服务端 cache -> 服务端 db 这几层（当然也可能会加入更多层），也是金字塔结构。

将有限的计算资源布局成金字塔结构，再将数据从热到冷分为几个层级，放置在金字塔结构上。调度器不断做调整，将热数据放在金字塔顶层，冷数据放在金字塔底层。

这种设计利用了计算的局部性特征，认为冷热数据的交替是缓慢的。所以最怕的就是，数据访问出现冷热骤变。在操作系统上我们称这种现象为内存颠簸，系统架构上通常被说成是缓存穿透。其实都是一个意思，就是过度的使用了金字塔低端的资源。

这套内部机制，使得开发高性能服务容易很多，通俗来讲就是坑少了。一般情况下你随便写写性能都不会太差。我遇到过的导致内存分配出现压力的主要有 2 中情况：

1. 频繁申请大对象，常见于文本处理，比如写一个海量日志分析的服务，很多日志内容都很长。这种情况建议自己维护一个对象([]byte)池，避免每次都要去 mheap 上分配。
2. 滥用指针，指针的存在不仅容易造成内存浪费，对 GC 也会造成额外的压力，所以尽量不要使用指针。

附

内存碎片

内存碎片是系统在内存管理过程中，会不可避免的出现一块块无法被使用的内存空间，这是内存管理的产物。

内部碎片

一般都是因为字节对齐，如上面介绍 Tiny 对象分配的部分；为了字节对齐，会导致一部分内存空间直接被放弃掉，不做分配使用。
再比如申请 28B 大小的内存空间，系统会分配 32B 的空间给它，这也导致了其中 4B 空间是被浪费掉的。这就是内部碎片。

外部碎片

一般是因为内存的不断分配释放，导致一些释放的小内存块分散在内存各处，无法被用以分配。如图：

 

 

上面的 8B 和 16B 的小空间，很难再被利用起来。不过 Go 的内存管理机制不会引起大量外部碎片。

源代码调用流程图

针对 Go1.5 源码

 

 

runtime.MemStats 部分注释

type MemStats struct {
        // heap 分配出去的字节总数，和 HeapAlloc 值相同
        Alloc uint64

        // TotalAlloc 是 heap 累计分配出去字节数，每次分配
        // 都会累加这个值，但是释放时候不会减少
        TotalAlloc uint64

        // Sys 是指程序从 OS 那里一共申请了多少内存
        // 因为除了 heap，程序栈及其他内部结构都使用着从 OS 申请过来的内存
        Sys uint64

        // Mallocs heap 累积分配出去的对象数
        // 活动中的对象总数，即是 Mallocs - Frees
        Mallocs uint64
       
        // Frees 值 heap 累积释放掉的对象总数
        Frees uint64

        // HeapAlloc 是分配出去的堆对象总和大小，单位字节
        // object 的声明周期是 待分配 -> 分配使用 -> 待回收 -> 待分配
        // 只要不是待分配的状态，都会加到 HeapAlloc 中
        // 它和 HeapInuse 不同，HeapInuse 算的是使用中的 span，
        // 使用中的 span 里面可能还有很多 object 闲置
        HeapAlloc uint64

        // HeapSys 是 heap 从 OS 那里申请来的堆内存大小，单位字节
        // 指的是虚拟内存的大小，不是物理内存，物理内存大小 Go 语言层面是看不到的。
        // 等于 HeapIdle + HeapInuse
        HeapSys uint64

        // HeapIdle 表示所有 span 中还有多少内存是没使用的
        // 这些 span 上面没有 object，也就是完全闲置的，可以随时归还给 OS
        // 也可以用于堆栈分配
        HeapIdle uint64

        // HeapInuse 是处在使用中的所有 span 中的总字节数
        // 只要一个 span 中有至少一个对象，那么就表示它被使用了
        // HeapInuse - HeapAlloc 就表示已经被切割成固定 sizeclass 的 span 里
        HeapInuse uint64

        // HeapReleased 是返回给操作系统的物理内存总数
        HeapReleased uint64

        // HeapObjects 是分配出去的对象总数
        // 如同 HeapAlloc 一样，分配时增加，被清理或被释放时减少
        HeapObjects uint64

        // NextGC is the target heap size of the next GC cycle.
        // NextGC 表示当 HeapAlloc 增长到这个值时，会执行一次 GC
        // 垃圾回收的目标是保持 HeapAlloc ≤ NextGC，每次 GC 结束
        // 下次 GC 的目标，是根据当前可达数据和 GOGC 参数计算得来的
        NextGC uint64

        // LastGC 是最近一次垃圾回收结束的时间 (the UNIX epoch).
        LastGC uint64

        // PauseTotalNs 是自程序启动起， GC 造成 STW 暂停的累积纳秒值
        // STW 期间，所有的 goroutine 都会被暂停，只有 GC 的 goroutine 可以运行
        PauseTotalNs uint64

        // PauseNs 是循环队列，记录着 GC 引起的 STW 总时间
        //
        // 一次 GC 循环，可能会出现多次暂停，这里每项记录的是一次 GC 循环里多次暂停的综合。
        // 最近一次 GC 的数据所在的位置是 PauseNs[NumGC%256]
        PauseNs [256]uint64

        // PauseEnd 是一个循环队列，记录着最近 256 次 GC 结束的时间戳，单位是纳秒。
        //
        // 它和 PauseNs 的存储方式一样。一次 GC 可能会引发多次暂停，这里只记录一次 GC 最后一次暂停的时间
        PauseEnd [256]uint64

        // NumGC 指完成 GC 的次数
        NumGC uint32

        // NumForcedGC 是指应用调用了 runtime.GC() 进行强制 GC 的次数
        NumForcedGC uint32

        // BySize 统计各个 sizeclass 分配和释放的对象的个数
        //
        // BySize[N] 统计的是对象大小 S，满足 BySize[N-1].Size < S ≤ BySize[N].Size 的对象
        // 这里不记录大于 BySize[60].Size 的对象分配
        BySize [61]struct {
                // Size 表示该 sizeclass 的每个对象的空间大小
                // size class.
                Size uint32

                // Mallocs 是该 sizeclass 分配出去的对象的累积总数
                // Size * Mallocs 就是累积分配出去的字节总数
                // Mallocs - Frees 就是当前正在使用中的对象总数
                Mallocs uint64

                // Frees 是该 sizeclass 累积释放对象总数
                Frees uint64
        }
}

 

 

 

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