作者:John Graham-Cumming. 原文點擊此處。翻譯:Lubia Yang(已失效)
前些天我介紹了我們對Lua的使用,implement our new Web Application Firewall.
另一種在CloudFlare (作者的公司)變得非常流行的語言是Golang。在過去,我寫了一篇 how we use Go來介紹類似Railgun的網路服務的編寫。
用Golang這樣帶GC的語言編寫長期啟動並執行網路服務有一個很大的挑戰,那就是記憶體管理。
為了理解Golang的記憶體管理有必要對run-time源碼進行深挖。有兩個進程區分應用程式不再使用的記憶體,當它們看起來不會再使用,就把它們歸還到作業系統(在Golang源碼裡稱為scavenging )。
這裡有一個簡單的程式製造了大量的垃圾(garbage),每秒鐘建立一個 5,000,000 到 10,000,000 bytes 的數組。程式維持了20個這樣的數組,其他的則被丟棄。程式這樣設計是為了類比一種非常常見的情況:隨著時間的推移,程式中的不同部分申請了記憶體,有一些被保留,但大部分不再重複使用。在Go語言網路編程中,用goroutines 來處理網路連接和網路請求時(network connections or requests),通常goroutines都會申請一塊記憶體(比如slice來儲存收到的資料)然後就不再使用它們了。隨著時間的推移,會有大量的記憶體被網路連接(network connections)使用,串連累積的垃圾come and gone。
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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) } } |
程式使用 runtime.ReadMemStats函數來擷取堆的使用資訊。它列印了四個值,
HeapSys:程式嚮應用程式申請的記憶體
HeapAlloc:堆上目前分配的記憶體
HeapIdle:堆上目前沒有使用的記憶體
HeapReleased:回收到作業系統的記憶體
GC在Golang中啟動並執行很頻繁(參見GOGC環境變數(GOGC environment variable )來理解怎樣控制記憶體回收操作),因此在運行中由於一些記憶體被標記為”未使用“,堆上的記憶體大小會發生變化:這會導致HeapAlloc和HeapIdle發生變化。Golang中的scavenger 會釋放那些超過5分鐘仍然沒有再使用的記憶體,因此HeapReleased不會經常變化。
下面這張圖是上面的程式運行了10分鐘以後的情況:
(在這張和後續的圖中,左軸以是以byte為單位的記憶體大小,右軸是程式執行次數)
紅線展示了pool中byte buffers的數量。20個 buffers 很快達到150,000,000 bytes。最上方的藍色線表示程式從作業系統申請的記憶體。穩定在375,000,000 bytes。因此程式申請了2.5倍它所需的空間!
當GC發生時,HeapIdle和HeapAlloc發生跳變。橘色的線是makeBuffer()發送的次數。
這種過度的記憶體申請是有GC的程式的通病,參見這篇paper
Quantifying the Performance of Garbage Collection vs. Explicit Memory Management
程式不斷執行,idle memory(即HeapIdle)會被重用,但很少歸還到作業系統。
解決此問題的一個辦法是在程式中手動進行記憶體管理。例如,
程式可以這樣重寫:
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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) } } |
下面這張圖是上面的程式運行了10分鐘以後的情況:
這張圖展示了完全不同的情況。實際使用的buffer幾乎等於從作業系統中申請的記憶體。同時GC幾乎沒有工作可做。堆上只有很少的HeapIdle最終需要歸還到作業系統。
這段程式中記憶體回收機制的關鍵操作就是一個緩衝的channel ——buffer,在上面的代碼中,buffer是一個可以儲存5個[]byte slice的容器。當程式需要空間時,首先會使用select從buffer中讀取:
select {
case b = <- buffer:
default :
makes += 1
b = makeBuffer()
}
這永遠不會阻塞因為如果channel中有資料,就會被讀出,如果channel是空的(意味著接收會阻塞),則會建立一個。
使用類似的非阻塞機制將slice回收到buffer:
select {
case buffer <- pool[i]:
pool[i] = nil
default:
}
如果buffer 這個channel滿了,則以上的寫入過程會阻塞,這種情況下default觸發。這種簡單的機制可以用於安全的建立一個共用池,甚至可通過channel傳遞實現多個goroutines之間的完美、安全共用。
在我們的實際項目中運用了相似的技術,實際使用中(簡單版本)的回收器(recycler )展示在下面,有一個goroutine 處理buffers的構造並在多個goroutine之間共用。get(擷取一個新buffer)和give(回收一個buffer到pool)這兩個channel被所有goroutines使用。
回收器對收回的buffer保持串連,並週期性丟棄那些過於陳舊可能不會再使用的buffer(在範例程式碼中這個周期是一分鐘)。這讓程式可以自動應對爆發性的buffers需求。
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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) } } |
執行程式10分鐘,映像會類似於第二幅:
這些技術可以用於程式員知道某些記憶體可以被重用,而不用藉助於GC,可以顯著的減少程式的記憶體使用量,同時可以使用在其他資料類型而不僅是[]byte slice,任意類型的Go type(使用者定義的或許不行(user-defined or not))都可以用類似的手段回收。