golang手动管理内存

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

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 mainimport (      "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 mainimport ("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.MemStatsmakes := 0for {var b []byteselect {case b = <-buffer:default:makes += 1b = makeBuffer()}i := rand.Intn(len(pool))if pool[i] != nil {select {case buffer <- pool[i]:pool[i] = nildefault:}}pool[i] = btime.Sleep(time.Second)bytes := 0for 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 mainimport (    "container/list"    "fmt"    "math/rand"    "runtime"    "time")var makes intvar frees intfunc 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。