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go语言共享内存池 go语言内存管理
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Golang 语言深入理解:channel
本文是对 Gopher 2017 中一个非常好go语言共享内存池的 Talk�: [Understanding Channel](GopherCon 2017: Kavya Joshi - Understanding Channels) 的学习笔记,希望能够通过对 channel 的关键特性的理解,进一步掌握其用法细节以及 Golang 语言设计哲学的管窥蠡测。
channel 是可以让一个 goroutine 发送特定值到另一个 gouroutine 的通信机制。
原生的 channel 是没有缓存的(unbuffered channel),可以用于 goroutine 之间实现同步。
关闭后不能再写入,可以读取直到 channel 中再没有数据,并返回元素类型的零值。
gopl/ch3/netcat3
首先从 channel 是怎么被创建的开始:
在 heap 上分配一个 hchan 类型的对象,并将其初始化,然后返回一个指向这个 hchan 对象的指针。
理解了 channel 的数据结构实现,现在转到 channel 的两个最基本方法: sends 和 receivces ,看一下以上的特性是如何体现在 sends 和 receives 中的:
假设发送方先启动,执行 ch - task0 :
如此为 channel 带来了 goroutine-safe 的特性。
在这样的模型里, sender goroutine - channel - receiver goroutine 之间, hchan 是唯一的共享内存,而这个唯一的共享内存又通过 mutex 来确保 goroutine-safe ,所有在队列中的内容都只是副本。
这便是著名的 golang 并发原则的体现:
发送方 goroutine 会阻塞,暂停,并在收到 receive 后才恢复。
goroutine 是一种 用户态线程 , 由 Go runtime 创建并管理,而不是操作系统,比起操作系统线程来说,goroutine更加轻量。
Go runtime scheduler 负责将 goroutine 调度到操作系统线程上。
runtime scheduler 怎么将 goroutine 调度到操作系统线程上?
当阻塞发生时,一次 goroutine 上下文切换的全过程:
然而,被阻塞的 goroutine 怎么恢复过来?
阻塞发生时,调用 runtime sheduler 执行 gopark 之前,G1 会创建一个 sudog ,并将它存放在 hchan 的 sendq 中。 sudog 中便记录了即将被阻塞的 goroutine G1 ,以及它要发送的数据元素 task4 等等。
接收方 将通过这个 sudog 来恢复 G1
接收方 G2 接收数据, 并发出一个 receivce ,将 G1 置为 runnable :
同样的, 接收方 G2 会被阻塞,G2 会创建 sudoq ,存放在 recvq ,基本过程和发送方阻塞一样。
不同的是,发送方 G1如何恢复接收方 G2,这是一个非常神奇的实现。
理论上可以将 task 入队,然后恢复 G2, 但恢复 G2后,G2会做什么呢?
G2会将队列中的 task 复制出来,放到自己的 memory 中,基于这个思路,G1在这个时候,直接将 task 写到 G2的 stack memory 中!
这是违反常规的操作,理论上 goroutine 之间的 stack 是相互独立的,只有在运行时可以执行这样的操作。
这么做纯粹是出于性能优化的考虑,原来的步骤是go语言共享内存池:
优化后,相当于减少了 G2 获取锁并且执行 memcopy 的性能消耗。
channel 设计背后的思想可以理解为 simplicity 和 performance 之间权衡抉择,具体如下:
queue with a lock prefered to lock-free implementation:
比起完全 lock-free 的实现,使用锁的队列实现更简单,容易实现
相关问答
Q1: 用生产者消费者理解golang channel
生产者消费者问题是一个著名的线程同步问题,该问题描述如下:有一个生产者在生产产品,这些产品将提供给若干个消费者去消费,为了使生产者和消费者能并发执行,在两者之间设置一个具有多个缓冲区的缓冲池,生产者将它生产的产品放入一个缓冲区中,消费者可以从缓冲区中取走产品进行消费,显然生产者和消费者之间必须保持同步,即不允许消费者到一个空的缓冲区中取产品,也不允许生产者向一个已经放入产品的缓冲区中再次投放产品。
golang 的channel天生具有这种特性,即
①缓冲区满时写,缓冲区空时读,都会阻塞。
②channel 本身就是并发安全的。
golang实现多生产者多消费者:
运行结果:
可以看出,用golang实现生产者消费者非常简单,PV操作不需要各种加锁解锁,奥妙就在于CSP模型,即golang提倡的用通信代替共享内存。
Q2: Go CSP并发模型
Go的CSP并发模型
Go实现了两种并发形式。第一种是大家普遍认知的:多线程共享内存。其实就是Java或者C++等语言中的多线程开发。另外一种是Go语言特有的,也是Go语言推荐的:CSP(communicating sequential processes)并发模型。
CSP 是 Communicating Sequential Process 的简称,中文可以叫做通信顺序进程,是一种并发编程模型,由 Tony Hoare 于 1977 年提出。简单来说,CSP 模型由并发执行的实体(线程或者进程)所组成,实体之间通过发送消息进行通信,这里发送消息时使用的就是通道,或者叫 channel。CSP 模型的关键是关注 channel,而不关注发送消息的实体。 Go 语言实现了 CSP 部分理论 。
“ 不要以共享内存的方式来通信,相反, 要通过通信来共享内存。”
Go的CSP并发模型,是通过 goroutine和channel 来实现的。
goroutine 是Go语言中并发的执行单位。其实就是协程。
channel是Go语言中各个并发结构体(goroutine)之前的通信机制。 通俗的讲,就是各个goroutine之间通信的”管道“,有点类似于Linux中的管道。
Channel
Goroutine
Q3: go语言语法(基础语法篇)
import "workname/packetfolder"
导入多个包
方法调用 包名.函数//不是函数或结构体所处文件或文件夹名
packagename.Func()
前面加个点表示省略调用,那么调用该模块里面的函数,可以不用写模块名称了:
当导入一个包时,该包下的文件里所有init()函数都会被执行,然而,有些时候我们并不需要把整个包都导入进来,仅仅是是希望它执行init()函数而已。下划线的作用仅仅是为了调用init()函数,所以无法通过包名来调用包中的其他函数
import _ package
变量声明必须要使用否则会报错。
全局变量运行声明但不使用。
func 函数名 (参数1,参数2,...) (返回值a 类型a, 返回值b 类型b,...)
func 函数名 (参数1,参数2,...) (返回值类型1, 返回值类型2,...)
func (this *结构体名) 函数名(参数 string) (返回值类型1, 返回值类型2){}
使用大小来区分函数可见性
大写是public类型
小写是private类型
func prifunc int{}
func pubfunc int{}
声明静态变量
const value int
定义变量
var value int
声明一般类型、接口和结构体
声明函数
func function () int{}
go里面所有的空值对应如下
通道类型
内建函数 new 用来分配内存,它的第一个参数是一个类型,不是一个值,它的返回值是一个指向新分配类型零值的指针
func new(Type) *Type
[这位博主有非常详细的分析]
Go 语言支持并发,我们只需要通过 go 关键字来开启 goroutine 即可。
goroutine 是轻量级线程,goroutine 的调度是由 Golang 运行时进行管理的。
同一个程序中的所有 goroutine 共享同一个地址空间。
语法格式如下:
通道(channel)是用来传递数据的一个数据结构。
通道的声明
通道可用于两个 goroutine 之间通过传递一个指定类型的值来同步运行和通讯。操作符 - 用于指定通道的方向,发送或接收。如果未指定方向,则为双向通道。
[这里有比较详细的用例]
go里面的空接口可以指代任何类型(无论是变量还是函数)
声明空接口
go里面的的强制类型转换语法为:
int(data)
如果是接口类型的强制转成其他类型的语法为:
go里面的强制转换是将值复制过去,所以在数据量的时候有比较高的运行代价
Q4: goroutine是不是内存共享
goroutine和channel是Go语言非常棒的特色,它们提供了一种非常轻便易用的并发能力。但是当您的应用进程中有很多goroutine的时候,如何在主流程中等待所有的goroutine 退出呢?
1 通过Channel传递退出信号
Go的一大设计哲学就是:通过Channel共享数据,而不是通过共享内存共享数据。主流程可以通过channel向任何goroutine发送停止信号,就像下面这样:
func run(done chan int) {
for {
select {
case -done:
fmt.Println("exiting...")
done - 1
break
default:
}
time.Sleep(time.Second * 1)
fmt.Println("do something")
}
}
Q5: golang sync.pool对象复用 并发原理 缓存池
在go http每一次go serve(l)都会构建Request数据结构。在大量数据请求或高并发的场景中,频繁创建销毁对象,会导致GC压力。解决办法之一就是使用对象复用技术。在http协议层之下,使用对象复用技术创建Request数据结构。在http协议层之上,可以使用对象复用技术创建(w,*r,ctx)数据结构。这样即可以回快TCP层读包之后的解析速度,也可也加快请求处理的速度。
先上一个测试:
结论是这样的:
貌似使用池化,性能弱爆了???这似乎与net/http使用sync.pool池化Request来优化性能的选择相违背。这同时也说明了一个问题,好的东西,如果滥用反而造成了性能成倍的下降。在看过pool原理之后,结合实例,将给出正确的使用方法,并给出预期的效果。
sync.Pool是一个 协程安全 的 临时对象池 。数据结构如下:
local 成员的真实类型是一个 poolLocal 数组,localSize 是数组长度。这涉及到Pool实现,pool为每个P分配了一个对象,P数量设置为runtime.GOMAXPROCS(0)。在并发读写时,goroutine绑定的P有对象,先用自己的,没有去偷其它P的。go语言将数据分散在了各个真正运行的P中,降低了锁竞争,提高了并发能力。
不要习惯性地误认为New是一个关键字,这里的New是Pool的一个字段,也是一个闭包名称。其API:
如果不指定New字段,对象池为空时会返回nil,而不是一个新构建的对象。Get()到的对象是随机的。
原生sync.Pool的问题是,Pool中的对象会被GC清理掉,这使得sync.Pool只适合做简单地对象池,不适合作连接池。
pool创建时不能指定大小,没有数量限制。pool中对象会被GC清掉,只存在于两次GC之间。实现是pool的init方法注册了一个poolCleanup()函数,这个方法在GC之前执行,清空pool中的所有缓存对象。
为使多协程使用同一个POOL。最基本的想法就是每个协程,加锁去操作共享的POOL,这显然是低效的。而进一步改进,类似于ConcurrentHashMap(JDK7)的分Segment,提高其并发性可以一定程度性缓解。
注意到pool中的对象是无差异性的,加锁或者分段加锁都不是较好的做法。go的做法是为每一个绑定协程的P都分配一个子池。每个子池又分为私有池和共享列表。共享列表是分别存放在各个P之上的共享区域,而不是各个P共享的一块内存。协程拿自己P里的子池对象不需要加锁,拿共享列表中的就需要加锁了。
Get对象过程:
Put过程:
如何解决Get最坏情况遍历所有P才获取得对象呢:
方法1止前sync.pool并没有这样的设置。方法2由于goroutine被分配到哪个P由调度器调度不可控,无法确保其平衡。
由于不可控的GC导致生命周期过短,且池大小不可控,因而不适合作连接池。仅适用于增加对象重用机率,减少GC负担。2
执行结果:
单线程情况下,遍历其它无元素的P,长时间加锁性能低下。启用协程改善。
结果:
测试场景在goroutines远大于GOMAXPROCS情况下,与非池化性能差异巨大。
测试结果
可以看到同样使用*sync.pool,较大池大小的命中率较高,性能远高于空池。
结论:pool在一定的使用条件下提高并发性能,条件1是协程数远大于GOMAXPROCS,条件2是池中对象远大于GOMAXPROCS。归结成一个原因就是使对象在各个P中均匀分布。
池pool和缓存cache的区别。池的意思是,池内对象是可以互换的,不关心具体值,甚至不需要区分是新建的还是从池中拿出的。缓存指的是KV映射,缓存里的值互不相同,清除机制更为复杂。缓存清除算法如LRU、LIRS缓存算法。
池空间回收的几种方式。一些是GC前回收,一些是基于时钟或弱引用回收。最终确定在GC时回收Pool内对象,即不回避GC。用java的GC解释弱引用。GC的四种引用:强引用、弱引用、软引用、虚引用。虚引用即没有引用,弱引用GC但有空间则保留,软引用GC即清除。ThreadLocal的值为弱引用的例子。
regexp 包为了保证并发时使用同一个正则,而维护了一组状态机。
fmt包做字串拼接,从sync.pool拿[]byte对象。避免频繁构建再GC效率高很多。
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