池的限制
池的限制
- 原文地址:https://medium.com/@blanchon.vincent/go-understand-the-design-of-sync-pool-2dde3024e277
- 原文作者:Vincent Blanchon
- 译文地址:https://github.com/watermelo/dailyTrans
- 译者:咔叽咔叽
- 译者水平有限,如有翻译或理解谬误,烦请帮忙指出
ℹ️本文基于 Go 1.12 和 1.13 版本,并解释了这两个版本之间 sync/pool.go 的演变。
sync
包提供了一个强大且可复用的实例池,以减少 GC 压力。在使用该包之前,我们需要在使用池之前和之后对应用程序进行基准测试。这非常重要,因为如果不了解它内部的工作原理,可能会影响性能。
池的限制
我们来看一个例子以了解它如何在一个非常简单的上下文中分配 10k 次:
1type Small struct {
2 a int
3}
4
5var pool = sync.Pool{
6 New: func() interface{} { return new(Small) },
7}
8
9//go:noinline
10func inc(s *Small) { s.a++ }
11
12func BenchmarkWithoutPool(b *testing.B) {
13 var s *Small
14 for i := 0; i < b.N; i++ {
15 for j := 0; j < 10000; j++ {
16 s = &Small{ a: 1, }
17 b.StopTimer(); inc(s); b.StartTimer()
18 }
19 }
20}
21
22func BenchmarkWithPool(b *testing.B) {
23 var s *Small
24 for i := 0; i < b.N; i++ {
25 for j := 0; j < 10000; j++ {
26 s = pool.Get().(*Small)
27 s.a = 1
28 b.StopTimer(); inc(s); b.StartTimer()
29 pool.Put(s)
30 }
31 }
32}
上面有两个基准测试,一个没有使用 sync.Pool,另一个使用了:
1name time/op alloc/op allocs/op
2WithoutPool-8 3.02ms ± 1% 160kB ± 0% 1.05kB ± 1%
3WithPool-8 1.36ms ± 6% 1.05kB ± 0% 3.00 ± 0%
由于循环有 10k 次迭代,因此不使用池的基准测试在堆上需要 10k 次内存分配,而使用了池的基准测试仅进行了 3 次分配。 这 3 次分配由池产生的,但却只分配了一个结构实例。目前看起来还不错;使用 sync.Pool 更快,消耗更少的内存。
但是,在一个真实的应用程序中,你的实例可能会被用于处理繁重的任务,并会做很多堆内存分配。在这种情况下,当内存增加时,将会触发 GC。我们还可以使用命令 runtime.GC()
来强制执行基准测试中的 GC 来模拟此行为:(译者注:可以在 Benchmark 的每次迭代中添加runtime.GC()
)
1name time/op alloc/op allocs/op
2WithoutPool-8 993ms ± 1% 249kB ± 2% 10.9k ± 0%
3WithPool-8 1.03s ± 4% 10.6MB ± 0% 31.0k ± 0%
我们现在可以看到,在 GC 的情况下池的性能较低,分配数和内存使用也更高。我们继续更深入地了解原因。
池的内部工作流程
深入了解 sync/pool.go
包的初始化,可以帮助我们回答之前的问题:
1func init() {
2 runtime_registerPoolCleanup(poolCleanup)
3}
他将注册到 runtime 作为一个方法去清理池。GC 在文件 runtime/mgc.go
中将触发这个方法:
1func gcStart(trigger gcTrigger) {
2 [...]
3 // 在 GC 之前调用 clearpools
4 clearpools()
这就解释了为什么在调用 GC 时性能较低。因为每次 GC 运行时都会清理池对象(译者注:池对象的生存时间介于两次 GC 之间)。文档也告知我们:
存储在池中的任何内容都可以在不被通知的情况下随时自动删除
现在,让我们创建一个流程图以了解池的管理方式:
![sync.Pool workflow in Go 1.12]()
对于我们创建的每个 sync.Pool
,go 生成一个连接到每个处理器(译者注:处理器即 Go 中调度模型 GMP 的 P,pool 里实际存储形式是 [P]poolLocal
)的内部池 poolLocal
。该结构由两个属性组成:private
和 shared
。第一个只能由其所有者访问(push 和 pop 不需要任何锁),而 shared
属性可由任何其他处理器读取,并且需要并发安全。实际上,池不是简单的本地缓存,它可以被我们的应用程序中的任何 线程/goroutines 使用。
Go 的 1.13 版本将改进 shared
的访问,并且还将带来一个新的缓存,以解决 GC 和池清理相关的问题。
新的无锁池和 victim 缓存
Go 1.13 版将 shared
用一个双向链表poolChain
作为储存结构,这次改动删除了锁并改善了 shared
的访问。以下是 shared
访问的新流程:
使用这个新的链式结构池,每个处理器可以在其 shared
队列的头部 push 和 pop,而其他处理器访问 shared
只能从尾部 pop。由于 next
/prev
属性,shared
队列的头部可以通过分配一个两倍大的新结构来扩容,该结构将链接到前一个结构。初始结构的默认大小为 8。这意味着第二个结构将是 16,第三个结构 32,依此类推。
此外,现在 poolLocal
结构不需要锁了,代码可以依赖于原子操作。
关于新加的 victim 缓存(译者注:关于引入 victim 缓存的 commit,所谓受害者缓存 Victim Cache,是一个与直接匹配或低相联缓存并用的、容量很小的全相联缓存。当一个数据块被逐出缓存时,并不直接丢弃,而是暂先进入受害者缓存。如果受害者缓存已满,就替换掉其中一项。当进行缓存标签匹配时,在与索引指向标签匹配的同时,并行查看受害者缓存,如果在受害者缓存发现匹配,就将其此数据块与缓存中的不匹配数据块做交换,同时返回给处理器。),新策略非常简单。现在有两组池:活动池和存档池(译者注:allPools
和 oldPools
)。当 GC 运行时,它会将每个池的引用保存到池中的新属性(victim),然后在清理当前池之前将该组池变成存档池:
1// 从所有 pool 中删除 victim 缓存
2for _, p := range oldPools {
3 p.victim = nil
4 p.victimSize = 0
5}
6
7// 把主缓存移到 victim 缓存
8for _, p := range allPools {
9 p.victim = p.local
10 p.victimSize = p.localSize
11 p.local = nil
12 p.localSize = 0
13}
14
15// 非空主缓存的池现在具有非空的 victim 缓存,并且池的主缓存被清除
16oldPools, allPools = allPools, nil
有了这个策略,应用程序现在将有一个循环的 GC 来 创建/收集 具有备份的新元素,这要归功于 victim 缓存。在之前的流程图中,将在请求"shared" pool 的流程之后请求 victim 缓存。