垃圾回收的优化问题

GC 的优化问题 #

13. GC 关注的指标有哪些？ #

Go 的 GC 被设计为成比例触发、大部分工作与赋值器并发、不分代、无内存移动且会主动向操作系统归还申请的内存。因此最主要关注的、能够影响赋值器的性能指标有：

  • CPU 利用率：回收算法会在多大程度上拖慢程序？有时候，这个是通过回收占用的 CPU 时间与其它 CPU 时间的百分比来描述的。
  • GC 停顿时间：回收器会造成多长时间的停顿？目前的 GC 中需要考虑 STW 和 Mark Assist 两个部分可能造成的停顿。
  • GC 停顿频率：回收器造成的停顿频率是怎样的？目前的 GC 中需要考虑 STW 和 Mark Assist 两个部分可能造成的停顿。
  • GC 可扩展性：当堆内存变大时，垃圾回收器的性能如何？但大部分的程序可能并不一定关心这个问题。

14. Go 的 GC 如何调优？ #

Go 的 GC 被设计为极致简洁，与较为成熟的 Java GC 的数十个可控参数相比，严格意义上来讲，Go 可供用户调整的参数只有 GOGC 环境变量。当我们谈论 GC 调优时，通常是指减少用户代码对 GC 产生的压力，这一方面包含了减少用户代码分配内存的数量（即对程序的代码行为进行调优），另一方面包含了最小化 Go 的 GC 对 CPU 的使用率（即调整 GOGC）。

GC 的调优是在特定场景下产生的，并非所有程序都需要针对 GC 进行调优。只有那些对执行延迟非常敏感、 当 GC 的开销成为程序性能瓶颈的程序，才需要针对 GC 进行性能调优，几乎不存在于实际开发中 99% 的情况。 除此之外，Go 的 GC 也仍然有一定的可改进的空间，也有部分 GC 造成的问题，目前仍属于 Open Problem。

总的来说，我们可以在现在的开发中处理的有以下几种情况：

  1. 对停顿敏感：GC 过程中产生的长时间停顿、或由于需要执行 GC 而没有执行用户代码，导致需要立即执行的用户代码执行滞后。
  2. 对资源消耗敏感：对于频繁分配内存的应用而言，频繁分配内存增加 GC 的工作量，原本可以充分利用 CPU 的应用不得不频繁地执行垃圾回收，影响用户代码对 CPU 的利用率，进而影响用户代码的执行效率。

从这两点来看，所谓 GC 调优的核心思想也就是充分的围绕上面的两点来展开：优化内存的申请速度，尽可能的少申请内存，复用已申请的内存。或者简单来说，不外乎这三个关键字：控制、减少、复用。

我们将通过三个实际例子介绍如何定位 GC 的存在的问题，并一步一步进行性能调优。当然，在实际情况中问题远比这些例子要复杂，这里也只是讨论调优的核心思想，更多的时候也只能具体问题具体分析。

例1：合理化内存分配的速度、提高赋值器的 CPU 利用率 #

我们来看这样一个例子。在这个例子中，concat 函数负责拼接一些长度不确定的字符串。并且为了快速完成任务，出于某种原因，在两个嵌套的 for 循环中一口气创建了 800 个 goroutine。在 main 函数中，启动了一个 goroutine 并在程序结束前不断的触发 GC，并尝试输出 GC 的平均执行时间：

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package main

import (
	"fmt"
	"os"
	"runtime"
	"runtime/trace"
	"sync/atomic"
	"time"
)

var (
	stop  int32
	count int64
	sum   time.Duration
)

func concat() {
	for n := 0; n < 100; n++ {
		for i := 0; i < 8; i++ {
			go func() {
				s := "Go GC"
				s += " " + "Hello"
				s += " " + "World"
				_ = s
			}()
		}
	}
}

func main() {
	f, _ := os.Create("trace.out")
	defer f.Close()
	trace.Start(f)
	defer trace.Stop()

	go func() {
		var t time.Time
		for atomic.LoadInt32(&stop) == 0 {
			t = time.Now()
			runtime.GC()
			sum += time.Since(t)
			count++
		}
		fmt.Printf("GC spend avg: %v\n", time.Duration(int64(sum)/count))
	}()

	concat()
	atomic.StoreInt32(&stop, 1)
}

这个程序的执行结果是：

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$ go build -o main
$ ./main
GC spend avg: 2.583421ms

GC 平均执行一次需要长达 2ms 的时间，我们再进一步观察 trace 的结果：

程序的整个执行过程中仅执行了一次 GC，而且仅 Sweep STW 就耗费了超过 1 ms，非常反常。甚至查看赋值器 mutator 的 CPU 利用率，在整个 trace 尺度下连 40% 都不到：

主要原因是什么呢？我们不妨查看 goroutine 的分析：

在这个榜单中我们不难发现，goroutine 的执行时间占其生命周期总时间非常短的一部分，但大部分时间都花费在调度器的等待上了（蓝色的部分），说明同时创建大量 goroutine 对调度器产生的压力确实不小，我们不妨将这一产生速率减慢，一批一批地创建 goroutine：

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func concat() {
	wg := sync.WaitGroup{}
	for n := 0; n < 100; n++ {
		wg.Add(8)
		for i := 0; i < 8; i++ {
			go func() {
				s := "Go GC"
				s += " " + "Hello"
				s += " " + "World"
				_ = s
				wg.Done()
			}()
		}
		wg.Wait()
	}
}

这时候我们再来看：

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$ go build -o main
$ ./main
GC spend avg: 328.54µs

GC 的平均时间就降到 300 微秒了。这时的赋值器 CPU 使用率也提高到了 60%，相对来说就很可观了：

当然，这个程序仍然有优化空间，例如我们其实没有必要等待很多 goroutine 同时执行完毕才去执行下一组 goroutine。而可以当一个 goroutine 执行完毕时，直接启动一个新的 goroutine，也就是 goroutine 池的使用。 有兴趣的读者可以沿着这个思路进一步优化这个程序中赋值器对 CPU 的使用率。

例2：降低并复用已经申请的内存 #

我们通过一个非常简单的 Web 程序来说明复用内存的重要性。在这个程序中，每当产生一个 /example2 的请求时，都会创建一段内存，并用于进行一些后续的工作。

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package main

import (
	"fmt"
	"net/http"
	_ "net/http/pprof"
)

func newBuf() []byte {
	return make([]byte, 10<<20)
}

func main() {
	go func() {
		http.ListenAndServe("localhost:6060", nil)
	}()
  
	http.HandleFunc("/example2", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
		b := newBuf()

		// 模拟执行一些工作
		for idx := range b {
			b[idx] = 1
		}

		fmt.Fprintf(w, "done, %v", r.URL.Path[1:])
	})
	http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

为了进行性能分析，我们还额外创建了一个监听 6060 端口的 goroutine，用于使用 pprof 进行分析。 我们先让服务器跑起来：

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$ go build -o main
$ ./main

我们这次使用 pprof 的 trace 来查看 GC 在此服务器中面对大量请求时候的状态，要使用 trace 可以通过访问 /debug/pprof/trace 路由来进行，其中 seconds 参数设置为 20s，并将 trace 的结果保存为 trace.out:

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$ wget http://127.0.0.1:6060/debug/pprof/trace\?seconds\=20 -O trace.out
--2020-01-01 22:13:34--  http://127.0.0.1:6060/debug/pprof/trace?seconds=20
Connecting to 127.0.0.1:6060... connected.
HTTP request sent, awaiting response...

这时候我们使用一个压测工具 ab，来同时产生 500 个请求 （-n 一共 500 个请求，-c 一个时刻执行请求的数量，每次 100 个并发请求）：

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$ ab -n 500 -c 100 http://127.0.0.1:8080/example2
This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1843412 $>
Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd, http://www.zeustech.net/
Licensed to The Apache Software Foundation, http://www.apache.org/

Benchmarking 127.0.0.1 (be patient)
Completed 100 requests
Completed 200 requests
Completed 300 requests
Completed 400 requests
Completed 500 requests
Finished 500 requests


Server Software:        
Server Hostname:        127.0.0.1
Server Port:            8080

Document Path:          /example2
Document Length:        14 bytes

Concurrency Level:      100
Time taken for tests:   0.987 seconds
Complete requests:      500
Failed requests:        0
Total transferred:      65500 bytes
HTML transferred:       7000 bytes
Requests per second:    506.63 [#/sec] (mean)
Time per request:       197.382 [ms] (mean)
Time per request:       1.974 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          64.81 [Kbytes/sec] received

Connection Times (ms)
              min  mean[+/-sd] median   max
Connect:        0    1   1.1      0       7
Processing:    13  179  77.5    170     456
Waiting:       10  168  78.8    162     455
Total:         14  180  77.3    171     458

Percentage of the requests served within a certain time (ms)
  50%    171
  66%    203
  75%    222
  80%    239
  90%    281
  95%    335
  98%    365
  99%    400
 100%    458 (longest request)

GC 反复被触发，一个显而易见的原因就是内存分配过多。我们可以通过 go tool pprof 来查看究竟是谁分配了大量内存（使用 web 指令来使用浏览器打开统计信息的可视化图形）：

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$ go tool pprof http://127.0.0.1:6060/debug/pprof/heap
Fetching profile over HTTP from http://localhost:6060/debug/pprof/heap
Saved profile in /Users/changkun/pprof/pprof.alloc_objects.alloc_space.inuse_o
bjects.inuse_space.003.pb.gz
Type: inuse_space
Time: Jan 1, 2020 at 11:15pm (CET)
Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)
(pprof) web
(pprof)

可见 newBuf 产生的申请的内存过多，现在我们使用 sync.Pool 来复用 newBuf 所产生的对象：

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package main

import (
	"fmt"
	"net/http"
	_ "net/http/pprof"
	"sync"
)

// 使用 sync.Pool 复用需要的 buf
var bufPool = sync.Pool{
	New: func() interface{} {
		return make([]byte, 10<<20)
	},
}

func main() {
	go func() {
		http.ListenAndServe("localhost:6060", nil)
	}()
	http.HandleFunc("/example2", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
		b := bufPool.Get().([]byte)
		for idx := range b {
			b[idx] = 0
		}
		fmt.Fprintf(w, "done, %v", r.URL.Path[1:])
		bufPool.Put(b)
	})
	http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

其中 ab 输出的统计结果为：

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$ ab -n 500 -c 100 http://127.0.0.1:8080/example2
This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1843412 $>
Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd, http://www.zeustech.net/
Licensed to The Apache Software Foundation, http://www.apache.org/

Benchmarking 127.0.0.1 (be patient)
Completed 100 requests
Completed 200 requests
Completed 300 requests
Completed 400 requests
Completed 500 requests
Finished 500 requests


Server Software:        
Server Hostname:        127.0.0.1
Server Port:            8080

Document Path:          /example2
Document Length:        14 bytes

Concurrency Level:      100
Time taken for tests:   0.427 seconds
Complete requests:      500
Failed requests:        0
Total transferred:      65500 bytes
HTML transferred:       7000 bytes
Requests per second:    1171.32 [#/sec] (mean)
Time per request:       85.374 [ms] (mean)
Time per request:       0.854 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          149.85 [Kbytes/sec] received

Connection Times (ms)
              min  mean[+/-sd] median   max
Connect:        0    1   1.4      1       9
Processing:     5   75  48.2     66     211
Waiting:        5   72  46.8     63     207
Total:          5   77  48.2     67     211

Percentage of the requests served within a certain time (ms)
  50%     67
  66%     89
  75%    107
  80%    122
  90%    148
  95%    167
  98%    196
  99%    204
 100%    211 (longest request)

但从 Requests per second 每秒请求数来看，从原来的 506.63 变为 1171.32 得到了近乎一倍的提升。从 trace 的结果来看，GC 也没有频繁的被触发从而长期消耗 CPU 使用率：

sync.Pool 是内存复用的一个最为显著的例子，从语言层面上还有很多类似的例子，例如在例 1 中，concat 函数可以预先分配一定长度的缓存，而后再通过 append 的方式将字符串存储到缓存中：

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func concat() {
	wg := sync.WaitGroup{}
	for n := 0; n < 100; n++ {
		wg.Add(8)
		for i := 0; i < 8; i++ {
			go func() {
				s := make([]byte, 0, 20)
				s = append(s, "Go GC"...)
				s = append(s, ' ')
				s = append(s, "Hello"...)
				s = append(s, ' ')
				s = append(s, "World"...)
				_ = string(s)
				wg.Done()
			}()
		}
		wg.Wait()
	}
}

原因在于 + 运算符会随着字符串长度的增加而申请更多的内存，并将内容从原来的内存位置拷贝到新的内存位置，造成大量不必要的内存分配，先提前分配好足够的内存，再慢慢地填充，也是一种减少内存分配、复用内存形式的一种表现。

例3：调整 GOGC #

我们已经知道了 GC 的触发原则是由步调算法来控制的，其关键在于估计下一次需要触发 GC 时，堆的大小。可想而知，如果我们在遇到海量请求的时，为了避免 GC 频繁触发，是否可以通过将 GOGC 的值设置得更大，让 GC 触发的时间变得更晚，从而减少其触发频率，进而增加用户代码对机器的使用率呢？答案是肯定的。

我们可以非常简单粗暴的将 GOGC 调整为 1000，来执行上一个例子中未复用对象之前的程序：

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$ GOGC=1000 ./main

这时我们再重新执行压测：

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$ ab -n 500 -c 100 http://127.0.0.1:8080/example2
This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1843412 $>
Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd, http://www.zeustech.net/
Licensed to The Apache Software Foundation, http://www.apache.org/

Benchmarking 127.0.0.1 (be patient)
Completed 100 requests
Completed 200 requests
Completed 300 requests
Completed 400 requests
Completed 500 requests
Finished 500 requests


Server Software:        
Server Hostname:        127.0.0.1
Server Port:            8080

Document Path:          /example2
Document Length:        14 bytes

Concurrency Level:      100
Time taken for tests:   0.923 seconds
Complete requests:      500
Failed requests:        0
Total transferred:      65500 bytes
HTML transferred:       7000 bytes
Requests per second:    541.61 [#/sec] (mean)
Time per request:       184.636 [ms] (mean)
Time per request:       1.846 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          69.29 [Kbytes/sec] received

Connection Times (ms)
              min  mean[+/-sd] median   max
Connect:        0    1   1.8      0      20
Processing:     9  171 210.4     66     859
Waiting:        5  158 199.6     62     813
Total:          9  173 210.6     68     860

Percentage of the requests served within a certain time (ms)
  50%     68
  66%    133
  75%    198
  80%    292
  90%    566
  95%    696
  98%    723
  99%    743
 100%    860 (longest request)

可以看到，压测的结果得到了一定幅度的改善（Requests per second 从原来的 506.63 提高为了 541.61）， 并且 GC 的执行频率明显降低：

在实际实践中可表现为需要紧急处理一些由 GC 带来的瓶颈时，人为将 GOGC 调大，加钱加内存，扛过这一段峰值流量时期。

当然，这种做法其实是治标不治本，并没有从根本上解决内存分配过于频繁的问题，极端情况下，反而会由于 GOGC 太大而导致回收不及时而耗费更多的时间来清理产生的垃圾，这对时间不算敏感的应用还好，但对实时性要求较高的程序来说就是致命的打击了。

因此这时更妥当的做法仍然是，定位问题的所在，并从代码层面上进行优化。

小结 #

通过上面的三个例子我们可以看到在 GC 调优过程中 go tool pprof 和 go tool trace 的强大作用是帮助我们快速定位 GC 导致瓶颈的具体位置，但这些例子中仅仅覆盖了其功能的很小一部分，我们也没有必要完整覆盖所有的功能，因为总是可以通过http pprof 官方文档[7]、runtime pprof官方文档[8]以及 trace 官方文档[9]来举一反三。

现在我们来总结一下前面三个例子中的优化情况：

  1. 控制内存分配的速度，限制 goroutine 的数量，从而提高赋值器对 CPU 的利用率。
  2. 减少并复用内存，例如使用 sync.Pool 来复用需要频繁创建临时对象，例如提前分配足够的内存来降低多余的拷贝。
  3. 需要时，增大 GOGC 的值，降低 GC 的运行频率。

这三种情况几乎涵盖了 GC 调优中的核心思路，虽然从语言上还有很多小技巧可说，但我们并不会在这里事无巨细的进行总结。实际情况也是千变万化，我们更应该着重于培养具体问题具体分析的能力。

当然，我们还应该谨记 过早优化是万恶之源这一警语，在没有遇到应用的真正瓶颈时，将宝贵的时间分配在开发中其他优先级更高的任务上。

15. Go 的垃圾回收器有哪些相关的 API？其作用分别是什么？ #

在 Go 中存在数量极少的与 GC 相关的 API，它们是

  • runtime.GC：手动触发 GC
  • runtime.ReadMemStats：读取内存相关的统计信息，其中包含部分 GC 相关的统计信息
  • debug.FreeOSMemory：手动将内存归还给操作系统
  • debug.ReadGCStats：读取关于 GC 的相关统计信息
  • debug.SetGCPercent：设置 GOGC 调步变量
  • debug.SetMaxHeap（尚未发布[10]）：设置 Go 程序堆的上限值