zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Go内存管理

    1.前言

    编写过C语言程序的肯定知道通过malloc()方法动态申请内存,其中内存分配器使用的是glibc提供的ptmalloc2。除了glibc,业界比较出名的内存分配器有Google的tcmalloc和Facebook的jemalloc。

    二者在避免内存碎片和性能上均比glic有比较大的优势,在多线程环境中效果更明显。

    Golang中也实现了内存分配器,原理与tcmalloc类似,简单的说就是维护一块大的全局内存,每个线程(Golang中为P)维护一块小的私有内存,私有内存不足再从全局申请。

    另外,内存分配与GC(垃圾回收)关系密切,所以了解GC前有必要了解内存分配的原理。

    2.内存分配概览

    3.基础概念

    3.1预分配内存

    为了方便自主管理内存,做法便是先向系统申请一块内存,然后将内存切割成小块,通过一定的内存分配算法管理内存。以64位系统为例,Golang程序启动时会向系统申请的内存,预申请的内存划

    分为spans、bitmap、arena三部分。其中arena即为所谓的堆区,应用中需要的内存从这里分配。其中spans和bitmap是为了管理arena区而存在的。

     

    arena的大小为512G,为了方便管理把arena区域划分成一个个的page,每个page为8KB,一共有512GB/8KB个page;

    spans区域存放span的指针,每个指针对应一个page,所以span区域的大小为(512GB/8KB)*指针大小8byte = 512M;

    bitmap区域大小也是通过arena计算出来,不过主要用于GC;

    3.2span

    span是用于管理arena页的关键数据结构,每个span中包含1个或多个连续页,为了满足小对象分配,span中的一页会划分更小的粒度,而对于大对象比如超过页大小,则通过多页实现。

    3.2.1class

    跟据对象大小,划分了一系列class,每个class都代表一个固定大小的对象,以及每个span的大小。如下表所示:

    // class  bytes/obj  bytes/span  objects  waste bytes
    //     1          8        8192     1024            0
    //     2         16        8192      512            0
    //     3         32        8192      256            0
    //     4         48        8192      170           32
    //     5         64        8192      128            0
    //     6         80        8192      102           32
    //     7         96        8192       85           32
    //     8        112        8192       73           16
    //     9        128        8192       64            0
    //    10        144        8192       56          128
    //    11        160        8192       51           32
    //    12        176        8192       46           96
    //    13        192        8192       42          128
    //    14        208        8192       39           80
    //    15        224        8192       36          128
    //    16        240        8192       34           32
    //    17        256        8192       32            0
    //    18        288        8192       28          128
    //    19        320        8192       25          192
    //    20        352        8192       23           96
    //    21        384        8192       21          128
    //    22        416        8192       19          288
    //    23        448        8192       18          128
    //    24        480        8192       17           32
    //    25        512        8192       16            0
    //    26        576        8192       14          128
    //    27        640        8192       12          512
    //    28        704        8192       11          448
    //    29        768        8192       10          512
    //    30        896        8192        9          128
    //    31       1024        8192        8            0
    //    32       1152        8192        7          128
    //    33       1280        8192        6          512
    //    34       1408       16384       11          896
    //    35       1536        8192        5          512
    //    36       1792       16384        9          256
    //    37       2048        8192        4            0
    //    38       2304       16384        7          256
    //    39       2688        8192        3          128
    //    40       3072       24576        8            0
    //    41       3200       16384        5          384
    //    42       3456       24576        7          384
    //    43       4096        8192        2            0
    //    44       4864       24576        5          256
    //    45       5376       16384        3          256
    //    46       6144       24576        4            0
    //    47       6528       32768        5          128
    //    48       6784       40960        6          256
    //    49       6912       49152        7          768
    //    50       8192        8192        1            0
    //    51       9472       57344        6          512
    //    52       9728       49152        5          512
    //    53      10240       40960        4            0
    //    54      10880       32768        3          128
    //    55      12288       24576        2            0
    //    56      13568       40960        3          256
    //    57      14336       57344        4            0
    //    58      16384       16384        1            0
    //    59      18432       73728        4            0
    //    60      19072       57344        3          128
    //    61      20480       40960        2            0
    //    62      21760       65536        3          256
    //    63      24576       24576        1            0
    //    64      27264       81920        3          128
    //    65      28672       57344        2            0
    //    66      32768       32768        1            0
    

    上表中每列含义如下:

    • class: class ID,每个span结构中都有一个class ID, 表示该span可处理的对象类型
    • bytes/obj:该class代表对象的字节数
    • bytes/span:每个span占用堆的字节数,也即页数*页大小
    • objects: 每个span可分配的对象个数,也即(bytes/spans)/(bytes/obj)
    • waste bytes: 每个span产生的内存碎片,也即(bytes/spans)%(bytes/obj)

    上表可见最大的对象是32K大小,超过32K大小的由特殊的class表示,该class ID为0,每个class只包含一个对象。

    3.2.2span数据结构

    span是内存管理的基本单位,每个span用于管理特定的class对象, 跟据对象大小,span将一个或多个页拆分成多个块进行管理。

    src/runtime/mheap.go:mspan定义了其数据结构:

    type mspan struct {
    	next *mspan			//链表前向指针,用于将span链接起来
    	prev *mspan			//链表前向指针,用于将span链接起来
    	startAddr uintptr // 起始地址,也即所管理页的地址
    	npages    uintptr // 管理的页数
    	
    	nelems uintptr // 块个数,也即有多少个块可供分配
    
    	allocBits  *gcBits //分配位图,每一位代表一个块是否已分配
    
    	allocCount  uint16     // 已分配块的个数
    	spanclass   spanClass  // class表中的class ID
    
    	elemsize    uintptr    // class表中的对象大小,也即块大小
    }
    

    以class 10为例,span和管理的内存如下图所示:

     

    解释:

    mspan的指针存放在spans区。

    startAddr记录的是arena区mspan的起始地址。

    npages:class为10的mspan占用1个page。

    nelems:总共可存放56个object。

    allocBits:已分配位图,已分配两个object。

    allocCount:已经分配object的个数。

    spanclass:class的ID为10。

    elemsize:每个object的大小144bytes。

    3.3cache

    有了管理内存的基本单位span,还要有个数据结构来管理span,这个数据结构叫mcentral,各线程需要内存时从mcentral管理的span中申请内存,为了避免多线程申请内存时不断的加锁,Golang为每个线程分配了span的缓存,这个缓存即是cache。

    src/runtime/mcache.go:mcache定义了cache的数据结构:

    type mcache struct {
    	alloc [67*2]*mspan // 按class分组的mspan列表,每种class再分包含指针的和不包含指针的
    }

    alloc为mspan的指针数组,数组大小为class总数的2倍。数组中每个元素代表了一种class类型的span列表,每种class类型都有两组span列表,第一组列表中所表示的对象中包含了指针,第二组列

    表中所表示的对象不含有指针,这么做是为了提高GC扫描性能,对于不包含指针的span列表,没必要去扫描。

    根据对象是否包含指针,将对象分为noscan和scan两类,其中noscan代表没有指针,而scan则代表有指针,需要GC进行扫描。

    mcache和span的对应关系如下图所示:

     

    mchache在初始化时是没有任何span的,在使用过程中会动态的从central中获取并缓存下来,跟据使用情况,每种class的span个数也不相同。上图所示,class 0的span数比class1的要多,说明本线程中分配的小对象要多一些。

    3.4central

    cache作为线程的私有资源为单个线程服务,而central则是全局资源,为多个线程服务,当某个线程内存不足时会向central申请,当某个线程释放内存时又会回收进central。

    src/runtime/mcentral.go:mcentral定义了central数据结构:

    type mcentral struct {
    	lock      mutex     // 互斥锁
    	spanclass spanClass // span class ID
    	nonempty  mSpanList // non-empty 指还有空闲块的span列表
    	empty     mSpanList // 指没有空闲块的span列表
    
    	nmalloc uint64      // 已累计分配的对象个数
    }
    • lock: 线程间互斥锁,防止多线程读写冲突
    • spanclass : 每个mcentral管理着一组有相同class的span列表
    • nonempty: 指还有内存可用的span列表
    • empty: 指没有内存可用的span列表
    • nmalloc: 指累计分配的对象个数

    线程从central获取span步骤如下:

    1. 加锁
    2. 从nonempty列表获取一个可用span,并将其从链表中删除
    3. 将取出的span放入empty链表
    4. 将span返回给线程
    5. 解锁
    6. 线程将该span缓存进cache

    线程将span归还步骤如下:

    1. 加锁
    2. 将span从empty列表删除
    3. 将span加入noneempty列表
    4. 解锁

    3.5heap

    从mcentral数据结构可见,每个mcentral对象只管理特定的class规格的span。事实上每种class都会对应一个mcentral,这个mcentral的集合存放于mheap数据结构中。

    src/runtime/mheap.go:mheap定义了heap的数据结构:

    type mheap struct {
    	lock      mutex
    
    	spans []*mspan
    
    	bitmap        uintptr 	//指向bitmap首地址,bitmap是从高地址向低地址增长的
    
    	arena_start uintptr		//指示arena区首地址
    	arena_used  uintptr		//指示arena区已使用地址位置
    
    	central [67*2]struct {
    		mcentral mcentral
    		pad      [sys.CacheLineSize - unsafe.Sizeof(mcentral{})%sys.CacheLineSize]byte
    	}
    }
    • lock: 互斥锁
    • spans: 指向spans区域,用于映射span和page的关系
    • bitmap:bitmap的起始地址
    • arena_start: arena区域首地址
    • arena_used: 当前arena已使用区域的最大地址
    • central: 每种class对应的两个mcentral

    从数据结构可见,mheap管理着全部的内存,事实上Golang就是通过一个mheap类型的全局变量进行内存管理的。

    mheap内存管理示意图如下: 

    系统预分配的内存分为spans、bitmap、arean三个区域,通过mheap管理起来。接下来看内存分配过程。

    3内存分配过程

    针对待分配对象的大小不同有不同的分配逻辑:

    • (0, 16B) 且不包含指针的对象: Tiny分配
    • (0, 16B) 包含指针的对象:正常分配
    • [16B, 32KB] : 正常分配
    • (32KB, -) : 大对象分配 其中Tiny分配和大对象分配都属于内存管理的优化范畴,这里暂时仅关注一般的分配方法。

    以申请size为n的内存为例,分配步骤如下(可以参考最上面的大图):

    1. 获取当前线程的私有缓存mcache
    2. 跟据size计算出适合的class的ID
    3. 从mcache的alloc[class]链表中查询可用的span
    4. 如果mcache没有可用的span则从mcentral申请一个新的span加入mcache中
    5. 如果mcentral中也没有可用的span则从mheap中申请一个新的span加入mcentral
    6. 从该span中获取到空闲对象地址并返回
  • 相关阅读:
    西南民族大学第十二届程序设计竞赛(同步赛) A.逃出机房 (bfs)
    2020-2021 ICPC, NERC, Southern and Volga Russian Regional Contest (Online Mirror, ICPC Rules) D. Firecrackers (贪心,二分)
    2020-2021 ICPC, NERC, Southern and Volga Russian Regional Contest (Online Mirror, ICPC Rules) C. Berpizza (STL)
    2020 ICPC Asia Taipei-Hsinchu Regional Problem H Optimization for UltraNet (二分,最小生成树,dsu计数)
    2020 ICPC Asia Taipei-Hsinchu Regional Problem B Make Numbers (dfs搜索)
    Codeforces Round #689 (Div. 2, based on Zed Code Competition) E. Water Level (贪心好题)
    Codeforces Round #692 (Div. 2, based on Technocup 2021 Elimination Round 3) C. Peaceful Rooks (思维,dsu找环)
    PAT五一线上模拟测试赛
    【PAT五一线上模拟测试赛】7-3 垃圾分类 (20分) Java和Python
    【PAT五一线上模拟测试赛】7-2 三阶幸福数 (20分) Pyton+Java
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/gauze/p/10579154.html
Copyright © 2011-2022 走看看