golang语言中的意想不到

堆与栈

编译器会自动选择在栈上还是在堆上分配局部变量的存储空间，但可能令人惊讶的是，这个选择并不是由用var还是new声明变量的方式决定的。在Go语言规范中甚至故意没有讲到栈和堆的概念。我们无法知道函数参数或局部变量到底是保存在栈中还是堆中，编译器和运行时会帮我们搞定这个变量是在；同样不要假设变量在内存中的位置是固定不变的，指针随时可能会变化，特别是在你不期望它变我们只需要知道它们能够正常工作就可以了。看看下面这个例子：

var global *int
func f() {
	var x int
	x = 1
	global = &x
}
func g() {
	y := new(int)
	*y = 1
}

f函数里的x变量必须在堆上分配，因为它在函数退出后依然可以通过包一级的global变量找到，虽然它是在函数内部定义的；用Go语言的术语说，这个x局部变量从函数f中逃逸了。相反，当g函数返回时，变量 *y 将是不可达的，也就是说可以马上被回收的。因此， *y 并没有从函数g中逃逸，编译器可以选择在栈上分配 *y 的存储空间（译注：也可以选择在堆上分配，然后由Go语言的GC回收这个变量的内存空间），虽然这里用的是new方式。其实在任何时候，你并不需为了编写正确的代码而要考虑变量的逃逸行为，要记住的是，逃逸的变量需要额外分配内存，同时对性能的优化可能会产生细微的影响。Go语言的自动垃圾收集器对编写正确的代码是一个巨大的帮助，但也并不是说你完全不用考虑内存了。你虽然不需要显式地分配和释放内存，但是要编写高效的程序你依然需要了解变量的生命周期。例如，如果将指向短生命周期对象的指针保存到具有长生命周期的对象中，特别是保存到全局变量时，会阻止对短生命周期对象的垃圾回收（从而可能影响程序的性能）。

sync.Pool的实现原理和应用场景

众所周知，go是自动垃圾回收的(garbage collector)，这大大减少了程序编程负担。但gc是一把双刃剑，带来了编程的方便但同时也增加了运行时开销，使用不当甚至会严重影响程序的性能。因此性能要求高的场景不能任意产生太多的垃圾，如何解决呢？那就是要重用对象了，我们可以简单的使用一个chan把这些可重用的对象缓存起来，但如果很多goroutine竞争一个chan性能肯定是问题.....由于golang团队认识到这个问题普遍存在，为了避免大家重造车轮，因此官方统一出了一个包Pool。放到sync包里面大概是因为它也是基于共享变量的并发方法之一。Pool的使用方法如下：

package main

import(
    "fmt"
	"sync"
)
 
func main() {
    p := &sync.Pool{
        New: func() interface{} {
            return 0
        },
    }
 
    a := p.Get().(int)
    p.Put(1)    
    b := p.Get().(int)
    fmt.Println(a, b)
}

上面创建了一个缓存int对象的一个pool，先从池获取一个对象然后放进去一个对象再取出一个对象，程序的输出是0 1。创建的时候可以指定一个New函数，获取对象的时候如何在池里面找不到缓存的对象将会使用指定的new函数创建一个返回，如果没有new函数则返回nil.既然是缓存的Pool，那么这个Pool的缓存有没有长度限制？是否是线程安全的呢？开销如何呢？

• 创建pool的时候是不能指定大小的，所有sync.Pool的缓存对象数量是没有限制的，只受限于内存。因此使用sync.pool是没办法做到控制缓存对象数量的个数的。另外sync.pool缓存对象的期限是很诡异的，先看一下src/pkg/sync/pool.go里面的一段实现代码：

func init() {
    runtime_registerPoolCleanup(poolCleanup)
}

可以看到pool包在init的时候注册了一个poolCleanup函数，它会清除所有的pool里面的所有缓存的对象，该函数注册进去之后会在每次gc之前都会调用，因此sync.Pool缓存的期限只是两次gc之间这段时间。例如我们把上面的例子改成下面这样之后，输出的结果将是0 0。正因gc的时候会清掉缓存对象，也不用担心pool会无限增大的问题。

    a := p.Get().(int)
    p.Put(1)
    runtime.GC()
    b := p.Get().(int)
    fmt.Println(a, b)

这是很多人错误理解的地方，正因为这样，我们是不可以使用sync.Pool去实现一个socket连接池的。

• 缓存对象的开销
  如何在多个goroutine之间使用同一个pool做到高效呢？官方的做法就是尽量减少竞争，因为sync.pool为每个P（对应cpu，golang的调度模型G-P-M）都分配了一个子池，如下图：
  
  当执行一个pool的get或者put操作的时候都会先把当前的goroutine固定到某个P的子池上面，然后再对该子池进行操作。每个子池里面有一个私有对象和共享列表对象，私有对象是只有对应的P能够访问，因为一个P同一时间只能执行一个goroutine，因此对私有对象存取操作是不需要加锁的。共享列表是和其他P分享的，因此操作共享列表是需要加锁的。

获取对象过程是：

1. 固定到某个P，尝试从私有对象获取，如果私有对象非空则返回该对象，并把私有对象置空；
2. 如果私有对象是空的时候，就去当前子池的共享列表获取（需要加锁）；
3. 如果当前子池的共享列表也是空的，那么就尝试去其他P的子池的共享列表偷取一个（需要加锁）；
4. 如果其他子池都是空的，最后就用用户指定的New函数产生一个新的对象返回。
   可以看到一次get操作最少0次加锁，最大N（N等于MAXPROCS）次加锁。

归还对象的过程：

1. 固定到某个P，如果私有对象为空则放到私有对象；
2. 否则加入到该P子池的共享列表中（需要加锁）。
   可以看到一次put操作最少0次加锁，最多1次加锁。
   由于goroutine具体会分配到那个P执行是golang的协程调度系统决定的，因此在MAXPROCS>1的情况下，多goroutine用同一个sync.Pool的话，各个P的子池之间缓存的对象是否平衡以及开销如何是没办法准确衡量的。但如果goroutine数目和缓存的对象数目远远大于MAXPROCS的话，概率上说应该是相对平衡的。
   总的来说，sync.Pool的定位不是做类似连接池的东西，它的用途仅仅是增加对象重用的几率，减少gc的负担，而开销方面也不是很便宜的。