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go语言的内存管理 go内存分析

Go语言中恰到好处的内存对齐

在开始之前,希望你计算一下 Part1 共占用的大小是多少呢?

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输出结果:

这么一算, Part1 这一个结构体的占用内存大小为 1+4+1+8+1 = 15 个字节。相信有的小伙伴是这么算的,看上去也没什么毛病

真实情况是怎么样的呢?我们实际调用看看,如下:

输出结果:

最终输出为占用 32 个字节。这与前面所预期的结果完全不一样。这充分地说明了先前的计算方式是错误的。为什么呢?

在这里要提到 “内存对齐” 这一概念,才能够用正确的姿势去计算,接下来我们详细的讲讲它是什么

有的小伙伴可能会认为内存读取,就是一个简单的字节数组摆放

上图表示一个坑一个萝卜的内存读取方式。但实际上 CPU 并不会以一个一个字节去读取和写入内存。相反 CPU 读取内存是 一块一块读取 的,块的大小可以为 2、4、6、8、16 字节等大小。块大小我们称其为 内存访问粒度 。如下图:

在样例中,假设访问粒度为 4。 CPU 是以每 4 个字节大小的访问粒度去读取和写入内存的。这才是正确的姿势

另外作为一个工程师,你也很有必要学习这块知识点哦 :)

在上图中,假设从 Index 1 开始读取,将会出现很崩溃的问题。因为它的内存访问边界是不对齐的。因此 CPU 会做一些额外的处理工作。如下:

从上述流程可得出,不做 “内存对齐” 是一件有点 "麻烦" 的事。因为它会增加许多耗费时间的动作

而假设做了内存对齐,从 Index 0 开始读取 4 个字节,只需要读取一次,也不需要额外的运算。这显然高效很多,是标准的 空间换时间 做法

在不同平台上的编译器都有自己默认的 “对齐系数”,可通过预编译命令 #pragma pack(n) 进行变更,n 就是代指 “对齐系数”。一般来讲,我们常用的平台的系数如下:

另外要注意,不同硬件平台占用的大小和对齐值都可能是不一样的。因此本文的值不是唯一的,调试的时候需按本机的实际情况考虑

输出结果:

在 Go 中可以调用 unsafe.Alignof 来返回相应类型的对齐系数。通过观察输出结果,可得知基本都是 2^n ,最大也不会超过 8。这是因为我手提(64 位)编译器默认对齐系数是 8,因此最大值不会超过这个数

在上小节中,提到了结构体中的成员变量要做字节对齐。那么想当然身为最终结果的结构体,也是需要做字节对齐的

接下来我们一起分析一下,“它” 到底经历了些什么,影响了 “预期” 结果

在每个成员变量进行对齐后,根据规则 2,整个结构体本身也要进行字节对齐,因为可发现它可能并不是 2^n ,不是偶数倍。显然不符合对齐的规则

根据规则 2,可得出对齐值为 8。现在的偏移量为 25,不是 8 的整倍数。因此确定偏移量为 32。对结构体进行对齐

Part1 内存布局:axxx|bbbb|cxxx|xxxx|dddd|dddd|exxx|xxxx

通过本节的分析,可得知先前的 “推算” 为什么错误?

是因为实际内存管理并非 “一个萝卜一个坑” 的思想。而是一块一块。通过空间换时间(效率)的思想来完成这块读取、写入。另外也需要兼顾不同平台的内存操作情况

在上一小节,可得知根据成员变量的类型不同,其结构体的内存会产生对齐等动作。那假设字段顺序不同,会不会有什么变化呢?我们一起来试试吧 :-)

输出结果:

通过结果可以惊喜的发现,只是 “简单” 对成员变量的字段顺序进行改变,就改变了结构体占用大小

接下来我们一起剖析一下 Part2 ,看看它的内部到底和上一位之间有什么区别,才导致了这样的结果?

符合规则 2,不需要额外对齐

Part2 内存布局:ecax|bbbb|dddd|dddd

通过对比 Part1 和 Part2 的内存布局,你会发现两者有很大的不同。如下:

仔细一看, Part1 存在许多 Padding。显然它占据了不少空间,那么 Padding 是怎么出现的呢?

通过本文的介绍,可得知是由于不同类型导致需要进行字节对齐,以此保证内存的访问边界

那么也不难理解,为什么 调整结构体内成员变量的字段顺序 就能达到缩小结构体占用大小的疑问了,是因为巧妙地减少了 Padding 的存在。让它们更 “紧凑” 了。这一点对于加深 Go 的内存布局印象和大对象的优化非常有帮

「测试开发全栈化-Go」(1) Go语言基本了解

作为一个测试,作为一个测试开发, 全栈化+管理 是我们未来的发展方向。已经掌握了Java、Python、HTML的你,是不是也想了解下最近异常火爆的Go语言呢?来吧,让我们一起了解下。

Go 是一个开源的编程语言 ,它能让构造简单、可靠且高效的软件变得容易。

Go是从2007年末由Robert Griesemer, Rob Pike, Ken Thompson主持开发,后来还加入了Ian Lance Taylor, Russ Cox等人,并最终于2009年11月开源,在2012年早些时候发布了Go 1稳定版本。现在Go的开发已经是完全开放的,并且拥有一个活跃的社区。这三个人都是计算机界的大神,有的参与了C语言的编写,有的还是数学大神,有的还获得了计算机最高荣誉-图灵奖。

接下来说说 Go语言的特色 :

简洁、快速、安全

并行、有趣、开源

内存管理、数组安全、编译迅速

Go语言的用途 :

Go 语言被设计成一门应用于搭载 Web 服务器,存储集群或类似用途的巨型中央服务器的系统编程语言。

对于高性能分布式系统领域而言,Go 语言无疑比大多数其它语言有着更高的开发效率。它提供了海量并行的支持,这对于 游戏 服务端的开发而言是再好不过了。

Go语言的环境安装:

建议直接打开 官方地址因为墙的原因打不开

因为我用的是windows系统,这里主要讲下Windows系统上使用Go语言来编程。

Windows 下可以使用 .msi 后缀(在下载列表中可以找到该文件,如go1.17.2.windows-amd64.msi)的安装包来安装。

默认情况下 .msi 文件会安装在 c:Go 目录下。你可以将 c:Gobin 目录添加到 Path 环境变量中。添加后你需要重启命令窗口才能生效。个人建议还是安装到 Program Files文件夹中。

使用什么开发工具来对Go语言进行编写:

个人建议用VS code, 也可以用Sublime Text来编辑。如果你之前看了我讲的HTML语言的学习,肯定已经下载了VS code. 那么这时你需要在VS code中下载Go语言的扩展插件。

这里有一个巨大的坑,就是在下载Go的插件和依赖包时,会提示一些包没有。主要是因为下载的依赖包部分被墙了,只能想别的办法去下载。

建议参考网页:

解决vscode中golang插件安装失败方法

在学习go的过程中,使用的是vscode,但是一直提示安装相关插件失败,然后上网查方法,基本上是叫你建立golang.org目录什么的,结果全是错的,而且都是抄袭,很烦。无意之中看到一位博主分享的方法,他也是饱受上述的垃圾博文困扰,然后找到了解决方法,这里向他致敬,秉着让更多人看到正确解决方法的心,我写下正确的解决方法,希望对你有所帮助,也可以点开原博主链接参考:

Go有一个全球模块代理,设置代理再去安装golang的插件,就可以安装成功了。步骤有,首先Windows用户打开Powershell,一个蓝色的界面,注意不是cmd!不知道的直接打开window下面的搜索,然后输入powershell,搜索出来就可以了。

$env:GO111MODULE=“on”

$env:GOPROXY=“”

go env -w GOPROXY=

go env -w GOPRIVATE=*.corp.example.com

然后我们打开VsCode界面,下面会提示安装插件,我们选择Install ALL,就会安装成功

当你在运行Go语言程序时,提示所有的插件包都已经安装成功了时,就可以正常使用了,要不然一堆报错会让你非常心烦。

好了,今天先到这里,晚安、下班~

Python和go语言有什么区别?哪个更有优势?

python和go语言的区别

1、语法

Python的语法使用缩进来指示代码块。Go的语法基于打开和关闭括号。

2、范例

Python是一种基于面向对象编程的多范式,命令式和函数式编程语言。它坚持这样一种观点,即如果一种语言在某些情境中表现出某种特定的方式,理想情况下它应该在所有情境中都有相似的作用。但是,它又不是纯粹的OOP语言,它不支持强封装,这是OOP的主要原则之一。

Go是一种基于并发编程范式的过程编程语言,它与C具有表面相似性。实际上,Go更像是C的更新版本。

3、并发

Python没有提供内置的并发机制,而Go有内置的并发机制。

4、类型化

Python是动态类型语言,而Go是一种静态类型语言,它实际上有助于在编译时捕获错误,这可以进一步减少生产后期的严重错误。

5、安全性

Python是一种强类型语言,它是经过编译的,因此增加了一层安全性。Go具有分配给每个变量的类型,因此,它提供了安全性。但是,如果发生任何错误,用户需要自己运行整个代码。

6、管理内存

Go允许程序员在很大程度上管理内存。而,Python中的内存管理完全自动化并由Python VM管理;它不允许程序员对内存管理负责。

7、库

与Go相比,Python提供的库数量要大得多。然而,Go仍然是新的,并且还没有取得很大进展。

8、速度:

Go的速度远远超过Python。

(十一)golang 内存分析

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。

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如下图所示:

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个页;

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)乘以指针大小8byte = 512M

bitmap区域大小也是通过arena计算出来,不过主要用于GC。

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。

根据对象大小,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:

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,也即页数乘以页大小

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。

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:

以class 10为例,span和管理的内存如下图所示:

spanclass为10,参照class表可得出npages=1,nelems=56,elemsize为144。其中startAddr是在span初始化时就指定了某个页的地址。allocBits指向一个位图,每位代表一个块是否被分配,本例中有两个块已经被分配,其allocCount也为2。next和prev用于将多个span链接起来,这有利于管理多个span,接下来会进行说明。

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

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。

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:

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:

将span归还步骤如下:

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:

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。

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:

Golang内存分配是个相当复杂的过程,其中还掺杂了GC的处理,这里仅仅对其关键数据结构进行了说明,了解其原理而又不至于深陷实现细节。1、Golang程序启动时申请一大块内存并划分成spans、bitmap、arena区域

2、arena区域按页划分成一个个小块。

3、span管理一个或多个页。

4、mcentral管理多个span供线程申请使用

5、mcache作为线程私有资源,资源来源于mcentral。


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