【Go】【ChatGPT】关于 Golang 的稍微底层的简单问题

【Go】【ChatGPT】关于 Golang 的稍微底层的简单问题

  • Ⅰ 程序说明
    • 一、博客日期
    • 二、引言
  • Ⅱ 版权声明
  • Ⅲ 正传开始
    • 一、Go 的 GC 原理是什么?
    • 二、Go 不是使用了类似 TCMalloc 的方法吗?
    • 三、上一题中 “分代回收” 的 “代” 是指 MHeap 吗?
    • 四、请说说其他的 “代”
    • 五、Go 垃圾回收的压缩整理是怎么实现的?
    • 六、有哪些步骤会导致 STW ?
    • 七、你对 write barrier 了解多少
    • 八、你对 Dirty bits 了解多少?
    • 九、MCache 是内存分配的其中一环吗?
    • 十、MCache 是如何保证并发安全的?
    • 十一、对于上面那题,是不是用到了 GPM 模型?
    • 十二、Go 程序有可能如何优化并发?
    • 十三、Go 有哪些原子操作函数?
    • 十四、举上一题中,任意一个原子函数的例子,说明它是怎么实现原子操作
    • 十五、如果我的变量是 int 或者 float 是不是就无法进行原子性操作?
    • 十六、float 有没有对应的原子操作函数?
    • 十七、在上面这个代码中,为什么 6.28 没有精度损失?
    • 十八、bool应该用哪个原子操作函数?
    • 十九、可以再仔细讲讲 GPM 吗?
    • 二十、你看我这样理解的是不是全对?
    • 二十一、这三样(MCache、MCentral 和 MHeap)和 GPM 模型有什么关联吗,在哪关联的?
    • 二十二、M 和 MHeap 或者 MCentral 或者 MCache 有没有直接的关系?
    • 二十三、对于并发优化建议中(第十二点)提到的 `context` 该如何使用?
    • 二十四、请写一个使用 defer 引发内存泄漏的例子并说明为什么
    • 二十五、如果 defer 的函数内部出现异常还会返回结果吗?
    • 二十六、Go 如何捕获异常?
    • 二十七、Golang 有哪几种锁?
    • 二十八、sync.WaitGroup 是什么,有什么用?
    • 二十九、有没有 goroutine 管理池?
    • 三十、Golang使用的是三色标记法吗?
    • 三十一、待续

Ⅰ 程序说明

一、博客日期

本文第一次发布
2023年04月05日15点25分
Authors
ChatGPT / THDMI

二、引言

目前想到的就这些个问题,可能还有其他没想到,想到再补充,另外还问了很多关于GormIris之类的问题,但因为我弄混了Token,不记得放哪了,找到再补上。

Ⅱ 版权声明

本文主要代码或解说由 ChatGPT 完成,由作者进行文本润色或校正或辅助。转载本文请标注出处。

Ⅲ 正传开始

一、Go 的 GC 原理是什么?

Go语言的垃圾回收(Garbage Collection,GC)机制是自动的,即开发者不需要手动释放内存。Go的GC机制采用的是标记-清除(mark-and-sweep)算法,主要分为三个阶段:

  1. 标记阶段(mark):从根对象(全局变量、栈中变量等)出发,标记所有可以被访问到的对象,形成一个“活动对象集合”。
  2. 清除阶段(sweep):遍历整个堆,将所有未标记的对象全部清除,并将这些空闲的内存空间进行合并,形成较大的连续的空间。
  3. 内存回收阶段(reclaim):将清除后得到的空闲内存空间进行统计和管理,以备下一次分配。

Go语言的GC采用了分代(generational)和增量(concurrent)等技术,通过将内存分为多个代(Generation)来实现更加高效的GC。一般情况下,新分配的对象被分配在堆的最顶端,也就是“新生代(young generation)”。

当新生代中的对象数量达到一定的阈值时,Go运行时系统会将新生代中的对象转移到“老年代(old generation)”,这个过程被称为“晋升(promotion)”。老年代中的对象一般存活时间更长,所以采用了更为精细的GC算法。

同时,Go语言的GC还采用了增量GC技术,可以在程序运行时和GC并行执行,减少GC对程序性能的影响。

总体来说,Go语言的GC机制通过标记-清除算法、分代技术和增量技术等多种技术手段,实现了高效、自动的内存管理,大大简化了程序员的工作,提高了开发效率。

重要补充:从 Golang1.18 起GC使用的是三色标记法+混合写屏障法,三色标记法我放在了第三十条,参见博客 Golang GC原理

二、Go 不是使用了类似 TCMalloc 的方法吗?

Go 语言使用的是自己的垃圾回收器,而非 TCMalloc。Go 的垃圾回收器是一种自适应的、并发的、标记-清除(mark-and-sweep)算法的垃圾回收器,可以有效地解决内存泄漏和使用-after-free 等问题。

在 Go 中,垃圾回收器会周期性地检查不再被使用的内存,并将其回收。垃圾回收器使用的算法被称为标记-清除算法,其基本思路是将内存中的所有对象分为两类:已标记和未标记。然后,垃圾回收器会遍历内存中的所有对象,并标记所有可以被访问到的对象。最后,垃圾回收器会清除未标记的对象,并将它们所占用的内存空间释放出来。

Go 的垃圾回收器具有以下特点:

  1. 并发标记:在标记阶段,垃圾回收器可以与应用程序并发执行,不会阻塞应用程序的执行。
  2. 按需回收:垃圾回收器只会在需要回收内存时才执行回收操作,避免了频繁地回收内存对应用程序的影响。
  3. 分代回收:垃圾回收器将内存中的对象分为不同的代,每个代使用不同的回收策略,可以有效地提高回收效率。
  4. 压缩整理:在清除未标记的对象时,垃圾回收器会将存活的对象移动到内存的一端,并将未使用的内存空间整理在一起,以便下一次分配内存时可以快速找到可用的内存空间。

因此,Go 的垃圾回收器在性能和内存管理方面都具有较好的表现,可以大大简化程序员的开发工作。

三、上一题中 “分代回收” 的 “代” 是指 MHeap 吗?

是的,MHeap是Go运行时中的代之一。Go运行时会把内存划分为多个MHeap,每个MHeap对应一个特定大小的内存区间,用来分配相应大小的对象。不同大小的对象会被分配到不同的MHeap中,以便更高效地管理内存。每个MHeap又包含多个Span,Span是内存管理的最小单位,用来管理一定大小的内存块。在垃圾回收时,Go运行时会根据各个MHeap的使用情况和垃圾回收的需要,动态地调整不同MHeap之间的内存块大小和数量的分配。

四、请说说其他的 “代”

除了 MHeap,Go运行时还实现了三个代:对象分配缓存(allocation cache)、堆(heap)和根扫描缓存(root scan cache)。

  1. 对象分配缓存:每个goroutine都有一个独立的对象分配缓存,用来缓存分配小对象时的内存分配请求,减少内存分配的开销。当对象分配缓存用尽时,会向MHeap申请一段内存块,并将该内存块划分成多个小的对象,填充到该goroutine的对象分配缓存中。
  2. :Go程序在运行时使用堆来管理动态分配的内存,堆是Go运行时中的最大的代。堆由多个MHeap组成,每个MHeap都管理一定大小的内存区间,用来分配相应大小的对象。当堆的内存不足时,垃圾回收器会负责扩展堆的大小,并回收无用的内存。
  3. 根扫描缓存:根扫描缓存是用于垃圾回收的一个辅助缓存,它用于记录全局变量、栈、寄存器等的根对象,并帮助垃圾回收器快速扫描所有根对象。当GC开始时,Go运行时会将所有根对象的指针保存在根扫描缓存中,以提高垃圾回收的效率。

五、Go 垃圾回收的压缩整理是怎么实现的?

Go 的垃圾回收器采用了分代垃圾回收策略,其中包括标记-清除和标记-整理两种方式。在标记-整理方式中,如果在垃圾回收过程中发现存在内存碎片,垃圾回收器就会尝试将内存碎片进行整理,以便后续的内存分配操作可以更加高效。下面是 Go 垃圾回收器压缩整理的大致实现过程:

  1. 垃圾回收器扫描堆内存,标记活跃对象,并将它们从其他不活跃对象中分离出来,形成一块“脏”内存空间。
  2. 当垃圾回收器完成标记阶段后,就会对脏内存空间进行压缩整理,即将所有的活跃对象移动到内存空间的一端,然后把空间的另一端留给未分配的内存。
  3. 在整理阶段,所有被移动的对象都需要调整其指针,以反映它们在内存中的新位置。这通常需要遍历所有的指针和引用,进行相应的调整。为了尽可能地减少整理阶段的时间,Go 采用了一些技术,如 write barrier 和 dirty bits,来跟踪对指针的修改,并尽可能地减少整理的代价。
  4. 在整理阶段完成后,所有的活跃对象都被移动到了一起,形成了一块连续的内存空间,该空间的另一端可以被用来分配新的对象。这样就能够消除内存碎片,提高内存分配效率。

需要注意的是,压缩整理过程可能会产生一定的停顿时间,称为 STW(Stop The World),因为在这个过程中所有的用户线程都必须暂停,等待垃圾回收器完成操作。因此,压缩整理的过程需要尽可能地短,并且需要在适当的时机触发,以最大程度地减少对程序性能的影响。

六、有哪些步骤会导致 STW ?

在Go语言中,垃圾回收器是通过停止程序的所有goroutine来实现的,也就是所谓的STW(Stop-The-World)机制。在垃圾回收过程中,会发生以下几个步骤可能会导致STW:

  1. 标记阶段:在标记阶段,垃圾回收器需要遍历堆中的所有对象,标记出所有存活的对象。这个过程需要暂停程序的所有goroutine,否则程序可能会继续分配新的对象,而这些新对象并没有被标记,最终可能被错误地回收掉。
  2. 标记终止阶段:在标记阶段结束后,垃圾回收器会继续扫描那些跨越了标记阶段的对象,例如全局变量、栈、寄存器等,以确定它们是否指向了堆中的存活对象。这个过程也需要暂停程序的所有goroutine。
  3. 垃圾回收阶段:在标记阶段和标记终止阶段之后,垃圾回收器会开始回收无用的对象,以释放它们占用的内存。这个过程需要暂停程序的所有goroutine,否则可能会访问到已经被回收的对象,导致程序出现错误。
  4. 根扫描阶段:在标记阶段和标记终止阶段之间,Go语言运行时会进行根扫描,以记录全局变量、栈、寄存器等的根对象,并帮助垃圾回收器快速扫描所有根对象。这个过程也需要暂停程序的所有goroutine。

总之,在Go语言中,任何可能改变堆布局的操作都可能引起STW,例如垃圾回收、并发的内存分配、调整堆大小等。但是,Go语言的垃圾回收器设计得非常优秀,通常情况下,STW的时间都非常短暂,对程序的影响较小。

七、你对 write barrier 了解多少

write barrier 是垃圾回收中的一个重要概念,用于追踪对象引用的变化,以便及时更新垃圾回收器的引用关系。在Go语言中,write barrier 主要是通过对指针类型变量的访问进行拦截和修改来实现的

具体来说,当程序中的代码执行对一个指针类型变量的写操作时,write barrier会将该指针类型变量的地址和新值的地址都传递给垃圾回收器。垃圾回收器会通过这些信息,判断是否需要更新指针类型变量所指向的对象的引用计数,以及在垃圾回收时,是否需要将该对象进行回收。

在Go语言中,write barrier 主要用于实现指针类型变量的写入、复制、移动和删除操作。通过这些操作,垃圾回收器可以准确地追踪对象的引用关系,确保在垃圾回收时,不会误删或漏删任何对象。

需要注意的是,write barrier会对程序的性能产生一定的影响,因为每次写操作都需要执行一次write barrier,这可能会导致额外的CPU开销。因此,在设计高性能应用程序时,需要充分考虑write barrier的影响,并尽可能地减少其执行次数。

八、你对 Dirty bits 了解多少?

Dirty bits 是指在Go语言的垃圾回收过程中,为了标记哪些对象在堆中被更新了,在执行完GC Mark Phase之后,在对象的标记位上打上dirty bit标记。这些dirty bit标记会在下一次GC的时候使用,用于避免重复标记已经被更新的对象,从而提高GC效率。

在Go语言的垃圾回收中,dirty bit机制常常和write barrier机制一起使用,write barrier机制负责在对象被更新时标记其对应的dirty bit。由于dirty bit是基于对象的,因此对于大量更新较少的对象,使用dirty bit机制可以显著降低GC Mark Phase的开销,从而提高整体的GC效率。

九、MCache 是内存分配的其中一环吗?

是的,MCache是Go中的内存分配器的其中一环。当Go程序需要分配内存时,它会首先检查是否有可用的空闲内存块,如果有,则将其分配给程序。如果没有可用的空闲内存块,则会从操作系统中获取更多的内存。

为了更高效地使用内存,Go中的内存分配器使用了MCache来缓存已经分配的内存块。每个MCache维护一个私有的内存池,用于存储一些已经分配给程序的小内存块。

当程序需要分配内存时,MCache首先尝试从其私有的内存池中获取内存,如果没有可用的内存,则会从堆中分配内存,并将分配的内存块添加到私有的内存池中。

十、MCache 是如何保证并发安全的?

MCache 在分配内存时,会使用一个 per-P 的数据结构来保存每个线程对应的本地内存分配缓存。这个缓存是线程私有的,不会被其他线程访问。这个缓存可以避免不同线程之间的内存分配竞争,减少了锁的使用。

MCache 内部使用了一些技巧来保证并发安全,例如在多个线程同时访问 MCache 时,会使用 CAS 操作来保证 MCache 中指针的原子性。此外,还会使用一些优化技巧来减少锁的使用,例如使用 per-P 的锁来保护 per-P 的数据结构,避免了对全局锁的争用。

总的来说,MCache 使用了一些并发编程技术来保证多线程访问时的安全性,减少了锁的使用,提高了并发性能。

十一、对于上面那题,是不是用到了 GPM 模型?

是的,Go的并发模型就是基于GPM模型实现的。GPM模型将Go程序中的所有工作都抽象为三个基本元素:G(goroutine)、P(processor)、M(machine)。其中,G表示一个轻量级的线程,P表示调度G运行的上下文,M表示操作系统线程。

GPM模型的核心思想是:将goroutine(G)调度到processor(P)上运行,而processor(P)则运行在machine(M)上。通过这种方式,实现了G的并发执行,以及P的负载均衡和M的线程管理。

MCache也是建立在GPM模型之上的,它是每个P维护的本地缓存,用于高效地分配内存。MCache的并发安全是由GPM模型保证的,每个P都有自己的MCache,因此不同的P可以并发地进行内存分配,而互不影响。同时,MCache的内部实现也使用了一些并发安全的技术,例如利用CAS操作和锁来保证原子性。

十二、Go 程序有可能如何优化并发?

  1. 减少锁的竞争:尽量减少共享资源的使用,尽量将其变成私有资源,例如使用局部变量而不是全局变量;使用读写锁等方式来减少锁的竞争;使用无锁数据结构等方式来避免锁的使用。
  2. 使用通道来进行协作:通道是Go中一种重要的并发原语,可以用于协作和同步。通过通道可以将任务分配给不同的协程,同时通过通道进行同步。
  3. 使用协程池来复用协程:协程池可以在需要时创建协程,并在协程执行完毕后将其放回池中以供复用。这样可以避免创建和销毁协程的开销。
  4. 使用调度器来平衡负载:Go的调度器会自动在不同的线程之间进行负载均衡,保证每个线程的负载尽可能均衡。可以通过设置环境变量来调整调度器的行为。
  5. 使用原子操作来保证原子性:Go提供了一些原子操作函数,可以保证多个协程对同一个变量的操作是原子的,避免了锁的开销。
  6. 避免共享全局变量:全局变量是不可避免的,但是应该尽量减少它们的使用。如果必须使用全局变量,应该使用互斥锁等方式保证并发安全。
  7. 避免过度的内存分配:内存分配是一个比较耗时的操作,应该尽量避免过度的内存分配。可以使用对象池等方式来重复利用已分配的对象。
  8. 使用缓存来提高性能:缓存可以帮助避免重复的计算和IO操作。可以将计算结果或IO结果缓存起来,下次需要时直接使用缓存。

具体来说就是:

  1. 使用goroutine替代线程:goroutine是Go中轻量级的协程,可以实现快速创建和销毁,因此可以更加高效地利用系统资源。与线程不同的是,goroutine是在用户空间上实现的,因此切换成本更低,可以更快地响应请求。
  2. 使用channel实现通信:在Go中,使用channel进行协程间通信是一种很好的实践。channel可以安全地传递数据,并且能够自动处理同步和互斥,避免了多线程编程中可能会出现的锁竞争和死锁问题。
  3. 避免共享数据:在多协程程序中,共享数据容易导致数据竞争。因此,应该尽量避免共享数据,可以通过使用局部变量、传递副本等方式来避免竞争。当需要共享数据时,应该使用原子操作或者加锁的方式来保证数据的正确性。
  4. 使用sync包提供的工具:Go标准库中提供了一些工具,如Mutex、RWMutex、WaitGroup等,可以帮助我们更好地实现并发控制和同步。在使用这些工具时,应该根据实际情况选择合适的工具,避免过度使用或者不足使用。
  5. 避免使用全局变量:全局变量容易导致数据共享和竞争,因此应该尽量避免使用全局变量。如果必须使用全局变量,可以通过加锁或者原子操作来保证数据的正确性。
  6. 谨慎使用defer:defer语句可以在函数返回之前执行一些操作,但是使用不当会导致资源泄露或者出现意外行为。因此,在使用defer时应该注意避免过度使用,以及在defer语句中尽量避免执行耗时的操作。
  7. 使用context来管理协程:context包可以帮助我们管理协程之间的关系,包括取消、超时等操作。在编写协程程序时,应该使用context来管理协程之间的关系,以避免出现资源泄露和死锁等问题。

十三、Go 有哪些原子操作函数?

在Go语言中,原子操作通过标准库中的 sync/atomic 包实现。这个包提供了一些函数来进行原子操作,包括:

  1. AddInt32AddInt64AddUint32AddUint64AddUintptr:原子地将一个32位或64位的整数加上一个有符号或无符号的增量,并返回新值。
  2. CompareAndSwapInt32CompareAndSwapInt64CompareAndSwapUint32CompareAndSwapUint64CompareAndSwapUintptr:原子地比较并交换一个32位或64位的整数,如果旧值等于期望值,则用新值替换旧值并返回true,否则返回false。
  3. SwapInt32SwapInt64SwapUint32SwapUint64SwapUintptr:原子地交换一个32位或64位的整数的值,并返回旧值。
  4. LoadInt32LoadInt64LoadUint32LoadUint64LoadUintptr:原子地读取一个32位或64位的整数的值,并返回该值。
  5. StoreInt32StoreInt64StoreUint32StoreUint64StoreUintptr:原子地存储一个32位或64位的整数的值。

这些原子操作可以被用来实现诸如锁、信号量、计数器、队列等并发数据结构。

十四、举上一题中,任意一个原子函数的例子,说明它是怎么实现原子操作

可以举一个简单的例子,比如atomic.AddInt32函数。这个函数的作用是原子性地将一个int32类型的变量与一个增量相加,并返回相加后的结果。

函数定义如下: func AddInt32(addr *int32, delta int32) (new int32)

其实现原理涉及到CPU的原子指令。在x86架构的CPU上,ADD指令可以实现对两个操作数的相加操作,并将结果保存到其中一个操作数中。而且,ADD指令本身就是原子性的,即在执行ADD指令期间,不会有其他指令同时访问同一个内存地址。

因此,atomic.AddInt32函数的实现基于x86架构CPU的ADD指令,它会通过CAS指令(Compare and Swap)来实现原子性的操作。具体来说,它会先读取变量的值,然后将增量加到该值上,接着再使用CAS指令来将该值写回到内存中。如果在写回时发现该变量的值已经被其他goroutine修改过了,那么CAS指令就会失败,此时atomic.AddInt32函数会重试直到成功。

需要注意的是,atomic.AddInt32函数是通过在汇编代码中使用LOCK ADDL指令来实现的,这个指令会在执行期间锁住总线,防止其他CPU的缓存行同时修改同一个内存地址,这样就保证了原子性。

十五、如果我的变量是 int 或者 float 是不是就无法进行原子性操作?

不完全是这样的。事实上,Go语言提供的原子操作函数可以用于任何类型的变量,不仅限于intfloat。只要是可以被寻址并且占用固定大小内存块的类型,都可以使用原子操作函数。这些类型包括基本类型如int、float、bool等,以及结构体和数组等复合类型。

在使用原子操作函数时,需要将变量的指针传入函数中。这样可以保证原子操作函数对变量的操作是原子性的。例如,要对一个int类型的变量进行原子性加1操作,可以使用atomic.AddInt32(&var, 1)函数。这个函数会将变量的地址和增量作为参数,原子性地将变量加上增量。

十六、float 有没有对应的原子操作函数?

在 Go 的 sync/atomic 包中,没有直接支持 float64 类型的原子操作函数。但是可以通过 unsafe 包中的指针操作实现对 float64 变量的原子操作。
可参考如下代码:

package main

import (
	"fmt"
	"sync/atomic"
	"unsafe"
)

func main() {
	var value float64 = 3.14
	atomicPtr := (*uint64)(unsafe.Pointer(&value))

	atomic.StoreUint64(atomicPtr, math.Float64bits(6.28))
	newValue := math.Float64frombits(atomic.LoadUint64(atomicPtr))

	fmt.Println(newValue) // Output: 6.28
}

在这个例子中,我们将 float64 类型的变量 value 转换为 uint64 类型的指针 atomicPtr。然后通过 math 包中的 Float64bitsFloat64frombits 函数,将 float64 类型的值和 uint64 类型的值进行转换。在进行原子操作时,使用的是 sync/atomic 包中的 uint64 类型的原子操作函数。这种方式可以实现对 float64 变量的原子操作,但是需要注意保证转换过程中的类型安全性和内存对齐性。

十七、在上面这个代码中,为什么 6.28 没有精度损失?

在这个例子中,6.28是可以用精确值表示的二进制浮点数。在IEEE 754标准中,二进制浮点数的表示方法是将一个数分解为符号位、指数位和尾数位,而浮点数的精度受到指数位数和尾数位数的限制。如果数值不能被精确表示,就会发生舍入误差。

在这个例子中,6.28 可以被精确表示为二进制的110.0100110011...,指数为2,尾数为0100110011...,在float类型中可以精确存储,因此没有精度损失。但是,大多数浮点数都不能被精确表示,因此进行浮点数运算时需要注意精度损失的问题。

十八、bool应该用哪个原子操作函数?

bool类型可以使用atomic.LoadUint32atomic.StoreUint32函数进行原子操作。

因为在Go语言中,bool类型底层是以uint8类型实现的,而atomic包中没有提供直接操作bool类型的原子函数。因此,可以将bool类型转换为uint32类型进行原子操作,其中true表示1,false表示0。

十九、可以再仔细讲讲 GPM 吗?

GPM是Go语言运行时的调度模型,它是Go实现高并发的重要组成部分。GPM模型的名字来源于它的三个组成部分:GoroutineProcessorM

Goroutine是Go语言的并发执行单元,它们可以被视为轻量级线程。每个Goroutine都有自己的栈和程序计数器,可以在任何可执行的代码上下文中运行。Goroutine之间的切换是由Go运行时系统调度器进行控制的,可以通过关键字go启动一个Goroutine。

Processor是调度器中的线程,它负责执行Goroutine。Go语言中的调度器会将一组Processor分配给一个逻辑处理器,称为P。每个P在任何给定时间只能运行一个Goroutine,但P之间可以并行运行。Goroutine的调度是由调度器在P之间进行协调和分配的,以实现高效的并发执行。

M是操作系统线程,它是真正执行代码的实体。Go语言运行时将M分配给P,并将Goroutine绑定到M上,以便在需要时调用相应的M执行Goroutine。M管理Goroutine的堆栈和调用链,并与调度器紧密协调,以确保Goroutine能够高效地运行。

GPM模型的核心思想是将调度器和操作系统线程解耦。在GPM模型中,操作系统线程由Go语言运行时负责管理,调度器通过控制Processor的数量和Goroutine的切换来实现高效的并发执行。这种解耦可以有效地减少线程之间的竞争,从而提高并发性能和可伸缩性。

二十、你看我这样理解的是不是全对?

问:

Golang中,每次启动程序,就会向系统内存中获取一片空间,这一片空间归属MHeap,细分切片,每一片称为span,再分出一部分给MCentral,同理,MCentral得到这一部分后再继续切分,把一小部分分给MCache,MCache得到的是许多个span,但数量不比MCentral拥有的多。当程序申请的是连续且频繁的小对象时,优先将MCache拥有的内存片划分给程序的对象使用,如果MCache拥有的内存片不够了,就向MCentral索要,如果MCentral不够了,MCentral向MHeap索要新的内存,而当程序申请过大的对象时,就会直接通过MHeap申请而不经过MCache。

答:

你的理解基本上是正确的,可以再做一些补充和澄清:

  1. MHeap 在程序启动时就会创建,并且不是只有一片空间,而是可以动态扩展的,当需要申请更多的内存时,会通过 mmap 或者虚拟内存的其他方式来增加堆的大小。
  2. span 是 MHeap 中的一种数据结构,代表一段连续的内存区域,它不是将 MHeap 切分成的若干小块,而是管理 MHeap 中已分配内存的一种方式。每个 span 的大小是固定的,目前是 8KB。当一个对象需要分配内存时,会从对应大小的 span 中找到一个空闲的区块,然后将这个区块分配给对象,这个过程是通过 span 维护的 freebitmap 来实现的。
  3. MCentral 管理的是一定范围大小的 span,比如 8KB32KB,32KB128KB,128KB~512KB 等等。每个 MCentral 对应一个范围,当需要分配一个特定大小的对象时,就会从对应范围的 MCentral 中获取一个空闲的 span。MCache 管理的是一些小于 8KB 大小的对象,它不关心对象的具体大小,只负责将内存分配给对象,然后在对象释放时回收这些内存,从而提供一些内存的缓存,加速小对象的内存分配和回收。
  4. 当程序需要分配一大块内存时,比如分配一个非常大的数组,就会直接通过 MHeap 申请内存,而不会走 MCache 和 MCentral 的路径。

总之,Golang 的内存管理是非常灵活和高效的,可以根据对象的大小和分配情况来动态调整内存分配的策略,从而避免了内存浪费和内存碎片的问题。同时,它也是并发安全的,多个 goroutine 可以同时申请和释放内存,而不会发生竞争条件和数据竞争问题。

二十一、这三样(MCache、MCentral 和 MHeap)和 GPM 模型有什么关联吗,在哪关联的?

GPM 模型是 Go 中用于实现并发的一个重要概念,与上述内存管理组件的关系是:

  1. G(goroutine):代表 Go 中的并发执行单元。Goroutine 可以看作是一种轻量级线程,由 Go 运行时系统管理。当一个函数被使用关键字 go 启动时,就会创建一个对应的 goroutine。
  2. P(processor):代表 Go 中的处理器。每个 P 都对应着一个内核线程,用于执行 goroutine。P 的数量可以在运行时调整,以适应当前系统的处理器核心数量。
  3. M(machine):代表着执行上下文,它负责与操作系统交互,同时也是协调 P 和 G 的重要组件。

可以看出,GPM 模型是 Go 中实现并发的核心模型,内存管理组件中的 MCacheMCentralMHeap 是在 GPM 模型的基础上进行优化的一部分

具体来说,MCache 是每个 P 独有的,用于加速内存分配和释放的组件;MCentral 是在多个 P 之间共享的,用于减小内存管理组件的锁的竞争;MHeap 是全局唯一的,负责分配和释放内存。在 GPM 模型的基础上,这些组件的协同工作可以高效地管理内存,同时保证了并发安全性和性能。

M(Machine)是 Go 语言调度器中的一种数据结构,代表着一个操作系统线程(OS thread)和其对应的执行环境。在 Go 中,goroutine 和操作系统线程并不是一一对应的关系,多个 goroutine 可以运行在同一个操作系统线程上,这也是 Go 调度器能够实现高并发的原因之一。而 M 的作用就是管理操作系统线程和 goroutine 的关系,包括创建、销毁、调度和恢复等。

每个 M 持有一个 P(Processor),也就是上面提到的处理器,用于执行 goroutine。

在 GPM 模型中,G 表示 goroutine,P 表示处理器,M 表示操作系统线程。它们之间的关系可以用如下伪代码表示:

while (true) {
    // 从全局队列中获取一个 G
    g = GlobalQueue.pop()
    // 从空闲 P 队列中获取一个 P
    p = IdlePQueue.pop()
    // 分配一个 M 并绑定到该 P 上
    m = AllocateM()
    p.AssociatedM = m
    // 启动 M 并将 G 绑定到该 M 上
    m.Start()
    m.AssociatedG = g
    // 将 P 绑定到 G 上并放入本地队列中
    g.AssociatedP = p
    p.Push(g)
}

可以看到,M 在整个调度器中起着关键的作用,它是 G 和 P 之间的中介者,负责将 G 和 P 绑定在一起,并启动 M 来执行 goroutine。同时,M 也负责与操作系统交互,包括创建和销毁操作系统线程等操作。

二十二、M 和 MHeap 或者 MCentral 或者 MCache 有没有直接的关系?

是的,M(Machine)与MHeap、MCentral、MCache之间有直接的关系。M是Go运行时中的执行线程,负责运行用户代码。每个M都会持有一个或多个P(Processor),而P则是执行Go代码的虚拟处理器,负责调度goroutine的执行。M与P之间的关系是一对多的,即一个M可以持有多个P,但一个P只属于一个M。

而MHeap、MCentral和MCache则是运行时对内存管理的实现。MHeap是一块连续的内存区域,它由Go运行时在程序启动时向操作系统申请,并被用于分配内存给应用程序。MCentral是MHeap的一个子集,它管理一组同样大小的span,span是MHeap中的内存区域,用于分配一定大小的内存对象。MCache是每个M维护的一个内存缓存,用于提高小对象分配的性能。

在Go运行时中,当一个goroutine需要分配内存时,它会先从M的缓存中分配内存,如果缓存中没有足够的内存,就会向MCentral索要。MCentral会查找一组同样大小的span,如果找到了就将其分配给goroutine。如果MCentral中没有足够的span,就会向MHeap申请新的内存。而M则负责将goroutine的分配请求转发给相应的MCache、MCentral或MHeap,同时负责在分配内存时保证并发安全性。

因此,M与MHeap、MCentral、MCache之间是通过内存分配和管理机制直接关联的。

二十三、对于并发优化建议中(第十二点)提到的 context 该如何使用?

在 Go 中,context 可以用来在多个 goroutine 之间传递上下文信息,比如控制goroutine的取消或超时等。一个 context 包含了一些共享的元数据,比如截止时间、请求的用户 ID 等,这些信息可以在整个应用程序的多个 goroutine 之间传递和共享。

下面是一个例子,演示如何使用 context 来控制goroutine的取消:

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"time"
)

func process(ctx context.Context) {
	for {
		select {
		case <-ctx.Done():
			fmt.Println("goroutine is cancelled")
			return
		default:
			// 模拟耗时操作
			time.Sleep(time.Second)
			fmt.Println("processing...")
		}
	}
}

func main() {
	// 创建一个 context,并设置一个 3 秒的截止时间
	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 3*time.Second)
	defer cancel()

	// 启动 goroutine
	go process(ctx)

	// 等待 5 秒钟,让 goroutine 运行一会儿
	time.Sleep(5 * time.Second)
}

在这个例子中,我们首先创建了一个 context,然后将它传递给了一个 goroutine,这个 goroutine 模拟了一个长时间运行的操作。我们还设置了一个 3 秒的截止时间,超过这个时间后,context 就会被取消,goroutine 也会随之退出。

在 main 函数中,我们等待 5 秒钟,让 goroutine 运行一会儿。由于 goroutine 的操作是耗时的,所以在等待 5 秒钟后,我们应该看到输出了几次 “processing…”,然后输出了 “goroutine is cancelled”。

二十四、请写一个使用 defer 引发内存泄漏的例子并说明为什么

下面是一个使用defer引发内存泄漏的例子:

func leak() {
    var data []byte
    defer func() {
        data = make([]byte, 100)
    }()
    // do some operations with data
}

在这个例子中,我们在defer语句中重新分配了一个100字节的slice,但是在函数退出之前,这个slice不会被使用到。因为defer语句的执行时机是在函数返回之前,所以这个slice会一直存在于堆上直到程序结束,从而导致内存泄漏。

解决这个问题的方法是,不要在defer语句中分配任何新的资源,而是应该在函数内部分配资源,并在函数的最后一个defer语句中释放它们。另外,还可以考虑使用sync.Pool等工具来重用资源,避免不必要的内存分配。

二十五、如果 defer 的函数内部出现异常还会返回结果吗?

当 defer 的函数内部出现异常时,Go 语言仍然会执行 defer 中的代码,但是不同的是 defer 中的代码并不会修改函数的返回结果,因为异常会导致函数立即返回并终止执行。如果 defer 函数内部出现异常,该异常会被捕获,但是不会影响函数返回结果。如果 defer 函数内部没有恢复该异常,那么该异常将会在函数返回时继续传递。

二十六、Go 如何捕获异常?

Go语言中没有像Java或Python一样的异常体系,但可以使用recover函数来捕获和处理运行时的panic异常。

当程序执行panic语句时,程序会立即停止当前函数的执行,并向调用栈中查找defer语句,然后执行defer语句。如果在defer语句中调用了recover函数,则程序会从panic的状态中恢复,并返回recover函数的返回值。如果没有调用recover函数,则程序会一直沿着调用栈向上传递panic状态,直到被最外层的recover函数捕获并处理,否则程序就会退出。

二十七、Golang 有哪几种锁?

在 Golang 中,主要有以下几种锁:

  1. 互斥锁(sync.Mutex):最常用的一种锁,它在同一时刻只能有一个 goroutine 获得锁,其他 goroutine 需要等待锁释放后才能获得锁。
  2. 读写锁(sync.RWMutex):适用于读多写少的场景,它允许多个 goroutine 并发读取共享资源,但只允许一个 goroutine 写入共享资源,当有 goroutine 请求写锁时,所有的读锁和写锁都会被阻塞。
  3. 原子操作锁(sync.Atomic):一种基于 CPU 指令实现的锁,提供了一些原子操作函数,比如 Add、CompareAndSwap、Load、Store 等,能够保证操作的原子性。
  4. 条件变量锁(sync.Cond):一种高级锁,可以使 goroutine 在满足一定条件下等待或者唤醒,可以用于实现更加复杂的同步和通信机制。

除了以上常用的锁,还有一些第三方库提供的锁,比如基于 CAS 的 spinlock、分布式锁等。

二十八、sync.WaitGroup 是什么,有什么用?

WaitGroup是Go语言标准库中的一个结构体,用于等待一组goroutine的执行完成。它主要包含三个方法:

  1. Add(delta int):增加WaitGroup的计数器,delta是正整数表示要增加的计数器的值。
  2. Done():减少WaitGroup的计数器的值,相当于完成了一个goroutine的执行。
  3. Wait():阻塞当前线程,直到WaitGroup的计数器归零。

使用WaitGroup时,我们可以通过Add方法增加计数器的值,然后在每个goroutine的结束处调用Done方法来减少计数器的值,最后在主函数中调用Wait方法等待所有的goroutine完成执行。

这种方式可以避免使用time.Sleep等方式来等待goroutine的执行完成,更加可靠、高效。

二十九、有没有 goroutine 管理池?

Go语言标准库中没有直接提供goroutine管理池的实现,但是可以通过自定义实现来达到类似的效果。

一种常见的实现方式是使用channel和select语句实现一个goroutine池。具体来说,可以先创建一定数量的goroutine并让它们等待任务。当有任务需要执行时,将任务发送到一个任务队列中,并通过select语句选择一个可用的goroutine来执行任务。任务执行完毕后,goroutine又回到等待状态,等待下一个任务。

以下是一个简单的示例代码,其中包含一个工作池和一个任务队列,可以用来执行一组任务:

package main

import "fmt"

type Task struct {
    id int
}

func worker(id int, tasks chan Task, results chan int) {
    for task := range tasks {
        fmt.Printf("Worker %d started task %d\n", id, task.id)
        // 模拟任务执行
        for i := 0; i < 100000000; i++ {
        }
        fmt.Printf("Worker %d finished task %d\n", id, task.id)
        results <- task.id
    }
}

func main() {
    numWorkers := 3
    numTasks := 10

    // 创建任务队列和结果队列
    tasks := make(chan Task, numTasks)
    results := make(chan int, numTasks)

    // 启动多个goroutine作为工作池
    for i := 0; i < numWorkers; i++ {
        go worker(i, tasks, results)
    }

    // 添加任务到任务队列
    for i := 0; i < numTasks; i++ {
        tasks <- Task{id: i}
    }
    close(tasks)

    // 处理任务结果
    for i := 0; i < numTasks; i++ {
        result := <-results
        fmt.Printf("Got result %d\n", result)
    }
}

在上面的代码中,首先创建了一个包含3个goroutine的工作池,并且创建了一个包含10个任务的任务队列和结果队列。然后,将所有任务添加到任务队列中,并通过select语句等待空闲的goroutine来执行任务。每个任务执行完毕后,将结果写入结果队列中。最后,从结果队列中读取结果并进行处理。

需要注意的是,这里没有对工作池的大小进行动态调整,如果任务数量较大或者任务执行时间较长,可能需要增加工作池的大小以提高处理效率。同时,为了避免任务队列和结果队列过大,可以适当调整它们的大小,以免占用过多的内存。

三十、Golang使用的是三色标记法吗?

是的,Golang使用的是三色标记算法进行垃圾回收。具体来说,这种算法将所有对象分成三个颜色:白色、黑色和灰色。一开始,所有对象都被标记为白色,表示它们还没有被扫描过。然后,从根对象开始,标记所有能够被访问到的对象为灰色,并将它们加入待处理队列。接着,不断从队列中取出灰色对象,并将它们的引用对象标记为灰色或黑色,然后将它们加入待处理队列。当队列为空时,所有灰色对象都被处理完了,此时所有黑色对象都是可达的,所有白色对象都是不可达的,可以被回收。这个过程可以多次迭代,直到所有对象都被处理完毕。

在实际实现中,Golang的垃圾回收器采用了一些优化措施,例如并发标记、分代回收、空间整理等,以提高垃圾回收的效率和性能。

三十一、待续


END

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