goframe适合开发什么项目（鹅厂Go内存池）

本文经公众号：腾讯技术工程（ID：Tencent_TEG）授权转载，如需转载请联系出处。作者：deryzhou，腾讯 PCG 后台开发工程师

Go 中怎么实现内存池，直接用 map 可以吗？常用库里 GroupCache、Bigcache 的内存池又是怎么实现的？有没有坑？对象池又是什么？想看重点的同学，可以直接看第 2 节 GroupCache 总结。

0. 前言: tcmalloc 与 Go

以前 C 服务上线，遇到性能优化一定会涉及 Google 大名鼎鼎的 tcmalloc。

相比 glibc，tcmalloc 在多线程下有巨大的优势：

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vs tcmalloc

其中使用的就是内存池技术。如果想了解 tcmalloc 的细节，盗一张图解 TCMalloc中比较经典的结构图：

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图解 TCMalloc

作为 Google 的得意之作，Golang自然也用上了 tcmalloc 的内存池03 技术。因此我们普通使用 Golang 时，无需关注内存分配的性能问题。

1. 关于 map 你需要了解的

既然 Go 本身内存已经做了 tcmalloc 的管理，那实现缓存我们能想到的就是 map 了，是吧？（但仔细想想，map 不需要加锁吗？不加锁用 sync.Map 更好吗）

坑 1: 为什么不用 sync.Map

2020-05-09 补充：多位同学也提到了，bigcache 这个测试并不公平。查了下 issues，map lock 和 sync.Map 的有人做过测试，性能确实低一些（单锁的情况） https://github.com/golang/go/issues/28938#issuecomment-441737879

但如果是 shards map lock 和 sync.Map，在不同的读写比（比如读多写少，当超时才更新）时，这块就不好判断哪种实现更优了，有兴趣的同学可以尝试深挖下（而且 doyenli 也提到，sync.Map 内部是 append only 的）

用过 map 的同学应该会知道，map 并不是线程安全的。多个协程同步更新 map 时，会有概率导致程序 core 掉。

那我们为什么不用sync.Map？当然不是因为 go 版本太老不支持这种肤浅原因。

https://github.com/allegro/bigCache-bench 里有张对比数据，纯写 map 是比 sync.Map 要快很多，读也有一定优势。考虑到多数场景下读多写少，我们只需对 map 加个读写锁，异步写的问题就搞定了（还不损失太多性能）。

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map vs sync.Map

除了读写锁，我们还可以使用 shard map 的分布式锁来继续提高并发（后面 bigcache 部分会介绍），所以你看最终的 cache 库里，大家都没用 sync.Map，而是用map 读写锁来实现存储。

坑 2: 用 map 做内存池就可以了？

并不能。map 存储 keys 也是有限制的，当 map 中 keys 数量超过千万级，有可能造成性能瓶颈。

这个是我在之前业务中实际遇到的情况，当时服务里用了 GroupCache 做缓存，导致部分线上请求会超时(0.08%左右的超时率)。我们先暂时放下这个问题，弄清原因再来介绍这里的差异。

找了下资料，发现 2014 年 Go 有个 issue 提到 Large maps cause significant GC pauses 的问题。简单来说就是当 map 中存在大量 keys 时，GC 扫描 map 产生的停顿将不能忽略。

好消息是 2015 年 Go 开发者已经对 map 中无指针的情况进行了优化：

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GC ignore maps with no pointers

我们参考其中的代码，写个GC 测试程序验证下：

packagemain import( "fmt" "os" "runtime" "time" ) //Resultsofthisprogramonmymachine: // //fortin12345;dogorunmaps.go$t;done // //Higherparallelismdoeshelp,tosomeextent: // //fortin12345;doGOMAXPROCS=8gorunmaps.go$t;done // //Output(go1.14): //Withmap[int32]*int32,GCtook456.159324ms //Withmap[int32]int32,GCtook10.644116ms //Withmapshards([]map[int32]*int32),GCtook383.296446ms //Withmapshards([]map[int32]int32),GCtook1.023655ms //Withaplainslice([]main.t),GCtook172.776µs funcmain(){ constN=5e7//5000w iflen(os.Args)!=2{ fmt.Printf("usage:%s[1234]\n(numberselectsthetest)\n",os.Args[0]) return } switchos.Args[1]{ case"1": //Bigmapwithapointerinthevalue m:=make(map[int32]*int32) fori:=0;i<N;i { n:=int32(i) m[n]=&n } runtime.GC() fmt.Printf("With%T,GCtook%s\n",m,timeGC()) _=m[0]//Preservemuntilhere,hopefully case"2": //Bigmap,nopointerinthevalue m:=make(map[int32]int32) fori:=0;i<N;i { n:=int32(i) m[n]=n } runtime.GC() fmt.Printf("With%T,GCtook%s\n",m,timeGC()) _=m[0] case"3": //Splitthemapinto100shards shards:=make([]map[int32]*int32,100) fori:=rangeshards{ shards[i]=make(map[int32]*int32) } fori:=0;i<N;i { n:=int32(i) shards[i0][n]=&n } runtime.GC() fmt.Printf("Withmapshards(%T),GCtook%s\n",shards,timeGC()) _=shards[0][0] case"4": //Splitthemapinto100shards shards:=make([]map[int32]int32,100) fori:=rangeshards{ shards[i]=make(map[int32]int32) } fori:=0;i<N;i { n:=int32(i) shards[i0][n]=n } runtime.GC() fmt.Printf("Withmapshards(%T),GCtook%s\n",shards,timeGC()) _=shards[0][0] case"5": //Aslice,justforcomparisontoshowthat //merelyholdingontomillionsofint32sisfine //ifthey'reinaslice. typetstruct{ p,qint32 } vars[]t fori:=0;i<N;i { n:=int32(i) s=append(s,t{n,n}) } runtime.GC() fmt.Printf("Withaplainslice(%T),GCtook%s\n",s,timeGC()) _=s[0] } } functimeGC()time.Duration{ start:=time.Now() runtime.GC() returntime.Since(start) }

代码中一共测试了 5 种情况，写入5000w的 keys 后，主动触发 2 次 GC 来测量耗时：

[1]Withmap[int32]*int32,GCtook456.159324ms [2]Withmap[int32]int32,GCtook10.644116ms [3]Withmapshards([]map[int32]*int32),GCtook383.296446ms [4]Withmapshards([]map[int32]int32),GCtook1.023655ms [5]Withaplainslice([]main.t),GCtook172.776µs

可以看到，当 map 中没有指针时，扫描停顿时间大约在 10ms 左右，而包含指针int32时则会扩大 45 倍。

先看 5 的数据，单纯的 slice 速度飞快，基本没有 GC 消耗。而 map shards 就有点耐人寻味了，为什么我们没有对 map 加锁，分 shard 后 GC 时间还是缩短了呢？说好的将锁分布式化，才能提高性能呢？

坑 3: shards map 能提高性能的元凶(原因)

要了解 shards map 性能变化的原因，需要先弄清楚 Golang GC 的机制。我们先加上GODEBUG=gctrace=1观察下 map 里包含指针与没有指针的 gc 差异：

map[]*int: gc 11 @11.688s 2%: 0.004 436 0.004 ms clock, 0.055 0/1306/3899 0.049 ms cpu, 1762->1762->1220 MB, 3195 MB goal, 12 P (forced)map[]int: gc 10 @9.357s 0%: 0.003 14 0.004 ms clock, 0.046 0/14/13 0.054 ms cpu, 1183->1183->746 MB, 2147 MB goal, 12 P (forced)

输出各字段含义可以看GODEBUG 之 gctrace 干货解析，这里我们只关注 cpu 里 0.055 0/1306/3899 0.049 ms cpu 这段的解释：

Mark Prepare (STW) - 0.055 表示整个进程在 mark 阶段 STW 停顿时间
Marking - 0/1306/3899 三段信息，其中 0 是 mutator assist 占用时间，1306 是 dedicated mark workers fractional mark worker 占用的时间，3899 是 idle mark workers 占用的时间（虽然被拆分为 3 种不同的 gc worker，过程中被扫描的 P 还是会暂停的，另外注意这里时间是所有 P 消耗时间的总和）
Mark Termination (STW) - 0.049 表示整个进程在 markTermination 阶段 STW 停顿时间

只有 Mark 的前后两个阶段会导致 Stop-The-World(STW)，中间 Marking 过程是并行的。这里 1306ms 是因为我们启动了 12 个 P，1306ms 和 3899ms 是所有 P 消耗时间的综合。虽然说是 Marking 是并行，但被扫描到的 P 还是会被暂停的。因此这个时间最终反映到业务程序上，就是某个 P 处理的请求，在 GC 时耗时突增（不稳定），不能被简单的忽略

那回到上面的问题了，shards map 的性能又是如何得到提升（近 10 倍）的？

//Withmap[int32]int32,GCtook11.285541ms gc1@0.001s7%:0.010 2.1 0.012msclock,0.12 0.99/2.1/1.2 0.15mscpu,4->6->6MB,5MBgoal,12P ... gc8@2.374s0%:0.003 3.9 0.018msclock,0.042 0.31/6.7/3.1 0.21mscpu,649->649->537MB,650MBgoal,12P gc9@4.834s0%:0.003 7.5 0.021msclock,0.040 0/14/5.1 0.25mscpu,1298->1298->1073MB,1299MBgoal,12P gc10@9.188s0%:0.003 26 0.004msclock,0.045 0/26/0.35 0.053mscpu,1183->1183->746MB,2147MBgoal,12P(forced) gc11@9.221s0%:0.018 9.4 0.003msclock,0.22 0/17/5.0 0.043mscpu,746->746->746MB,1492MBgoal,12P(forced) //Withmapshards([]map[int32]int32),GCtook1.017494ms gc1@0.001s7%:0.010 2.9 0.048msclock,0.12 0.26/3.6/4.1 0.57mscpu,4->7->6MB,5MBgoal,12P ... gc12@3.924s0%:0.003 3.2 0.004msclock,0.040 1.2/7.5/14 0.048mscpu,822->827->658MB,840MBgoal,12P gc13@8.096s0%:0.003 6.1 0.004msclock,0.044 6.0/14/32 0.053mscpu,1290->1290->945MB,1317MBgoal,12P gc14@11.619s0%:0.003 1.2 0.004msclock,0.045 0/2.5/3.7 0.056mscpu,1684->1684->1064MB,1891MBgoal,12P(forced) gc15@11.628s0%:0.003 0.91 0.004msclock,0.038 0/2.3/3.6 0.057mscpu,1064->1064->1064MB,2128MBgoal,12P(forced)

从倒数第三轮内存最大的时候看，GC worker 的耗时都是接近的；唯一差异较大的，是 markTermination 阶段的 STW 时间，shard 方式下少了 1/10，因此推测和该阶段得到优化有关。

至于这个时间为什么能减少，我也不清楚为什么（这个坑挖得太深，只能以后找到资料再来填...)

2. GroupCache

言归正传（众人：什么？！前面写这么多你还没进入正文。我：咳..咳..），我们总结下用 map 实现内存池的要点：

内存池用 map 不用 sync.Map；map 要加读写锁map 尽量存非指针(key 和 value 都不包含指针)map 里存放指针，需要注意 keys 过多会带来的 GC 停顿问题使用 shards map

然后我们看看GroupCache 的实现方法，这个定义在 lru/lru.go 里：

//CacheisanLRUcache.Itisnotsafeforconcurrentaccess. typeCachestruct{ cachemap[interface{}]*list.Element }

从 cache 的定义可以看出，这是我们说的 map 里包含指针的情况，而且还是不分 shards 的。所以如果你单机 GroupCache 里 keys 过多，还是要注意下用法的。

注：截止目前 1.14，map 里包含指针时 idle worker 耗时问题还未有结论，有兴趣可以参考 10ms-26ms latency from GC in go1.14rc1, possibly due to 'GC (idle)' work 里面的例子和现象。

3. BigCache

相比分布式场景的 GroupCache，如果你本地依然有千万级的 keys，那推荐你用 bigcache。无数经验证明，超大 map 的内存池导致的 GC 延迟，是可以通过切 bigcache 解决的。那 bigcache 到底怎么做到的？

简单来说：shards map map[uint]uint []byte free link = BigCache

定义 shards cache，避免锁粒度过大
map 里只存放 uint 避免指针
实现一个 queue 结构（实际是[]byte，通过 uint 下标追加分配）
采用 free 链机制，删除保留空洞最后一起回收（这块逻辑还蛮复杂的，先留个不大不小的坑吧...）

其内存池定义如下：

typecacheShardstruct{ hashmapmap[uint64]uint32//key在entries中的位置 entriesqueue.BytesQueue//实际是[]byte，新数据来了后copy到尾部 }

这样 GC 就变成了map 无指针 []byte 结构的扫描问题了，因此性能会高出很多。

坑 4: 两种方式(GroupCache 和 BigCache)对具体业务到底有多大影响？

上面只是 map 实现内存池的模拟分析，以及两种典型 Cache 库的对比。如果你也和我一样，问自己“具体两种 Cache 对业务有多大影响呢”？那只能很高兴的对你说：欢迎来到坑底 -_-

我们线上大概需要单机缓存 1000 万左右的 keys。首先我尝试模拟业务，向两种 Cache 中插入 1000w 数据来测试 GC 停顿。然而因为实验代码或其他未知的坑，最后认为这个方法不太可侧

最后讨论，觉得还是用老办法，用 Prometheus 的 histogram 统计耗时分布。我们先统计底层存储（redis）的耗时分布，然后再分别统计 BigCache 和 GroupCache 在写入 500w 数据后的实际情况。分析结论可知：

40ms 以上请求

从 redis 数据看，40ms 以上请求占比0.08%；BigCache 的 40ms 以上请求占0.04%（即相反有一半以上超时请求被 Cache 挡住了） GroupCache 则是0.2%，将这种长时间请求放大了1倍多（推测和 map 的锁机制有关）

10ms-40ms 请求

redis 本身这个区间段请求占比24.11%；BigCache 则只有15.51%，相当于挡掉了33%左右的高延迟请求（证明加热点 Cache 还是有作用的） GroupCache 这个区间段请求占比21.55%，也比直接用 redis 来得好

详细数据分布：

redis[0.1]0.00% redis[0.5]0.38% redis[1]3.48% redis[5]71.94% redis[10]22.90% redis[20]1.21% redis[40]0.07% redis[ Inf]0.01% bigcache[0.1]0.40% bigcache[0.5]16.16% bigcache[1]14.82% bigcache[5]53.07% bigcache[10]14.85% bigcache[20]0.66% bigcache[40]0.03% bigcache[ Inf]0.01% groupcache[0.1]0.24% groupcache[0.5]9.59% groupcache[1]9.69% groupcache[5]58.74% groupcache[10]19.10% groupcache[20]2.45% groupcache[40]0.17% groupcache[ Inf]0.03%

然而我们测完只能大致知道：本地使用 GroupCache 在 500w 量级的 keys 下，还是不如 BigCache 稳定的（哪怕 GroupCache 实现了 LRU 淘汰，但实际上因为有 Hot/Main Cache 的存在，内存利用效率上不如 BigCache）

分布式情况下，GroupCache 和 BigCache 相比又有多少差距，这个就只能挖坑等大家一起跳了。

4. 对象池与零拷贝

在实际业务中，往往 map 中并不会存储 5000w 级的 keys。如果我们只有 50w 的 keys，GC 停顿就会骤减到 4ms 左右（其间 gc worker 还会并行工作，避免 STW）。

例如无极（腾讯内部的一个配置服务）这类配置服务（或其他高频数据查询场景），往往需要 Get(key) 获取对应的结构化数据。而从 BigCache，CPU 消耗发现（如图），相比网络 IO 和 Protobuf 解析，Get 占用0.78%、Set 占用0.9%，基本可以忽略：

goframe适合开发什么项目（鹅厂Go内存池）(5)

CPU profile

因此优化的思路也很明确，我们参考 GroupCache 的 lru 实现，将 JSON 提前解析好，在业务侧 Get 时直接返回 struct 的指针即可。具体流程不复杂，直接 ppt 截图：

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zero-copy

我们把接口设计成注册的方式（注册需要解析 JSON 数据的结构），然后再 Get 时返回该结构的指针实现零拷贝。下面 benchmark 可以反映性能差异和内存分配情况（Client_Get 是实时 JSON 解析，Filter_Get 是优化的对象池 API），可以切实看到0 allocs/op：

goos:linux goarch:amd64 pkg:open-wuji/go-sdk/wujiclient BenchmarkClient_Get-810000001154ns/op1.00hits87B/op3allocs/op BenchmarkFilter_Get-84899364302ns/op1.00hits7B/op1allocs/op BenchmarkClient_GetParallel-88383149162ns/op1.00hits80B/op2allocs/op BenchmarkFilter_GetParallel-81305368091.4ns/op1.00hits0B/op0allocs/op PASS okopen-wuji/go-sdk/wujiclient93.494s Success:Benchmarkspassed.

目前无极尚未对外开源。对具体实现感兴趣的同学，可以看 gist 中filter API 的实现代码

完整分享 PPT 可在后台回复 txgo 获取

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