Go语言中常见100问题-#99 Not understanding how the GC works

不了解GC工作原理

垃圾回收♻️（GC）是Go语言关键特性，帮助开发人员大大减轻心智负担。我们知道内存有栈和堆区之分，栈内存无需手动释放，但是堆内存需要我们手动释放。在Go语言中，GC会跟踪和释放不再使用的堆内存，每个Gopher都应该了解其工作原理，这非常有助于我们对程序进行优化。

概念

GC记录了一个对象引用关系树。Go语言中GC采用的是标记-清除算法，主要包含以下两个阶段：

• 标记阶段：遍历堆中所有对象，并标记它们是否仍在使用
• 清除解读：从根开始遍历引用关系树，并释放不再被引用的对象

当GC运行时，某些动作需要在stop the world情况下才能进行（准确的说，每次GC需要两次stop the world）。启动stop the world后，所有可用的CPU时间都用于执行GC，暂停应用代码执行，当这个阶段结束后会 start the world, 进入标记处理，并且恢复应用程序执行。在清扫阶段，清理处理和应用执行也是并发进行的。所以Go GC被称为并发标记和清除。

Go GC支持在消耗大量内存后释放内存。假设我们的应用程序有如下两个特征：

• 在初始阶段，频繁分配内存占用了大量堆内存。
• 在运行时阶段，适度分配内存占用少量堆内存。

那如何处理这种在开始阶段占用大量内存而后续占用较少的情况呢？Go GC采用定时清理机制。一段时间后，检测到不再需要这么大的堆内存，释放一些内存并将其返回给操作系统。

注意，如果内存清理不够快，可以使用 debug.FreeOSMemory()手动强制将内存返回给操作系统。

问题来了，定时清理周期是多少呢？与Java等其它语言相比，Go语言GC设置相当简单，只依赖GOGC环境变量。该变量默认值是100%，即触发下一次GC时，堆内存占用是上一次GC时两倍。

例如，假设刚刚触发GC时，占用的堆内存是128MB，如果GOGC=100，则当堆达到256MB时，触发下一次GC。默认情况下，每当堆大小加倍时会执行一次GC。

此外Go GC还有基于时间的清理策略，每2分钟会执行一次。

在生产环境中，可以根据负载情况，对GOGC进行微调：

• 减少GOGC时，峰值内存会降低，但代价是产生更多CPU开销。
• 增大GOGC时，峰值内存会增加，CPU开销减少。

我们可以设置GODEBUG环境变量来打印GC执行轨迹，例如在进行基准测试时，按如下设置启动GC跟踪。启动gctrace后，在每次GC运行时会向stderr写入GC信息。

GODEBUG=gctrace=1 go test -bench=. -v

实例

假设有一些公共服务向用户开放，在中午12点的高峰时段，有100万用户使用这些服务。从开始到达到高峰过程，接入用户是稳步增加的。下图反映的是当GOGC设置为100时，堆内存平均占用大小以及何时触发GC情况。

由于GOGC设置为100，所以每当堆占用大小加倍时，GC都会被触发。在这种情况下，再加上接入的用户数量是稳步增加的，整天的GC次数如下图所示，没有达到很高频率，在我们可接受范围内。

通过上面的GC频率图可以看到，在一天刚开始的时候GC次数从0增加到一个适度值，然后稳定保持一直到中午12点，后面用户数量开始减少，GC的频率也在稳步减少，这种情况下，设置GOGC为100没有问题。

现在，考虑另一种情况，假设100万用户差不多在一小时内全部接入，如下图所示，在上午8点时，堆内存平均大小迅速飙升，一小时后达到峰值。

在这一小时内，GC频率突然飙升，如下图所示。这是堆内存突然显著增加导致的。虽然Go GC是并发的，但是有stop the world，会导致大量的停顿，对我们的业务造成影响，例如会增加用户请求的平均延迟。

如何处理这种情况呢？可以考虑将GOGC设置为较大值来减轻GC压力。注意，增加GOGC带来的收益并不是线性的，因为GOGC设置的越大，累积的堆内存可能越大，清理的时间会越长。在生产环境，更改GOGC要慎重。

在一些更极端情况下，调整GOGC可能还不够。例如，用户量从0到100万不是在一个小时，而是几秒钟内完成，在这几秒内，GC的频率可能会达到极高状态，导致应用的性能非常差。

如果知道堆峰值，有一个技巧使用：强制分配大量的内存来提高稳定性。例如，我们可以在main.go中使用一个全局变量强制分配1GB内存。

var min = make([]byte, 1_000_000_000) 

这样写意义是啥呢？如果GOGC值是100, 只会在堆达到2GB时触发一次GC。这样会减少用户接入时触发GC的次数，减少对用户访问延迟影响。

有人会担心使用该技巧会浪费大量内存，事实并非如此。在大多数操作系统上，分配变量min并不会让应用消耗1GB内存，调用make底层调用的是mmap()系统调用，采用的是惰性分配。例如，在linux系统上，内存是通过页表寻址和映射转换的，使用mmap()在虚拟地址空间上分配1GB内存，而不是物理空间。在读取或写入产生page fault，从而真正分配物理内存。因此，即使应用在没有任何用户接入时启动，也不会消耗1GB物理内存，我们可以使用ps命令观察验证这种行为。