Golang多级内存池设计与实现

Golang多级内存池设计与实现

上个月,牙膏厂intel因为MeltdownSpectre两个bug需要给CPU固件和系统打了补丁。我们生产环境使用的是阿里云,打完补丁后,几台IO密集型的机器性能下降明显,从流量和cpu load估计,性能影响在50%左右,不是说好的最多下降30%麽😭

在跑的业务是go写的,使用go pprof对程序profiling了一下,无意中发现,目前的系统gc和malloc偏高。其中ioutil.ReadAll占用了可观的CPU时间。

ioutil.ReadAll为什么慢?

这个函数的签名原型是func ReadAll(r io.Reader) ([]byte, error). 团队的小伙伴非常喜欢用这个函数,其中一个原因是这个函数可以将r中的数据一次性读完返回,不需要关心内存如何分配、如果分配的内存不够了,如何进行内存扩张等。作为一个util函数,这样设计是完全没问题的。但是,IO密集场景下,这个函数的开销就是你需要关心的了。这个函数实际调用realAll读取数据:

其中,capacity是常量值512. realAll函数在调用buf.ReadFrom进行数据读取:

看到这里,原因就非常清楚了:如果要读取的数据大小超过了初始buf大小(默认初始大小为512 bytes), 则会重新分配内存,并拷贝内容到新的buffer中。如果要读取的数据非常大,则会重复多次上述操作。那么优化的问题就转化为如何降低内存重分配和拷贝。

多级内存池的设计和实现

  1. 内存池被按照大小被分为多级。如上图所示,(0, 1024]使用level 0, (1024, 2048]使用level 1. 内存池分级有两个好处:
    1. 可以灵活的规划不同级别内存池的总大小和item数量,适应不同业务。
    2. 实现层面上,可以将一把内存池大锁拆分成多个小锁,减少锁争抢。
  2. 当已分配的内存池耗尽需要扩张时,一次性申请一大块内存,提高扩张效率。如level 0所示。
  3. 代码实现gmmpool,bench结果显示性能提高约19倍:

小结

对于频繁进行内存分配和释放的场景,使用内存池可以显著降低golang运行时的开销。同时也要注意,内存池的内存交给了用户管理,你需要小心检查是否存在内存泄露问题。如果你对性能要求没有这么苛刻,只是想复用一些小对象,那么我们推荐你使用标准库的sync.Pool.

另外,开头提到的阿里云性能问题,即使使用了内存池优化,结果还是非常悲剧。最后阿里云帮我们更换了没有打牙膏厂补丁的机器解决。是不是非常惊喜?😅

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