自动内存管理

概念

1.动态内存

程序在运行时根据需求动态分配的内存：malloc（）

2.自动内存管理（垃圾回收）：由程序语言的运行时系统回收动态内存

避免手动内存管理，专注于实现业务逻辑

保证内存使用的正确性和安全性：double-free problem，use-after-free problem

3.三个任务

 为新对象分配空间
 
 找到存活对象
 
 回收死亡对象的内存空间

自动内存管理-相关概念：

	 Mutator：业务线程，分配新对象，修改对象指向关系
	 Collector：GC线程，找到存活对象，回收死亡对象的内存空间
	 Serial GC：只有一个collector
	 Parallel GC：支持多个collectors同时回收的GC算法

Concurrent GC：mutator(s)和collector(s)可以同时执行
collectors必须感知对象指向关系的改变

评价GC算法

	1.安全性：不能回收存活对象（基本要求）
	2.吞吐率：1-（GC时间）/程序执行总时间花在GC上的时间
	3.暂停时间：业务是否感知
	4.内存开销：GC元数据开销

两种常见的GC技术：

	1.追踪垃圾回收
	2.引用计数

追踪垃圾回收：

对象被回收的条件：指针指向关系不可达的对象
步骤（根据对象的生命周期，使用不同的标记和清理策略）：
1.标记根对象
静态变量、全局变量、常量、线程栈等
2.标记可达对象
求指针指向关系的传递闭包：从根对象出发，找到所有可达对象
3.清理所有不可达对象
将存活对象复制到另外的内存空间（Copying GC）
将死亡对象的内存标记为“可分配” (Mark-sweep GC)
移动并整理存活对象 （Mark-compact GC）

如何选择策略：

分代GC（Generational GC）

分代假说（Generational hypothesis）：most objects die young

Intuition：很多对象在分配出来后很快就不再使用了

每个对象都有年龄：经历过GC的次数

目的：对年轻和老年的对象，制定不同的GC策略，降低整体内存管理的开销

不同年龄的对象处于heap的不同区域

年轻代（Young generation）

	常规的对象分配
	由于存活对象很少，可以采用copying collection
	GC吞吐率很高

老年代（Old generation）

	对象趋向于一直活着，反复重复开销较大
	可以采用mark-sweep collection

引用计数

每个对象都有一个与之关联的引用数目
对象存活的条件：当且仅当引用数大于0
优点：

	内存管理的操作被平摊到程序执行过程中
	内存管理不需要了解runtime的实现细节：c++智能指针

缺点：

	维护引用计数的开销较大：通过原子操作保证对引用计数操作的原子性和可见性
	无法回收环形数据结构
	内存开销：每个对象都引入了额外内存空间存储引用数目
	回收内存时依然可能引发暂停

内存分配

Go内存分配-分块

目标：为对象在heap上分配内存

	提前将内存分块
		1.调用系统调用mmap（）向OS申请一大块内存，例如4MB
		2.先将内存划分成大块，例如8KB，称作mspan
		3.再将大块继续划分成特定大小的小块，用于对象分配
		4.noscan mspan：分配不包含指针的对象——GC不需要扫描
		5.scan mspan：分配包含指针的对象——GC需要扫描
	对象分配：根据对象的大小，选择最合适的块返回

Go内存分配——多级缓存

TCMalloc:Thread caching
每个p包含一个mcache用于快速分配，用于为绑定于p上的g分配对象
mcache管理一组mspan
当mcache中的mspan分配完毕，向mcentral申请带有未分配块的mspan
当mspan中没有分配的对象，mspan会被缓存在mcentral中，而不是立刻释放并归还给OS

Go内存管理优化

1.对象分配是非常高频的操作：每秒分配GB级别的内存
2.小对象占比较高
3.内存分配比较耗时

	分配路径长：g->m->p->mcache->mspan->memory block->return pointer
	pprof:对象分配的函数是最频繁调用的函数之一

Balanced GC

每个g都绑定一大块内存（1KB），称作goroutine allocation buffer（GAB）
GAB用于noscan类型的小对象分配：<128B
使用三个指针维护GAB：base，end，top
Bump pointer（指针碰撞）风格对象分配
		无须和其他分配请求互斥
		分配动作简单高效

注意：

1.GAB对于Go内存管理来说是一个大对象
2.本质：将多个小对象的分配合并成一次大对象的分配
3.问题：GAB的对象分配方式会导致内存被延迟释放

问题的解决方案：移动GAB中存活的对象

	当GAB总大小超过一定阈值时，将GAB中存活的对象复制到另外分配的GAB中
	原先的GAB可以释放，避免内存泄漏
	本质：用copying GC的算法管理小对象