1. 简介

当今，移动互联网和人工智能的快(越)速(来)发(越)展(卷)，对编程语言的高效性和便利性提出了更高的要求。Go作为一门高效、简洁、易于学习的编程语言，受到了越来越多开发者的青睐。

Go语言的垃圾回收机制（Garbage Collection，简称 GC）是其重要的运行机制之一，它可以帮助开发人员避免手动管理内存的复杂性和错误，为开发者带来开发上的便利，使开发者可以更专注于业务逻辑的实现。然而，GC的便利性背后也带来了一定的系统开销，作为成熟的Go开发者，我们需要了解GC带来的开销和优化方法，以帮助我们更好的了解和使用Go语言。

了解Go GC的原理是了解GC开销的前提条件，我们首先来简要看看Go GC的原理。

2. Go GC的简明原理

Go语言的垃圾回收器采用了并发三色标记清除算法（Concurrent Tri-Color Mark-And-Sweep），尽可能减少STW(stop the world)时间，以降低吞吐为代价换取低延迟，实现了高效的垃圾回收。

标记清除算法的基本原理是，垃圾回收器将所有的存活对象标记为“活”的，未被标记的对象则被认为是垃圾。经典的标记清除算法通常分为两个阶段：

• 标记阶段：垃圾回收器从根对象开始，遍历所有可达对象，并将它们标记为“活”的。

• 清除阶段：垃圾回收器从堆的起始地址开始遍历，将未被标记的对象清除，回收内存。

Go语言的垃圾回收器采用了三色标记法(Tri-Color Marking)，将堆上的内存对象分为三种颜色：

• 白色：未被标记为“活”的对象，是潜在的垃圾，后续可能会被GC回收。

• 灰色：待扫描的对象，当扫描某个灰色对象时，GC会将其标记为黑色，然后将该对象指向的所有对象都标记为灰色，待后续标记。

• 黑色：被标记为“活”的对象，在这轮GC中不会被回收。

垃圾回收器开始工作时不存在黑色对象，垃圾回收器会将根对象标记为灰色，并从根对象(通常是栈对象和全局对象)开始遍历。垃圾回收器会将灰色对象标记为黑色，并将该对象指向的对象标记为灰色。垃圾回收器重复这个过程，直到所有可达对象都被标记为黑色。最后，垃圾回收器清除所有未被标记为黑色的对象，即清除所有白色对象。

前面提到过，Go语言的GC采用了并发标记的技术，以减少GC对系统性能的影响。并发标记指的是在GC运行时程序仍然可以继续运行，而不必停止程序的执行。为了避免程序修改对象时对标记的影响，GC会利用混合写屏障技术，在对象被修改时进行特殊标记(若程序修改黑色对象(已被扫描完毕，不会再扫描)，使之指向白色对象时，写屏障技术会将白色对象标记为灰色，避免白色对象被释放导致黑色对象出现悬挂指针的情况)。写屏障技术可以有效避免并发标记阶段的错误标记，但也会带来一定的性能开销。

3. GC的开销

从上面的Go GC原理来看，GC在带来便利的同时，开销是不可避免的。

3.1 GC开销的主要来源

GC开销的主要来源包括以下几个：

• STW时间

Go诞生初期，GC的实现不是很成熟，STW时间很长，这让很对想使用Go在生产上作为一番的开发人员打了“退堂鼓”。Go 1.5版本^[1]自举后，GC的STW时间大幅下降，又经过几个版本的打磨后，STW时间已经被Go降低到很短了，通常情况下都在1毫秒以内，甚至可以到几十微秒，STW时间的大幅缩短让Go真正走进了生产环境。

不过再短的STW对于程序执行来说也是开销，因为STW期间，所有属于业务逻辑的代码都无法向前推进(make progress)。

那么一个GC周期究竟会做几次STW呢？这里借用“Go语言原本”^[2]中的一个表格：

这个表格描述了Go垃圾回收器主要包含的五个阶段，我们看到虽然采用了并发三色标记和清除，但在一次GC周期内，还是要有2次STW，一次是结束标记，关闭写屏障，另一次是为下一个周期的并发标记做准备，开启写屏障。

STW时间依然是GC开销的主要来源之一。减少STW时间对于优化GC的性能依然至关重要，尤其是任意场景下都要保证尽可能短暂的STW，但这是Go core团队的任务。

• 标记与清除阶段的负荷

在标记与清除阶段，GC需要遍历堆内存中的所有对象，并进行标记和清除，这也是十分消耗cpu的工作。

• 标记辅助

GC的并发标记并非只是由特定(dedicated) goroutine去完成的，为了保证GC标记清扫的速度不低于业务goroutine分配内存的速度，保证程序不因消耗内存过快过大而被OS OOM(Out Of Memory) Killed，GC引入标记辅助技术，即让每个业务goroutine都有机会参与到GC标记工作中来！并且，这种标记辅助采用的是一种补偿机制，即该业务goroutine分配的内存越多，它要辅助标记的内存就越多。一旦某个业务goroutine被“拉壮丁”执行标记辅助工作，那么该goroutine的业务执行就会暂停，业务逻辑也就无法向前推进。

• 堆内存的释放

当Go GC回收了堆内存之后，如果堆的大小变得比之前小了，那么垃圾回收器会向操作系统归还多余的内存空间。在Linux等操作系统中，操作系统会将这些内存页标记为“未使用”，但是这些内存页并不会立即返回给操作系统，而是留给程序使用，以便程序将来再次申请内存时可以直接使用已经分配的内存页，从而减少内存分配的时间和开销。当程序没有使用这些内存页一段时间后，操作系统会将这些内存页回收，并将它们标记为“可用”，并在需要时重新分配给程序。这个过程是由操作系统的虚拟内存管理机制来完成的，具体的开销取决于操作系统的实现和硬件的性能等因素。

3.2 度量GC的开销

由于标记辅助技术的存在，单纯地从每个GC cycle的执行时间以及GC间隔时间来度量GC开销似乎就不那么准确了，更为直观的反映GC开销的是GC消耗cpu的占比。

不过目前上没有特别好的工具可以特别直观且直接告诉你当前Go程序执行时GC CPU占用率。我们可以通过pprof工具或类似Pyroscope^[3]这样的持续profiling的图形化工具来间接查看GC的cpu占用。

比如：通过Pyroscope提供的火焰图，查看runtime.gcBgMarkWorker(runtime后台专用的用于GC标记阶段的goroutine执行的函数)和runtime.gcAssistAlloc(标记辅助时调用的函数)的cpu消耗时间。

更为完整的Go runtime metrics指标，可以查看metrics包的文档^[4]。

注：GODEBUG=gctrace=1可以输出关于每个GC周期的详细信息，关于详细信息中各个字段的解读可以参见这里^[5]。更高级的选手还可以使用Go execution tracer工具^[6]来剖析GC的开销。

GC的CPU开销占比通常在25%以下，一旦超过这个负荷比例，就要考虑做调优了，Go保证GC cpu占用不会超过50%^[7]。

4. 优化GC的开销

优化GC的开销是提高系统性能和响应速度的重要手段。

前面我们分析了Go GC开销的主要来源。下面就针对每种来源说说优化开销的可能性与手段。

4.1 缩短STW时间

我们知道一旦GC STW后，所有业务逻辑都将暂停，这期间的CPU由GC 100%占用，降低STW时间是降低gc cpu占比的好方法。不过STW的算法是Go核心团队把控的，降低每个GC周期的STW时间也是Go核心团队的不二职责。从用户层面是很难影响到单次STW时间的。

不过，我们可以通过减少GC次数来间接减少STW次数，从而降低GC CPU占比。当然减少GC次数对后面的所有优化手段都有效，这是一个总开关。

那么如何减少GC次数呢？我们先来了解GC的触发时机。Go GC触发时机大体分为三种：

• 手动触发：调用runtime.GC()

• 常规触发：Target heap memory = Live heap + (Live heap + GC roots) * GOGC / 100

• sysmon后台周期性强制触发GC

我们看到，这三种触发时机我们能干预的只有常规触发，而常规触发的公式中，可以调整的只有GOGC这个参数(等价于debug.SetGCPercent())。GOGC默认值为100，也就是说当新分配heap内存的数量是上一周期的活跃heap内存的一倍的时候，触发GC：

如果我们将GOGC改为200，那么GC的触发间隔将增加，频度会下降，CPU开销会降低(6.4%->3.8%)，如下图：

不过这是以整个程序的内存开销增大为代价的(40MB -> 60MB)，并且对一般开发者而言，GOGC的值改起来确有风险，稍有不慎可能就会触发OMM killed。之前uber曾发表一篇文章，讲述了uber是如何通过在线自动调整GOGC参数来大幅降低CPU资源开销的^[8]，可以一看。

当然除了GOGC这一个唯一可调参数外，Go社区在降低GC频率方面也有自己的小妙招，比如之前经常使用的ballast(压舱石)技术^[9]。其原理就是在程序初始化时先分配一块大内存：

func main() {

 // Create a large heap allocation of 10 GiB
 ballast := make([]byte, 10<<30)

 // Application execution continues
 // ...
 runtime.KeepAlive(ballast) // make sure the ballast won't be collected 
}

这块内存仅体现在VSZ中，即该程序进程的虚拟内存中，但并不占用程序进程的常驻内存(RSS)中。但一旦分配，Go GC就会将其算作是一个“活”堆内存对象，在计算下一次GC时就会将其作为上述公式中的live heap考量。如果ballast为10GB，那么GC就会在程序每新分配10GB内存时才会被触发。

注：RSS是这个进程目前在主内存（RAM）中拥有多少内存。VSZ是该进程总共有多少虚拟内存。

Go 1.19版本^[10]引入了Soft memory limit^[11]，这个方案在runtime/debug包中添加了一个名为SetMemoryLimit的函数以及GOMEMLIMIT环境变量，通过他们任意一个都可以设定Go应用的Memory limit。

一旦设定了Memory limit，当Go堆大小达到“Memory limit减去非堆内存后的值”时，一轮GC会被触发。即便你手动关闭了GC(GOGC=off)，GC亦会被触发。不过soft memory limit不保证不会出现oom-killed。并且如果一个Go应用的live heap object超过了soft memory limit但还尚未被kill，那么此时GC可能会被频繁触发，将大量消耗cpu资源：

但为了保证在这种情况下业务依然能继续进行，soft memory limit方案保证GC最多只会使用50%的CPU算力，以保证业务处理依然能够得到cpu资源。

那么多大的值是合理的soft memory limit值呢？在Go服务独占容器资源时，一个好的经验法则是留下额外的5-10%的空间。uber在其博客中设定的limit为资源上限的70%，也是一个不错的经验值。

Memory Limit被看作是Go官方的ballast替代方案，但还是不有所不同的。Memory limit只是规定了一个上限，如果未到memory limit，Go的常规GC还是会照例执行的。GOGC=off+ soft Memory limit下的行为特征与ballast更类似，不过将GC关掉的风险还是很大的，要三思而后行。

Go GC没有采用分代机制，每次都是FullGC，减少GC次数确是降低GC CPU开销的良方。不过除此之外，我们还有一个优化GC开销的方法，我们继续看。

4.2 减少堆内存的分配和释放

GC开销大的根源在于heap object多，Go的每轮GC都是FullGC，每轮都要将所有heap object标记(mark)一遍，即便大多数heap object都是长期alive的，因此，一个直观的降低GC开销的方法就是减少heap object的数量，即减少alloc。

沿着这样的思路，我们可以很直接的想出如下两种手段：

• 把小对象聚合到一个结构体中，然后做一次分配即可

这样不仅利于减少分配次数，还有利于减少堆内存碎片，提高堆内存的利用率。如果整个结构体中没有指针对象，那么结构体的分配与释放将更加高效，具体原因可参见我的《Go GC如何检测内存对象中是否包含指针》^[12]一文。

• 重用

Go GC开销优化的一个典型手段就是内存空间重用，即建立一个池子，需要的时候从池中申请，用完后再放回池子里，供其他goroutine重用。这个过程不再有分配与释放。

Go中最典型的重用的例子就是sync.Pool的使用，不过sync.Pool并非完全不做释放操作，它是在一定程度上提高了重用的比例罢了。

5. 小结

Go GC的自动内存管理减少了内存泄漏和悬挂指针等问题。然而，GC给开发者带来便利的同时，开销也是不可避免的，它会对系统的性能和响应速度产生影响。Go开发者需要了解这些开销。

在本文中，我们介绍了GC的基本原理、GC的开销及其主要来源，并提供了优化GC开销的一些方法。

然而，要想有效地利用 GC，开发者需要了解其内部机制和算法，并根据实际情况进行调优。

除了通过GC参数降低GC频率外，在实际编码过程中，开发者还应该尽可能地减少对象的分配以降低Go每轮FullGC扫描对象的数量。

GC的优化是一项长期的工作。开发者应该不断地监控系统的性能和行为，并根据需要进行调整和优化，以确保系统的性能和响应速度始终保持在最佳状态。

6. 参考资料

• A Guide to the Go Garbage Collector^[13] - https://go.dev/doc/gc-guide

• Go GC的过去、现在与未来^[14] - https://golang.design/under-the-hood/zh-cn/part2runtime/ch08gc/history/

• Go memory ballast: How I learned to stop worrying and love the heap^[15] - https://blog.twitch.tv/en/2019/04/10/go-memory-ballast-how-i-learnt-to-stop-worrying-and-love-the-heap/

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参考资料

[1] 

Go 1.5版本: https://tonybai.com/2015/07/10/some-changes-in-go-1-5/

[2] 

“Go语言原本”: https://golang.design/under-the-hood/zh-cn/part2runtime/ch08gc/basic/

[3] 

Pyroscope: https://pyroscope.io/docs/golang/

[4] 

metrics包的文档: https://pkg.go.dev/runtime/metrics

[5] 

这里: https://pkg.go.dev/runtime

[6] 

Go execution tracer工具: https://tonybai.com/2021/06/28/understand-go-execution-tracer-by-example

[7] 

Go保证GC cpu占用不会超过50%: https://go.dev/doc/gc-guide

[8] 

uber是如何通过在线自动调整GOGC参数来大幅降低CPU资源开销的: https://www.uber.com/en-KR/blog/how-we-saved-70k-cores-across-30-mission-critical-services/

[9] 

ballast(压舱石)技术: https://medium.com/twitch-news/go-memory-ballast-how-i-learnt-to-stop-worrying-and-love-the-heap-26c2462549a2

[10] 

Go 1.19版本: https://tonybai.com/2022/08/22/some-changes-in-go-1-19

[11] 

Soft memory limit: https://github.com/golang/proposal/blob/master/design/48409-soft-memory-limit.md

[12] 

《Go GC如何检测内存对象中是否包含指针》: https://tonybai.com/2022/02/21/how-gc-detect-pointer-in-mem-obj

[13] 

A Guide to the Go Garbage Collector: https://go.dev/doc/gc-guide

[14] 

Go GC的过去、现在与未来: https://golang.design/under-the-hood/zh-cn/part2runtime/ch08gc/history/

[15] 

Go memory ballast: How I learned to stop worrying and love the heap: https://blog.twitch.tv/en/2019/04/10/go-memory-ballast-how-i-learnt-to-stop-worrying-and-love-the-heap/

[16] 

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[17] 

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