go语言计算大小,CS go大小
golang变量(二)——map和slice详解
衍生类型,interface{} , map, [] ,struct等
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map类似于java的hashmap,python的dict,php的hash array。
常规的for循环,可以用for k,v :=range m {}. 但在下面清空有一个坑注意:
著名的map[string]*struct 副本问题
结果:
Go 中不存在引用传递,所有的参数传递都是值传递,而map是等同于指针类型的,所以在把map变量传递给函数时,函数对map的修改,也会实质改变map的值。
slice类似于其他语言的数组(list,array),slice初始化和map一样,这里不在重复
除了Pointer数组外,len表示使用长度,cap是总容量,make([]int, len, cap)可以预申请 比较大的容量,这样可以减少容量拓展的消耗,前提是要用到。
cap是计算切片容量,len是计算变量长度的,两者不一样。具体例子如下:
结果:
分析:cap是计算当前slice已分配的容量大小,采用的是预分配的伙伴算法(当容量满时,拓展分配一倍的容量)。
append是slice非常常用的函数,用于添加数据到slice中,但如果使用不好,会有下面的问题:
预期是[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10], [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12],但实际结果是:
注意slice是值传递,修改一下:
输出如下:
== 只能用于判断常规数据类型,无法使用用于slice和map判断,用于判断map和slice可以使用reflect.DeepEqual,这个函数用了递归来判断每层的k,v是否一致。
当然还有其他方式,比如转换成json,但小心有一些异常的bug,比如html编码,具体这个json问题,待后面在分析。
Go语言中恰到好处的内存对齐
在开始之前,希望你计算一下 Part1 共占用的大小是多少呢?
输出结果:
这么一算, Part1 这一个结构体的占用内存大小为 1+4+1+8+1 = 15 个字节。相信有的小伙伴是这么算的,看上去也没什么毛病
真实情况是怎么样的呢?我们实际调用看看,如下:
输出结果:
最终输出为占用 32 个字节。这与前面所预期的结果完全不一样。这充分地说明了先前的计算方式是错误的。为什么呢?
在这里要提到 “内存对齐” 这一概念,才能够用正确的姿势去计算,接下来我们详细的讲讲它是什么
有的小伙伴可能会认为内存读取,就是一个简单的字节数组摆放
上图表示一个坑一个萝卜的内存读取方式。但实际上 CPU 并不会以一个一个字节去读取和写入内存。相反 CPU 读取内存是 一块一块读取 的,块的大小可以为 2、4、6、8、16 字节等大小。块大小我们称其为 内存访问粒度 。如下图:
在样例中,假设访问粒度为 4。 CPU 是以每 4 个字节大小的访问粒度去读取和写入内存的。这才是正确的姿势
另外作为一个工程师,你也很有必要学习这块知识点哦 :)
在上图中,假设从 Index 1 开始读取,将会出现很崩溃的问题。因为它的内存访问边界是不对齐的。因此 CPU 会做一些额外的处理工作。如下:
从上述流程可得出,不做 “内存对齐” 是一件有点 "麻烦" 的事。因为它会增加许多耗费时间的动作
而假设做了内存对齐,从 Index 0 开始读取 4 个字节,只需要读取一次,也不需要额外的运算。这显然高效很多,是标准的 空间换时间 做法
在不同平台上的编译器都有自己默认的 “对齐系数”,可通过预编译命令 #pragma pack(n) 进行变更,n 就是代指 “对齐系数”。一般来讲,我们常用的平台的系数如下:
另外要注意,不同硬件平台占用的大小和对齐值都可能是不一样的。因此本文的值不是唯一的,调试的时候需按本机的实际情况考虑
输出结果:
在 Go 中可以调用 unsafe.Alignof 来返回相应类型的对齐系数。通过观察输出结果,可得知基本都是 2^n ,最大也不会超过 8。这是因为我手提(64 位)编译器默认对齐系数是 8,因此最大值不会超过这个数
在上小节中,提到了结构体中的成员变量要做字节对齐。那么想当然身为最终结果的结构体,也是需要做字节对齐的
接下来我们一起分析一下,“它” 到底经历了些什么,影响了 “预期” 结果
在每个成员变量进行对齐后,根据规则 2,整个结构体本身也要进行字节对齐,因为可发现它可能并不是 2^n ,不是偶数倍。显然不符合对齐的规则
根据规则 2,可得出对齐值为 8。现在的偏移量为 25,不是 8 的整倍数。因此确定偏移量为 32。对结构体进行对齐
Part1 内存布局:axxx|bbbb|cxxx|xxxx|dddd|dddd|exxx|xxxx
通过本节的分析,可得知先前的 “推算” 为什么错误?
是因为实际内存管理并非 “一个萝卜一个坑” 的思想。而是一块一块。通过空间换时间(效率)的思想来完成这块读取、写入。另外也需要兼顾不同平台的内存操作情况
在上一小节,可得知根据成员变量的类型不同,其结构体的内存会产生对齐等动作。那假设字段顺序不同,会不会有什么变化呢?我们一起来试试吧 :-)
输出结果:
通过结果可以惊喜的发现,只是 “简单” 对成员变量的字段顺序进行改变,就改变了结构体占用大小
接下来我们一起剖析一下 Part2 ,看看它的内部到底和上一位之间有什么区别,才导致了这样的结果?
符合规则 2,不需要额外对齐
Part2 内存布局:ecax|bbbb|dddd|dddd
通过对比 Part1 和 Part2 的内存布局,你会发现两者有很大的不同。如下:
仔细一看, Part1 存在许多 Padding。显然它占据了不少空间,那么 Padding 是怎么出现的呢?
通过本文的介绍,可得知是由于不同类型导致需要进行字节对齐,以此保证内存的访问边界
那么也不难理解,为什么 调整结构体内成员变量的字段顺序 就能达到缩小结构体占用大小的疑问了,是因为巧妙地减少了 Padding 的存在。让它们更 “紧凑” 了。这一点对于加深 Go 的内存布局印象和大对象的优化非常有帮
(十一)golang 内存分析
编写过C语言程序的肯定知道通过malloc()方法动态申请内存,其中内存分配器使用的是glibc提供的ptmalloc2。 除了glibc,业界比较出名的内存分配器有Google的tcmalloc和Facebook的jemalloc。二者在避免内存碎片和性能上均比glic有比较大的优势,在多线程环境中效果更明显。
Golang中也实现了内存分配器,原理与tcmalloc类似,简单的说就是维护一块大的全局内存,每个线程(Golang中为P)维护一块小的私有内存,私有内存不足再从全局申请。另外,内存分配与GC(垃圾回收)关系密切,所以了解GC前有必要了解内存分配的原理。
为了方便自主管理内存,做法便是先向系统申请一块内存,然后将内存切割成小块,通过一定的内存分配算法管理内存。 以64位系统为例,Golang程序启动时会向系统申请的内存如下图所示:
预申请的内存划分为spans、bitmap、arena三部分。其中arena即为所谓的堆区,应用中需要的内存从这里分配。其中spans和bitmap是为了管理arena区而存在的。
arena的大小为512G,为了方便管理把arena区域划分成一个个的page,每个page为8KB,一共有512GB/8KB个页;
spans区域存放span的指针,每个指针对应一个page,所以span区域的大小为(512GB/8KB)乘以指针大小8byte = 512M
bitmap区域大小也是通过arena计算出来,不过主要用于GC。
span是用于管理arena页的关键数据结构,每个span中包含1个或多个连续页,为了满足小对象分配,span中的一页会划分更小的粒度,而对于大对象比如超过页大小,则通过多页实现。
根据对象大小,划分了一系列class,每个class都代表一个固定大小的对象,以及每个span的大小。如下表所示:
上表中每列含义如下:
class: class ID,每个span结构中都有一个class ID, 表示该span可处理的对象类型
bytes/obj:该class代表对象的字节数
bytes/span:每个span占用堆的字节数,也即页数乘以页大小
objects: 每个span可分配的对象个数,也即(bytes/spans)/(bytes/obj)waste
bytes: 每个span产生的内存碎片,也即(bytes/spans)%(bytes/obj)上表可见最大的对象是32K大小,超过32K大小的由特殊的class表示,该class ID为0,每个class只包含一个对象。
span是内存管理的基本单位,每个span用于管理特定的class对象, 跟据对象大小,span将一个或多个页拆分成多个块进行管理。src/runtime/mheap.go:mspan定义了其数据结构:
以class 10为例,span和管理的内存如下图所示:
spanclass为10,参照class表可得出npages=1,nelems=56,elemsize为144。其中startAddr是在span初始化时就指定了某个页的地址。allocBits指向一个位图,每位代表一个块是否被分配,本例中有两个块已经被分配,其allocCount也为2。next和prev用于将多个span链接起来,这有利于管理多个span,接下来会进行说明。
有了管理内存的基本单位span,还要有个数据结构来管理span,这个数据结构叫mcentral,各线程需要内存时从mcentral管理的span中申请内存,为了避免多线程申请内存时不断的加锁,Golang为每个线程分配了span的缓存,这个缓存即是cache。src/runtime/mcache.go:mcache定义了cache的数据结构
alloc为mspan的指针数组,数组大小为class总数的2倍。数组中每个元素代表了一种class类型的span列表,每种class类型都有两组span列表,第一组列表中所表示的对象中包含了指针,第二组列表中所表示的对象不含有指针,这么做是为了提高GC扫描性能,对于不包含指针的span列表,没必要去扫描。根据对象是否包含指针,将对象分为noscan和scan两类,其中noscan代表没有指针,而scan则代表有指针,需要GC进行扫描。mcache和span的对应关系如下图所示:
mchache在初始化时是没有任何span的,在使用过程中会动态的从central中获取并缓存下来,跟据使用情况,每种class的span个数也不相同。上图所示,class 0的span数比class1的要多,说明本线程中分配的小对象要多一些。
cache作为线程的私有资源为单个线程服务,而central则是全局资源,为多个线程服务,当某个线程内存不足时会向central申请,当某个线程释放内存时又会回收进central。src/runtime/mcentral.go:mcentral定义了central数据结构:
lock: 线程间互斥锁,防止多线程读写冲突
spanclass : 每个mcentral管理着一组有相同class的span列表
nonempty: 指还有内存可用的span列表
empty: 指没有内存可用的span列表
nmalloc: 指累计分配的对象个数线程从central获取span步骤如下:
将span归还步骤如下:
从mcentral数据结构可见,每个mcentral对象只管理特定的class规格的span。事实上每种class都会对应一个mcentral,这个mcentral的集合存放于mheap数据结构中。src/runtime/mheap.go:mheap定义了heap的数据结构:
lock: 互斥锁
spans: 指向spans区域,用于映射span和page的关系
bitmap:bitmap的起始地址
arena_start: arena区域首地址
arena_used: 当前arena已使用区域的最大地址
central: 每种class对应的两个mcentral
从数据结构可见,mheap管理着全部的内存,事实上Golang就是通过一个mheap类型的全局变量进行内存管理的。mheap内存管理示意图如下:
系统预分配的内存分为spans、bitmap、arean三个区域,通过mheap管理起来。接下来看内存分配过程。
针对待分配对象的大小不同有不同的分配逻辑:
(0, 16B) 且不包含指针的对象: Tiny分配
(0, 16B) 包含指针的对象:正常分配
[16B, 32KB] : 正常分配
(32KB, -) : 大对象分配其中Tiny分配和大对象分配都属于内存管理的优化范畴,这里暂时仅关注一般的分配方法。
以申请size为n的内存为例,分配步骤如下:
Golang内存分配是个相当复杂的过程,其中还掺杂了GC的处理,这里仅仅对其关键数据结构进行了说明,了解其原理而又不至于深陷实现细节。1、Golang程序启动时申请一大块内存并划分成spans、bitmap、arena区域
2、arena区域按页划分成一个个小块。
3、span管理一个或多个页。
4、mcentral管理多个span供线程申请使用
5、mcache作为线程私有资源,资源来源于mcentral。
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