简单来说, SetMaxHeap 提供了一种可以设置固定触发阈值的 GC (Garbage Collection垃圾回收)方式
官方源码链接 https://go-review.googlesource.com/c/go/+/227767/3
大量临时对象分配导致的 GC 触发频率过高, GC 后实际存活的对象较少,
或者机器内存较充足,希望使用剩余内存,降低 GC 频率的场景
GC 会 STW ( Stop The World ),对于时延敏感场景,在一个周期内连续触发两轮 GC ,那么 STW 和 GC 占用的 CPU 资源都会造成很大的影响, SetMaxHeap 并不一定是完美的,在某些场景下做了些权衡,官方也在进行相关的实验,当前方案仍没有合入主版本。
先看下如果没有 SetMaxHeap ,对于如上所述的场景的解决方案
这里简单说下 GC 的几个值的含义,可通过 GODEBUG=gctrace=1 获得如下数据
这里只关注 128->132->67 MB 135 MB goal ,
分别为 GC开始时内存使用量 ->GC标记完成时内存使用量 ->GC标记完成时的存活内存量 本轮GC标记完成时的 预期 内存使用量(上一轮 GC 完成时确定)
引用 GC peace设计文档 中的一张图来说明
对应关系如下:
简单说下 GC pacing (信用机制)
GC pacing 有两个目标,
那么当一轮 GC 完成时,如何只根据本轮 GC 存活量去实现这两个小目标呢?
这里实际是根据当前的一些数据或状态去 预估 “未来”,所有会存在些误差
首先确定 gc Goalgoal = memstats.heap_marked + memstats.heap_marked*uint64(gcpercent)/100
heap_marked 为本轮 GC 存活量, gcpercent 默认为 100 ,可以通过环境变量 GOGC=100 或者 debug.SetGCPercent(100) 来设置
那么默认情况下 goal = 2 * heap_marked
gc_trigger 是与 goal 相关的一个值( gc_trigger 大约为 goal 的 90% 左右),每轮 GC 标记完成时,会根据 |Ha-Hg| 和实际使用的 cpu 资源 动态调整 gc_trigger 与 goal 的差值
goal 与 gc_trigger 的差值即为,为 GC 期间分配的对象所预留的空间
GC pacing 还会预估下一轮 GC 发生时,需要扫描对象对象的总量,进而换算为下一轮 GC 所需的工作量,进而计算出 mark assist 的值
本轮 GC 触发( gc_trigger ),到本轮的 goal 期间,需要尽力完成 GC mark 标记 *** 作,所以当 GC 期间,某个 goroutine 分配大量内存时,就会被拉去做 mark assist 工作,先进行 GC mark 标记赚取足够的信用值后,才能分配对应大小的对象
根据本轮 GC 存活的内存量( heap_marked )和下一轮 GC 触发的阈值( gc_trigger )计算 sweep assist 的值,本轮 GC 完成,到下一轮 GC 触发( gc_trigger )时,需要尽力完成 sweep 清扫 *** 作
预估下一轮 GC 所需的工作量的方式如下:
继续分析文章开头的问题,如何充分利用剩余内存,降低 GC 频率和 GC 对 CPU 的资源消耗
如上图可以看出, GC 后,存活的对象为 2GB 左右,如果将 gcpercent 设置为 400 ,那么就可以将下一轮 GC 触发阈值提升到 10GB 左右
前面一轮看起来很好,提升了 GC 触发的阈值到 10GB ,但是如果某一轮 GC 后的存活对象到达 2.5GB 的时候,那么下一轮 GC 触发的阈值,将会超过内存阈值,造成 OOM ( Out of Memory ),进而导致程序崩溃。
可以通过 GOGC=off 或者 debug.SetGCPercent(-1) 来关闭 GC
可以通过进程外监控内存使用状态,使用信号触发的方式通知程序,或 ReadMemStats 、或 linkname runtime.heapRetained 等方式进行堆内存使用的监测
可以通过调用 runtime.GC() 或者 debug.FreeOSMemory() 来手动进行 GC 。
这里还需要说几个事情来解释这个方案所存在的问题
通过 GOGC=off 或者 debug.SetGCPercent(-1) 是如何关闭 GC 的?
gc 4 @1.006s 0%: 0.033+5.6+0.024 ms clock, 0.27+4.4/11/25+0.19 ms cpu, 428->428->16 MB, 17592186044415 MB goal, 8 P (forced)
通过 GC trace 可以看出,上面所说的 goal 变成了一个很诡异的值 17592186044415
实际上关闭 GC 后, Go 会将 goal 设置为一个极大值 ^uint64(0) ,那么对应的 GC 触发阈值也被调成了一个极大值,这种处理方式看起来也没什么问题,将阈值调大,预期永远不会再触发 GC
那么如果在关闭 GC 的情况下,手动调用 runtime.GC() 会导致什么呢?
由于 goal 和 gc_trigger 被设置成了极大值, mark assist 和 sweep assist 也会按照这个错误的值去计算,导致工作量预估错误,这一点可以从 trace 中进行证明
可以看到很诡异的 trace 图,这里不做深究,该方案与 GC pacing 信用机制不兼容
记住,不要在关闭 GC 的情况下手动触发 GC ,至少在当前 Go1.14 版本中仍存在这个问题
SetMaxHeap 的实现原理,简单来说是强行控制了 goal 的值
注: SetMaxHeap ,本质上是一个软限制,并不能解决 极端场景 下的 OOM ,可以配合内存监控和 debug.FreeOSMemory() 使用
SetMaxHeap 控制的是堆内存大小, Go 中除了堆内存还分配了如下内存,所以实际使用过程中,与实际硬件内存阈值之间需要留有一部分余量。
对于文章开始所述问题,使用 SetMaxHeap 后,预期的 GC 过程大概是这个样子
简单用法1
该方法简单粗暴,直接将 goal 设置为了固定值
注:通过上文所讲,触发 GC 实际上是 gc_trigger ,所以当阈值设置为 12GB 时,会提前一点触发 GC ,这里为了描述方便,近似认为 gc_trigger=goal
简单用法2
当不关闭 GC 时, SetMaxHeap 的逻辑是, goal 仍按照 gcpercent 进行计算,当 goal 小于 SetMaxHeap 阈值时不进行处理;当 goal 大于 SetMaxHeap 阈值时,将 goal 限制为 SetMaxHeap 阈值
注:通过上文所讲,触发 GC 实际上是 gc_trigger ,所以当阈值设置为 12GB 时,会提前一点触发 GC ,这里为了描述方便,近似认为 gc_trigger=goal
切换到 go1.14 分支,作者选择了 git checkout go1.14.5
选择官方提供的 cherry-pick 方式(可能需要梯子,文件改动不多,我后面会列出具体改动)
git fetch "https://go.googlesource.com/go" refs/changes/67/227767/3 &&git cherry-pick FETCH_HEAD
需要重新编译Go源码
注意点:
下面源码中的官方注释说的比较清楚,在一些关键位置加入了中文注释
入参bytes为要设置的阈值
notify 简单理解为 GC 的策略 发生变化时会向 channel 发送通知,后续源码可以看出“策略”具体指哪些内容
返回值为本次设置之前的 MaxHeap 值
$GOROOT/src/runtime/debug/garbage.go
$GOROOT/src/runtime/mgc.go
注:作者尽量用通俗易懂的语言去解释 Go 的一些机制和 SetMaxHeap 功能,可能有些描述与实现细节不完全一致,如有错误还请指出
gctrace: setting gctrace=1 causes the garbage collector to emit a single line to standarderror at each collection, summarizing the amount of memory collected and thelength of the pause. Setting gctrace=2 emits the same summary ...gopro9骑行设置参数要选对。1、拍摄运动镜头时,尽量选择更高的帧数以获得后期更多的升格(慢镜头)空间,一般在光线充足(户外)时,可以长期保持60fps的拍摄,特殊需要时选择再选择更高帧数拍摄。
2、ISO范围从400到6400。ISO上限建议设置为800或1600,ISO高于1600镜头噪点会过多,尤其是光线弱的环境,不如就让画面暗一点,而让画面的噪点少一点。
3、白平衡从3000k到6500K,此外CAMERARAW是对素材不做任何处理,保持相机的原始色温,适用于需要进行后期调色的用户。
4、锐度可以设置为低,因为前期尽可能少的锐化能在后期更大幅度的掌控画面。
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