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如何使用 SetMemoryLimit?

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Go 1.19中终于实现了SetMemoryLimit的功能。Go的GC并不像Java那样提供了很多的参数可以调整,目前也就有GOGC这么一个参数,所以能增加一个可以调整GC的参数确实让人兴奋。

一直关注Go性能同学一定知道,最近几年有两个调整Go GC的hack方式:

  • ballast[1]: 压舱石技术。使用一个”虚假”的内存占用,让Go运行时难以达到触发GC的阈值,来实现减少GC的次数,从而提高性能。如果你的程序的内存占用基本都会在某个阈值之下的话,这个技术非常有效,毕竟,Go很大的一部分性能消耗都是在GC上。这是twitch.tv的工程师提供的一种技术。
  • GOGC tuner[2]: 通过自动调整GOGC,来动态的调整GC的target,用来在内存足够的时候调整GOGC来减少GC的次数,这也是一个非常有趣有效的技术,在uber公司的实践中行之有效。这是uber工程师提供的一项技术,Uber的工程师并没有把它开源出来,不过曹大根据文章的原理实现了一个cch123/gogctuner[3]

现在, Go 1.19 提供了SetMemoryLimit的功能,通过这个方法,可以替换ballast的方案,部分替换GOGC Tuner的方案。

谈起这个功能的历史,可以追溯到2017年12月的#23044[4],它提议增加一个方法,可以指定最小的目标堆大小。这个issue大家讨论的热火朝天,结果就是2019年twitch.tv的工程师实现了ballast,从工程的角度验证了GC是可以优化,而且在实践中也有效。

2021年Go team的工程师 Michael Knyszek 发起一个提案#44309[5],包括设计文档user configurable memory target[6]。这个提案的跟踪issue最终归于#48409[7]

本来,这个提案预期在Go 1.18中实现,不过因为提案迟迟没有批准,所以最终会在Go 1.19中实现。

在撰写本文的时候,Go 1.19还在开发之中,不过这个提案的功能已经实现,剩下的是一些文档和bug修复的工作了,所以我们可以使用gotip[8]来测试。

这个提案的实现原来就是要实现(替换)ballast的功能,所以一旦Go 1.19发布, ballast的方案就可以废弃了。没想到今年突然Uber的工程师来了一个自动调整GOGC的方案,所以当前方案还不能完全代替GOGC tuner, 毕竟GOGC Tuner可以更灵活的调整GC的target,而SetMemoryLimit在设定的MemoryLimit之下,还是会频繁的进行GC, 如果加上GOGC=off的话,只能等待达到MemoryLimit才能GC,和GOGC Tuner的方式还有有所不同的,所以并不能完全替代GOGC tuner。

详细的 GC调优指导的官方文档[9]还没有完成,大家也可以关注一下,看看官方的建议。

This page is currently a work-in-progress and is expected to be complete by the time of the Go 1.19 release. See this tracking issue[10] for more details.

即使官方文档还没有完成,依照提案的内容,我们还是可以早点了解这个提案的功能以及带给我们的收益。

下面通过四个场景,观察一下此功能对GC的影响:

  • SetMemoryLimit + GOGC=off + MemoryLimit足够大
  • SetMemoryLimit + GOGC=off + MemoryLimit不足够大
  • SetMemoryLimit + GOGC=100 + MemoryLimit足够大
  • SetMemoryLimit + GOGC=100 + MemoryLimit不足够大

基本例子

本文通过Debian的benchmarks game中的btree例子[11]演示这四个场景。

因为这个例子会频繁生成二叉树,正适合内存分配和回收的场景。

package main

import (
 "flag"
 "fmt"
 "sync"
 "time"
)

type node struct {
 next *next
}

type next struct {
 left, right node
}

func create(d int) node {
 if d == 1 {
  return node{&next{node{}, node{}}}
 }
 return node{&next{create(d - 1), create(d - 1)}}
}

func (p node) check() int {
 sum := 1
 current := p.next
 for current != nil {
  sum += current.right.check() + 1
  current = current.left.next
 }
 return sum
}

var (
 depth = flag.Int("depth", 10, "depth")
)

func main() {
 flag.Parse()

 start := time.Now()
 const MinDepth = 4
 const NoTasks = 4
 maxDepth := *depth

 longLivedTree := create(maxDepth)

 stretchTreeCheck := ""
 wg := new(sync.WaitGroup)
 wg.Add(1)
 go func() {
  stretchDepth := maxDepth + 1
  stretchTreeCheck = fmt.Sprintf("stretch tree of depth %d\t check: %d",
   stretchDepth, create(stretchDepth).check())
  wg.Done()
 }()

 results := make([]string, (maxDepth-MinDepth)/2+1)
 for i := range results {
  depth := 2*i + MinDepth

  n := (1 << (maxDepth - depth + MinDepth)) / NoTasks

  tasks := make([]int, NoTasks)
  wg.Add(NoTasks)
  // 执行NoTasks个goroutine, 每个goroutine执行n个深度为depth的tree的check
  // 一共是n*NoTasks个tree,每个tree的深度是depth
  for t := range tasks {
   go func(t int) {
    check := 0
    for i := n; i > 0; i-- {
     check += create(depth).check()
    }
    tasks[t] = check
    wg.Done()
   }(t)
  }

  wg.Wait()
  check := 0 // 总检查次数
  for _, v := range tasks {
   check += v
  }
  results[i] = fmt.Sprintf("%d\t trees of depth %d\t check: %d",
   n*NoTasks, depth, check)
 }

 fmt.Println(stretchTreeCheck)

 for _, s := range results {
  fmt.Println(s)
 }

 fmt.Printf("long lived tree of depth %d\t check: %d\n",
  maxDepth, longLivedTree.check())

 fmt.Printf("took %.02f s", float64(time.Since(start).Milliseconds())/1000)
}

可以使用gotip build main.go生成Go 1.19编译的二进制文件。

后面的例子中我并没有使用debug.SetMemoryLimit设置MemoryLimit,而是使用环境变量GOMEMLIMIT

SetMemoryLimit + GOGC=off + MemoryLimit足够大

首先使用gotip build main.go编译出可执行的二进制文件soft_memory_limit

运行 GOMEMLIMIT=10737418240 GOGC=off GODEBUG=gctrace=1 ./soft_memory_limit -depth=21查看效果:

这里我设置的MemoryLimit为10G,整个程序中并没有达到这个内存阈值,所以没有GC发生。

是不是和设置ballast的效果一样。

SetMemoryLimit + GOGC=off + MemoryLimit不足够大

我们将MemoryLimit设置为1G,看看GC的表现(GOMEMLIMIT=1073741824 GOGC=off GODEBUG=gctrace=1 ./soft_memory_limit -depth=21):

可以看到程序的运行过程内存占用还是能够触达阈值1G的,这会导致几次的垃圾回收,整体运行时间和case1差别不到,原因是GC回收仅仅几次,可以忽略。

如果你把阈值设置更小,比如缩小10倍(GOMEMLIMIT=107374182 GOGC=off GODEBUG=gctrace=1 ./soft_memory_limit -depth=21),可以看到更频繁的垃圾回收,程序整体运行时间也显著增加:

SetMemoryLimit + GOGC=100 + MemoryLimit足够大

为了达到ballast的效果,前面的case都把GOGC设置为了off,如果我们设置为默认值100呢?

GOMEMLIMIT=10737418240 GOGC=100 GODEBUG=gctrace=1 ./soft_memory_limit -depth=21

可以看到,会有大量的GC事件,并且很多并没有达到阈值就发生GC了。这也是显而易见的,因为在没有达到MemoryLimit阈值的情况下,还是遵循GOGC的target决定要不要进行垃圾回收。

在这种情况下,可以使用GOGC tuner进行调优,避免这么多次的垃圾回收。

SetMemoryLimit + GOGC=100 + MemoryLimit不足够大

如果设置的MemoryLimit不足够大,在内存触达MemoryLimit的时候也会触发GC,只不过因为没有关闭GOGC,所以GOGC和触达MemoryLimit两种情况下都有可能触发GC,程序整体运行还是比较慢的。

综上所述,通过SetMemoryLimit设置一个较大的值,再加上 GOGC=off,可以实现ballast的效果。

但是在没有关闭GOGC的情况下,还是有可能会触发很多次的GC,影响性能,这个时候还得GOGC Tuner调优,减少触达MemoryLimit之前的GC次数。

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