本文将介绍 Go 语言中的 sync.Pool
并发原语,包括sync.Pool
的基本使用方法、使用注意事项等的内容。能够更好得使用sync.Pool
来减少对象的重复创建,最大限度实现对象的重复使用,减少程序GC的压力,以及提升程序的性能。
这里我们实现一个简单的JSON序列化器,能够实现将一个map[string]int
序列化为一个JSON字符串,实现如下:
func IntToStringMap(m map[string]int) (string, error) { // 定义一个bytes.Buffer,用于缓存数据 var buf bytes.Buffer buf.Write([]byte("{")) for k, v := range m { buf.WriteString(fmt.Sprintf(`"%s":%d,`, k, v)) } if len(m) > 0 { buf.Truncate(buf.Len() - 1) // 去掉最后一个逗号 } buf.Write([]byte("}")) return buf.String(), nil }
这里使用bytes.Buffer
来缓存数据,然后按照key:value
的形式,将数据生成一个字符串,然后返回,实现是比较简单的。
每次调用IntToStringMap
方法时,都会创建一个bytes.Buffer
来缓存中间结果,而bytes.Buffer
其实是可以被重用的,因为序列化规则和其并没有太大的关系,其只是作为一个缓存区来使用而已。
但是当前的实现为每次调用IntToStringMap
时,都会创建一个bytes.Buffer
,如果在一个应用中,请求并发量非常高时,频繁创建和销毁bytes.Buffer
将会带来较大的性能开销,会导致对象的频繁分配和垃圾回收,增加了内存使用量和垃圾回收的压力。
那有什么方法能够让bytes.Buffer
能够最大程度得被重复利用呢,避免重复的创建和回收呢?
其实我们可以发现,为了让bytes.Buffer
能够被重复利用,避免重复的创建和回收,我们此时只需要将bytes.Buffer
缓存起来,在需要时,将其从缓存中取出;当用完后,便又将其放回到缓存池当中。这样子,便不需要每次调用IntToStringMap
方法时,就创建一个bytes.Buffer
。
这里我们可以自己实现一个缓存池,当需要对象时,可以从缓存池中获取,当不需要对象时,可以将对象放回缓存池中。IntToStringMap
方法需要bytes.Buffer
时,便从该缓存池中取,当用完后,便重新放回缓存池中,等待下一次的获取。下面是一个使用切片实现的一个bytes.Buffer
缓存池。
type BytesBufferPool struct { mu sync.Mutex pool []*bytes.Buffer } func (p *BytesBufferPool) Get() *bytes.Buffer { p.mu.Lock() defer p.mu.Unlock() n := len(p.pool) if n == 0 { // 当缓存池中没有对象时,创建一个bytes.Buffer return &bytes.Buffer{} } // 有对象时,取出切片最后一个元素返回 v := p.pool[n-1] p.pool[n-1] = nil p.pool = p.pool[:n-1] return v } func (p *BytesBufferPool) Put(buffer *bytes.Buffer) { if buffer == nil { return } // 将bytes.Buffer放入到切片当中 p.mu.Lock() defer p.mu.Unlock() obj.Reset() p.pool = append(p.pool, buffer) }
上面BytesBufferPool
实现了一个bytes.Buffer
的缓存池,其中Get
方法用于从缓存池中取对象,如果没有对象,就创建一个新的对象返回;Put
方法用于将对象重新放入BytesBufferPool
当中,下面使用BytesBufferPool
来优化IntToStringMap
。
// 首先定义一个BytesBufferPool var buffers BytesBufferPool func IntToStringMap(m map[string]int) (string, error) { // bytes.Buffer不再自己创建,而是从BytesBufferPool中取出 buf := buffers.Get() // 函数结束后,将bytes.Buffer重新放回缓存池当中 defer buffers.Put(buf) buf.Write([]byte("{")) for k, v := range m { buf.WriteString(fmt.Sprintf(`"%s":%d,`, k, v)) } if len(m) > 0 { buf.Truncate(buf.Len() - 1) // 去掉最后一个逗号 } buf.Write([]byte("}")) return buf.String(), nil }
到这里我们通过自己实现了一个缓存池,成功对InitToStringMap
函数进行了优化,减少了bytes.Buffer
对象频繁的创建和回收,在一定程度上提高了对象的频繁创建和回收。
但是,BytesBufferPool
这个缓存池的实现,其实存在几点问题,其一,只能用于缓存bytes.Buffer
对象;其二,不能根据系统的实际情况,动态调整对象池中缓存对象的数量。假如某段时间并发量较高,bytes.Buffer
对象被大量创建,用完后,重新放回BytesBufferPool
之后,将永远不会被回收,这有可能导致内存浪费,严重一点,也会导致内存泄漏。
既然自定义缓存池存在这些问题,那我们不禁要问,Go语言标准库中有没有提供了更方便的方式,来帮助我们缓存对象呢?
别说,还真有,Go标准库提供了sync.Pool
,可以用来缓存那些需要频繁创建和销毁的对象,而且它支持缓存任何类型的对象,同时sync.Pool
是可以根据系统的实际情况来调整缓存池中对象的数量,如果一个对象长时间未被使用,此时将会被回收掉。
相对于自己实现的缓冲池,sync.Pool
的性能更高,充分利用多核cpu的能力,同时也能够根据系统当前使用对象的负载,来动态调整缓冲池中对象的数量,而且使用起来也比较简单,可以说是实现无状态对象缓存池的不二之选。
下面我们来看看sync.Pool
的基本使用方式,然后将其应用到IntToStringMap
方法的实现当中。
sync.Pool
的定义如下: 提供了Get
,Put
两个方法:
type Pool struct { noCopy noCopy local unsafe.Pointer // local fixed-size per-P pool, actual type is [P]poolLocal localSize uintptr // size of the local array victim unsafe.Pointer // local from previous cycle victimSize uintptr // size of victims array New func() any } func (p *Pool) Put(x any) {} func (p *Pool) Get() any {}
Get
方法: 从sync.Pool
中取出缓存对象Put
方法: 将缓存对象放入到sync.Pool
当中New
函数: 在创建sync.Pool
时,需要传入一个New
函数,当Get
方法获取不到对象时,此时将会调用New
函数创建新的对象返回。当使用sync.Pool
时,通常需要以下几个步骤:
sync.Pool
定义一个对象缓冲池下面是一个简单的代码的示例,展示了使用sync.Pool
大概的代码结构:
type struct data{ // 定义一些属性 } //1. 创建一个data对象的缓存池 var dataPool = sync.Pool{New: func() interface{} { return &data{} }} func Operation_A(){ // 2. 需要用到data对象的地方,从缓存池中取出 d := dataPool.Get().(*data) // 执行后续操作 // 3. 将对象重新放入缓存池中 dataPool.Put(d) }
下面我们使用sync.Pool
来对IntToStringMap
进行改造,实现对bytes.Buffer
对象的重用,同时也能够自动根据系统当前的状况,自动调整缓冲池中对象的数量。
// 1. 定义一个bytes.Buffer的对象缓冲池 var buffers sync.Pool = sync.Pool{ New: func() interface{} { return &bytes.Buffer{} }, } func IntToStringMap(m map[string]int) (string, error) { // 2. 在需要的时候,从缓冲池中取出一个bytes.Buffer对象 buf := buffers.Get().(*bytes.Buffer) buf.Reset() // 3. 用完之后,将其重新放入缓冲池中 defer buffers.Put(buf) buf.Write([]byte("{")) for k, v := range m { buf.WriteString(fmt.Sprintf(`"%s":%d,`, k, v)) } if len(m) > 0 { buf.Truncate(buf.Len() - 1) // 去掉最后一个逗号 } buf.Write([]byte("}")) return buf.String(), nil }
上面我们使用sync.Pool
实现了一个bytes.Buffer
的缓冲池,在 IntToStringMap
函数中,我们从 buffers
中获取一个 bytes.Buffer
对象,并在函数结束时将其放回池中,避免了频繁创建和销毁 bytes.Buffer
对象的开销。
同时,由于sync.Pool
在IntToStringMap
调用不频繁的情况下,能够自动回收sync.Pool
中的bytes.Buffer
对象,无需用户操心,也能减小内存的压力。而且其底层实现也有考虑到多核cpu并发执行,每一个processor都会有其对应的本地缓存,在一定程度也减少了多线程加锁的开销。
从上面可以看出,sync.Pool
使用起来非常简单,但是其还是存在一些注意事项,如果使用不当的话,还是有可能会导致内存泄漏等问题的,下面就来介绍sync.Pool
使用时的注意事项。
如果不注意放入sync.Pool
缓冲池中对象的大小,可能出现sync.Pool
中只存在几个对象,却占据了大量的内存,导致内存泄漏。
这里对于有固定大小的对象,并不需要太过注意放入sync.Pool
中对象的大小,这种场景出现内存泄漏的可能性小之又小。但是,如果放入sync.Pool
中的对象存在自动扩容的机制,如果不注意放入sync.Pool
中对象的大小,此时将很有可能导致内存泄漏。下面来看一个例子:
func Sprintf(format string, a ...any) string { p := newPrinter() p.doPrintf(format, a) s := string(p.buf) p.free() return s }
Sprintf
方法根据传入的format和对应的参数,完成组装,返回对应的字符串结果。按照普通的思路,此时只需要申请一个byte
数组,然后根据一定规则,将format
和参数
的内容放入byte
数组中,最终将byte
数组转换为字符串返回即可。
按照上面这个思路我们发现,其实每次使用到的byte
数组是可复用的,并不需要重复构建。
实际上Sprintf
方法的实现也是如此,byte
数组其实并非每次创建一个新的,而是会对其进行复用。其实现了一个pp
结构体,format
和参数
按照一定规则组装成字符串的职责,交付给pp
结构体,同时byte
数组作为pp
结构体的成员变量。
然后将pp
的实例放入sync.Pool
当中,实现pp
重复使用目的,从而简介避免了重复创建byte
数组导致频繁的GC,同时也提升了性能。下面是newPrinter
方法的逻辑,获取pp
结构体,都是从sync.Pool
中获取:
var ppFree = sync.Pool{ New: func() any { return new(pp) }, } // newPrinter allocates a new pp struct or grabs a cached one. func newPrinter() *pp { // 从ppFree中获取pp p := ppFree.Get().(*pp) // 执行一些初始化逻辑 p.panicking = false p.erroring = false p.wrapErrs = false p.fmt.init(&p.buf) return p }
下面回到上面的byte
数组,此时其作为pp
结构体的一个成员变量,用于字符串格式化的中间结果,定义如下:
// Use simple []byte instead of bytes.Buffer to avoid large dependency. type buffer []byte type pp struct { buf buffer // 省略掉其他不相关的字段 }
这里看起来似乎没啥问题,但是其实是有可能存在内存浪费甚至内存泄漏的问题。假如此时存在一个非常长的字符串需要格式化,此时调用Sprintf
来实现格式化,此时pp
结构体中的buffer
也同样需要不断扩容,直到能够存储整个字符串的长度为止,此时pp
结构体中的buffer
将会占据比较大的内存。
当Sprintf
方法完成之后,重新将pp
结构体放入sync.Pool
当中,此时pp
结构体中的buffer
占据的内存将不会被释放。
但是,如果下次调用Sprintf
方法来格式化的字符串,长度并没有那么长,但是此时从sync.Pool
中取出的pp
结构体中的byte数组
长度却是上次扩容之后的byte数组
,此时将会导致内存浪费,严重点甚至可能导致内存泄漏。
因此,因为pp
对象中buffer
字段占据的内存是会自动扩容的,对象的大小是不固定的,因此将pp
对象重新放入sync.Pool
中时,需要注意放入对象的大小,如果太大,可能会导致内存泄漏或者内存浪费的情况,此时可以直接抛弃,不重新放入sync.Pool
当中。事实上,pp
结构体重新放入sync.Pool
也是基于该逻辑,其会先判断pp
结构体中buffer
字段占据的内存大小,如果太大,此时将不会重新放入sync.Pool
当中,而是直接丢弃,具体如下:
func (p *pp) free() { // 如果byte数组的大小超过一定限度,此时将会直接返回 if cap(p.buf) > 64<<10 { return } p.buf = p.buf[:0] p.arg = nil p.value = reflect.Value{} p.wrappedErr = nil // 否则,则重新放回sync.Pool当中 ppFree.Put(p) }
基于以上总结,如果sync.Pool
中存储的对象占据的内存大小是不固定的话,此时需要注意放入对象的大小,防止内存泄漏或者内存浪费。
TCP连接和数据库连接等资源的获取和释放通常需要遵循一定的规范,比如需要在连接完成后显式地关闭连接等,这些规范是基于网络协议、数据库协议等规范而制定的,如果这些规范没有被正确遵守,就可能导致连接泄漏、连接池资源耗尽等问题。
当使用 sync.Pool
存储连接对象时,如果这些连接对象并没有显式的关闭,那么它们就会在内存中一直存在,直到进程结束。如果连接对象数量过多,那么这些未关闭的连接对象就会占用过多的内存资源,导致内存泄漏等问题。
举个例子,假设有一个对象Conn
表示数据库连接,它的Close
方法用于关闭连接。如果将Conn
对象放入sync.Pool
中,并在从池中取出并使用后没有手动调用Close
方法归还对象,那么这些连接就会一直保持打开状态,直到程序退出或达到连接数限制等情况。这可能会导致资源耗尽或其他一些问题。
以下是一个简单的示例代码,使用 sync.Pool
存储TCP连接对象,演示了连接对象泄漏的情况:
import ( "fmt" "net" "sync" "time" ) var pool = &sync.Pool{ New: func() interface{} { conn, err := net.Dial("tcp", "localhost:8000") if err != nil { panic(err) } return conn }, } func main() { // 模拟使用连接 for i := 0; i < 100; i++ { conn := pool.Get().(net.Conn) time.Sleep(100 * time.Millisecond) fmt.Fprintf(conn, "GET / HTTP/1.0\r\n\r\n") // 不关闭连接 // 不在使用连接时,释放连接对象到池中即可 pool.Put(conn) } }
在上面的代码中,我们使用 net.Dial
创建了一个 TCP 连接,并将其存储到 sync.Pool
中。在模拟使用连接时,我们从池中获取连接对象,向服务器发送一个简单的 HTTP 请求,然后将连接对象释放到池中。但是,我们没有显式地关闭连接对象。如果连接对象的数量很大,那么这些未关闭的连接对象就会占用大量的内存资源,导致内存泄漏等问题。
因此,对于数据库连接或者TCP连接这种资源的释放需要遵循一定的规范,此时不应该使用sync.Pool
来复用,可以自己实现数据库连接池等方式来实现连接的复用。
本文介绍了 Go 语言中的 sync.Pool
原语,它是实现对象重复利用,降低程序GC频次,提高程序性能的一个非常好的工具。
我们首先通过一个简单的JSON序列化器的实现,引入了需要对象重复使用的场景,进而自己实现了一个缓冲池,由该缓冲池存在的问题,进而引出sync.Pool
。接着,我们介绍了sync.Pool
的基本使用以及将其应用到JSON序列化器的实现当中。
在接下来,介绍了sync.Pool
常见的注意事项,如需要注意放入sync.Pool
对象的大小,对其进行了分析,从而讲述了sync.Pool
可能存在的一些注意事项,帮忙大家更好得对其进行使用。
基于以上内容,本文完成了对 sync.Pool
的介绍,希望能够帮助大家更好地理解和使用Go语言中的sync.Pool
。