go:垃圾回收GC触发条件详解

版本: go version go1.13 darwin/amd64

在go源码runtime目录中找到gcTrigger结构体,就能看出大致调用的位置

GC调用方式 所在位置 代码
定时调用 runtime/proc.go:forcegchelper() gcStart(gcTrigger{kind: gcTriggerTime, now: nanotime()})
分配内存时调用 runtime/malloc.go:mallocgc() gcTrigger{kind: gcTriggerHeap}
手动调用 runtime/mgc.go:GC() gcStart(gcTrigger{kind: gcTriggerCycle, n: n + 1})

调用入口有了,再进入gcStart

func gcStart(trigger gcTrigger) {
	...省略
	for trigger.test() && sweepone() != ^uintptr(0) {
		sweep.nbgsweep++
	}
	// Perform GC initialization and the sweep termination
	// transition.
	semacquire(&work.startSema)
	// Re-check transition condition under transition lock.
	这里做了双重锁,来判断是否符合GC条件
	if !trigger.test() {
		semrelease(&work.startSema)
		return
	}
	...省略
}
//是否需要触发GC
func (t gcTrigger) test() bool {
	if !memstats.enablegc || panicking != 0 || gcphase != _GCoff {
		return false
	}
	switch t.kind {
	case gcTriggerHeap:
		//gc_trigger是触发标记的堆大小。当heap_live≥gc_trigger时,标记阶段将开始。
		//这也是必须完成比例扫描的堆大小。
		//这是在标记终止期间根据下一个循环的触发器的triggerRatio计算的
		return memstats.heap_live >= memstats.gc_trigger

	case gcTriggerTime:
		if gcpercent < 0 {
			return false
		}
		lastgc := int64(atomic.Load64(&memstats.last_gc_nanotime))
		// forcegcperiod = 默认是2分钟
		return lastgc != 0 && t.now-lastgc > forcegcperiod
	case gcTriggerCycle:
		// t.n > work.cycles, but accounting for wraparound.
		return int32(t.n-work.cycles) > 0
	}
	return true
}

后面的代码就是正常的垃圾回收流程了,这里暂且不表,这里只关心gc的触发场景

关于golang垃圾回收,内存分配时何时会重新进入GC?

这里问题是gc的关键,比如当前用了10M内存,随着程序运行,使用内存不是一个固定的值,在当次GC标记结束后,会更新下一次触发gc的heap大小(gc_trigger),下次GC进入之后会在上述的test()函数中会进行heap大小的比较,如果符合条件就真正进行GC

func gcSetTriggerRatio(nextTriggerRatio)

补充:go的垃圾回收机制(GC)

常用的垃圾回收算法

1.引用计数(reference counting):如Python

2.标记-清扫(mark & sweep):如golang

3.复制收集(copy and collection):目前许多商业虚拟机都采用这种垃圾回收算法

Golang 的三色标记法

golang 的垃圾回收(GC)是基于标记清扫算法,这种算法需要进行 STW(stop the world),这个过程就会导致程序是卡顿的,频繁的 GC 会严重影响程序性能. golang 在此基础上进行了改进,通过三色标记清扫法与写屏障来减少 STW 的时间.

三色标记法的流程如下,它将对象通过白、灰、黑进行标记

1.所有对象最开始都是白色.

2.从 root 开始找到所有可达对象,标记为灰色,放入待处理队列。

3.历灰色对象队列,将其引用对象标记为灰色放入待处理队列,自身标记为黑色。

4.循环步骤3直到灰色队列为空为止,此时所有引用对象都被标记为黑色,所有不可达的对象依然为白色,白色的就是需要进行回收的对象。

三色标记法相对于普通标记清扫,减少了 STW 时间. 这主要得益于标记过程是 “on-the-fly” 的,在标记过程中是不需要 STW 的,它与程序是并发执行的,这就大大缩短了 STW 的时间.

写屏障

当标记和程序是并发执行的,这就会造成一个问题. 在标记过程中,有新的引用产生,可能会导致误清扫. 清扫开始前,标记为黑色的对象引用了一个新申请的对象,它肯定是白色的,而黑色对象不会被再次扫描,那么这个白色对象无法被扫描变成灰色、黑色,它就会最终被清扫,而实际它不应该被清扫. 这就需要用到屏障技术,golang 采用了写屏障,作用就是为了避免这类误清扫问题. 写屏障即在内存写操作前,维护一个约束,从而确保清扫开始前,黑色的对象不能引用白色对象.

GC 触发条件

1> 当前内存分配达到一定比例则触发

2> 2 分钟没有触发过 GC 则触发 GC

3> 手动触发,调用 runtime.GC()

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

(0)

相关推荐

  • golang等待触发事件的实例

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ type Wait interface { // Register waits returns a chan that waits on the given ID. // The chan will be triggered when Trigger is called with // the same ID. Register(id uint64) <-chan interface{} // Trigger triggers the waiting c

  • golang interface判断为空nil的实现代码

    要判断interface 空的问题,首先看下其底层实现. interface 底层结构 根据 interface 是否包含有 method,底层实现上用两种 struct 来表示:iface 和 eface.eface表示不含 method 的 interface 结构,或者叫 empty interface. 对于 Golang 中的大部分数据类型都可以抽象出来 _type 结构,同时针对不同的类型还会有一些其他信息. 1.eface type eface struct { _type *_t

  • 基于go interface{}==nil 的几种坑及原理分析

    本文是Go比较有名的一个坑,在以前面试的时候也被问过,为什么想起来写这个? 因为我们线上就真实出现过这个坑,写给不了解的人在使用 if err != nil 的时候提高警惕. Go语言的interface{}在使用过程中有一个特别坑的特性,当你比较一个interface{}类型的值是否是nil的时候,这是需要特别注意避免的问题. 先来看看一个demo: package main import "fmt" type ErrorImpl struct{} func (e *ErrorImp

  • 图解Golang的GC垃圾回收算法

    虽然Golang的GC自打一开始,就被人所诟病,但是经过这么多年的发展,Golang的GC已经改善了非常多,变得非常优秀了. 以下是Golang GC算法的里程碑: v1.1 STW v1.3 Mark STW, Sweep 并行 v1.5 三色标记法 v1.8 hybrid write barrier 经典的GC算法有三种: 引用计数(reference counting) . 标记-清扫(mark & sweep) . 复制收集(Copy and Collection) . Golang的G

  • go:垃圾回收GC触发条件详解

    版本: go version go1.13 darwin/amd64 在go源码runtime目录中找到gcTrigger结构体,就能看出大致调用的位置 GC调用方式 所在位置 代码 定时调用 runtime/proc.go:forcegchelper() gcStart(gcTrigger{kind: gcTriggerTime, now: nanotime()}) 分配内存时调用 runtime/malloc.go:mallocgc() gcTrigger{kind: gcTriggerHe

  • Java垃圾回收机制的示例详解

    目录 一.概述 二.对象已死? 1.引用计数算法 2.可达性分析算法 3.四种引用 4.生存还是死亡? 5.回收方法区 三.垃圾收集算法 1.分代收集理论 2.名词解释 3.标记-清除算法 4.标记-复制算法 5.标记-整理算法 一.概述 说起垃圾收集(Garbage Collection,下文简称GC),有不少人把这项技术当作Java语言的伴生产 物.事实上,垃圾收集的历史远远比Java久远,在1960年诞生于麻省理工学院的Lisp是第一门开始使 用内存动态分配和垃圾收集技术的语言.当Lisp

  • Java垃圾回收之复制算法详解

    之前的Java垃圾回收之标记清除算法详解 会导致内存碎片.下文的介绍的coping算法可以解决内存碎片问题. 概述 如果jvm使用了coping算法,一开始就会将可用内存分为两块,from域和to域, 每次只是使用from域,to域则空闲着.当from域内存不够了,开始执行GC操作,这个时候,会把from域存活的对象拷贝到to域,然后直接把from域进行内存清理. 应用场景 coping算法一般是使用在新生代中,因为新生代中的对象一般都是朝生夕死的,存活对象的数量并不多,这样使用coping算法

  • JVM的垃圾回收算法工作原理详解

    怎么判断对象是否可以被回收? 共有2种方法,引用计数法和可达性分析 1.引用计数法 所谓引用计数法就是给每一个对象设置一个引用计数器,每当有一个地方引用这个对象时,就将计数器加一,引用失效时,计数器就减一.当一个对象的引用计数器为零时,说明此对象没有被引用,也就是"死对象",将会被垃圾回收. 引用计数法有一个缺陷就是无法解决循环引用问题,也就是说当对象A引用对象B,对象B又引用者对象A,那么此时A,B对象的引用计数器都不为零,也就造成无法完成垃圾回收,所以主流的虚拟机都没有采用这种算法

  • Java垃圾回收之标记压缩算法详解

    之前写过的一篇Java垃圾回收之标记清除算法详解 ,这个算法有个缺点就是造成内存碎片,存在不连续的空间,这样会导致申请较大空间的时候,又需要进行垃圾回收.下面介绍一下标记压缩算法,可以避免内存碎片. 空白部分是不连续的. 概述 这个算法的标记清除阶段,跟Java垃圾回收之标记清除算法详解  中的是一样的,而对于压缩阶段,它的工作就是移动所有的可达对象到堆内存的同一个区域中,使他们紧凑的排列在一起,从而将所有非可达对象释放出来的空闲内存都集中在一起,通过这样的方式来达到减少内存碎片的目的.如下图:

  • Python中垃圾回收和del语句详解

    Python中的垃圾回收算法是采用引用计数, 当一个对象的引用计数为0时, Python的垃圾回收机制就会将对象回收 a = "larry" b = a larry这个字符串对象, 在第一行被贴了a标签后, 引用计数为1, 之后在第二行, 由贴上了b标签, 此时, 该字符串对象的引用计数为 a = "larry" b = a del a 注意: 在Python语言中, del语句操作某个对象的时候, 并不是直接将该对象在内存中删除, 而是将该对象的引用计数-1 &g

  • Python对象中__del__方法起作用的条件详解

    对象的__del__是对象在被gc消除回收的时候起作用的一个方法,它的执行一般也就意味着对象不能够继续引用. 示范代码如下: class Demo: def __del__(self): print("calling __del__") obj = Demo() del obj 程序执行结果如下: grey@DESKTOP-3T80NPQ:/mnt/e/01_workspace/02_programme_language/03_python/03_OOP/2017/08$python

  • JVM中四种GC算法案例详解

    目录 介绍 引用计数算法(Reference counting) 算法思想: 核心思想: 优点: 缺点: 例子如图: 标记–清除算法(Mark-Sweep) 算法思想: 优点 缺点 例子如图 标记–整理算法 算法思想 优点 缺点 例子 复制算法 算法思想 优点 缺点 总结 介绍 程序在运行过程中,会产生大量的内存垃圾(一些没有引用指向的内存对象都属于内存垃圾,因为这些对象已经无法访问,程序用不了它们了,对程序而言它们已经死亡),为了确保程序运行时的性能,java虚拟机在程序运行的过程中不断地进行

  • c++ cin 作为while条件(详解)

    本文一切测试在windows clion中进行 在clion中,ctrl +z并不是文件结束符 在cmd中运行,只需要ctrl+z再加回车就可以得到正确结果 1.cin cin是C++编程语言中的标准输入流对象,即istream类的对象.cin主要用于从标准输入读取数据,这里的标准输入,指的是终端的键盘.此外,cout是流的对象,即ostream类的对象,cerr是标准错误输出流的对象,也是ostream 类的对象.这里的标准输出指的是终端键盘,标准错误输出指的是终端的屏幕. 在理解cin功能时

  • jvm垃圾回收GC调优基础原理分析

    目录 核心概念(Core Concepts) Latency(延迟) Throughput(吞吐量) Capacity(系统容量) 相关示例 Tuning for Latency(调优延迟指标) Tuning for Throughput(吞吐量调优) Tuning for Capacity(调优系统容量) 说明: Capacity: 性能,能力,系统容量; 文中翻译为”系统容量“; 意为硬件配置. GC调优(Tuning Garbage Collection)和其他性能调优是同样的原理.初学者

随机推荐