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Go GC 简介 GC 与 mutator 线程并发运行，允许多个 GC 线程并行运行
GC 是一个使用写屏障的并发标记和清除 。
【go语言gc机制 go语言 gin】 GC 是非分代的，非紧凑的 。
Allocation 是按照大小隔离每个 P 分配的区域来完成的，以在消除常见情况下的锁的同时，最小化碎片 。
了解 GC 的好地方，可以从 Richard Jones 的 gchandbook.org 开始 。
1. GC 执行清除终止
a.Stop the world，这将导致所有 P 达到 GC 安全点 。
b.清除任何未清除过的 spans ， 只有在预期时间之前强制执行此 GC 周期时 ， 才会有未清除的 span。
2. GC 执行标记阶段
a.准备标记阶段 ， 将 gcphase 设置为 _GCmark （从 _GCoff 开始），启用写屏障，启用 mutator assist，并对根标记作业进行排队 。
在所有P都启用写屏障之前，不会扫描任何对象，这是使用STW完成的 。
b.Start the world ，从现在开始，GC 工作由调度器启动的 标记worker 和作 为allocation的一部分执行的assists来完成 。
写屏障将覆写的指针和任何指针写的新指针值都着色 。
新分配的对象立即被标记为黑色 。
c.GC 执行根标记作业 。包括： 扫描所有栈 ， 着色所有全局变量，以及 着色堆外运行时数据结构中的任何堆指针。
扫描栈会停止goroutine ， 对goroutine栈中找到的任何指针进行着色，然后恢复goroutine 。
d.GC 耗尽灰色对象的工作队列，将每个 灰色 对象扫描为 黑色，并对在该对象中找到的所有指针进行着色（反过来可能会将这些指针添加到工作队列中） 。
e.由于 GC work 分散在本地缓存中 ， 因此 GC 使用 分布式终止算法 来检测何时不再有根标记作业或灰色对象（参见 gcMarkDone 函数） 。
此时，GC 状态转换到标记终止（ gcMarkTermination ） 。
3. GC 执行标记终止gcMarkTermination
a.Stop the world
b.将 gcphase 设置为 _GCmarktermination ，并禁用 workers 和 assists 。
c.进行内务整理，如 flushing mcaches
4. GC 执行清除阶段
a.准备清除阶段，将 gcphase 设置为 _GCoff，设置清除状态并禁用写屏障 。
b.Start the world，从现在开始，新分配的对象是白色的，如有必要，在使用 spans 前 allocating 清除 spans。
c.GC 在后台进行 并发清除 并响应 allocation，见下面的描述 。
5. 当分配足够时，重复上面 1 开始的步骤，参见下面关于GC rate 的讨论 。
清除阶段与正常程序执行并发进行 。
在后台 goroutine 中，堆被惰性（当 goroutine 需要另一个 span 时）且并发地逐个 span 扫描（这有助于不是 CPU bound 的程序） 。
在 STW 标记终止 的结尾，所有的 span 都被标记为 需要清除。
后台清除器 goroutine 简单地逐个清除 span。
为了避免在存在未清除的 span 时请求更多的 OS内存，当 goroutine 需要另一个 span 时，它首先尝试通过清除来回收这些内存 。
当 goroutine 需要分配一个新的 小对象span 时，它会清除相同大小的小对象 span ，直到释放至少一个对象为止 。
当 goroutine 需要从堆中分配 大对象span 时，它会清除 span ， 直到将至少那么多页面释放到堆中 。
有一种情况，这可能是不够的：如果 goroutine 清除并释放两个不相邻的 单页span 到堆中，那么它将分配一个新的 双页span，但是仍然可以有其他 单页未清除的span，可以组合成 双页的span。
确保在未清除的 span 上不进行任何操作（这会破坏 GC 位图中的标记位）至关重要 。
在 GC 期间，所有 mcache 都被刷新到 中央缓存 中 ， 因此它们是空的 。
当一个 goroutine 抓取一个新的 span 到 mcache 时 ， goroutine 会清除 mcache。
当 goroutine 显式释放对象或设置 finalizer 时，goroutine 确保 span 已经清除（通过清除或者等待并发清除完成） 。
finalizer goroutine 仅在所有 span 已经清除时才开始 。
当下一次 GC 启动时，它将清除所有尚未清除的 span （如果有的话） 。
下一次 GC 是在我们分配了与已经使用的内存成正比的额外内存量之后 。
该比例由 GOGC 环境变量控制（默认为 100 ） 。
如果 GOGC=100，而我们使用的是 4M ，那么当达到 8M 时，我们将再次进行 GC（此标记在 next_gc 变量中被跟踪） 。
获取 GOGC ：
这使得 GC成本 与 allocation 成本 成线性比例 。
调整 GOGC 只会改变线性常量（以及使用的额外内存量） 。
为了防止在扫描大型对象时出现长时间的暂停，并提高并行性，垃圾收集器将大于 maxObletBytes 的对象的扫描作业分解为最多 maxObletBytes 的 oblets。
当扫描遇到大对象时，它只扫描第一个 oblet ，并将其余 oblets 作为新的扫描作业排队 。
为什么go语言适合开发网游服务器端个人觉得golang十分适合进行网游服务器端开发 ， 写下这篇文章总结一下 。从网游的角度看：要成功的运营一款网游 ， 很大程度上依赖于玩家自发形成的社区 。只有玩家自发形成一个稳定的生态系统，游戏才能持续下去，避免鬼城的出现 。而这就需要多次大量导入用户 ， 在同时在线用户量达到某个临界点的时候，才有可能完成 。因此，多人同时在线十分有必要 。再来看网游的常见玩法，除了排行榜这类统计和数据汇总的功能外 ， 基本没有需要大量CPU时间的应用 。以前的项目里，即时战斗产生的各种伤害计算对CPU的消耗也不大 。玩家要完成一次操作，需要通过客户端-服务器端-客户端这样一个来回 ， 为了获得高响应速度，满足玩家体验，服务器端的处理也不能占用太多时间 。所以 ， 每次请求对应的CPU占用是比较小的 。网游的IO主要分两个方面，一个是网络IO，一个是磁盘IO 。网络IO方面，可以分成美术资源的IO和游戏逻辑指令的IO，这里主要分析游戏逻辑的IO 。游戏逻辑的IO跟CPU占用的情况相似，每次请求的字节数很小 ， 但由于多人同时在线，因此并发数相当高 。另外，地图信息的广播也会带来比较频繁的网络通信 。磁盘IO方面，主要是游戏数据的保存 。采用不同的数据库，会有比较大的区别 。以前的项目里，就经历了从MySQL转向MongoDB这种内存数据库的过程，磁盘IO不再是瓶颈 。总体来说，还是用内存做一级缓冲，避免大量小数据块读写的方案 。针对网游的这些特点，golang的语言特性十分适合开发游戏服务器端 。首先，go语言提供goroutine机制作为原生的并发机制 。每个goroutine所需的内存很少，实际应用中可以启动大量的goroutine对并发连接进行响应 。goroutine与gevent中的greenlet很相像 ， 遇到IO阻塞的时候，调度器就会自动切换到另一个goroutine执行，保证CPU不会因为IO而发生等待 。而goroutine与gevent相比，没有了python底层的GIL限制，就不需要利用多进程来榨取多核机器的性能了 。通过设置最大线程数，可以控制go所启动的线程，每个线程执行一个goroutine，让CPU满负载运行 。同时，go语言为goroutine提供了独到的通信机制channel 。channel发生读写的时候 ， 也会挂起当前操作channel的goroutine，是一种同步阻塞通信 。这样既达到了通信的目的 ， 又实现同步 ， 用CSP模型的观点看 ， 并发模型就是通过一组进程和进程间的事件触发解决任务的 。虽然说，主流的编程语言之间，只要是图灵完备的，他们就都能实现相同的功能 。但go语言提供的这种协程间通信机制，十分优雅地揭示了协程通信的本质，避免了以往锁的显式使用带给程序员的心理负担，确是一大优势 。进行网游开发的程序员 ， 可以将游戏逻辑按照单线程阻塞式的写，不需要额外考虑线程调度的问题，以及线程间数据依赖的问题 。因为，线程间的channel通信，已经表达了线程间的数据依赖关系了，而go的调度器会给予妥善的处理 。另外，go语言提供的gc机制，以及对指针的保护式使用 ， 可以大大减轻程序员的开发压力 ， 提高开发效率 。展望未来 ， 我期待go语言社区能够提供更多的goroutine间的隔离机制 。个人十分推崇erlang社区的脆崩哲学 ， 推动应用发生预期外行为时，尽早崩溃，再fork出新进程处理新的请求 。对于协程机制 ， 需要由程序员保证执行的函数不会发生死循环，导致线程卡死 。
Golang什么时候会触发GCGolang采用了三色标记法来进行垃圾回收，那么在什么场景下会触发这个回收动作呢？
源码主要位于文件src/runtime/mgc.gogo version 1.16
触发条件从大方面说 ， 可分为 手动触发 和 系统触发 两种方式 。手动触发一般很少用，主要由开发者通过调用runtime.GC()函数来实现，而对于系统自动触发是运行时根据一些条件判断来进行的，这也正是本文要介绍的内容 。
不管哪种触发方式，底层回收机制是一样的 ， 所以我们先看一下手动触发，根据它来找系统触发的条件 。
可以看到开始执行GC的是gcStart()函数，它有一个gcTrigger参数，是一个触发条件结构体，它的结构体也很简单 。
其实在Golang 内部所有的GC都是通过gcStart()函数 ， 然后指定一个 gcTrigger的参数来开始的，而手动触发指定的条件值为gcTriggerCycle。gcStart 是一个很复杂的函数 ， 有兴趣的可以看一下源码实现 。
对于kind的值有三种，分别为 gcTriggerHeap 、gcTriggerTime和gcTriggerCycle。
运行时会通过gcTrigger.test()函数来决定是否需要触发GC，只要满足上面基中一个即可 。
到此我们基本明白了这三种触发GC的条件 ， 那么对于系统自动触发这种，Golang 从一个程序的开始到运行 ， 它又是如何一步一步监控到这个条件的呢？
其实 runtime 在程序启动时，会在一个初始化函数init()里启用一个forcegchelper()函数，这个函数位于proc.go文件 。
为了减少系统资源占用 ， 在forcegchelper函数里会通过goparkunlock()函数主动让自己陷入休眠，以后由sysmon()监控线程根据条件来恢复这个gc goroutine 。
可以看到sysmon()会在一个for语句里一直判断这个 gcTriggerTime这个条件是否满足 ， 如果满足的话，会将forcegc.g这个 goroutine 添加到全局队列里进行调度(这里forcegc是一个全局变量) 。
调度器在调度循环runtime.schedule中还可以通过垃圾收集控制器的runtime.gcControllerState.findRunnabledGCWorker获取并执行用于后台标记的任务 。
【golang】内存逃逸常见情况和避免方式因为如果变量的内存发生逃逸 ， 它的生命周期就是不可知的，其会被分配到堆上 ， 而堆上分配内存不能像栈一样会自动释放，为了解放程序员双手，专注于业务的实现，go实现了gc垃圾回收机制 ， 但gc会影响程序运行性能，所以要尽量减少程序的gc操作 。
1、在方法内把局部变量指针返回 ， 被外部引用，其生命周期大于栈，则溢出 。
2、发送指针或带有指针的值到channel ， 因为编译时候无法知道那个goroutine会在channel接受数据，编译器无法知道什么时候释放 。
3、在一个切片上存储指针或带指针的值 。比如[]*string，导致切片内容逃逸，其引用值一直在堆上 。
4、因为切片的append导致超出容量，切片重新分配地址 ， 切片背后的存储基于运行时的数据进行扩充，就会在堆上分配 。
5、在interface类型上调用方法 ， 在Interface调用方法是动态调度的，只有在运行时才知道 。
1、go语言的接口类型方法调用是动态，因此不能在编译阶段确定，所有类型结构转换成接口的过程会涉及到内存逃逸发生，在频次访问较高的函数尽量调用接口 。
2、不要盲目使用变量指针作为参数，虽然减少了复制，但变量逃逸的开销更大 。
3、预先设定好slice长度，避免频繁超出容量，重新分配 。
go语言gc机制的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容 ， 更多关于go语言 gin、go语言gc机制的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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