Go sync.Pool 浅析

Posted 2021-05-18 HHFCodeRv

hi, 大家好，我是 haohongfan。

sync.Pool 应该是 Go 里面明星级别的数据结构，有很多优秀的文章都在介绍这个结构，本篇文章简单剖析下 sync.Pool。不过说实话 sync.Pool 并不是我们日常开发中使用频率很高的的并发原语。

尽管用的频率很低，但是不可否认的是 sync.Pool 确实是 Go 的杀手锏，合理使用 sync.Pool 会让我们的程序性能飙升。本篇文章会从使用方式，源码剖析，运用场景等方面，让你对 sync.Pool 有一个清晰的认知。

使用方式

sync.Pool 使用很简单，但是想用对却很麻烦，因为你有可能看到网上一堆错误的示例，各位同学在搜索 sync.Pool 的使用例子时，要特别注意。

sync.Pool 是一个内存池。通常内存池是用来防止内存泄露的（例如C/C++)。sync.Pool 这个内存池却不是干这个的，带 GC 功能的语言都存在垃圾回收 STW 问题，需要回收的内存块越多，STW 持续时间就越长。如果能让 new 出来的变量，一直不被回收，得到重复利用，是不是就减轻了 GC 的压力。

正确的使用示例（下面的demo选自gin）

func (engine *Engine) ServeHTTP(w http.ResponseWriter, req *http.Request) {
    c := engine.pool.Get().(*Context)
    c.writermem.reset(w)
    c.Request = req
    c.reset()

    engine.handleHTTPRequest(c)

    engine.pool.Put(c)
}

一定要注意的是：是先 Get 获取内存空间，基于这个内存做相关的处理，然后再将这个内存还回（Put）到 sync.Pool。

Pool 结构

源码图解

简单点可以总结成下面的流程：

Sync.Pool 梳理

Pool 的内容会清理？清理会造成数据丢失吗？

sync.Pool 会在每个 GC 周期内定期清理 sync.Pool 内的数据。定时清理数据并不会造成数据丢失。

要分几个方面来说这个问题。

1. 已经从 sync.Pool Get 的值，在 poolClean 时虽说将 pool.local 置成了nil，Get 到的值依然是有效的，是被 GC 标记为黑色的，不会被 GC回收，当 Put 后又重新加入到 sync.Pool 中
2. 在第一个 GC 周期内 Put 到 sync.Pool 的数值，在第二个 GC 周期没有被 Get 使用，就会被放在 local.victim 中。如果在 第三个 GC 周期仍然没有被使用就会被 GC 回收。

runtime.GOMAXPROCS 与 pool 之间的关系？

s := p.localSize
l := p.local
if uintptr(pid) < s {
    return indexLocal(l, pid), pid
}

if p.local == nil {
    allPools = append(allPools, p)
}
// If GOMAXPROCS changes between GCs, we re-allocate the array and lose the old one.
size := runtime.GOMAXPROCS(0)
local := make([]poolLocal, size)
atomic.StorePointer(&p.local, unsafe.Pointer(&local[0])) // store-release
runtime_StoreReluintptr(&p.localSize, uintptr(size))     // store-release

runtime.GOMAXPROCS(0) 是获取当前最大的 p 的数量。sync.Pool 的 poolLocal 数量受 p 的数量影响，会开辟 runtime.GOMAXPROCS(0) 个 poolLocal。某些场景下我们会使用 runtime.GOMAXPROCS（N) 来改变 p 的数量，会使 sync.Pool 的 pool.poolLocal 释放重新开辟新的空间。

为什么要开辟 runtime.GOMAXPROCS 个 local？

pool.local 是个 poolLocal 结构，这个结构体是 private + shared链表组成，在多 goroutine 的 Get/Put 下是有数据竞争的，如果只有一个 local 就需要加锁来操作。每个 p 的 local 就能减少加锁造成的数据竞争问题。

New() 的作用？假如没有 New 会出现什么情况？

从上面的 pool.Get 流程图可以看出来，从 sync.Pool 获取一个内存会尝试从当前 private，shared，其他的 p 的 shared 获取或者 victim 获取，如果实在获取不到时，才会调用 New 函数来获取。也就是 New() 函数才是真正开辟内存空间的。New() 开辟出来的的内存空间使用完毕后，调用 pool.Put 函数放入到 sync.Pool 中被重复利用。

如果 New 函数没有被初始化会怎样呢？很明显，sync.Pool 就废掉了，因为没有了初始化内存的地方了。

先 Put，再 Get 会出现什么情况？

一定要注意，下面这个例子的用法是错误的

func main(){
    pool:= sync.Pool{
        New: func() interface{} {
            return item{}
        },
    }
    pool.Put(item{value:1})
    data := pool.Get()
    fmt.Println(data)
}

如果你直接跑这个例子，能得到你想像的结果，但是在某些情况下就不是这个结果了。

在 Pool.Get 注释里面有这么一句话：“Callers should not assume any relation between values passed to Put and the values returned by Get.”，告诉我们不能把值 Pool.Put 到 sync.Pool 中，再使用 Pool.Get 取出来，因为 sync.Pool 不是 map 或者 slice，放入的值是有可能拿不到的，sync.Pool 的数据结构就不支持做这个事情。

前面说使用 sync.Pool 容易被错误示例误导，就是上面这个写法。为什么 Put 的值 再 Get 会出现问题？

• 情况1：sync.Pool 的 poolCleanup 函数在系统 GC 时会被调用，Put 到 sync.Pool 的值，由于有可能一直得不到利用，被在某个 GC 周期内就有可能被释放掉了。
• 情况2：不同的 goroutine 绑定的 p 有可能是不一样的，当前 p 对应的 goroutine 放入到 sync.Pool 的值有可能被其他的 p 对应的 goroutine 取到，导致当前 goroutine 再也取不到这个值。
• 情况3：使用 runtime.GOMAXPROCS（N) 来改变 p 的数量，会使 sync.Pool 的 pool.poolLocal 释放重新开辟新的空间，导致 sync.Pool 被释放掉。
• 情况4：还有很多情况

只 Get 不 Put 会内存泄露吗？

使用其他的池，如连接池，如果取连接使用后不放回连接池，就会出现连接池泄露，是不是 sync.Pool 也有这个问题呢？

通过上面的流程图，可以看出来 Pool.Get 的时候会尝试从当前 private，shared，其他的 p 的 shared 获取或者 victim 获取，如果实在获取不到时，才会调用 New 函数来获取，New 出来的内容本身还是受系统 GC 来控制的。所以如果我们提供的 New 实现不存在内存泄露的话，那么 sync.Pool 是不会内存泄露的。当 New 出来的变量如果不再被使用，就会被系统 GC 给回收掉。

如果不 Put 回 sync.Pool，会造成 Get 的时候每次都调用的 New 来从堆栈申请空间，达不到减轻 GC 压力。

使用场景

上面说到 sync.Pool 业务开发中不是一个常用结构，我们业务开发中没必要假想某块代码会有强烈的性能问题，一上来就用 sync.Pool 硬怼。 sync.Pool 主要是为了解决 Go GC 压力过大问题的，所以一般情况下，当线上高并发业务出现 GC 问题需要被优化时，才需要用 sync.Pool 出场。

使用注意点

1. sync.Pool 同样不能被复制。
2. 好的使用习惯，从 pool.Get 出来的值进行数据的清空（reset），防止垃圾数据污染。

本文基于的 Go 源码版本：1.16.2

参考链接

1. 深度解密 Go 语言之 sync.Pool https://www.cnblogs.com/qcrao-2018/p/12736031.html
2. 请问sync.Pool有什么缺点？https://mp.weixin.qq.com/s/2ZC1BWTylIZMmuQ3HwrnUg
3. Go 1.13中 sync.Pool 是如何优化的? https://colobu.com/2019/10/08/how-is-sync-Pool-improved-in-Go-1-13/

sync.Pool 的剖析到这里基本就写完了，想跟我交流的可以在评论区留言。