go语言分布图 go语言分布式

go程序如何分配堆栈的

在Go语言中有一些调试技巧能帮助我们快速找到问题，有时候你想尽可能多的记录异常但仍觉得不够，搞清楚堆栈的意义有助于定位Bug或者记录更完整的信息。

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本文将讨论堆栈跟踪信息以及如何在堆栈中识别函数所传递的参数。

Functions

先从这段代码开始：

Listing 1

01 package main

02

03 func main() {

04     slice := make([]string, 2, 4)

05     Example(slice, "hello", 10)

06 }

07

08 func Example(slice []string, str string, i int) {

09     panic("Want stack trace")

10 }

Example函数定义了3个参数，1个string类型的slice, 1个string和1个integer, 并且抛出了panic，运行这段代码可以看到这样的结果：

Listing 2

Panic: Want stack trace

goroutine 1 [running]:

main.Example(0x2080c3f50, 0x2, 0x4, 0x425c0, 0x5, 0xa)

/Users/bill/Spaces/Go/Projects/src/github.com/goinaction/code/

temp/main.go:9 +0x64

main.main()

/Users/bill/Spaces/Go/Projects/src/github.com/goinaction/code/

temp/main.go:5 +0x85

goroutine 2 [runnable]:

runtime.forcegchelper()

/Users/bill/go/src/runtime/proc.go:90

runtime.goexit()

/Users/bill/go/src/runtime/asm_amd64.s:2232 +0x1

goroutine 3 [runnable]:

runtime.bgsweep()

/Users/bill/go/src/runtime/mgc0.go:82

runtime.goexit()

/Users/bill/go/src/runtime/asm_amd64.s:2232 +0x1

堆栈信息中显示了在panic抛出这个时间所有的goroutines状态，发生的panic的goroutine会显示在最上面。

Listing 3

01 goroutine 1 [running]:

02 main.Example(0x2080c3f50, 0x2, 0x4, 0x425c0, 0x5, 0xa)

/Users/bill/Spaces/Go/Projects/src/github.com/goinaction/code/

temp/main.go:9 +0x64

03 main.main()

/Users/bill/Spaces/Go/Projects/src/github.com/goinaction/code/

temp/main.go:5 +0x85

第1行显示最先发出panic的是goroutine 1, 第二行显示panic位于main.Example中, 并能定位到该行代码，在本例中第9行引发了panic。

下面我们关注参数是如何传递的：

Listing 4

// Declaration

main.Example(slice []string, str string, i int)

// Call to Example by main.

slice := make([]string, 2, 4)

Example(slice, "hello", 10)

// Stack trace

main.Example(0x2080c3f50, 0x2, 0x4, 0x425c0, 0x5, 0xa)

这里展示了在main中带参数调用Example函数时的堆栈信息，比较就能发现两者的参数数量并不相同，Example定义了3个参数，堆栈中显示了6个参数。现在的关键问题是我们要弄清楚它们是如何匹配的。

第1个参数是string类型的slice，我们知道在Go语言中slice是引用类型，即slice变量结构会包含三个部分：指针、长度(Lengthe)、容量(Capacity)

Listing 5

// Slice parameter value

slice := make([]string, 2, 4)

// Slice header values

Pointer:  0x2080c3f50

Length:   0x2

Capacity: 0x4

// Declaration

main.Example(slice []string, str string, i int)

// Stack trace

main.Example(0x2080c3f50, 0x2, 0x4, 0x425c0, 0x5, 0xa)

因此，前面3个参数会匹配slice， 如下图所示：

Figure 1

figure provided by Georgi Knox

我们现在来看第二个参数，它是string类型，string类型也是引用类型，它包括两部分：指针、长度。

Listing 6

// String parameter value

"hello"

// String header values

Pointer: 0x425c0

Length:  0x5

// Declaration

main.Example(slice []string, str string, i int)

// Stack trace

main.Example(0x2080c3f50, 0x2, 0x4, 0x425c0, 0x5, 0xa)

可以确定，堆栈信息中第4、5两个参数对应代码中的string参数，如下图所示：

Figure 2

figure provided by Georgi Knox

最后一个参数integer是single word值。

Listing 7

// Integer parameter value

10

// Integer value

Base 16: 0xa

// Declaration

main.Example(slice []string, str string, i int)

// Stack trace

main.Example(0x2080c3f50, 0x2, 0x4, 0x425c0, 0x5, 0xa)

现在我们可以匹配代码中的参数到堆栈信息了。

Figure 3

figure provided by Georgi Knox

Methods

如果我们将Example作为结构体的方法会怎么样呢?

Listing 8

01 package main

02

03 import "fmt"

04

05 type trace struct{}

06

07 func main() {

08     slice := make([]string, 2, 4)

09

10     var t trace

11     t.Example(slice, "hello", 10)

12 }

13

14 func (t *trace) Example(slice []string, str string, i int) {

15     fmt.Printf("Receiver Address: %p\n", t)

16     panic("Want stack trace")

17 }

如上所示修改代码，将Example定义为trace的方法，并通过trace的实例t来调用Example。

再次运行程序，会发现堆栈信息有一点不同：

Listing 9

Receiver Address: 0x1553a8

panic: Want stack trace

01 goroutine 1 [running]:

02 main.(*trace).Example(0x1553a8, 0x2081b7f50, 0x2, 0x4, 0xdc1d0, 0x5, 0xa)

/Users/bill/Spaces/Go/Projects/src/github.com/goinaction/code/

temp/main.go:16 +0x116

03 main.main()

/Users/bill/Spaces/Go/Projects/src/github.com/goinaction/code/

temp/main.go:11 +0xae

首先注意第2行的方法调用使用了pointer receiver，在package名字和方法名之间多出了"*trace"字样。另外，参数列表的第1个参数标明了结构体(t)地址。我们从堆栈信息中看到了内部实现细节。

Packing

如果有多个参数可以填充到一个single word, 则这些参数值会合并打包：

Listing 10

01 package main

02

03 func main() {

04     Example(true, false, true, 25)

05 }

06 

07 func Example(b1, b2, b3 bool, i uint8) {

08     panic("Want stack trace")

09 }

这个例子修改Example函数为4个参数：3个bool型和1个八位无符号整型。bool值也是用8个bit表示，所以在32位和64位架构下，4个参数可以合并为一个single word。

Listing 11

01 goroutine 1 [running]:

02 main.Example(0x19010001)

/Users/bill/Spaces/Go/Projects/src/github.com/goinaction/code/

temp/main.go:8 +0x64

03 main.main()

/Users/bill/Spaces/Go/Projects/src/github.com/goinaction/code/

temp/main.go:4 +0x32

这是本例的堆栈信息，看下图的具体分析：

Listing 12

// Parameter values

true, false, true, 25

// Word value

Bits    Binary      Hex   Value

00-07   0000 0001   01    true

08-15   0000 0000   00    false

16-23   0000 0001   01    true

24-31   0001 1001   19    25

// Declaration

main.Example(b1, b2, b3 bool, i uint8)

// Stack trace

main.Example(0x19010001)

以上展示了参数值是如何匹配到4个参数的。当我们看到堆栈信息中包括十六进制值，需要知道这些值是如何传递的。

（十一）golang 内存分析

编写过C语言程序的肯定知道通过malloc()方法动态申请内存，其中内存分配器使用的是glibc提供的ptmalloc2。 除了glibc，业界比较出名的内存分配器有Google的tcmalloc和Facebook的jemalloc。二者在避免内存碎片和性能上均比glic有比较大的优势，在多线程环境中效果更明显。

Golang中也实现了内存分配器，原理与tcmalloc类似，简单的说就是维护一块大的全局内存，每个线程(Golang中为P)维护一块小的私有内存，私有内存不足再从全局申请。另外，内存分配与GC（垃圾回收）关系密切，所以了解GC前有必要了解内存分配的原理。

为了方便自主管理内存，做法便是先向系统申请一块内存，然后将内存切割成小块，通过一定的内存分配算法管理内存。 以64位系统为例，Golang程序启动时会向系统申请的内存如下图所示：

预申请的内存划分为spans、bitmap、arena三部分。其中arena即为所谓的堆区，应用中需要的内存从这里分配。其中spans和bitmap是为了管理arena区而存在的。

arena的大小为512G，为了方便管理把arena区域划分成一个个的page，每个page为8KB,一共有512GB/8KB个页；

spans区域存放span的指针，每个指针对应一个page，所以span区域的大小为(512GB/8KB)乘以指针大小8byte = 512M

bitmap区域大小也是通过arena计算出来，不过主要用于GC。

span是用于管理arena页的关键数据结构，每个span中包含1个或多个连续页，为了满足小对象分配，span中的一页会划分更小的粒度，而对于大对象比如超过页大小，则通过多页实现。

根据对象大小，划分了一系列class，每个class都代表一个固定大小的对象，以及每个span的大小。如下表所示：

上表中每列含义如下：

class： class ID，每个span结构中都有一个class ID, 表示该span可处理的对象类型

bytes/obj：该class代表对象的字节数

bytes/span：每个span占用堆的字节数，也即页数乘以页大小

objects: 每个span可分配的对象个数，也即（bytes/spans）/（bytes/obj）waste

bytes: 每个span产生的内存碎片，也即（bytes/spans）%（bytes/obj）上表可见最大的对象是32K大小，超过32K大小的由特殊的class表示，该class ID为0，每个class只包含一个对象。

span是内存管理的基本单位,每个span用于管理特定的class对象, 跟据对象大小，span将一个或多个页拆分成多个块进行管理。src/runtime/mheap.go:mspan定义了其数据结构：

以class 10为例，span和管理的内存如下图所示：

spanclass为10，参照class表可得出npages=1,nelems=56,elemsize为144。其中startAddr是在span初始化时就指定了某个页的地址。allocBits指向一个位图，每位代表一个块是否被分配，本例中有两个块已经被分配，其allocCount也为2。next和prev用于将多个span链接起来，这有利于管理多个span，接下来会进行说明。

有了管理内存的基本单位span，还要有个数据结构来管理span，这个数据结构叫mcentral，各线程需要内存时从mcentral管理的span中申请内存，为了避免多线程申请内存时不断的加锁，Golang为每个线程分配了span的缓存，这个缓存即是cache。src/runtime/mcache.go:mcache定义了cache的数据结构

alloc为mspan的指针数组，数组大小为class总数的2倍。数组中每个元素代表了一种class类型的span列表，每种class类型都有两组span列表，第一组列表中所表示的对象中包含了指针，第二组列表中所表示的对象不含有指针，这么做是为了提高GC扫描性能，对于不包含指针的span列表，没必要去扫描。根据对象是否包含指针，将对象分为noscan和scan两类，其中noscan代表没有指针，而scan则代表有指针，需要GC进行扫描。mcache和span的对应关系如下图所示：

mchache在初始化时是没有任何span的，在使用过程中会动态的从central中获取并缓存下来，跟据使用情况，每种class的span个数也不相同。上图所示，class 0的span数比class1的要多，说明本线程中分配的小对象要多一些。

cache作为线程的私有资源为单个线程服务，而central则是全局资源，为多个线程服务，当某个线程内存不足时会向central申请，当某个线程释放内存时又会回收进central。src/runtime/mcentral.go:mcentral定义了central数据结构：

lock: 线程间互斥锁，防止多线程读写冲突

spanclass : 每个mcentral管理着一组有相同class的span列表

nonempty: 指还有内存可用的span列表

empty: 指没有内存可用的span列表

nmalloc: 指累计分配的对象个数线程从central获取span步骤如下：

将span归还步骤如下：

从mcentral数据结构可见，每个mcentral对象只管理特定的class规格的span。事实上每种class都会对应一个mcentral,这个mcentral的集合存放于mheap数据结构中。src/runtime/mheap.go:mheap定义了heap的数据结构：

lock： 互斥锁

spans: 指向spans区域，用于映射span和page的关系

bitmap：bitmap的起始地址

arena_start: arena区域首地址

arena_used: 当前arena已使用区域的最大地址

central: 每种class对应的两个mcentral

从数据结构可见，mheap管理着全部的内存，事实上Golang就是通过一个mheap类型的全局变量进行内存管理的。mheap内存管理示意图如下：

系统预分配的内存分为spans、bitmap、arean三个区域，通过mheap管理起来。接下来看内存分配过程。

针对待分配对象的大小不同有不同的分配逻辑：

(0, 16B) 且不包含指针的对象： Tiny分配

(0, 16B) 包含指针的对象：正常分配

[16B, 32KB] : 正常分配

(32KB, -) : 大对象分配其中Tiny分配和大对象分配都属于内存管理的优化范畴，这里暂时仅关注一般的分配方法。

以申请size为n的内存为例，分配步骤如下：

Golang内存分配是个相当复杂的过程，其中还掺杂了GC的处理，这里仅仅对其关键数据结构进行了说明，了解其原理而又不至于深陷实现细节。1、Golang程序启动时申请一大块内存并划分成spans、bitmap、arena区域

2、arena区域按页划分成一个个小块。

3、span管理一个或多个页。

4、mcentral管理多个span供线程申请使用

5、mcache作为线程私有资源，资源来源于mcentral。

golang的线程模型——GMP模型

内核线程（Kernel-Level Thread ，KLT）

轻量级进程（Light Weight Process,LWP）：轻量级进程就是我们通常意义上所讲的线程，由于每个轻量级进程都由一个内核线程支持，因此只有先支持内核线程，才能有轻量级进程

用户线程与系统线程一一对应，用户线程执行如lo操作的系统调用时，来回切换操作开销相对比较大

多个用户线程对应一个内核线程，当内核线程对应的一个用户线程被阻塞挂起时候，其他用户线程也阻塞不能执行了。

多对多模型是可以充分利用多核CPU提升运行效能的

go线程模型包含三个概念：内核线程(M)，goroutine(G),G的上下文环境（P）；

GMP模型是goalng特有的。

P与M一般是一一对应的。P（上下文）管理着一组G（goroutine）挂载在M（内核线程）上运行，图中左边蓝色为正在执行状态的goroutine，右边为待执行状态的goroutiine队列。P的数量由环境变量GOMAXPROCS的值或程序运行runtime.GOMAXPROCS()进行设置。

当一个os线程在执行M1一个G1发生阻塞时，调度器让M1抛弃P，等待G1返回，然后另起一个M2接收P来执行剩下的goroutine队列（G2、G3...），这是golang调度器厉害的地方，可以保证有足够的线程来运行剩下所有的goroutine。

当G1结束后，M1会重新拿回P来完成，如果拿不到就丢到全局runqueue中，然后自己放到线程池或转入休眠状态。空闲的上下文P会周期性的检查全局runqueue上的goroutine，并且执行它。

另一种情况就是当有些P1太闲而其他P2很忙碌的时候，会从其他上下文P2拿一些G来执行。

详细可以翻看下方第一个参考链接，写得真好。

最后用大佬的总结来做最后的收尾————

Go语言运行时，通过核心元素G，M，P 和 自己的调度器，实现了自己的并发线程模型。调度器通过对G，M，P的调度实现了两级线程模型中操作系统内核之外的调度任务。整个调度过程中会在多种时机去触发最核心的步骤 “一整轮调度”，而一整轮调度中最关键的部分在“全力查找可运行G”，它保证了M的高效运行（换句话说就是充分使用了计算机的物理资源），一整轮调度中还会涉及到M的启用停止。最后别忘了，还有一个与Go程序生命周期相同的系统监测任务来进行一些辅助性的工作。

浅析Golang的线程模型与调度器

Golang CSP并发模型

Golang线程模型