详解Go逃逸分析

Go是一门带有垃圾回收的现代语言，它抛弃了传统C/C 的开发者需要手动管理内存的方式，实现了内存的主动申请和释放的管理。Go的垃圾回收，让堆和栈的概念对程序员保持透明，它增加的逃逸分析与GC，使得程序员的双手真正地得到了解放，给了开发者更多的精力去关注软件设计本身。

就像《CPU缓存体系对Go程序的影响》文章中说过的一样，“你不一定需要成为一名硬件工程师，但是你确实需要了解硬件的工作原理”。Go虽然帮我们实现了内存的自动管理，我们仍然需要知道其内在原理。内存管理主要包括两个动作：分配与释放。逃逸分析就是服务于内存分配，为了更好理解逃逸分析，我们先谈一下堆栈。

<h4>堆和栈</h4>

应用程序的内存载体，我们可以简单地将其分为堆和栈。

在Go中，栈的内存是由编译器自动进行分配和释放，栈区往往存储着函数参数、局部变量和调用函数帧，它们随着函数的创建而分配，函数的退出而销毁。一个goroutine对应一个栈，栈是调用栈（call stack）的简称。一个栈通常又包含了许多栈帧（stack frame），它描述的是函数之间的调用关系，每一帧对应一次尚未返回的函数调用，它本身也是以栈形式存放数据。

举例：在一个goroutine里，函数A()正在调用函数B()，那么这个调用栈的内存布局示意图如下。

与栈不同的是，应用程序在运行时只会存在一个堆。狭隘地说，内存管理只是针对堆内存而言的。程序在运行期间可以主动从堆上申请内存，这些内存通过Go的内存分配器分配，并由垃圾收集器回收。

栈是每个goroutine独有的，这就意味着栈上的内存操作是不需要加锁的。而堆上的内存，有时需要加锁防止多线程冲突（为什么要说有时呢，因为Go的内存分配策略学习了TCMalloc的线程缓存思想，他为每个处理器P分配了一个mcache，从mcache分配内存也是无锁的）。

而且，对于程序堆上的内存回收，还需要通过标记清除阶段，例如Go采用的三色标记法。但是，在栈上的内存而言，它的分配与释放非常廉价。简单地说，它只需要两个CPU指令：一个是分配入栈，另外一个是栈内释放。而这，只需要借助于栈相关寄存器即可完成。

另外还有一点，栈内存能更好地利用CPU的缓存策略。因为它们相较于堆而言是更连续的。

<h4>逃逸分析</h4>

那么，我们怎么知道一个对象是应该放在堆内存，还是栈内存之上呢？可以官网的FAQ（地址：https://golang.org/doc/faq）中找到答案。

如果可以，Go编译器会尽可能将变量分配到到栈上。但是，当编译器无法证明函数返回后，该变量没有被引用，那么编译器就必须在堆上分配该变量，以此避免悬挂指针（dangling pointer）。另外，如果局部变量非常大，也会将其分配在堆上。

那么，Go是如何确定的呢？答案就是：逃逸分析。编译器通过逃逸分析技术去选择堆或者栈，逃逸分析的基本思想如下：检查变量的生命周期是否是完全可知的，如果通过检查，则可以在栈上分配。否则，就是所谓的逃逸，必须在堆上进行分配。

Go语言虽然没有明确说明逃逸分析规则，但是有以下几点准则，是可以参考的。

<ul><li>逃逸分析是在编译器完成的，这是不同于jvm的运行时逃逸分析;</li><li>如果变量在函数外部没有引用，则优先放到栈中；</li><li>如果变量在函数外部存在引用，则必定放在堆中；</li></ul>

我们可通过<code>go build -gcflags '-m -l'</code>命令来查看逃逸分析结果，其中-m 打印逃逸分析信息，-l禁止内联优化。下面，我们通过一些案例，来熟悉一些常见的逃逸情况。

情况一：变量类型不确定

<pre><code class="lang-go">package main import "fmt" func main() { a := 666 fmt.Println(a) }</code></pre>

逃逸分析结果如下

<pre><code class="lang-go"> $ go build -gcflags '-m -l' main.go # command-line-arguments ./main.go:7:13: ... argument does not escape ./main.go:7:13: a escapes to heap</code></pre>

可以看到，分析结果告诉我们变量<code>a</code>逃逸到了堆上。但是，我们并没有外部引用啊，为啥也会有逃逸呢？为了看到更多细节，可以在语句中再添加一个<code>-m</code>参数。得到信息如下

<pre><code class="lang-go"> $ go build -gcflags '-m -m -l' main.go # command-line-arguments ./main.go:7:13: a escapes to heap: ./main.go:7:13: flow: {storage for ... argument} = &{storage for a}: ./main.go:7:13: from a (spill) at ./main.go:7:13 ./main.go:7:13: from ... argument (slice-literal-element) at ./main.go:7:13 ./main.go:7:13: flow: {heap} = {storage for ... argument}: ./main.go:7:13: from ... argument (spill) at ./main.go:7:13 ./main.go:7:13: from fmt.Println(... argument...) (call parameter) at ./main.go:7:13 ./main.go:7:13: ... argument does not escape ./main.go:7:13: a escapes to heap</code></pre>

a逃逸是因为它被传入了<code>fmt.Println</code>的参数中，这个方法参数自己发生了逃逸。

<pre><code class="lang-go">func Println(a ...interface{}) (n int, err error)</code></pre>

因为<code>fmt.Println</code>的函数参数为<code>interface</code>类型，编译期不能确定其参数的具体类型，所以将其分配于堆上。

情况二：暴露给外部指针

<pre><code class="lang-go">package main func foo() *int { a := 666 return &a } func main() { _ = foo() }</code></pre>

逃逸分析如下，变量a发生了逃逸。

<pre><code class="lang-go"> $ go build -gcflags '-m -m -l' main.go # command-line-arguments ./main.go:4:2: a escapes to heap: ./main.go:4:2: flow: ~r0 = &a: ./main.go:4:2: from &a (address-of) at ./main.go:5:9 ./main.go:4:2: from return &a (return) at ./main.go:5:2 ./main.go:4:2: moved to heap: a</code></pre>

这种情况直接满足我们上述中的原则：变量在函数外部存在引用。这个很好理解，因为当函数执行完毕，对应的栈帧就被销毁，但是引用已经被返回到函数之外。如果这时外部从引用地址取值，虽然地址还在，但是这块内存已经被释放回收了，这就是非法内存，问题可就大了。所以，很明显，这种情况必须分配到堆上。

情况三：变量所占内存较大

<pre><code class="lang-go">func foo() { s := make([]int, 10000, 10000) for i := 0; i < len(s); i { s[i] = i } } func main() { foo() }</code></pre>

逃逸分析结果

<pre><code class="lang-go">$ go build -gcflags '-m -m -l' main.go # command-line-arguments ./main.go:4:11: make([]int, 10000, 10000) escapes to heap: ./main.go:4:11: flow: {heap} = &{storage for make([]int, 10000, 10000)}: ./main.go:4:11: from make([]int, 10000, 10000) (too large for stack) at ./main.go:4:11 ./main.go:4:11: make([]int, 10000, 10000) escapes to heap</code></pre>

可以看到，当我们创建了一个容量为10000的<code>int</code>类型的底层数组对象时，由于对象过大，它也会被分配到堆上。这里我们不禁要想一个问题，为啥大对象需要分配到堆上。

这里需要注意，在上文中没有说明的是：在Go中，执行用户代码的goroutine是一种用户态线程，其调用栈内存被称为用户栈，它其实也是从堆区分配的，但是我们仍然可以将其看作和系统栈一样的内存空间，它的分配和释放是通过编译器完成的。与其相对应的是系统栈，它的分配和释放是操作系统完成的。在GMP模型中，一个M对应一个系统栈（也称为M的<code>g0</code>栈），M上的多个goroutine会共享该系统栈。

不同平台上的系统栈最大限制不同。

<pre><code class="lang-bash">$ ulimit -s 8192</code></pre>

以x86_64架构为例，它的系统栈大小最大可为8Mb。我们常说的goroutine初始大小为2kb，其实说的是用户栈，它的最小和最大可以在<code>runtime/stack.go</code>中找到，分别是2KB和1GB。

<pre><code class="lang-go">// The minimum size of stack used by Go code _StackMin = 2048 ... var maxstacksize uintptr = 1 << 20 // enough until runtime.main sets it for real</code></pre>

而堆则会大很多，从1.11之后，Go采用了稀疏的内存布局，在Linux的x86-64架构上运行时，整个堆区最大可以管理到256TB的内存。所以，为了不造成栈溢出和频繁的扩缩容，大的对象分配在堆上更加合理。那么，多大的对象会被分配到堆上呢。

通过测试，小菜刀发现该大小为64KB（这在Go内存分配中是属于大对象的范围：>32kb），即<code>s :=make([]int, n, n)</code>中，一旦<code>n</code>达到8192，就一定会逃逸。注意，网上有人通过<code>fmt.Println(unsafe.Sizeof(s))</code>得到<code>s</code>的大小为24字节，就误以为只需分配24个字节的内存，这是错误的，因为实际还有底层数组的内存需要分配。

情况四：变量大小不确定

我们将情况三种的示例，简单更改一下。

<pre><code class="lang-go">package main func foo() { n := 1 s := make([]int, n) for i := 0; i < len(s); i { s[i] = i } } func main() { foo() }</code></pre>

得到逃逸分析结果如下

<pre><code class="lang-go">$ go build -gcflags '-m -m -l' main.go # command-line-arguments ./main.go:5:11: make([]int, n) escapes to heap: ./main.go:5:11: flow: {heap} = &{storage for make([]int, n)}: ./main.go:5:11: from make([]int, n) (non-constant size) at ./main.go:5:11 ./main.go:5:11: make([]int, n) escapes to heap</code></pre>

这次，我们在<code>make</code>方法中，没有直接指定大小，而是填入了变量<code>n</code>，这时Go逃逸分析也会将其分配到堆区去。可见，为了保证内存的绝对安全，Go的编译器可能会将一些变量不合时宜地分配到堆上，但是因为这些对象最终也会被垃圾收集器处理，所以也能接受。

<h4>总结</h4>

本文只列举了逃逸分析的部分例子，实际的情况还有很多，理解思想最重要。这里就不过多列举了。

既然Go的堆栈分配对于开发者来说是透明的，编译器已经通过逃逸分析为对象选择好了分配方式。那么我们还可以从中获益什么？

答案是肯定的，理解逃逸分析一定能帮助我们写出更好的程序。知道变量分配在栈堆之上的差别，那么我们就要尽量写出分配在栈上的代码，堆上的变量变少了，可以减轻内存分配的开销，减小gc的压力，提高程序的运行速度。

所以，你会发现有些Go上线项目，它们在函数传参的时候，并没有传递结构体指针，而是直接传递的结构体。这个做法，虽然它需要值拷贝，但是这是在栈上完成的操作，开销远比变量逃逸后动态地在堆上分配内存少的多。当然该做法不是绝对的，如果结构体较大，传递指针将更合适。

因此，从GC的角度来看，指针传递是个双刃剑，需要谨慎使用，否则线上调优解决GC延时可能会让你崩溃。

到此这篇关于“详解Go逃逸分析”的文章就介绍到这了,更多文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持JQ教程网！

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