手摸手Go 深入剖析sync.Pool
如果能够将所有内存都分配到栈上无疑性能是最佳的，但不幸的是我们不可避免需要使用堆上分配的内存。我们可以优化使用堆内存时的性能损耗吗？答案是肯定的。Go同步包中，sync.Pool提供了保存和访问一组临时对象并复用它们的能力。
对于一些创建成本昂贵、频繁使用的临时对象，使用sync.Pool可以减少内存分配，降低GC压力。因为Go的gc算法是根据标记清除改进的三色标记法,如果频繁创建大量临时对象，势必给GC标记带来负担，CPU也很容易出现毛刺现象。当然需要注意的是：存储在Pool中的对象随时都可能在不被通知的情况下被移除。所以并不是所有频繁使用、创建昂贵的对象都适用，比如DB连接、线程池。
Talk is cheap,Show me your code
因为Go1.13版本后对sync.Pool做了优化，放弃了利用sync.Mutex加锁的方式该用CAS加带环形数组的双向链表的方式来实现，本文基于Go1.15.8最新稳定版本分析。
基本使用
package main
import "sync"
type Person struct {
Age int
}
// 初始化pool
var personPool = sync.Pool{
New: func() interface{} {
return new(Person)
},
}
func main() {
// 获取一个实例
newPerson := personPool.Get().(*Person)
// 回收对象 以备其他协程使用
defer personPool.Put(newPerson)
newPerson.Age = 25
}
使用起来比较简单大概分三步：
初始化Pool
提供一个New函数，当Pool中未缓存该对象时调用
使用 Get从缓存池中获取对象，接着进行业务逻辑处理即可使用完毕 利用 Put将对象交还给缓存池
需要注意的是：跟sync.Mutex一样sync.Pool第一次使用之后是不允许被拷贝的。
那sync.Pool对性能优化真的有这么大魔力吗？Benchmark之
import (
"testing"
)
func BenchmarkWithoutPool(b *testing.B) {
var p *Person
b.ReportAllocs()
b.ResetTimer()
for i := 0; i < b.N; i++ {
for j := 0; j < 10000; j++ {
p = new(Person)
p.Age = 30
}
}
}
func BenchmarkWithPool(b *testing.B) {
var p *Person
b.ReportAllocs()
b.ResetTimer()
for i := 0; i < b.N; i++ {
for j := 0; j < 10000; j++ {
p = personPool.Get().(*Person)
p.Age = 30
personPool.Put(p)
}
}
}
基准测试结果：
BenchmarkWithoutPool
BenchmarkWithoutPool-8 7630 135523 ns/op 80000 B/op 10000 allocs/op
BenchmarkWithPool
BenchmarkWithPool-8 9865 126072 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
工作原理
没有啥一张图搞不定的
如果不行 那就再来一张
sync.Pool 数据结构
type Pool struct {
noCopy noCopy
// 实际指向[]poolLocal 每个P对应一个poolLocal 数组大小取决于P的数量 runtime.GOMAXPROCS(0)
local unsafe.Pointer
localSize uintptr // []poolLocal的大小
victim unsafe.Pointer // local from previous cycle
victimSize uintptr // size of victims array
//当缓存池无对应对象时调用
New func() interface{}
}
相较于Go1.13之前版本，sync.Pool的结构体中新增了victim、victimSize字段
sync.Pool主要维护了一个sync.poolLocal的数组，数组大小由runtime.GOMAXPROCS(0)决定。
type poolLocal struct {
poolLocalInternal
// Prevents false sharing on widespread platforms with
// 128 mod (cache line size) = 0 .
pad [128 - unsafe.Sizeof(poolLocalInternal{})%128]byte
}
// Local per-P Pool appendix.
type poolLocalInternal struct {
private interface{} // 只能被对应的P使用
shared poolChain // 本地的P可以从Head 进行pushHead/popHead 其他的P可以popTail.
}
poolLocal内部又由P私有空间private和共享空间shared。共享空间是一个双端队列，双端队列每个节点又对应着一个环形数组，听着貌似有点儿绕，老规矩上图：
poolDequeue算是个逻辑上的环形数组，字段vals存储着实际的值，出于操作原子性的考虑，headTail字段将首尾索引融合在一起，高32位为head的索引下标，低32位为tail的索引下标，head和tail指向同一位置则表示环形数组为空。
代码佐证：
func (d *poolDequeue) unpack(ptrs uint64) (head, tail uint32) {
const mask = 1<1
head = uint32((ptrs >> dequeueBits) & mask)
tail = uint32(ptrs & mask)
return
}
func (d *poolDequeue) pack(head, tail uint32) uint64 {
const mask = 1<1
return (uint64(head) << dequeueBits) |
uint64(tail&mask)
}
sync.Pool实际使用过程中又将poolDequeue进行了包装，因为数组大小是固定，所以为了让他大小可变，将其包装成了poolChainElt双向链表。
操作方法
接下来我们来剖析一下sync.Pool几个核心流程
获取对象 p.Get
获取对象，大体流程：
将当前goroutine与P绑定并防止被抢占 具体是调用了 runtime_procPin，返回poolLocal和P的id优先从私有空间获取对象 若私有空间没有，则尝试从共享区域获取 若共享区域也没拿到，则尝试从别人那边“偷”来一个 若偷都偷不到，那么自己手动New一个
func (p *Pool) Get() interface{} {
// 将当前goroutine与P进行绑定 runtime_procPin禁用抢占
// 返回poolLocal与P的id
l, pid := p.pin()
x := l.private //尝试直接从私有空间拿
l.private = nil
if x == nil {
//从共享区域头部拿
x, _ = l.shared.popHead()
if x == nil {
//直接实在没有 尝试去别人那边看看能不能偷个
x = p.getSlow(pid)
}
}
// 解除抢占禁用
runtime_procUnpin()
// 都没有 那只好自己New一个
if x == nil && p.New != nil {
x = p.New()
}
return x
}
那么我们来看看goroutine 是怎么跟P绑定的
func (p *Pool) pin() (*poolLocal, int) {
pid := runtime_procPin()
// pinSlow中我们先存储local再存储localSize,这里我们以相反顺序加载
// 因为我们已经禁用了抢占 GC这期间不会发生 因此我们需要观察local的大小至少跟localSize一样
s := atomic.LoadUintptr(&p.localSize) // load-acquire
l := p.local // load-consume
if uintptr(pid) < s {
return indexLocal(l, pid), pid
}
// 运行过程中可能会存在调整P的情况 或者GC了
return p.pinSlow()
}
这里我们先调用runtime_procPin()，为啥它这么牛逼，不仅让P不会被抢占，还让GC为之折腰？
番外:禁止抢占
func runtime_procPin() int
//go:linkname sync_runtime_procPin sync.runtime_procPin
//go:nosplit
func sync_runtime_procPin() int {
return procPin()
}
//go:nosplit
func procPin() int {
_g_ := getg()
mp := _g_.m
mp.locks++
return int(mp.p.ptr().id)
}
正如所见，兜兜转转实际绑定goroutine和P、禁用抢占交给了procPin。procPin首先从TLS或专用寄存器拿到当前的goroutine，然后获取当前gorountine绑定的物理线程，并对物理线程的locks属性自增操作。这意味什么呢？
这里可能涉及到一些goroutine调度的内容，Go runtime调度是一个GPM模型。G为调度的基本单元，P可以理解为运行G的逻辑CPU M为系统线程。何为抢占？
即，将m绑定的P给占用，因为Go runtime中99.9%的任务都需要P才能执行任务。Go运行时调度主要存在两种抢占的情况：
第一种情况，进行系统调用的 G，因为存在阻塞，傻傻等在那里会比较浪费计算资源，为了让其他goroutine不被饿死第二种情况，如果一个 G运行时间太长，P中其他G得不到执行也会饿死
抢占实现
Go中的抢占是sysmon实现的。对 没错就是runtime.main里的那个sysmon也是唯一一个脱离GPM模型只需GM即可运行的特例。sysmon中包含了netpool、retake、forcegc、scavengeheap，这里抢占我们需要关注下retake。
//go:nowritebarrierrec
func sysmon() {
...
// retake P's blocked in syscalls
// and preempt long running G's
if retake(now) != 0 {
idle = 0
} else {
idle++
}
...
}
func retake(now int64) uint32 {
...
if s == _Prunning || s == _Psyscall {
// Preempt G if it's running for too long.
t := int64(_p_.schedtick)
if int64(pd.schedtick) != t {
pd.schedtick = uint32(t)
pd.schedwhen = now
} else if pd.schedwhen+forcePreemptNS <= now {//G运行时间超过forcePreemptNS
preemptone(_p_)
// In case of syscall, preemptone() doesn't
// work, because there is no M wired to P.
sysretake = true
}
...
}
P处于运行中或系统调用，检查G运行时间是否超过forcePreemptNS(10ms),超过则调用preemptone(_p_)抢占这个P
func preemptone(_p_ *p) bool {
mp := _p_.m.ptr()
if mp == nil || mp == getg().m {
return false
}
gp := mp.curg
if gp == nil || gp == mp.g0 {
return false
}
gp.preempt = true
// Every call in a go routine checks for stack overflow by
// comparing the current stack pointer to gp->stackguard0.
// Setting gp->stackguard0 to StackPreempt folds
// preemption into the normal stack overflow check.
gp.stackguard0 = stackPreempt
// Request an async preemption of this P.
if preemptMSupported && debug.asyncpreemptoff == 0 {
_p_.preempt = true
preemptM(mp)
}
return true
}
主要是设置两个标志位gp.preempt和gp.stackguard0 主要起作用的是后者。通过将goroutine的stackguard0设置为(1<<(8*sys.PtrSize) - 1)& -1314,导致P在执行G下一次的函数调用时，栈空间检查失败（stackguard0与SP寄存器比较），进而触发编译器安插的指令morestack。
//以asm_amd64.s为例
TEXT runtime·morestack(SB),NOSPLIT,$0-0
... ...
// Call newstack on m->g0's stack.
MOVQ m_g0(BX), BX
MOVQ BX, g(CX)
MOVQ (g_sched+gobuf_sp)(BX), SP
CALL runtime·newstack(SB)
CALL runtime·abort(SB) // crash if newstack returns
RET
morestack会调用newstack尝试栈扩容
//go:nowritebarrierrec
func newstack() {
... ...
if preempt {
if !canPreemptM(thisg.m) {
// Let the goroutine keep running for now.
// gp->preempt is set, so it will be preempted next time.
gp.stackguard0 = gp.stack.lo + _StackGuard
gogo(&gp.sched) // never return
}
}
... ...
}
//go:nosplit
func canPreemptM(mp *m) bool {
return mp.locks == 0 && mp.mallocing == 0 && mp.preemptoff == "" && mp.p.ptr().status == _Prunning
}
newstack在栈扩容前会检查抢占标志位mp.locks!=0则不抢占。
如果抢占成功，则会继续调用
gopreempt_m(gp)进而调用goschedImpl(gp)将P与当前m接触关联，设置goroutine状态casgstatus(gp, _Grunning, _Grunnable),然后将goroutine插入Global runnable queue 等待下次调度。
至此，应该能彻底明白为啥runtime_procPin能够通过修改goroutine绑定的m的locks属性就能禁用抢占了。
但是还有个问题，为啥GC也拿它没办法？
关于Go的GC，大致有三种触发方式：
gcTriggerCycle 后台定时检查触发，如 runtime.sysmongcTriggerTimer 自上个GC周期超过forcegcperiod纳秒则触发 如 runtime.forcegchelperg cTriggerHeap 申请的堆内存大小达到触发阈值 如 runtime.mallocgc
最终都会调用gcStart(trigger gcTrigger)，进而我们在GC的STW阶段执行中可以看到
func stopTheWorldWithSema() {
_g_ := getg()
// If we hold a lock, then we won't be able to stop another M
// that is blocked trying to acquire the lock.
if _g_.m.locks > 0 {
throw("stopTheWorld: holding locks")
}
lock(&sched.lock)
sched.stopwait = gomaxprocs
atomic.Store(&sched.gcwaiting, 1)
preemptall()
// stop current P
_g_.m.p.ptr().status = _Pgcstop // Pgcstop is only diagnostic.
sched.stopwait--
// try to retake all P's in Psyscall status
for _, p := range allp {
s := p.status
if s == _Psyscall && atomic.Cas(&p.status, s, _Pgcstop) {
if trace.enabled {
traceGoSysBlock(p)
traceProcStop(p)
}
p.syscalltick++
sched.stopwait--
}
}
// stop idle P's
for {
p := pidleget()
if p == nil {
break
}
p.status = _Pgcstop
sched.stopwait--
}
wait := sched.stopwait > 0
unlock(&sched.lock)
// wait for remaining P's to stop voluntarily
if wait {
for {
// wait for 100us, then try to re-preempt in case of any races
if notetsleep(&sched.stopnote, 100*1000) {
noteclear(&sched.stopnote)
break
}
preemptall()
}
}
// sanity checks
bad := ""
if sched.stopwait != 0 {
bad = "stopTheWorld: not stopped (stopwait != 0)"
} else {
for _, p := range allp {
if p.status != _Pgcstop {
bad = "stopTheWorld: not stopped (status != _Pgcstop)"
}
}
}
if atomic.Load(&freezing) != 0 {
// Some other thread is panicking. This can cause the
// sanity checks above to fail if the panic happens in
// the signal handler on a stopped thread. Either way,
// we should halt this thread.
lock(&deadlock)
lock(&deadlock)
}
if bad != "" {
throw(bad)
}
}
大致逻辑先调用preemptall()尝试抢占所有的P，然后停掉当前P,遍历所有的P，如果P处于系统调用则直接stop掉；然后处理空闲的P；最后检查是否存在需要等待处理的P，如果有则循环等待，并尝试调用preemptall()
func preemptall() bool {
res := false
for _, _p_ := range allp {
if _p_.status != _Prunning {
continue
}
if preemptone(_p_) {
res = true
}
}
return res
}
到这里就很清晰了，我们又看到老朋友preemptone(_p_),显然GC会在STW阶段等下去，GC自然也无法执行下去。
好了 刚刚两个问题我们已经搞清楚了。书归正传 runtime_procPin能禁用P被抢占，那么runtime_procUnpin自然能解除禁用。完成goroutine与P的绑定，返回了当前P的id，如果pidpoolLocal
func indexLocal(l unsafe.Pointer, i int) *poolLocal {
lp := unsafe.Pointer(uintptr(l) + uintptr(i)*unsafe.Sizeof(poolLocal{}))
return (*poolLocal)(lp)
}
如果运行时P被调整了呢？那么尝试下p.pinSlow(),正如其名这个过程会有点儿慢
func (p *Pool) pinSlow() (*poolLocal, int) {
// Retry under the mutex.
// Can not lock the mutex while pinned.
runtime_procUnpin()
allPoolsMu.Lock()
defer allPoolsMu.Unlock()
pid := runtime_procPin()
// poolCleanup won't be called while we are pinned.
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
atomic.StoreUintptr(&p.localSize, uintptr(size)) // store-release
return &local[pid], pid
}
pinSlow()上来第一件事儿 将我们之前设置的P禁用抢占给释放了。然后尝试获取全局排他锁allPoolsMu Mutex。这也能解释它为啥上来就释放掉之前的禁止占用，因为获取当前全局排他锁不一定能立马拿到啊。拿到锁之后又开启了禁止抢占P，接着又判断了下uintptr(pid) < s因为拿到锁之前P可能已经变化了。如果当前p.local=nil则将p放到全局的池子allPools []*Pool里，也是为啥刚才需要等待全局排他锁的原因。因为GC时会将原有的pool清理掉所以这里进行重建，原有pool真的没了吗？这个就跟之前提到的victim有点儿关系了 等会儿一起看。
至此，我们拿到了poolLocal,接着获取对象的顺序为
首先尝试从本地的private中获取 如果本地没拿到，则 x, _ = l.shared.popHead()尝试从共享空间拿
func (c *poolChain) popHead() (interface{}, bool) {
d := c.head
for d != nil {
if val, ok := d.popHead(); ok {
return val, ok
}
// There may still be unconsumed elements in the
// previous dequeue, so try backing up.
d = loadPoolChainElt(&d.prev)
}
return nil, false
}
共享空间是以PoolChainElt为节点的双向链表，首先我们尝试沿着双向链表prev的方向依次调用d.popHead()尝试从头部拿数据
func (d *poolDequeue) popHead() (interface{}, bool) {
var slot *eface
for {
ptrs := atomic.LoadUint64(&d.headTail)
head, tail := d.unpack(ptrs)
if tail == head {
// Queue is empty.
return nil, false
}
// Confirm tail and decrement head. We do this before
// reading the value to take back ownership of this
// slot.
head--
ptrs2 := d.pack(head, tail)
if atomic.CompareAndSwapUint64(&d.headTail, ptrs, ptrs2) {
// We successfully took back slot.
slot = &d.vals[head&uint32(len(d.vals)-1)]
break
}
}
val := *(*interface{})(unsafe.Pointer(slot))
if val == dequeueNil(nil) {
val = nil
}
// Zero the slot. Unlike popTail, this isn't racing with
// pushHead, so we don't need to be careful here.
*slot = eface{}
return val, true
}
逻辑也比较简单
2.1 将headTail拆封 如果head==tail表明当前环形数组为空，直接返回
2.2 接着将head索引减1，然后将head、tail再打包回去，通过CAS判断当前没有并发修改就拿到数据 跳出循环 否则循环等待
2.3 将slot转为interface{}类型
2.4 将slot赋值为eface{}
如果共享空间依然没拿到，那么想办法从其他 P那偷个吧p.getSlow(pid)
func (p *Pool) getSlow(pid int) interface{} {
// See the comment in pin regarding ordering of the loads.
size := atomic.LoadUintptr(&p.localSize) // load-acquire
locals := p.local // load-consume
// Try to steal one element from other procs.
for i := 0; i < int(size); i++ {
l := indexLocal(locals, (pid+i+1)%int(size))
if x, _ := l.shared.popTail(); x != nil {
return x
}
}
// Try the victim cache. We do this after attempting to steal
// from all primary caches because we want objects in the
// victim cache to age out if at all possible.
size = atomic.LoadUintptr(&p.victimSize)
if uintptr(pid) >= size {
return nil
}
locals = p.victim
l := indexLocal(locals, pid)
if x := l.private; x != nil {
l.private = nil
return x
}
for i := 0; i < int(size); i++ {
l := indexLocal(locals, (pid+i)%int(size))
if x, _ := l.shared.popTail(); x != nil {
return x
}
}
// Mark the victim cache as empty for future gets don't bother
// with it.
atomic.StoreUintptr(&p.victimSize, 0)
return nil
}
3.1 拿到[]poolLocal数组，遍历每个poolLocal，并调用l.shared.popTail() 从其共享空间的尾部拿数据
func (c *poolChain) popTail() (interface{}, bool) {
d := loadPoolChainElt(&c.tail)
if d == nil {
return nil, false
}
for {
// It's important that we load the next pointer
// *before* popping the tail. In general, d may be
// transiently empty, but if next is non-nil before
// the pop and the pop fails, then d is permanently
// empty, which is the only condition under which it's
// safe to drop d from the chain.
d2 := loadPoolChainElt(&d.next)
if val, ok := d.popTail(); ok {
return val, ok
}
if d2 == nil {
// This is the only dequeue. It's empty right
// now, but could be pushed to in the future.
return nil, false
}
// The tail of the chain has been drained, so move on
// to the next dequeue. Try to drop it from the chain
// so the next pop doesn't have to look at the empty
// dequeue again.
if atomic.CompareAndSwapPointer((*unsafe.Pointer)(unsafe.Pointer(&c.tail)), unsafe.Pointer(d), unsafe.Pointer(d2)) {
// We won the race. Clear the prev pointer so
// the garbage collector can collect the empty
// dequeue and so popHead doesn't back up
// further than necessary.
storePoolChainElt(&d2.prev, nil)
}
d = d2
}
}
首先拿到尾节点，然后在死循环中沿着双向链表next的方向不断获取PoolChainElt节点，尝试调用d.popTail()获取数据
func (d *poolDequeue) popTail() (interface{}, bool) {
var slot *eface
for {
ptrs := atomic.LoadUint64(&d.headTail)
head, tail := d.unpack(ptrs)
if tail == head {
// Queue is empty.
return nil, false
}
ptrs2 := d.pack(head, tail+1)
if atomic.CompareAndSwapUint64(&d.headTail, ptrs, ptrs2) {
slot = &d.vals[tail&uint32(len(d.vals)-1)]
break
}
}
val := *(*interface{})(unsafe.Pointer(slot))
if val == dequeueNil(nil) {
val = nil
}
slot.val = nil
atomic.StorePointer(&slot.typ, nil)
return val, true
}
与popHead比较像，不同在于一个从头部拿数据一个从尾部拿。首先依然是在死循环中先将headTail拆封，如果tai l==head表示环形数组为空，直接返回。否则将tail+1再封装好，同CAS规避并发问题 拿到数据则跳出循环，否则循环等待。
这里有一个跟popHead不同的是 先将value置为nil然后利用CAS来将typ置空操作atomic.StorePointer(&slot.typ, nil),原因很简单，pushHead和popTail一个从头放一个从尾拿数据，一旦碰头就会出现竞争。
3.2 那如果偷都偷不到，会进行以下操作
size = atomic.LoadUintptr(&p.victimSize)
if uintptr(pid) >= size {
return nil
}
locals = p.victim
l := indexLocal(locals, pid)
if x := l.private; x != nil {
l.private = nil
return x
}
for i := 0; i < int(size); i++ {
l := indexLocal(locals, (pid+i)%int(size))
if x, _ := l.shared.popTail(); x != nil {
return x
}
}
// Mark the victim cache as empty for future gets don't bother
// with it.
atomic.StoreUintptr(&p.victimSize, 0)
victim cache翻译过来叫“受害者缓存”
受害者缓存是由Norman Jouppi提出的一种提高缓存性能的硬件技术。如他的论文所述
Miss caching places a fully-associative cache between cache and its re-fill path. Misses in the cache that hit in the miss cache have a one cycle penalty, as opposed to a many cycle miss penalty without the miss cache. Victim Caching is an improvement to miss caching that loads the small fully-associative cache with victim of a miss and not the requested cache line.
大概意思就是在旧缓存和缓解重建的过程中，添加一个全关联的缓存（保存旧缓存数据）。也就是说当一级缓存踢出的数据，放到受害者缓存中。当我们在一级缓存未命中，则可以继续尝试从受害者缓存中查询。
如代码：
size = atomic.LoadUintptr(&p.victimSize)
if uintptr(pid) >= size {
return nil
}
locals = p.victim
l := indexLocal(locals, pid)
if x := l.private; x != nil {
l.private = nil
return x
}
for i := 0; i < int(size); i++ {
l := indexLocal(locals, (pid+i)%int(size))
if x, _ := l.shared.popTail(); x != nil {
return x
}
}
// Mark the victim cache as empty for future gets don't bother
// with it.
atomic.StoreUintptr(&p.victimSize, 0)
如果能理解，其实还是挺简单的，也就是
local1 ->GC ->local2 victim->local1
Local2 ->GC ->local3 victim->local2
很遗憾getSlow也没拿到 那只好自己手动new一个了
if x == nil && p.New != nil {
x = p.New()
}
用完返回Pool p.Put
看完 Get，接着看下Put
func (p *Pool) Put(x interface{}) {
if x == nil {
return
}
// 将goroutine与P绑定 runtime_procPin禁用抢占 返回poolLocal
l, _ := p.pin()
if l.private == nil {//优先放到私有空间
l.private = x
x = nil
}
if x != nil { //放回共享空间
l.shared.pushHead(x)
}
// 解除抢占禁用
runtime_procUnpin()
}
基本逻辑：
如果放入对象为空 直接返回 调用 p.pin获取poolLocal之前分析过大体类似优先放入私有空间 若私有空间已满 则尝试放入共享空间 释放P禁止占用
func (c *poolChain) pushHead(val interface{}) {
d := c.head
if d == nil {
// Initialize the chain.
const initSize = 8 // Must be a power of 2
d = new(poolChainElt)
d.vals = make([]eface, initSize)
c.head = d
storePoolChainElt(&c.tail, d)
}
if d.pushHead(val) {
return
}
newSize := len(d.vals) * 2
if newSize >= dequeueLimit {
// Can't make it any bigger.
newSize = dequeueLimit
}
d2 := &poolChainElt{prev: d}
d2.vals = make([]eface, newSize)
c.head = d2
storePoolChainElt(&d.next, d2)
d2.pushHead(val)
}
putHead逻辑主要是将对象放到双向链表的对应节点的环形数组中。
先获取双向链表的head节点 若head节点为空 则初始化head节点 节点对应环形数组初始大小为8 将对象放到环形数组中
func (d *poolDequeue) pushHead(val interface{}) bool {
ptrs := atomic.LoadUint64(&d.headTail)
head, tail := d.unpack(ptrs)
if (tail+uint32(len(d.vals)))&(1<-1) == head {
// Queue is full.
return false
}
slot := &d.vals[head&uint32(len(d.vals)-1)]
typ := atomic.LoadPointer(&slot.typ)
if typ != nil {// popTail可能还没处理完
return false
}
// The head slot is free, so we own it.
if val == nil {
val = dequeueNil(nil)
}
*(*interface{})(unsafe.Pointer(slot)) = val
atomic.AddUint64(&d.headTail, 1< return true
}
跟popHead是相反的操作，大体也比较简单。先判断环形数组是否满了，满了则直接返回。因为pushHead跟popTail存在竞争关系，slot.typ不为空可能是popTail还没处理完。
关于GC清除数据问题
pool.go中的init函数组册了GC发生时如何清理Pool的函数,调用链如下
gcTrigger->gcStart()->clearpools()->poolCleanup()
func init() {
runtime_registerPoolCleanup(poolCleanup)
}
//go:linkname sync_runtime_registerPoolCleanup sync.runtime_registerPoolCleanup
func sync_runtime_registerPoolCleanup(f func()) {
poolcleanup = f
}
func poolCleanup() {
for _, p := range oldPools {
p.victim = nil
p.victimSize = 0
}
for _, p := range allPools {
p.victim = p.local
p.victimSize = p.localSize
p.local = nil
p.localSize = 0
}
oldPools, allPools = allPools, nil
}
逻辑很简单 正如上面讲victim说的那样。
最后的最后，细心的你可能发现 还遗漏了两个细节
noCopy
sync.Pool结构体中noCopy其实是为了防止sync.Pool使用过程中被拷贝。至于原因应该不用多说，因为Go并没有提供原生的强制不能拷贝的方法。所以采用这种方式，让go vet检测报错来实现。
举个例子
type noCopy struct{}
// Lock is a no-op used by -copylocks checker from `go vet`.
func (*noCopy) Lock() {}
func (*noCopy) Unlock() {}
type People struct {
noCopy noCopy
}
func say(p People) {
}
func main() {
var p People
say(p)
}
go vet demo.go
输出：
# command-line-arguments
./demo.go:12:12: say passes lock by value: command-line-arguments.People contains command-line-arguments.noCopy
./demo.go:18:6: call of say copies lock value: command-line-arguments.People contains command-line-arguments.noCopy
当然直接执行不会报任何错
pad
type poolLocal struct {
poolLocalInternal
// Prevents false sharing on widespread platforms with
// 128 mod (cache line size) = 0 .
pad [128 - unsafe.Sizeof(poolLocalInternal{})%128]byte
}
pad字段在这里没有啥业务意思，目的就是为了避免伪共享问题。因为我们为了缓解计算机CPU计算速度和内存的读取速度不匹配的矛盾，在他们之间增加了L1 L2 L3 高速缓存，他们比内存小很多但是速度却是内存无法比拟的。
缓存系统中我们是以缓存行(cache line)为单位，通常大小为64字节。上面这张图，我们可以看到L1、L2、L3三级缓存他们和内存的读取速度当然取决于他们与CPU紧密程度。L1>L2>L3>内存
但是！我们现在使用的都是多核CPU的计算机，如何保证多核看到的数据的一致性呢？这里我们需要谈到一个协议-MESI协议，M、E、S、I分别表示缓存行的4个状态
M（修改，Modified）：本地处理器已经修改缓存行，即是脏行，它的内容与内存中的内容不一样，并且此 cache 只有本地一个拷贝(专有)；
E（专有，Exclusive）：缓存行内容和内存中的一样，而且其它处理器都没有这行数据；
S（共享，Shared）：缓存行内容和内存中的一样, 有可能其它处理器也存在此缓存行的拷贝；
I（无效，Invalid）：缓存行失效, 不能使用。
他们转换关系如下：
现在假设我们有以下场景
有两个变量X、Y共享在了一个cache line中。如果core1想要更新X，core2想要更新Y，更新完他们的缓存行都变成了I状态，即L1 L2上的缓存均不可用，这时如果其他线程再要访问X Y就只能从L3甚至从内存拿数据，其性能可想而知。
怎么解决呢？
解决伪共享的问题 业界大多采用pad填充的方式来解决，让数据独占一个cacheline 降低数据关联共享的影响。比如Java8还提供了语法糖，通过添加注解@Contended自动进行缓存行填充。
总结
sync.Pool实现总体比较小巧，具体思想其实其他语言也都有影子，比如Java中的ForkJoinPool。但是往往简单设计的细节往往很值得我们去考究学习一下的。总结下知识点还真不少：
work stealing算法 CAS如何做到lock-free 设置抢占标志 禁止P被占用 并制止GC Victim cache 受害者缓存是怎么回事儿 noCopy是干啥的 怎么实现禁止拷贝 伪共享(false share) Pool GC的机制
不过这也符合Go“少即是多”的设计理念。
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