我测试了go通道的内存使用情况,发现它与通道输入频率不同,而goroutine的数量相同。
作为下面的代码,我创建了数千个goroutine,它们将数据生成到其自己的通道,并从同一通道使用数据。
通过仅更改生产者的变量“ interval”,我可以看到虚拟内存和常驻内存也通过使用命令“ top”进行监视而有所不同。
间隔越短,内存使用量越大。
有人知道会发生什么吗?
package main
import (
"fmt"
"os"
"os/signal"
"syscall"
"time"
)
type Session struct {
KeepAlive chan bool
}
var count = 1024 * 8 * 4
var interval = 250 * time.Millisecond //3718.0m 3.587g 1.2m S 224.0 23.1
// var interval = 500 * time.Millisecond //2011.2m 1.923g 1.2m S 118.8 12.4
// var interval = 1 * time.Second //1124.0m 1.059g 1.1m S 73.0 6.8
func main() {
var gracefulStop = make(chan os.Signal, 1)
signal.Notify(gracefulStop, syscall.SIGTERM, syscall.SIGINT, syscall.SIGKILL)
for i := 0; i < count; i++ {
go Loop()
}
<-gracefulStop
fmt.Println("gracefulStop")
}
func Loop() (err error) {
var se *Session
se = NewSession()
se.Serve()
return
}
func NewSession() (s *Session) {
fmt.Println("NewSession")
s = &Session{
KeepAlive: make(chan bool, 1),
}
return
}
func (s *Session) Serve() {
fmt.Println("Serve")
go s.sendLoop()
s.readLoop()
s.Close()
return
}
func (s *Session) Close() {
close(s.KeepAlive)
fmt.Println("Close")
}
// local-------------------------------------------------------
func (s *Session) readLoop() {
fmt.Println("readLoop")
sec := time.Duration(1 * time.Minute)
ServerHandlerLoop:
for {
select {
case alive := <-s.KeepAlive:
if alive == false {
break ServerHandlerLoop
}
case <-time.After(sec):
fmt.Println("Timeout")
break ServerHandlerLoop
}
}
fmt.Println("readLoop EXIT")
}
func (s *Session) sendLoop() {
for {
s.KeepAlive <- true
time.Sleep(interval)
}
s.KeepAlive <- false
fmt.Println("ReadMessage EXIT")
}
答案 0 :(得分:5)
pprof可以告诉您内存的使用位置。只需为net/http/pprof软件包添加import语句,然后使用http.DefaultServeMux启动HTTP服务器:
import _ "net/http/pprof"
func main() {
go func() { log.Fatal(http.ListenAndServe(":4000", nil)) }()
//...
}
在程序运行时,运行pprof工具以查看有关程序的各种统计信息。由于您担心内存使用情况,因此堆配置文件(使用中的内存)可能最相关。
$ go tool pprof -top 10 http://localhost:4000/debug/pprof/heap
Fetching profile over HTTP from http://localhost:4000/debug/pprof/heap
File: foo
Build ID: 10
Type: inuse_space
Time: Dec 21, 2018 at 12:52pm (CET)
Showing nodes accounting for 827.57MB, 99.62% of 830.73MB total
Dropped 9 nodes (cum <= 4.15MB)
flat flat% sum% cum cum%
778.56MB 93.72% 93.72% 796.31MB 95.86% time.NewTimer
18.25MB 2.20% 95.92% 18.25MB 2.20% time.Sleep
17.75MB 2.14% 98.05% 17.75MB 2.14% time.startTimer
11MB 1.32% 99.38% 11MB 1.32% runtime.malg
2MB 0.24% 99.62% 798.31MB 96.10% main.(*Session).readLoop
0 0% 99.62% 798.31MB 96.10% main.(*Session).Serve
0 0% 99.62% 18.25MB 2.20% main.(*Session).sendLoop
0 0% 99.62% 800.81MB 96.40% main.Loop
0 0% 99.62% 11.67MB 1.40% runtime.mstart
0 0% 99.62% 11.67MB 1.40% runtime.newproc.func1
0 0% 99.62% 11.67MB 1.40% runtime.newproc1
0 0% 99.62% 11.67MB 1.40% runtime.systemstack
0 0% 99.62% 796.31MB 95.86% time.After
毫不奇怪,您使用time.After
创建的大量time.Timer
占用了几乎所有正在使用的内存。
考虑一下:间隔为250ms时,创建计时器的速度比间隔为1s快4倍。但是,计时器的寿命与间隔时间不成比例-恒定为60秒。因此,在任何给定时间点,您都可以使用4 * 60 = 240倍的计时器。
根据时间的文档。之后:
在等待持续时间过去之后,然后在返回的通道上发送当前时间。它等效于NewTimer(d).C。在计时器触发之前,底层的计时器不会由垃圾收集器恢复。如果需要提高效率,请改用NewTimer并调用Timer.Stop(如果不再需要计时器)。
因此,每个readLoop
创建一个计时器,然后重新使用它。您可以通过使用空结构值通道而不是布尔值通道来进一步减少内存使用量:
type Session struct {
KeepAlive chan struct{}
}
func (s *Session) readLoop() {
fmt.Println("readLoop")
d := 1 * time.Minute
t := time.NewTimer(d)
loop:
for {
select {
case _, ok := <-s.KeepAlive:
if !ok {
break loop
}
if !t.Stop() {
<-t.C
}
t.Reset(d)
case <-t.C:
fmt.Println("Timeout")
break loop
}
}
fmt.Println("readLoop EXIT")
}
func (s *Session) sendLoop() {
defer close(s.KeepAlive)
for {
s.KeepAlive <- struct{}{}
time.Sleep(interval)
}
}