Go sync.Pool 浅析 #

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 #

sync.Pool 全景图

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？ #

Go 会在每个 GC 周期内定期清理 sync.Pool 内的数据。

要分几个方面来说这个问题。

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
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 #

sync.Pool 同样不能被复制。
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 #

深度解密 Go 语言之 sync.Pool https://www.cnblogs.com/qcrao-2018/p/12736031.html
请问sync.Pool有什么缺点？ https://mp.weixin.qq.com/s/2ZC1BWTylIZMmuQ3HwrnUg
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。

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