Golang 是一个很有意思的语言，第一次看它介绍时，就很喜欢。半年前加入美团，有机会用它写了几个线上程序。其中一个程序Router，每天需要转发几千万的请求。由于需要根据请求内容决定route路径，它需要加载几十万deal（美团单）的信息到内存供查询。问题来了，用map装的几十万数据让gc很辛苦。
Deal数据
// Deal的定义
type DealTiny struct {
Dealid int32
Classid int32
Mttypeid int32
Bizacctid int32
Isonline bool
Geocnt int32
}
gc停顿
用go写一个简单的Web程序，设置GOGCTRACE环境变量为1后启动程序，用wrk压力测试，观察控制台打出的gc停顿时间。
GOGCTRACE=1 go run gc.go # 设置环境变量，go gc时会打印详细信息
wrk http://localhost:8080/ -d 10s # 压力测试，发送大量请求，让程序“忙”起来，触发gc
测试程序主要部分code：
func main() {
const SIZE = 500000 // 50万
m := make(map[int32]DealTiny, SIZE)
for i := 0; i < SIZE; i++ { // 把数据放进内存
m[rand.Int31()] = DealTiny{}
}
http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
// 模拟内存分配，做一些计算
n := rand.Intn(4096) + 1024
buffer := make([]int, n)
for i := 0; i < n; i++ {
buffer[i] = rand.Intn(1024)
}
c := 0
for i := 0; i < n; i++ {
if buffer[i] > 512 {
c += 1
}
}
fmt.Fprintf(w, "n: %d, more than 512 count: %d", n, c)
})
log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}
程序在控制台的部分输出
# go 1.1.1; Linux 3.2.0; CPU Intel(R) Core(TM) i7-2600 CPU 3.40GHz
gc83(1): 8+0+0 ms, 62 -> 31 MB 19455 -> 3211 (1291202-1287991) objects, 0(0) handoff, 0(0) steal, 0/0/0 yields
gc84(1): 8+0+0 ms, 62 -> 31 MB 19087 -> 3213 (1307079-1303866) objects, 0(0) handoff, 0(0) steal, 0/0/0 yields
gc85(1): 8+0+0 ms, 62 -> 31 MB 18935 -> 3212 (1322802-1319590) objects, 0(0) handoff, 0(0) steal, 0/0/0 yields
gc停顿时间为8ms，且线上CPU比测试机主频低，且是虚拟机，停顿时间比8ms长一些。这么长的停顿时间，显然是不能接受的。需要想办法优化。
查看go的代码 src/pkg/runtime/mgc0.c#985发现，gc时，需要一个一个的扫描map的key和value，自然是相当贵的。
go没有像jvm那样多的可以调整的参数，并且不是分代回收。优化gc的方式仅仅只能是通过优化程序。但go有一个优势：有真正的array（而仅仅是an array of referece）。go的gc算法是mark and sweep，array对此是友好的：整个array一次性被处理。可以用一个array用open addressing的方式实现map，以此优化gc（也会减少内存的使用，后面可以看到）
// DealMap 为array backend hash table
dm := NewDealMap(SIZE)
for i := 0; i < SIZE; i++ {
dm.Put(DealTiny{Dealid: rand.Int31()})
}
此次，gc日志为
gc80(1): 0+0+0 ms, 25 -> 12 MB 7235 -> 803 (507340-506537) objects, 0(0) handoff, 0(0) steal, 0/0/0 yields
gc81(1): 0+0+0 ms, 25 -> 12 MB 7184 -> 803 (513722-512919) objects, 0(0) handoff, 0(0) steal, 0/0/0 yields
gc82(1): 0+0+0 ms, 25 -> 12 MB 7340 -> 803 (520260-519457) objects, 0(0) handoff, 0(0) steal, 0/0/0 yields
可以看出，gc回收非常迅速（0ms），并且内存使用也由原来gc后的31M 减少到12M。优化效果是很明显的。
DealMap的实现
type DealMap struct {
table []DealTiny
buckets int
size int
}
// round 到最近的2的倍数
func minBuckets(v int) int {
v--
v |= v >> 1
v |= v >> 2
v |= v >> 4
v |= v >> 8
v |= v >> 16
v++
return v
}
func hashInt32(x int) int {
x = ((x >> 16) ^ x) * 0x45d9f3b
x = ((x >> 16) ^ x) * 0x45d9f3b
x = ((x >> 16) ^ x)
return x
}
func NewDealMap(maxsize int) *DealMap {
buckets := minBuckets(maxsize)
return &DealMap{size: 0, buckets: buckets, table: make([]DealTiny, buckets)}
}
// TODO rehash策略
func (m *DealMap) Put(d DealTiny) {
num_probes, bucket_count_minus_one := 0, m.buckets-1
bucknum := hashInt32(int(d.Dealid)) & bucket_count_minus_one
for {
if m.table[bucknum].Dealid == 0 { // insert, 不支持放入ID为0的Deal
m.size += 1
m.table[bucknum] = d
return
}
if m.table[bucknum].Dealid == d.Dealid { // update
m.table[bucknum] = d
return
}
num_probes += 1 // Open addressing with Linear probing
bucknum = (bucknum + num_probes) & bucket_count_minus_one
}
}
func (m *DealMap) Get(id int32) (DealTiny, bool) {
num_probes, bucket_count_minus_one := 0, m.buckets-1
bucknum := hashInt32(int(id)) & bucket_count_minus_one
for {
if m.table[bucknum].Dealid == id {
return m.table[bucknum], true
}
if m.table[bucknum].Dealid == 0 {
return m.table[bucknum], false
}
num_probes += 1
bucknum = (bucknum + num_probes) & bucket_count_minus_one
}
}
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