Go - 内存逃逸

Go——指针和内存逃逸 Go语言的逃逸分析是指:Go编译器用来决定变量存储位置的过程。逃逸分析在编译阶段完成逃逸分析目的是决定内分配地址是栈还是堆栈上分配内存比在堆中分配内存有更高的效率栈上分配的内存不需要GC处理,堆上分配的内存使用完毕会交给GC处理在实际中,应该尽量避免逃逸。栈中的变量不需要gc回收。同时栈的分配比堆快,性能好。另外,还可以进行同步消除,如果定义的对象的方法上有同步锁,但在运行时却只有一个线程在访问,此时逃逸分析后的机器码会去掉同步锁运行。 阅读详情

概念

每个函数都有自己的内存区域来存放自己的局部变量、返回地址等,这个内存区域在栈中进行分配。当函数结束时,这段内存区域会进行释放。
但有些变量,我们想在函数结束后仍然使用它,那么就要把这个变量在堆上分配,这种从“栈”上逃逸到“堆”上的现象就是内存逃逸。

在栈上分配的内存,由系统申请和释放,不会有额外的性能开销。
而在堆上分配的内存,如果要回收掉,就需要进行GC,内存逃逸额外带来的GC会导致性能开销变大。

逃逸机制

根据变量是否被外部引用来决定是否逃逸:

  1. 若函数外部没有引用,则优先放入栈中
  2. 若函数外部存在引用,则优先放入堆中
  3. 若栈上放不下,则必定放到堆中

逃逸分析

通过编译参数-gcflags=-m查看编译过程中的逃逸分析。

一般的逃逸类型:

指针逃逸

在函数中创建了一个对象,返回了这个对象的指针。此时,函数虽然推出了,但因为指针的存在,对象的内存不能随着函数结束而回收,只能逃逸到堆上。

package main  
import "fmt"  
type Demo struct {  
	name string  
}  
func createDemo(name string) *Demo {  
	d := new(Demo) // 局部变量 d 逃逸到堆  
	d.name = name  
	return d  
}  
func main() {  
	demo := createDemo("demo")  
	fmt.Println(demo)  
}

interface{}动态类型逃逸

如果函数的参数为interface{}类型,编译期间很难确定其参数具体类型,也会发生逃逸。

func main() {  
	demo := "demo" 
	fmt.Println(demo)  
}

demo作为实参传给Println(i interface{}) (n int, err error)方法,因为该函数的参数类型定义为interface{},因此会发生逃逸。

栈内存不足

操作系统对内核线程使用的栈空间是有大小限制的,因为栈空间通常较小,因此递归函数实现不当时,容易导致栈溢出。
对于Go语言来说,运行时(runtime)尝试在goroutine需要的时候动态地分配栈空间,goroutine的初始栈大小为2kb。
当goroutine被调度时,会绑定到内核线程执行,所以栈空间大小也不会炒股共操作系统的限制。

对于Go编译器来说,超过一定大小的局部变量将逃逸到堆上。

// 1.
func generate8192() {  
	nums := make([]int, 8192) // = 64KB  
	for i := 0; i < 8192; i++ {  
		nums[i] = rand.Int()  
	}  
}  
// 2.
func generate8193() {  
	nums := make([]int, 8193) // > 64KB  
	for i := 0; i < 8193; i++ {  
		nums[i] = rand.Int()  
	}  
}  
// 3.
func generate(n int) {  
	nums := make([]int, n) // 不确定大小  
	for i := 0; i < n; i++ {  
		nums[i] = rand.Int()  
	}  
}  
  
func main() {  
	generate8192()  
    generate8193()  
    generate(1)  
}

2和3均逃逸到堆上,而1没有。
说明当切片内存超过一定大小,栈空间不足时,便会逃逸到堆上。

闭包

当闭包访问到其外层的函数作用域时,会发生内存逃逸。

func Increase() func() int {  
	n := 0  
	return func() int {  
		n++  
		return n  
	}  
}  
  
func main() {  
	in := Increase()  
	fmt.Println(in()) 
}

Increase()返回值是一个闭包函数,该闭包函数引用了外部变量n,知道in()被销毁,n却不能随着函数退出而被回收,因此逃逸到堆上。

内存逃逸的影响

在栈上分配和回收内存的开销是很低的,只需要pop和push命令,分别负责释放栈空间和分配数据内存。在栈上分配内存,消耗的仅是将数据拷贝到内存的时间。

而在堆上分配内存,很大的额外开销是垃圾回收。

如果频繁发生内存逃逸,会导致程序占用过多的内存资源,影响程序的性能和稳定性。主要体现在以下几个方面:

  • 内存占用增加:由于堆分配的内存不会自动释放,所以会导致程序占用的内存资源不断增加,特别是在长时间运行的程序中,可能会导致系统资源耗尽。
  • 性能下降:相比于栈分配,堆分配需要更多的 CPU 和内存资源,stw,因此会导致程序的运行速度变慢。
  • 程序不稳定:如果程序中存在大量的内存逃逸,可能会导致垃圾回收器频繁工作,从而影响程序的稳定性。
Golang 内存逃逸 一 什么是内存逃逸         Golang中,内存的分配有两种方式:堆(Heap)和栈(Stack);栈是计算机内存的特定区域,一般是 CPU 自动分配释放,读写很快,更重要的是不会产生碎片;堆是应用程序在运行的时候请求操作系统分配的,需要申请和释放,会产生碎片。他们直接的区别和联系,见这篇文章:什么是堆?什么是栈?他们之间有什么区别和联系       &nbsp 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Go内存逃逸

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