go语言设计模式对象池 go的设计模式

golang sync.pool对象复用 并发原理 缓存池

在go http每一次go serve(l)都会构建Request数据结构。在大量数据请求或高并发的场景中，频繁创建销毁对象，会导致GC压力。解决办法之一就是使用对象复用技术。在http协议层之下，使用对象复用技术创建Request数据结构。在http协议层之上，可以使用对象复用技术创建(w,*r,ctx)数据结构。这样即可以回快TCP层读包之后的解析速度，也可也加快请求处理的速度。

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先上一个测试：

结论是这样的：

貌似使用池化，性能弱爆了？？？这似乎与net/http使用sync.pool池化Request来优化性能的选择相违背。这同时也说明了一个问题，好的东西，如果滥用反而造成了性能成倍的下降。在看过pool原理之后，结合实例，将给出正确的使用方法，并给出预期的效果。

sync.Pool是一个 协程安全 的 临时对象池 。数据结构如下：

local 成员的真实类型是一个 poolLocal 数组，localSize 是数组长度。这涉及到Pool实现，pool为每个P分配了一个对象，P数量设置为runtime.GOMAXPROCS(0)。在并发读写时，goroutine绑定的P有对象，先用自己的，没有去偷其它P的。go语言将数据分散在了各个真正运行的P中，降低了锁竞争，提高了并发能力。

不要习惯性地误认为New是一个关键字，这里的New是Pool的一个字段，也是一个闭包名称。其API：

如果不指定New字段，对象池为空时会返回nil，而不是一个新构建的对象。Get()到的对象是随机的。

原生sync.Pool的问题是，Pool中的对象会被GC清理掉，这使得sync.Pool只适合做简单地对象池，不适合作连接池。

pool创建时不能指定大小，没有数量限制。pool中对象会被GC清掉，只存在于两次GC之间。实现是pool的init方法注册了一个poolCleanup()函数，这个方法在GC之前执行，清空pool中的所有缓存对象。

为使多协程使用同一个POOL。最基本的想法就是每个协程，加锁去操作共享的POOL，这显然是低效的。而进一步改进，类似于ConcurrentHashMap（JDK7）的分Segment，提高其并发性可以一定程度性缓解。

注意到pool中的对象是无差异性的，加锁或者分段加锁都不是较好的做法。go的做法是为每一个绑定协程的P都分配一个子池。每个子池又分为私有池和共享列表。共享列表是分别存放在各个P之上的共享区域，而不是各个P共享的一块内存。协程拿自己P里的子池对象不需要加锁，拿共享列表中的就需要加锁了。

Get对象过程：

Put过程：

如何解决Get最坏情况遍历所有P才获取得对象呢：

方法1止前sync.pool并没有这样的设置。方法2由于goroutine被分配到哪个P由调度器调度不可控，无法确保其平衡。

由于不可控的GC导致生命周期过短，且池大小不可控，因而不适合作连接池。仅适用于增加对象重用机率，减少GC负担。2

执行结果:

单线程情况下，遍历其它无元素的P，长时间加锁性能低下。启用协程改善。

结果：

测试场景在goroutines远大于GOMAXPROCS情况下，与非池化性能差异巨大。

测试结果

可以看到同样使用*sync.pool，较大池大小的命中率较高，性能远高于空池。

结论：pool在一定的使用条件下提高并发性能，条件1是协程数远大于GOMAXPROCS，条件2是池中对象远大于GOMAXPROCS。归结成一个原因就是使对象在各个P中均匀分布。

池pool和缓存cache的区别。池的意思是，池内对象是可以互换的，不关心具体值，甚至不需要区分是新建的还是从池中拿出的。缓存指的是KV映射，缓存里的值互不相同，清除机制更为复杂。缓存清除算法如LRU、LIRS缓存算法。

池空间回收的几种方式。一些是GC前回收，一些是基于时钟或弱引用回收。最终确定在GC时回收Pool内对象，即不回避GC。用java的GC解释弱引用。GC的四种引用：强引用、弱引用、软引用、虚引用。虚引用即没有引用，弱引用GC但有空间则保留，软引用GC即清除。ThreadLocal的值为弱引用的例子。

regexp 包为了保证并发时使用同一个正则，而维护了一组状态机。

fmt包做字串拼接，从sync.pool拿[]byte对象。避免频繁构建再GC效率高很多。

golang sync.Pool的用法及实现

正如sycn.Pool的名字所示，这是go中实现的一个对象池，为什么要有这个池呢？首先go是自带垃圾回收机制（也就是通常所说的gc）。gc会带来运行时的开销，对于高频的内存申请与释放，如果将不用的对象存放在一个池子中，用的时候从池子中取出一个对象，用完了再还回去，这样就能减轻gc的压力。

对于池这个概念，之前可能听说过连接池。能否用sync.Pool实现一个连接池呢？答案是不能的。因为对于sync.Pool而言，我们无法保证每次放回去再取出来的对象是与之前一致的，对象的内存存在着呗销毁的可能。因此，这个sync.Pool的存在仅仅是为了减缓gc的压力而生的。

定义sync.Pool的时候只需要设置一个New成员，它是一个函数，类型为func() interface{}，当池子中没有空闲的对象时就会调用New函数生成一个。由于pool中对象的数量不可控，因此并没有传递任何与对象数量有关的参数。

然后，调用调用Get函数就可以取出一个对象，调用Put函数就可以将对象归还到池子中。

Go语言设计与实现（上）

基本设计思路：

类型转换、类型断言、动态派发。iface，eface。

反射对象具有的方法：

编译优化：

内部实现：

实现 Context 接口有以下几个类型（空实现就忽略了）：

互斥锁的控制逻辑：

设计思路：

（以上为写被读阻塞，下面是读被写阻塞）

总结，读写锁的设计还是非常巧妙的：

设计思路：

WaitGroup 有三个暴露的函数:

部件：

设计思路：

结构：

Once 只暴露了一个方法：

实现：

三个关键点：

细节：

让多协程任务的开始执行时间可控（按顺序或归一）。（Context 是控制结束时间）

设计思路： 通过一个锁和内置的 notifyList 队列实现，Wait() 会生成票据，并将等待协程信息加入链表中，等待控制协程中发送信号通知一个（Signal()）或所有（Boardcast()）等待者（内部实现是通过票据通知的）来控制协程解除阻塞。

暴露四个函数：

实现细节：

部件：

包： golang.org/x/sync/errgroup

作用：开启 func() error 函数签名的协程，在同 Group 下协程并发执行过程并收集首次 err 错误。通过 Context 的传入，还可以控制在首次 err 出现时就终止组内各协程。

设计思路：

结构：

暴露的方法：

实现细节：

注意问题：

包： "golang.org/x/sync/semaphore"

作用：排队借资源（如钱，有借有还）的一种场景。此包相当于对底层信号量的一种暴露。

设计思路：有一定数量的资源 Weight，每一个 waiter 携带一个 channel 和要借的数量 n。通过队列排队执行借贷。

结构：

暴露方法：

细节：

部件：

细节：

包： "golang.org/x/sync/singleflight"

作用：防击穿。瞬时的相同请求只调用一次，response 被所有相同请求共享。

设计思路：按请求的 key 分组（一个 *call 是一个组，用 map 映射存储组），每个组只进行一次访问，组内每个协程会获得对应结果的一个拷贝。

结构：

逻辑：

细节：

部件：

如有错误，请批评指正。