pool的详解，手摸手Go深入剖析sync.Pool

pool的详解，手摸手Go深入剖析sync.Pool使用完毕 利用Put将对象交还给缓存池使用Get从缓存池中获取对象，接着进行业务逻辑处理即可因为Go1.13版本后对sync.Pool做了优化，放弃了利用sync.Mutex加锁的方式该用CAS加带环形数组的双向链表的方式来实现，本文基于Go1.15.8最新稳定版本分析。package mainimport "sync"type Person struct {Age int}// 初始化poolvar personPool = sync.Pool{New: funcinterface{} {return new(Person)} }funcmain {// 获取一个实例newPerson := personPool.Get.(*Person)// 回收对象 以备其他协程使用defer personPool.Put(newPerson)newPerson.Age = 25}使用起来比较简单大

作者 | Leo叔叔 责编 | 欧阳姝黎

如果能够将所有内存都分配到栈上无疑性能是最佳的，但不幸的是我们不可避免需要使用堆上分配的内存。我们可以优化使用堆内存时的性能损耗吗？答案是肯定的。Go同步包中，sync.Pool提供了保存和访问一组临时对象并复用它们的能力。

对于一些创建成本昂贵、频繁使用的临时对象，使用sync.Pool可以减少内存分配，降低GC压力。因为Go的gc算法是根据标记清除改进的三色标记法 如果频繁创建大量临时对象，势必给GC标记带来负担，CPU也很容易出现毛刺现象。当然需要注意的是：存储在Pool中的对象随时都可能在不被通知的情况下被移除。所以并不是所有频繁使用、创建昂贵的对象都适用，比如DB连接、线程池。

Talk is cheap Show me your code

因为Go1.13版本后对sync.Pool做了优化，放弃了利用sync.Mutex加锁的方式该用CAS加带环形数组的双向链表的方式来实现，本文基于Go1.15.8最新稳定版本分析。

基本使用

package main

import "sync"

type Person struct {
Age int
}

// 初始化pool
var personPool = sync.Pool{
New: funcinterface{} {
return new(Person)
}
}

funcmain {
// 获取一个实例
newPerson := personPool.Get.(*Person)
// 回收对象 以备其他协程使用
defer personPool.Put(newPerson)

newPerson.Age = 25
}



使用起来比较简单大概分三步：

1. 初始化Pool，提供一个New函数，当Pool中未缓存该对象时调用

2. 使用Get从缓存池中获取对象，接着进行业务逻辑处理即可

3. 使用完毕 利用Put将对象交还给缓存池

需要注意的是：跟sync.Mutex一样sync.Pool第一次使用之后是不允许被拷贝的。

那sync.Pool对性能优化真的有这么大魔力吗？Benchmark之

import (
"testing"
)

funcBenchmarkWithoutPool(b *testing.B) {
var p *Person
b.ReportAllocs
b.ResetTimer
for i := 0; i < b.N; i {
for j := 0; j < 10000; j {
p = new(Person)
p.Age = 30
}
}
}

funcBenchmarkWithPool(b *testing.B) {
var p *Person
b.ReportAllocs
b.ResetTimer
for i := 0; i < b.N; i {
for j := 0; j < 10000; j {
p = personPool.Get.(*Person)
p.Age = 30
personPool.Put(p)
}
}
}



基准测试结果：

BenchmarkWithoutPool
BenchmarkWithoutPool-8 7630 135523 ns/op 80000 B/op 10000 allocs/op
BenchmarkWithPool
BenchmarkWithPool-8 9865 126072 ns/op 0 B/op 0 allocs/op

工作原理

没有啥一张图搞不定的

如果不行 那就再来一张

sync.Pool数据结构

type Pool struct {
noCopy noCopy
// 实际指向poolLocal 每个P对应一个poolLocal 数组大小取决于P的数量 runtime.GOMAXPROCS(0)
local unsafe.Pointer
localSize uintptr // poolLocal的大小

victim unsafe.Pointer // local from previous cycle
victimSize uintptr // size of victims array

//当缓存池无对应对象时调用
New funcinterface{}
}



相较于Go1.13之前版本，sync.Pool的结构体中新增了victim、victimSize字段

sync.Pool主要维护了一个sync.poolLocal的数组，数组大小由runtime.GOMAXPROCS(0)决定。

type poolLocal struct {
poolLocalInternal
// Prevents false sharing on widespread platforms with
// 128 mod (cache line size) = 0 .
pad [128 - unsafe.Sizeof(poolLocalInternal{})8]byte
}

// Local per-P Pool appendix.
type poolLocalInternal struct {
private interface{} // 只能被对应的P使用
shared poolChain // 本地的P可以从Head 进行pushHead/popHead 其他的P可以poptail.
}




poolLocal内部又由P私有空间private和共享空间shared。共享空间是一个双端队列，双端队列每个节点又对应着一个环形数组，听着貌似有点儿绕，老规矩上图：

poolDequeue算是个逻辑上的环形数组，字段vals存储着实际的值，出于操作原子性的考虑，headTail字段将首尾索引融合在一起，高32位为head的索引下标，低32位为tail的索引下标，head和tail指向同一位置则表示环形数组为空。

代码佐证：

func (d *poolDequeue) unpack(ptrs uint64) (head tail uint32) {
const mask = 1<<dequeueBits - 1
head = uint32((ptrs >> dequeueBits) & mask)
tail = uint32(ptrs & mask)
return
}
func (d *poolDequeue)pack(head tail uint32)uint64{
const mask = 1<<dequeueBits - 1
return (uint64(head) << dequeueBits) |
uint64(tail&mask)
}


sync.Pool实际使用过程中又将poolDequeue进行了包装，因为数组大小是固定，所以为了让他大小可变，将其包装成了poolChainElt双向链表。

操作方法

接下来我们来剖析一下sync.Pool几个核心流程

获取对象 p.Get

获取对象，大体流程：

1. 将当前goroutine与P绑定并防止被抢占 具体是调用了runtime_procPin，返回poolLocal和P的id

2. 优先从私有空间获取对象

3. 若私有空间没有，则尝试从共享区域获取

4. 若共享区域也没拿到，则尝试从别人那边“偷”来一个

5. 若偷都偷不到，那么自己手动New一个

func (p *Pool) Getinterface{} {
// 将当前goroutine与P进行绑定 runtime_procPin禁用抢占
// 返回poolLocal与P的id
l pid := p.pin
x := l.private //尝试直接从私有空间拿
l.private = nil
if x == nil {
//从共享区域头部拿
x _ = l.shared.popHead
if x == nil {
//直接实在没有 尝试去别人那边看看能不能偷个
x = p.getSlow(pid)
}
}
// 解除抢占禁用
runtime_procUnpin
// 都没有 那只好自己New一个
if x == nil && p.New != nil {
x = p.New
}
return x
}


那么我们来看看goroutine 是怎么跟P绑定的

func (p *Pool) pin (*poolLocal int) {
pid := runtime_procPin
// pinSlow中我们先存储local再存储localSize 这里我们以相反顺序加载
// 因为我们已经禁用了抢占 GC这期间不会发生 因此我们需要观察local的大小至少跟localSize一样
s := atomic.LoadUintptr(&p.localSize) // load-acquire
l := p.local // load-consume
if uintptr(pid) < s {
return indexLocal(l pid) pid
}
// 运行过程中可能会存在调整P的情况 或者GC了
return p.pinSlow
}


这里我们先调用runtime_procPin，为啥它这么牛逼，不仅让P不会被抢占，还让GC为之折腰？

番外：禁止抢占

func runtime_procPinint
//go:linkname sync_runtime_procPin sync.runtime_procPin
//go:nosplit
funcsync_runtime_procPinint{
return procPin
}
//go:nosplit
funcprocPinint{
_g_ := getg
mp := _g_.m

mp.locks
return int(mp.p.ptr.id)
}


正如所见，兜兜转转实际绑定goroutine和P、禁用抢占交给了procPin。procPin首先从TLS或专用寄存器拿到当前的goroutine，然后获取当前gorountine绑定的物理线程，并对物理线程的locks属性自增操作。这意味什么呢？

这里可能涉及到一些goroutine调度的内容，Go runtime调度是一个gpM模型。G为调度的基本单元，P可以理解为运行G的逻辑CPU M为系统线程。何为抢占？

即，将m绑定的P给占用，因为Go runtime中99.9%的任务都需要P才能执行任务。Go运行时调度主要存在两种抢占的情况：

• 第一种情况，进行系统调用的G，因为存在阻塞，傻傻等在那里会比较浪费计算资源，为了让其他goroutine不被饿死

• 第二种情况，如果一个G运行时间太长，P中其他G得不到执行也会饿死

抢占实现

Go中的抢占是sysmon实现的。对 没错就是runtime.main里的那个sysmon也是唯一一个脱离GPM模型只需GM即可运行的特例。sysmon中包含了netpool、retake、forcegc、scavengeheap，这里抢占我们需要关注下retake。

//go:nowritebarrierrec
funcsysmon {
...
// retake P's blocked in syscalls
// and preempt long running G's
if retake(now) != 0 {
idle = 0
} else {
idle
}
...
}
funcretake(now int64)uint32{
...
if s == _Prunning || s == _Psyscall {
// Preempt G if it's running for too long.
t := int64(_p_.schedtick)
if int64(pd.schedtick) != t {
pd.schedtick = uint32(t)
pd.schedwhen = now
} else if pd.schedwhen forcePreemptNS <= now {//G运行时间超过forcePreemptNS
preemptone(_p_)
// In case of syscall preemptone doesn't
// work because there is no M wired to P.
sysretake = true
}
...
}


P处于运行中或系统调用，检查G运行时间是否超过forcePreemptNS(10ms) 超过则调用preemptone(_p_)抢占这个P

func preemptone(_p_ *p)bool{
mp := _p_.m.ptr
if mp == nil || mp == getg.m {
return false
}
gp := mp.curg
if gp == nil || gp == mp.g0 {
return false
}

gp.preempt = true

// Every call in a go routine checks for stack overflow by
// comparing the current stack pointer to gp->stackguard0.
// Setting gp->stackguard0 to StackPreempt folds
// preemption into the normal stack overflow check.
gp.stackguard0 = stackPreempt

// Request an async preemption of this P.
if preemptMSupported && debug.asyncpreemptoff == 0 {
_p_.preempt = true
preemptM(mp)
}

return true
}


主要是设置两个标志位gp.preempt和gp.stackguard0主要起作用的是后者。通过将goroutine的stackguard0设置为(1<<(8*sys.PtrSize) - 1)& -1314 导致P在执行G下一次的函数调用时，栈空间检查失败（stackguard0与SP寄存器比较），进而触发编译器安插的指令morestack。

//以asm_amd64.s为例
TEXT runtime·morestack(SB) NOSPLIT $0-0
... ...
// Call newstack on m->g0's stack.
MOVQm_g0(BX) BX
MOVQBX g(CX)
MOVQ(g_sched gobuf_sp)(BX) SP
CALLruntime·newstack(SB)
CALLruntime·abort(SB)// crash if newstack returns
RET


morestack会调用newstack尝试栈扩容

//go:nowritebarrierrec
funcnewstack {
... ...
if preempt {
if !canPreemptM(thisg.m) {
// Let the goroutine keep running for now.
// gp->preempt is set so it will be preempted next time.
gp.stackguard0 = gp.stack.lo _StackGuard
gogo(&gp.sched) // never return
}
}
... ...
}
//go:nosplit
funccanPreemptM(mp *m)bool{
return mp.locks == 0 && mp.mallocing == 0 && mp.preemptoff == "" && mp.p.ptr.status == _Prunning
}


newstack在栈扩容前会检查抢占标志位mp.locks!=0则不抢占。

如果抢占成功，则会继续调用gopreempt_m(gp)进而调用goschedImpl(gp)将P与当前m接触关联，设置goroutine状态casgstatus(gp _Grunning _Grunnable) 然后将goroutine插入Global runnable queue 等待下次调度。

至此，应该能彻底明白为啥runtime_procPin能够通过修改goroutine绑定的m的locks属性就能禁用抢占了。

但是还有个问题，为啥GC也拿它没办法？

关于Go的GC，大致有三种触发方式：

• gcTriggerCycle 后台定时检查触发，如 runtime.sysmon

• gcTriggerTimer 自上个GC周期超过forcegcperiod纳秒则触发 如runtime.forcegchelper

• g cTriggerHeap 申请的堆内存大小达到触发阈值 如 runtime.mallocgc

最终都会调用gcStart(trigger gcTrigger)，进而我们在GC的STW阶段执行中可以看到

func stopTheWorldWithSema {
_g_ := getg

// If we hold a lock then we won't be able to stop another M
// that is blocked trying to acquire the lock.
if _g_.m.locks > 0 {
throw("stopTheWorld: holding locks")
}
lock(&sched.lock)
sched.stopwait = gomaxprocs
atomic.Store(&sched.gcwaiting 1)
preemptall
// stop current P
_g_.m.p.ptr.status = _Pgcstop // Pgcstop is only diagnostic.
sched.stopwait--
// try to retake all P's in Psyscall status
for _ p := range allp {
s := p.status
if s == _Psyscall && atomic.Cas(&p.status s _Pgcstop) {
if trace.enabled {
traceGoSysBlock(p)
traceProcStop(p)
}
p.syscalltick
sched.stopwait--
}
}
// stop idle P's
for {
p := pidleget
if p == nil {
break
}
p.status = _Pgcstop
sched.stopwait--
}
wait := sched.stopwait > 0
unlock(&sched.lock)

// wait for remaining P's to stop voluntarily
if wait {
for {
// wait for 100us then try to re-preempt in case of any races
if notetsleep(&sched.stopnote 100*1000) {
noteclear(&sched.stopnote)
break
}
preemptall
}
}

// sanity checks
bad := ""
if sched.stopwait != 0 {
bad = "stopTheWorld: not stopped (stopwait != 0)"
} else {
for _ p := range allp {
if p.status != _Pgcstop {
bad = "stopTheWorld: not stopped (status != _Pgcstop)"
}
}
}
if atomic.Load(&freezing) != 0 {
// Some other thread is panicking. This can cause the
// sanity checks above to fail if the panic happens in
// the signal handler on a stopped thread. Either way
// we should halt this thread.
lock(&deadlock)
lock(&deadlock)
}
if bad != "" {
throw(bad)
}
}


大致逻辑先调用preemptall尝试抢占所有的P，然后停掉当前P 遍历所有的P，如果P处于系统调用则直接stop掉；然后处理空闲的P；最后检查是否存在需要等待处理的P，如果有则循环等待，并尝试调用preemptall

func preemptallbool{
res := false
for _ _p_ := range allp {
if _p_.status != _Prunning {
continue
}
if preemptone(_p_) {
res = true
}
}
return res
}


到这里就很清晰了，我们又看到老朋友preemptone(_p_) 显然GC会在STW阶段等下去，GC自然也无法执行下去。

好了 刚刚两个问题我们已经搞清楚了。书归正传 runtime_procPin能禁用P被抢占，那么runtime_procUnpin自然能解除禁用。完成goroutine与P的绑定，返回了当前P的id，如果pid<p.localSize则说明当前poolLocal已经存在 直接利用地址偏移拿到poolLocal

func indexLocal(l unsafe.Pointer i int) *poolLocal {
lp := unsafe.Pointer(uintptr(l) uintptr(i)*unsafe.Sizeof(poolLocal{}))
return (*poolLocal)(lp)
}


如果运行时P被调整了呢？那么尝试下p.pinSlow 正如其名这个过程会有点儿慢

func (p *Pool) pinSlow (*poolLocal int) {
// Retry under the mutex.
// Can not lock the mutex while pinned.
runtime_procUnpin
allPoolsMu.Lock
defer allPoolsMu.Unlock
pid := runtime_procPin
// poolCleanup won't be called while we are pinned.
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
atomic.StoreUintptr(&p.localSize uintptr(size)) // store-release
return &local[pid] pid
}


pinSlow上来第一件事儿 将我们之前设置的P禁用抢占给释放了。然后尝试获取全局排他锁allPoolsMu Mutex。这也能解释它为啥上来就释放掉之前的禁止占用，因为获取当前全局排他锁不一定能立马拿到啊。拿到锁之后又开启了禁止抢占P，接着又判断了下uintptr(pid) < s因为拿到锁之前P可能已经变化了。如果当前p.local=nil则将p放到全局的池子allPools *Pool里，也是为啥刚才需要等待全局排他锁的原因。因为GC时会将原有的pool清理掉所以这里进行重建，原有pool真的没了吗？这个就跟之前提到的victim有点儿关系了 等会儿一起看。

至此，我们拿到了poolLocal 接着获取对象的顺序为

1. 首先尝试从本地的private中获取

2. 如果本地没拿到，则x _ = l.shared.popHead尝试从共享空间拿

func (c *poolChain) popHead (interface{} bool) {
d := c.head
for d != nil {
if val ok := d.popHead; ok {
return val ok
}
// There may still be unconsumed elements in the
// previous dequeue so try backing up.
d = loadPoolChainElt(&d.prev)
}
return nil false
}


共享空间是以PoolChainElt为节点的双向链表，首先我们尝试沿着双向链表prev的方向依次调用d.popHead尝试从头部拿数据

func (d *poolDequeue) popHead (interface{} bool) {
var slot *eface
for {
ptrs := atomic.LoadUint64(&d.headTail)
head tail := d.unpack(ptrs)
if tail == head {
// Queue is empty.
return nil false
}

// Confirm tail and decrement head. We do this before
// reading the value to take back ownership of this
// slot.
head--
ptrs2 := d.pack(head tail)
if atomic.CompareAndSwapUint64(&d.headTail ptrs ptrs2) {
// We successfully took back slot.
slot = &d.vals[head&uint32(len(d.vals)-1)]
break
}
}

val := *(*interface{})(unsafe.Pointer(slot))
if val == dequeueNil(nil) {
val = nil
}
// Zero the slot. Unlike popTail this isn't racing with
// pushHead so we don't need to be careful here.
*slot = eface{}
return val true
}


逻辑也比较简单

2.1 将headTail拆封 如果head==tail表明当前环形数组为空，直接返回

2.2 接着将head索引减1，然后将head、tail再打包回去，通过CAS判断当前没有并发修改就拿到数据 跳出循环 否则循环等待

2.3 将slot转为interface{}类型

2.4 将slot赋值为eface{}

1. 如果共享空间依然没拿到，那么想办法从其他P那偷个吧p.getSlow(pid)

func (p *Pool) getSlow(pid int)interface{} {
// See the comment in pin regarding ordering of the loads.
size := atomic.LoadUintptr(&p.localSize) // load-acquire
locals := p.local // load-consume
// Try to steal one element from other procs.
for i := 0; i < int(size); i {
l := indexLocal(locals (pid i 1)%int(size))
if x _ := l.shared.popTail; x != nil {
return x
}
}

// Try the victim cache. We do this after attempting to steal
// from all primary caches because we want objects in the
// victim cache to age out if at all possible.
size = atomic.LoadUintptr(&p.victimSize)
if uintptr(pid) >= size {
return nil
}
locals = p.victim
l := indexLocal(locals pid)
if x := l.private; x != nil {
l.private = nil
return x
}
for i := 0; i < int(size); i {
l := indexLocal(locals (pid i)%int(size))
if x _ := l.shared.popTail; x != nil {
return x
}
}

// Mark the victim cache as empty for future gets don't bother
// with it.
atomic.StoreUintptr(&p.victimSize 0)

return nil
}


3.1 拿到poolLocal数组，遍历每个poolLocal，并调用l.shared.popTail 从其共享空间的尾部拿数据

func (c *poolChain) popTail (interface{} bool) {
d := loadPoolChainElt(&c.tail)
if d == nil {
return nil false
}

for {
// It's important that we load the next pointer
// *before* popping the tail. In general d may be
// transiently empty but if next is non-nil before
// the pop and the pop fails then d is permanently
// empty which is the only condition under which it's
// safe to drop d from the chain.
d2 := loadPoolChainElt(&d.next)

if val ok := d.popTail; ok {
return val ok
}

if d2 == nil {
// This is the only dequeue. It's empty right
// now but could be pushed to in the future.
return nil false
}

// The tail of the chain has been drained so move on
// to the next dequeue. Try to drop it from the chain
// so the next pop doesn't have to look at the empty
// dequeue again.
if atomic.CompareAndSwapPointer((*unsafe.Pointer)(unsafe.Pointer(&c.tail)) unsafe.Pointer(d) unsafe.Pointer(d2)) {
// We won the race. Clear the prev pointer so
// the garbage collector can collect the empty
// dequeue and so popHead doesn't back up
// further than necessary.
storePoolChainElt(&d2.prev nil)
}
d = d2
}
}


首先拿到尾节点，然后在死循环中沿着双向链表next的方向不断获取PoolChainElt节点，尝试调用d.popTail获取数据

func (d *poolDequeue) popTail (interface{} bool) {
var slot *eface
for {
ptrs := atomic.LoadUint64(&d.headTail)
head tail := d.unpack(ptrs)
if tail == head {
// Queue is empty.
return nil false
}
ptrs2 := d.pack(head tail 1)
if atomic.CompareAndSwapUint64(&d.headTail ptrs ptrs2) {
slot = &d.vals[tail&uint32(len(d.vals)-1)]
break
}
}
val := *(*interface{})(unsafe.Pointer(slot))
if val == dequeueNil(nil) {
val = nil
}
slot.val = nil
atomic.StorePointer(&slot.typ nil)
return val true
}


与popHead比较像，不同在于一个从头部拿数据一个从尾部拿。首先依然是在死循环中先将headTail拆封，如果tai l==head表示环形数组为空，直接返回。否则将tail 1再封装好，同CAS规避并发问题 拿到数据则跳出循环，否则循环等待。

这里有一个跟popHead不同的是 先将value置为nil然后利用CAS来将typ置空操作

atomic.StorePointer(&slot.typ nil) 原因很简单，pushHead和popTail一个从头放一个从尾拿数据，一旦碰头就会出现竞争。

3.2 那如果偷都偷不到，会进行以下操作

size = atomic.LoadUintptr(&p.victimSize)
if uintptr(pid) >= size {
return nil
}
locals = p.victim
l := indexLocal(locals pid)
if x := l.private; x != nil {
l.private = nil
return x
}
for i := 0; i < int(size); i {
l := indexLocal(locals (pid i)%int(size))
if x _ := l.shared.popTail; x != nil {
return x
}
}

// Mark the victim cache as empty for future gets don't bother
// with it.
atomic.StoreUintptr(&p.victimSize 0)


victim cache翻译过来叫“受害者缓存”

受害者缓存是由Norman Jouppi提出的一种提高缓存性能的硬件技术。如他的论文所述

Miss caching places a fully-associative cache between cache and its re-fill path. Misses in the cache that hit in the miss cache have a one cycle penalty as opposed to a many cycle miss penalty without the miss cache. Victim Caching is an improvement to miss caching that loads the small fully-associative cache with victim of a miss and not the requested cache line.

大概意思就是在旧缓存和缓解重建的过程中，添加一个全关联的缓存（保存旧缓存数据）。也就是说当一级缓存踢出的数据，放到受害者缓存中。当我们在一级缓存未命中，则可以继续尝试从受害者缓存中查询。

如代码：

size = atomic.LoadUintptr(&p.victimSize)
if uintptr(pid) >= size {
return nil
}
locals = p.victim
l := indexLocal(locals pid)
if x := l.private; x != nil {
l.private = nil
return x
}
for i := 0; i < int(size); i {
l := indexLocal(locals (pid i)%int(size))
if x _ := l.shared.popTail; x != nil {
return x
}
}

// Mark the victim cache as empty for future gets don't bother
// with it.
atomic.StoreUintptr(&p.victimSize 0)


如果能理解，其实还是挺简单的，也就是

local1 ->GC ->local2 victim->local1

Local2 ->GC ->local3 victim->local2

1. 很遗憾getSlow也没拿到 那只好自己手动new一个了

if x == nil && p.New != nil {
x = p.New
}


用完返回Pool p.Put

看完 Get，接着看下Put

func (p *Pool) Put(x interface{}) {
if x == nil {
return
}
// 将goroutine与P绑定 runtime_procPin禁用抢占 返回poolLocal
l _ := p.pin
if l.private == nil {//优先放到私有空间
l.private = x
x = nil
}
if x != nil { //放回共享空间
l.shared.pushHead(x)
}
// 解除抢占禁用
runtime_procUnpin
}


基本逻辑：

1. 如果放入对象为空 直接返回

2. 调用p.pin获取poolLocal之前分析过大体类似

3. 优先放入私有空间

4. 若私有空间已满 则尝试放入共享空间

5. 释放P禁止占用

func (c *poolChain) pushHead(val interface{}) {
d := c.head
if d == nil {
// Initialize the chain.
const initSize = 8 // Must be a power of 2
d = new(poolChainElt)
d.vals = make([]eface initSize)
c.head = d
storePoolChainElt(&c.tail d)
}
if d.pushHead(val) {
return
}

newSize := len(d.vals) * 2
if newSize >= dequeueLimit {
// Can't make it any bigger.
newSize = dequeueLimit
}

d2 := &poolChainElt{prev: d}
d2.vals = make([]eface newSize)
c.head = d2
storePoolChainElt(&d.next d2)
d2.pushHead(val)
}


putHead逻辑主要是将对象放到双向链表的对应节点的环形数组中。

1. 先获取双向链表的head节点

2. 若head节点为空 则初始化head节点 节点对应环形数组初始大小为8

3. 将对象放到环形数组中

func (d *poolDequeue) pushHead(val interface{})bool{
ptrs := atomic.LoadUint64(&d.headTail)
head tail := d.unpack(ptrs)
if (tail uint32(len(d.vals)))&(1<<dequeueBits-1) == head {
// Queue is full.
return false
}
slot := &d.vals[head&uint32(len(d.vals)-1)]
typ := atomic.LoadPointer(&slot.typ)
if typ != nil {// popTail可能还没处理完
return false
}

// The head slot is free so we own it.
if val == nil {
val = dequeueNil(nil)
}
*(*interface{})(unsafe.Pointer(slot)) = val
atomic.AddUint64(&d.headTail 1<<dequeueBits)
return true
}


跟popHead是相反的操作，大体也比较简单。先判断环形数组是否满了，满了则直接返回。因为pushHead跟popTail存在竞争关系，slot.typ不为空可能是popTail还没处理完。

关于GC清除数据问题

pool.go中的init函数组册了GC发生时如何清理Pool的函数 调用链如下

gcTrigger->gcStart->clearpools->poolCleanup

func init {
runtime_registerPoolCleanup(poolCleanup)
}
//go:linkname sync_runtime_registerPoolCleanup sync.runtime_registerPoolCleanup
func sync_runtime_registerPoolCleanup(f func) {
poolcleanup = f
}
funcpoolCleanup {
for _ p := range oldPools {
p.victim = nil
p.victimSize = 0
}

for _ p := range allPools {
p.victim = p.local
p.victimSize = p.localSize
p.local = nil
p.localSize = 0
}

oldPools allPools = allPools nil
}


逻辑很简单 正如上面讲victim说的那样。

最后的最后，细心的你可能发现 还遗漏了两个细节

noCopy

sync.Pool结构体中noCopy其实是为了防止sync.Pool使用过程中被拷贝。至于原因应该不用多说，因为Go并没有提供原生的强制不能拷贝的方法。所以采用这种方式，让go vet检测报错来实现。

举个例子

type noCopy struct{}

// Lock is a no-op used by -copylocks checker from `go vet`.
func (*noCopy)Lock {}
func (*noCopy)Unlock {}
type People struct {
noCopy noCopy
}

funcsay(p People) {

}

funcmain {
var p People
say(p)
}


go vet demo.go


输出：

# command-line-arguments
./demo.go:12:12: say passes lock by value: command-line-arguments.People contains command-line-arguments.noCopy
./demo.go:18:6: call of say copies lock value: command-line-arguments.People contains command-line-arguments.noCopy



当然直接执行不会报任何错

pad

type poolLocal struct {
poolLocalInternal

// Prevents false sharing on widespread platforms with
// 128 mod (cache line size) = 0 .
pad [128 - unsafe.Sizeof(poolLocalInternal{})8]byte
}


pad字段在这里没有啥业务意思，目的就是为了避免伪共享问题。因为我们为了缓解计算机CPU计算速度和内存的读取速度不匹配的矛盾，在他们之间增加了L1 L2 L3 高速缓存，他们比内存小很多但是速度却是内存无法比拟的。

缓存系统中我们是以缓存行(cache line)为单位，通常大小为64字节。上面这张图，我们可以看到L1、L2、L3三级缓存他们和内存的读取速度当然取决于他们与CPU紧密程度。L1>L2>L3>内存

但是！我们现在使用的都是多核CPU的计算机，如何保证多核看到的数据的一致性呢？这里我们需要谈到一个协议-MESI协议，M、E、S、I分别表示缓存行的4个状态

M（修改，Modified）：本地处理器已经修改缓存行，即是脏行，它的内容与内存中的内容不一样，并且此 cache 只有本地一个拷贝(专有)；

E（专有，Exclusive）：缓存行内容和内存中的一样，而且其它处理器都没有这行数据；

S（共享，Shared）：缓存行内容和内存中的一样 有可能其它处理器也存在此缓存行的拷贝；

I（无效，Invalid）：缓存行失效 不能使用。

他们转换关系如下：

现在假设我们有以下场景

有两个变量X、Y共享在了一个cache line中。如果core1想要更新X，core2想要更新Y，更新完他们的缓存行都变成了I状态，即L1 L2上的缓存均不可用，这时如果其他线程再要访问X Y就只能从L3甚至从内存拿数据，其性能可想而知。

怎么解决呢？

解决伪共享的问题 业界大多采用pad填充的方式来解决，让数据独占一个cacheline 降低数据关联共享的影响。比如Java8还提供了语法糖，通过添加注解@Contended自动进行缓存行填充。

总结

sync.Pool实现总体比较小巧，具体思想其实其他语言也都有影子，比如Java中的ForkJoinPool。但是往往简单设计的细节往往很值得我们去考究学习一下的。总结下知识点还真不少：

• work stealing算法

• CAS如何做到lock-free

• 设置抢占标志 禁止P被占用 并制止GC

• Victim cache 受害者缓存是怎么回事儿

• noCopy是干啥的 怎么实现禁止拷贝

• 伪共享(false share)

• Pool GC的机制

不过这也符合Go“少即是多”的设计理念。