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go?time.After優(yōu)化后性能提升34%內(nèi)存減少67%

 更新時間:2023年02月24日 14:39:00   作者:steden  
這篇文章主要介紹了go語言time.After優(yōu)化后性能提升34%內(nèi)存減少67%實(shí)例分析,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪

正文

大家好,今天給大家?guī)硪黄绾蝺?yōu)化time.After函數(shù)。

最近我在做調(diào)度中心2.0的重構(gòu)。本次重構(gòu)使用的GO語言開發(fā)。

在項(xiàng)目中,基本都離不開需要休眠等待一定時間后再執(zhí)行下一步邏輯的操作,再搭配select,用起來是真的舒服。

func waitWorking() {
    select {
    case <-time.After(5 * time.Second): // 每隔5秒,主動向客戶端詢問任務(wù)狀態(tài)
        _ = receiver.CheckWorkingEventBus.Publish(receiver)
    case <-receiver.updated:
    }
}

在這個示例中,5秒后會執(zhí)行Publish函數(shù),或者<-receiver.updated有數(shù)據(jù)時退出,這是我們比較常用的方式。

但有一點(diǎn)要注意的是:time.After如果沒有被執(zhí)行到,會導(dǎo)致無法第一時間GC回收內(nèi)存。

從內(nèi)存分析中,會看到內(nèi)存在持續(xù)增長,到了一定時間后,才會下降。這個增長幅度隨著你的項(xiàng)目請求量而決定。

這是因?yàn)楫?dāng)<-receiver.updated被觸發(fā)執(zhí)行時,導(dǎo)致time.After(5 * time.Second)在5秒后才會有數(shù)據(jù)進(jìn)來,在這5秒內(nèi),time.After創(chuàng)建的NewTimer(d)是無法回收的。

func After(d Duration) <-chan Time {
    return NewTimer(d).C
}

明白了這一點(diǎn)之后,我們可以簡單的做一個改進(jìn)

改進(jìn)1:

func waitWorking() {
    timer := time.NewTimer(5 * time.Second)
    select {
    case <-timer.C: // 每隔5秒,主動向客戶端詢問任務(wù)狀態(tài)
        _ = receiver.CheckWorkingEventBus.Publish(receiver)
    case <-receiver.updated:
        timer.Stop()
    }
}

當(dāng)<-receiver.updated被觸發(fā)執(zhí)行時,我們主動調(diào)用Stop方法,來告知GC,此timer對象不再使用。

這樣就不至于等到5秒后,GC才知道這個對象不再使用。

這就完了嗎?顯示沒有,如果waitWorking函數(shù)會在并發(fā)中被調(diào)用:

type TaskGroupMonitor struct {
    updated chan struct{}   // 數(shù)據(jù)有更新,讓流程重置
   name    string          // 任務(wù)名稱
}
func (receiver *TaskGroupMonitor) waitWorking() {
    timer := time.NewTimer(5 * time.Second)
    select {
    case <-timer.C: // 每隔5秒,主動向客戶端詢問任務(wù)狀態(tài)
        _ = receiver.CheckWorkingEventBus.Publish(receiver)
    case <-receiver.updated:
        timer.Stop()
    }
}

func init() {
   // 模擬數(shù)據(jù)庫讀到了100條任務(wù)
    for i := 0; i < 100; i++ {
      taskGroup:= TaskGroupMonitor{}
        go taskGroup.waitWorking()
    }
}

這里假如從數(shù)據(jù)庫中讀到了100條任務(wù)數(shù)據(jù),每條數(shù)據(jù)都在獨(dú)立的協(xié)程中運(yùn)行。

這就會導(dǎo)致在這100條任務(wù)在運(yùn)行的過程中,創(chuàng)建了100個time.Timer對象,事實(shí)上除了waitWorking,還會有waitStart,waitScheduler,taskFinish等函數(shù)也使用了time.Timer對象。

可以想到,項(xiàng)目在運(yùn)行過程中time.Timer在不停的創(chuàng)建,直到GC后才被回收。這將導(dǎo)致我們的內(nèi)存一直占用著。

并且time.Aftertime.NewTicker并不是高精度的時間控制。有時候會慢那么0-3ms,協(xié)程數(shù)量越多越繁忙,則越不精準(zhǔn)。

這對于調(diào)度中心而言是無法接收的,我的目標(biāo)是支持幾千個任務(wù)同時監(jiān)控調(diào)度。意味著協(xié)程數(shù)量會非常高。

而在GO的time.Timer中是使用64個timersBucket,并使用四叉堆來管理各個timer,雖然在1.17版本有所改進(jìn)。

但時間上仍然沒有那么準(zhǔn)確,對于調(diào)度這種場景來說,對ms級別的延遲也是沒辦法接受的。

time.Timer原理不在本篇的范圍內(nèi),現(xiàn)在有很多大神有這方面的剖析,感興趣可以去搜搜。

分析問題

通過簡單的分析,我們已經(jīng)知道使用time.Timer會有如下缺點(diǎn):

  • 每個協(xié)程需要創(chuàng)建time.Timer(導(dǎo)致內(nèi)存占用上升)
  • time.Timer會有延遲(對于ms敏感的場景不適用)

即如此,我們是否可以通過統(tǒng)一的時間管理器來管理所有的時間觸發(fā)器呢?

答案是顯而易見的,那就是時間輪。

時間輪

時間輪是一種實(shí)現(xiàn)延遲功能的算法, 它在Linux內(nèi)核中使用廣泛, 是Linux內(nèi)核定時器的實(shí)現(xiàn)方法和基礎(chǔ)之一. 時間輪是一種高效來利用線程資源來進(jìn)行批量化調(diào)度的一種調(diào)度模型, 把大量的調(diào)度任務(wù)全部綁定到同一個調(diào)度器上, 利用這個調(diào)度器來進(jìn)行所有任務(wù)的管理, 觸發(fā)以及運(yùn)行.

簡單來說,時間輪就是一個模擬時鐘的原理。 實(shí)現(xiàn)方式有:單層、雙層、多層三種方式。

而在雙層、多層時間輪中,又有兩種算法:一種是不管幾層,時間周期是一樣的。另一種是低層一圈 = 上層一格(像秒針、分針一樣)

在時鐘里,秒針走完一圈,分針走一格。分針走完一圈,時針走一格。以此類推。

當(dāng)秒針走到第X格,會到第X格的隊(duì)列中找到是否有待執(zhí)行任務(wù)列表,如果有則取出并通知到C變量。

而我在實(shí)現(xiàn)這個時間輪就是完全模擬時鐘的這種算法來實(shí)現(xiàn)的。我與其它開源的時間輪不一樣的地方是,我是高精度算法的。

時間輪的原理大概就講這么多,畢竟不是一個什么新鮮的算法,網(wǎng)上有很多講的比我更透徹的大神,在這里我主要講使用時間輪的前后對比。

我們來看看如何使用:

// 在項(xiàng)目中,定義一個全局變量tw,并規(guī)定第0層,走一格=100ms,一圈有120格
import "github.com/farseer-go/fs/timingWheel"

var tw = timingWheel.New(100*time.Millisecond, 120)
tw.Start()

接著在項(xiàng)目中我們改成時間輪來控制時間:

func (receiver *TaskGroupMonitor) waitWorking() {
   select {
   case &lt;-tw.AddPrecision(60 * time.Second).C:
        _ = receiver.CheckWorkingEventBus.Publish(receiver)
   case &lt;-receiver.updated:
   }
}

至此,我們使用了全局tw變量來控制時間的延遲管理。

我們來看下,優(yōu)化前的情況:

100個并發(fā)下調(diào)度:平均延遲:10ms、CPU:31.4%、內(nèi)存:115m

優(yōu)化后:

100個并發(fā)下調(diào)度:平均延遲:1ms、CPU:21.7%、內(nèi)存:34.5m

為此,整體性能提升:34%,內(nèi)存減少:67%

相關(guān)材料:

以上就是go time.After優(yōu)化后性能提升34%內(nèi)存減少67%的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于go time.After優(yōu)化性能內(nèi)存的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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