Green Tea GCを見てみる

by is1

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© DMM メモリ確保について 9 func (h *mheap) alloc(npages uintptr, spanclass spanClass) *mspan { var s *mspan systemstack(func() { if !isSweepDone() { h.reclaim(npages) } s = h.allocSpan(npages, spanAllocHeap, spanclass) }) return s } https://github.com/golang/go/blob/6a08e80399bd65b95e60e3c74b7e1f86754752a7/src/runtime/mheap.go#L1008

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© DMM メモリ確保について 10 func (h *mheap) alloc(npages uintptr, spanclass spanClass) *mspan { var s *mspan systemstack(func() { if !isSweepDone() { h.reclaim(npages) } s = h.allocSpan(npages, spanAllocHeap, spanclass) }) return s } https://github.com/golang/go/blob/6a08e80399bd65b95e60e3c74b7e1f86754752a7/src/runtime/mheap.go#L1008 メモリの確保処理と実行中のプログラムの競合を回避

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© DMM メモリ確保について 11 func (h *mheap) alloc(npages uintptr, spanclass spanClass) *mspan { var s *mspan systemstack(func() { if !isSweepDone() { h.reclaim(npages) } s = h.allocSpan(npages, spanAllocHeap, spanclass) }) return s } https://github.com/golang/go/blob/6a08e80399bd65b95e60e3c74b7e1f86754752a7/src/runtime/mheap.go#L1008 メモリ確保処理（以前解放した　　メモリ領域か、OSから確保する）

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© DMM メモリ解放について • GoではGarbage Collection(GC)を導入 • Go 1.5からConcurrent GC + mark & sweepを採用 • プログラム動作中に並行で実行 • mark & sweep • markフェーズ • tri-color marking: オブジェクト*を色で分類 • sweepフェーズ • 未到達のオブジェクトを開放していく • Concurrent GC • Write Barrier • GC作業中のプログラムによるオブジェクトの書き換えに対応 • 12 * ヒープ領域に割り当てられたもの

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© DMM メモリ解放について • GoではGarbage Collection(GC)を導入 • Go 1.5からConcurrent GC + mark & sweepを採用 • プログラム動作中に並行で実行 • mark & sweep • markフェーズ • tri-color marking: オブジェクト *を色で分類 • sweepフェーズ • 未到達のオブジェクトを開放していく • Concurrent GC • Write Barrier • GC作業中のプログラムによるオブジェクトの書き換えに対応 • 13 * ヒープ領域に割り当てられたもの

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© DMM これまでのGCの課題 • メモリの局所性を生かすことができていない • 時間的局所性: 一度参照したメモリ領域は再び参照される可能性が高い • ワークキューに入れるため、処理のタイミングがズレる • キャッシュミスの発生によるCPU負荷 • 空間的局所性: 参照されたデータの近傍も参照される可能性が高い • オブジェクト単位で見ていくため、メモリ内全域を走査する 24 あまり効率的でない

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© DMM Green Tea GC🍵 Go 1.25.0から試験的に導入された改良版GC • メモリの局所性を改善 → CPU負荷の軽減、パフォーマンス改善 • 従来のmark & sweepと大きな変更はない • 白、灰、黒の3色で分類 • スパンという小さなメモリのブロック単位でスキャンする • スパンごとのマークビットとスキャンビットを利用 • マークビットがセットされている場合、スパン内を走査 • 走査完了後、スキャンビットをセットする 26

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© DMM パフォーマンスについて • 現状パフォーマンスは測定中のため、issueに記載されている計測　結果の一部を紹介 • 手元でGreen Tea GCを動作させるにはでビルドすることでできる 35 参考: https://github.com/golang/go/issues/73581#issuecomment-2847696497 $ go version go version go1.25.0 darwin/arm64 $ GOEXPERIMENT=greenteagc go build main.go

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© DMM パフォーマンス測定結果(2/3) 実際のサービスでもパフォーマンス改善が報告されている • HydrAIDE • オープンソースのデータエンジン • pub/sub等をサポート • メモリ上でデータを保持 • 結果 • CPU時間が22%減少 • ヒープの大きさが8%減少 37 参考 https://dev.to/hydraide/go-125-greentea-gc-vs-classic-hydraide-1m-swamp-test-shows-22-cpu-eﬃciency-8-memory-294h https://github.com/golang/go/issues/73581#issuecomment-3241368478