如何看待GO语言的新GC(TOC)?
如何看待 Go 语言的新 GC (TOC)？
Go 语言在垃圾回收 (GC) 方面一直备受关注，其 GC 的效率和对程序性能的影响是开发者们重点考量的一点。近年来，Go GC 经历了多次重要的迭代和改进，其中最引人注目的便是引入的 TOC (TimeOfCollection) 垃圾回收器。
为了更深入地理解 TOC GC，我们需要将其与之前的 GC 实现进行对比，并分析其带来的改进、潜在的权衡以及未来的发展方向。
一、 Go GC 的演进历程与 TOC GC 的定位
在 TOC GC 之前，Go GC 主要经历了以下几个阶段：
早期 GC (MarkandSweep): 最早的 GC 实现，简单但存在“三色标记法”中的“浮动垃圾”问题，即在标记阶段未被回收的垃圾在标记结束后仍然存在，直到下次 GC 周期。
并发标记扫除 GC (Concurrent Mark and Sweep): 引入了并发标记，将标记工作与应用程序并发进行，显著降低了 STW (StopTheWorld) 暂停时间。但依然存在写屏障 (Write Barrier) 带来的性能开销。
三色标记法 (Tricolor Marking) 和写屏障 (Write Barrier): 这是理解 Go GC 核心的关键概念。三色标记法是一种垃圾回收算法，将对象标记为白色（潜在垃圾）、灰色（已访问但未完全扫描）、黑色（已访问且扫描完毕）。写屏障是为了解决并发标记过程中，并发写操作可能导致已扫描过的对象被误判为垃圾的问题。它需要在写操作发生时，确保对象图的一致性。
“并行” GC: 早期也曾使用“并行” GC 的说法，但更准确的理解是“并发” GC。
TOC GC 的出现，标志着 Go GC 在“并发”的基础上，进一步朝着更低暂停时间、更优吞吐量和更可控性迈进。 TOC GC 的核心目标是 进一步减少 GC 对应用程序的暂停时间，并提高整体的吞吐量。它通过引入更精细化的控制和更优化的算法来实现这一目标。
二、 TOC GC 的核心技术与改进点
TOC GC 的全称是 "TimeOfCollection"，虽然官方文档中直接使用 "TOC GC" 的说法并不多，但它代表了 Go GC 近年来在降低延迟和提升效率方面的方向。理解 TOC GC，实际上是理解 Go 1.5 及之后版本 GC 的一系列改进，尤其是针对 并发三色标记法 的优化。
TOC GC 的主要改进点体现在以下几个方面：
1. 更低的 STW 暂停时间:
并发三色标记法 (Concurrent Tricolor Marking): 这是 TOC GC 的基石。通过并发标记，垃圾回收器和应用程序几乎可以同时运行，大大减少了需要暂停应用程序的时间。标记阶段的大部分工作都是在并发进行的。
写屏障的优化: 为了维持并发标记的正确性，需要使用写屏障。TOC GC 在写屏障的实现上进行了优化，例如使用 混合写屏障 (Hybrid Write Barrier)。传统的写屏障可能会在每次写操作时都触发 GC 逻辑，而混合写屏障则能在某些情况下避免不必要的开销，例如在某些“关键时刻”进行写屏障的同步。这有助于降低并发写操作对 GC 性能的影响。
标记完成的精确控制: TOC GC 更加注重在何时完成标记。它会寻找一个合适的时机来执行标记的最后一步（例如，在一次 STW 中完成剩余的灰色节点扫描），并将 STW 的时间控制在非常短的范围内，确保大部分标记工作在并发中完成。
2. 更高的吞吐量:
更少的 GC 线程干扰: 通过更高效的并发和更精确的控制，GC 线程对应用程序线程的干扰被最小化，从而提高了应用程序的整体吞吐量。
减少重复工作: GC 算法的设计也力求避免重复扫描或处理已经标记过的对象，提高回收效率。
3. 更优的内存管理:
精确扫描堆对象: TOC GC 在扫描堆对象时，力求做到更精确，避免扫描不必要的内存区域，从而提高效率。
与 M, P, G 模型的协同: Go 语言的调度模型 (M: 物理线程, P: 逻辑处理器, G: goroutine) 与 GC 紧密结合。TOC GC 的设计会考虑如何与这些模型协同工作，例如如何合理分配 GC 工作到不同的 M 上，以及如何利用 P 的资源进行并发 GC。
4. 可配置性 (虽然早期不明显，但是发展方向):
虽然早期版本的 Go GC 并没有提供太多用户可配置的选项，但随着 GC 的发展，更多地引入了可以调整的参数，允许开发者根据应用程序的特性进行微调，例如 `GOGC` 环境变量就影响了 GC 的触发时机。
三、 TOC GC 带来的影响与权衡
正面影响:
极低的暂停时间 (毫秒级别甚至亚毫秒级别): 这是 TOC GC 最显著的优点。对于需要低延迟的应用程序（如微服务、实时数据处理），这意味着 GC 不再是性能瓶颈。
提升应用程序整体性能: 更少的暂停时间和更小的 GC 开销，直接转化为更高的吞吐量和更稳定的性能表现。
开发者体验提升: 开发者不再需要过多地担心 GC 对程序的影响，可以更专注于业务逻辑的实现。
潜在的权衡 (以及 Go 团队如何解决):
CPU 开销: 为了实现并发和低暂停，GC 需要消耗更多的 CPU 资源来执行标记、扫描等工作。Go 团队通过优化算法和利用并发能力来最小化这种开销。
内存开销: GC 算法本身可能需要额外的内存来存储 GC 元数据（例如三色标记的状态）。同时，为了减少暂停，GC 可能会在堆内存使用率不高时就开始进行部分回收，这可能导致 GC 提前运行，产生一定的“预 GC”开销。
复杂度: 更先进的 GC 算法自然也更复杂，给 Go 语言的维护者带来了更高的开发和维护成本。
四、 总结与展望
TOC GC 是 Go 语言在垃圾回收领域的一项重要进步，它通过 并发三色标记法 和一系列的优化，极大地降低了 GC 的暂停时间，并提升了整体的吞吐量。这使得 Go 语言在构建高性能、低延迟的现代应用程序方面更具竞争力。
如何看待 TOC GC？
积极看待: TOC GC 是 Go GC 发展的重要里程碑，它解决了许多开发者在早期版本中对 GC 性能的担忧。
理解其工作原理: 了解并发三色标记法、写屏障等概念，有助于更好地理解 GC 的行为和性能影响。
关注 GC 的调优: 虽然 TOC GC 已经非常优秀，但对于一些极端场景或有特殊性能需求的应用程序，仍然需要关注 GC 的调优参数（如 `GOGC`），并结合性能分析工具来优化 GC 的行为。
持续关注 Go GC 的发展: Go 语言的 GC 仍在不断进化，未来可能会有更精细化的控制和更优化的算法出现。
展望:
更精细化的控制: 未来可能会有更多可配置的选项，允许开发者更深入地控制 GC 的行为，以适应不同的应用场景。
AI/ML 辅助 GC: 随着人工智能技术的发展，未来 GC 可能会利用机器学习来预测内存分配模式，从而更智能地调度 GC 过程，进一步提升效率。
更优化的写屏障: 写屏障的性能开销是并发 GC 的一个重要考量，未来可能会有更轻量级或更智能的写屏障实现。
总而言之，TOC GC 代表了 Go 语言在提升运行时性能方面所做的巨大努力，它使得 Go 语言成为构建高性能、可伸缩的现代应用程序的优秀选择。理解其技术原理和带来的影响，有助于我们更好地使用和优化 Go 程序。
Go 语言在垃圾回收 (GC) 方面一直备受关注，其 GC 的效率和对程序性能的影响是开发者们重点考量的一点。近年来，Go GC 经历了多次重要的迭代和改进，其中最引人注目的便是引入的 TOC (TimeOfCollection) 垃圾回收器。
为了更深入地理解 TOC GC，我们需要将其与之前的 GC 实现进行对比，并分析其带来的改进、潜在的权衡以及未来的发展方向。
一、 Go GC 的演进历程与 TOC GC 的定位
在 TOC GC 之前，Go GC 主要经历了以下几个阶段：
早期 GC (MarkandSweep): 最早的 GC 实现，简单但存在“三色标记法”中的“浮动垃圾”问题，即在标记阶段未被回收的垃圾在标记结束后仍然存在，直到下次 GC 周期。
并发标记扫除 GC (Concurrent Mark and Sweep): 引入了并发标记，将标记工作与应用程序并发进行，显著降低了 STW (StopTheWorld) 暂停时间。但依然存在写屏障 (Write Barrier) 带来的性能开销。
三色标记法 (Tricolor Marking) 和写屏障 (Write Barrier): 这是理解 Go GC 核心的关键概念。三色标记法是一种垃圾回收算法，将对象标记为白色（潜在垃圾）、灰色（已访问但未完全扫描）、黑色（已访问且扫描完毕）。写屏障是为了解决并发标记过程中，并发写操作可能导致已扫描过的对象被误判为垃圾的问题。它需要在写操作发生时，确保对象图的一致性。
“并行” GC: 早期也曾使用“并行” GC 的说法，但更准确的理解是“并发” GC。
TOC GC 的出现，标志着 Go GC 在“并发”的基础上，进一步朝着更低暂停时间、更优吞吐量和更可控性迈进。 TOC GC 的核心目标是 进一步减少 GC 对应用程序的暂停时间，并提高整体的吞吐量。它通过引入更精细化的控制和更优化的算法来实现这一目标。
二、 TOC GC 的核心技术与改进点
TOC GC 的全称是 "TimeOfCollection"，虽然官方文档中直接使用 "TOC GC" 的说法并不多，但它代表了 Go GC 近年来在降低延迟和提升效率方面的方向。理解 TOC GC，实际上是理解 Go 1.5 及之后版本 GC 的一系列改进，尤其是针对 并发三色标记法 的优化。
TOC GC 的主要改进点体现在以下几个方面：
1. 更低的 STW 暂停时间:
并发三色标记法 (Concurrent Tricolor Marking): 这是 TOC GC 的基石。通过并发标记，垃圾回收器和应用程序几乎可以同时运行，大大减少了需要暂停应用程序的时间。标记阶段的大部分工作都是在并发进行的。
写屏障的优化: 为了维持并发标记的正确性，需要使用写屏障。TOC GC 在写屏障的实现上进行了优化，例如使用 混合写屏障 (Hybrid Write Barrier)。传统的写屏障可能会在每次写操作时都触发 GC 逻辑，而混合写屏障则能在某些情况下避免不必要的开销，例如在某些“关键时刻”进行写屏障的同步。这有助于降低并发写操作对 GC 性能的影响。
标记完成的精确控制: TOC GC 更加注重在何时完成标记。它会寻找一个合适的时机来执行标记的最后一步（例如，在一次 STW 中完成剩余的灰色节点扫描），并将 STW 的时间控制在非常短的范围内，确保大部分标记工作在并发中完成。
2. 更高的吞吐量:
更少的 GC 线程干扰: 通过更高效的并发和更精确的控制，GC 线程对应用程序线程的干扰被最小化，从而提高了应用程序的整体吞吐量。
减少重复工作: GC 算法的设计也力求避免重复扫描或处理已经标记过的对象，提高回收效率。
3. 更优的内存管理:
精确扫描堆对象: TOC GC 在扫描堆对象时，力求做到更精确，避免扫描不必要的内存区域，从而提高效率。
与 M, P, G 模型的协同: Go 语言的调度模型 (M: 物理线程, P: 逻辑处理器, G: goroutine) 与 GC 紧密结合。TOC GC 的设计会考虑如何与这些模型协同工作，例如如何合理分配 GC 工作到不同的 M 上，以及如何利用 P 的资源进行并发 GC。
4. 可配置性 (虽然早期不明显，但是发展方向):
虽然早期版本的 Go GC 并没有提供太多用户可配置的选项，但随着 GC 的发展，更多地引入了可以调整的参数，允许开发者根据应用程序的特性进行微调，例如 `GOGC` 环境变量就影响了 GC 的触发时机。
三、 TOC GC 带来的影响与权衡
正面影响:
极低的暂停时间 (毫秒级别甚至亚毫秒级别): 这是 TOC GC 最显著的优点。对于需要低延迟的应用程序（如微服务、实时数据处理），这意味着 GC 不再是性能瓶颈。
提升应用程序整体性能: 更少的暂停时间和更小的 GC 开销，直接转化为更高的吞吐量和更稳定的性能表现。
开发者体验提升: 开发者不再需要过多地担心 GC 对程序的影响，可以更专注于业务逻辑的实现。
潜在的权衡 (以及 Go 团队如何解决):
CPU 开销: 为了实现并发和低暂停，GC 需要消耗更多的 CPU 资源来执行标记、扫描等工作。Go 团队通过优化算法和利用并发能力来最小化这种开销。
内存开销: GC 算法本身可能需要额外的内存来存储 GC 元数据（例如三色标记的状态）。同时，为了减少暂停，GC 可能会在堆内存使用率不高时就开始进行部分回收，这可能导致 GC 提前运行，产生一定的“预 GC”开销。
复杂度: 更先进的 GC 算法自然也更复杂，给 Go 语言的维护者带来了更高的开发和维护成本。
四、 总结与展望
TOC GC 是 Go 语言在垃圾回收领域的一项重要进步，它通过 并发三色标记法 和一系列的优化，极大地降低了 GC 的暂停时间，并提升了整体的吞吐量。这使得 Go 语言在构建高性能、低延迟的现代应用程序方面更具竞争力。
如何看待 TOC GC？
积极看待: TOC GC 是 Go GC 发展的重要里程碑，它解决了许多开发者在早期版本中对 GC 性能的担忧。
理解其工作原理: 了解并发三色标记法、写屏障等概念，有助于更好地理解 GC 的行为和性能影响。
关注 GC 的调优: 虽然 TOC GC 已经非常优秀，但对于一些极端场景或有特殊性能需求的应用程序，仍然需要关注 GC 的调优参数（如 `GOGC`），并结合性能分析工具来优化 GC 的行为。
持续关注 Go GC 的发展: Go 语言的 GC 仍在不断进化，未来可能会有更精细化的控制和更优化的算法出现。
展望:
更精细化的控制: 未来可能会有更多可配置的选项，允许开发者更深入地控制 GC 的行为，以适应不同的应用场景。
AI/ML 辅助 GC: 随着人工智能技术的发展，未来 GC 可能会利用机器学习来预测内存分配模式，从而更智能地调度 GC 过程，进一步提升效率。
更优化的写屏障: 写屏障的性能开销是并发 GC 的一个重要考量，未来可能会有更轻量级或更智能的写屏障实现。
总而言之，TOC GC 代表了 Go 语言在提升运行时性能方面所做的巨大努力，它使得 Go 语言成为构建高性能、可伸缩的现代应用程序的优秀选择。理解其技术原理和带来的影响，有助于我们更好地使用和优化 Go 程序。
网友意见
谨慎乐观。首先这不是一个全新GC, 而是原有GC上加的一个新优化路径。TOC要解决的问题或者背景假设是很经典的，用正常人的话来说就是：「程序执行中产生的大部分对象的生命周期都很短，而且都只在局部使用。」基于局部使用假设，首先可以做的是静态的逃逸分析，在编译期就指出很大一部分对象的生命周期，这个 Go 也已经做了，而且还在优化。至于不能在编译期确定生命周期的，在运行时的垃圾回收中很常见的做法就是分代 GC, 让年轻对象更快更容易回收，降低全局 GC 压力。
而 TOC 基于的假设是上面短生命周期假设的一个特化版本：
- 绝大部分事务（比如一个 HTTP 请求处理）都是短事务。
- 每个事务开一个新的 goroutine 来处理，处理完 goroutine 结束。
- 执行期间产生的大部分对象都只在goroutine内部使用。
那么，如果可以准确标记哪些对象是跨 goroutine 共享了，那在goroutine结束的时候把没有共享出去的全回收掉就可以了。实现一个准确及时回收内存还能用好多核还性能好的分代GC非常复杂，还要针对各种场景优化，我记得 golang-dev 邮件组讨论过要不要实现分代 GC, 不过看来结论是 TOC 了，TOC其实就是一个基于特化假设的特化简单实现，这很 gopher.
一个对象有没有跨goroutine共享出去（文档里的publish）是有传递关系的，你被一个published的对象引用了那你和所有你引用的对象也published了，如果我没看错，现在的设计是要在write barrier上递归标记这个状态的。我会担心这样下来是否会有一些场景的运行时开销比原来更大了。TOC 对它要优化的场景应该是能同时实现提高吞吐（降低运行时开销），降低停顿时间和节省内存占用的目标的，还能在多核环境高效扩展，而这个场景也确实是网络服务中的统治性场景。但还是要看有没有被严重劣化的场景，以及最后真实服务的综合效能。
这种运行时优化的东西，现在已经很难有一个超级聪明的想法然后秒杀所有前人成果了，都是针对实用场景优化，很多时候只要运行时数据摆在你面前，解决方法是显而易见的。我一直对 Go 的运行时优化持乐观态度，并不是因为有大牛操刀，而是因为他们可以从Google内部机群拿到巨量的运行时数据来支持设计决策和测试新想法。保持简单，看实际环境数据做优化，这个大方向是靠谱的。
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