文章主体是AI根据我的大纲生成的😁 ，其实大致意思是：

  • 程序运行过程中，对象会离散分布在不同内存区域
  • 在旧版三色标记法的清扫阶段，CPU会在这些内存跳转中产生很多开销
    • 对象在内存中离散分布，清扫时随机访问内存导致CPU一级/二级缓存频繁未命中，导致CPU空等
  • 新版GreenTea GC基于Memory Span，把 扫对象 变为了 扫8KB内存页，大幅减少缓存未命中
    • 基于此（CPU缓存友好的方案）还能利用现代CPU的AVX-512指令进行加速扫描。（对mspan内紧凑存储的mark bit（标记位向量）做批量位运算）
    • 还能通过mspan元数据批量过滤并跳过无活对象的mspan，大幅减少清扫工作量

注意，Go 的内存分配器（mcache/mcentral/mheap）本身就按页(mspan)管理内存，GreenTea GC只是复用了这个现有的机制

现有 GC

目前 Go 语言的 GC 可以概括为 并发三色标记清除（Concurrent Tri-color Mark and Sweep）。

三色标记清除流程

Go 使用三种颜色来追踪对象的存活状态：

  • 白色（White）：潜在的垃圾对象。尚未被 GC 访问到的对象。在 GC 开始时，所有对象都是白色的。遍历结束后，剩余的白色对象将被回收。
  • 灰色（Grey）：活跃对象，但子对象尚未扫描。表示该对象已被访问，但其引用的子对象还未被全部访问完毕。
  • 黑色（Black）：活跃对象，且子对象已扫描。表示该对象及其引用的所有子对象都已被访问完毕。

具体的运作流程如下：

  1. 初始状态：所有对象都被标记为白色。
  2. 根扫描：GC 从根对象（Root Set，如栈、全局变量等）开始，将所有直接引用的对象标记为灰色，并放入待处理队列。
  3. 循环扫描：
    • 从灰色对象队列中取出一个对象。
    • 将其引用的所有子对象标记为灰色，放入队列。
    • 将当前对象标记为黑色。
  4. 完成标记：重复上述步骤，直到灰色对象队列为空。此时，内存中只剩下黑色和白色对象。
  5. 清除（Sweep）：所有白色对象被认定为不可达（垃圾），将被回收。

在此过程中，为了保证并发安全性（即在 GC 运行时用户程序也能修改对象引用），Go 使用了 写屏障（Write Barrier）。写屏障的开启和关闭阶段构成了 STW（Stop-The-World）的主要耗时。

虽然这一机制非常成熟，但在某些场景下仍存在性能瓶颈。

主要问题：

  1. 无内存整理（No Compaction）：Go 的 GC 比较“懒”，回收完垃圾后不会整理内存。这就好比书架上的书抽走几本后，空位留在那儿不动，久而久之，书架上到处都是小空隙（内存碎片）。
  2. 非分代（Non-Generational）：所有对象不论“年龄”大小，都混在一起管理。
  3. 内存局部性差（关键痛点）：
    • 简单来说，就是不同的小对象分散在内存的各个角落。
    • 当 GC 开始干活时，它需要顺着引用关系一个个去找这些对象。如果对象 A 在东边，对象 B 在西边，GC 就得在内存里来回“奔波”。
    • 这种“东奔西跑”不仅累（占用 CPU），而且慢（等待内存响应）。CPU 很多时间都浪费在路上，而不是在干正事。

GreenTea GC 的设计理念

为了解决上述问题，Golang 团队（或社区提案）提出了 GreenTea GC。其核心思想是利用 内存跨度（Memory Span） 来强制实现内存局部性。

什么是 Memory Span？

Memory Span 是一个固定大小（例如 8KiB）的连续内存区域，专门用于分配小型对象（例如小于 512 字节）。

  • 对象聚集：当小对象逃逸到堆上时，它们会被分配到当前的 Memory Span 中。
  • 自动扩容：当一个 Memory Span 填满后，会分配一个新的 Span。
  • 适用场景：绝大多数结构体或树/图的节点都小于 512 字节，非常适合这种分配方式。

GreenTea GC 的运作机制

GreenTea GC 改变了 GC 的执行单位。它不再是以单个对象为粒度进行调度，而是以 Memory Span 为单位。

  1. 队列化处理：当 GC 触发时，所有的 Memory Span 会被加入到一个队列中。
  2. GMP 调度：利用 Go 现有的 GMP 模型，工作线程（Worker）从队列中获取 Memory Span 进行处理。这也支持工作窃取（Work Stealing）以平衡负载。
  3. 局部的三色标记清除：当一个线程处理某个 Memory Span 时，它只在该 Span 内部执行三色标记清除算法。

优势

GreenTea GC 通过改变内存布局和 GC 粒度，带来了显著的优势：

  • 减小跳转，少跑冤枉路：因为相关的小对象都挤在同一个 8KiB 的房间（Span）里，GC 扫地的时候，进一个房间就能把一堆对象都扫完，不用满世界乱跑了。
  • 最大限度利用 CPU 缓存：CPU 喜欢处理挨在一起的数据。数据凑得近，CPU 缓存命中率就高，处理速度直接起飞。
  • 内存分配时减少碎片：固定大小的房间（Span）分配给小对象，就像用标准集装箱装货，严丝合缝，大大减少了内存碎片。

总结

GreenTea GC 是对现有Go GC机制的一种补充和优化，特别是在处理大量小对象和复杂对象图时，通过强制内存局部性，有效地解决了“指针追逐”带来的性能损耗。 它让 Go 的运行时能更高效地利用现代 CPU 的缓存架构。