介绍
了解操作系统对内存的管理机制后，现在可以去看下 Go 语言是如何利用底层的这些特性来优化内存的。Go 内存管理基本上参考 tcmalloc 来实现的，只是细节上根据自身的需要做了一些小的优化调整。
Go 内存是自动管理的，我们可以随意定义变量直接使用，不需要考虑变量背后的内存申请和释放的问题。本文意在搞清楚 Go 在方面帮我们做了什么，使我们不用关心那些复杂内存的问题，还依旧能写出较为高效的程序。
本篇只介绍 Go 的内存管理模型，与其相关的还有逃逸分析和垃圾回收内容，因为篇幅的关系，打算后面找时间各自整理出一篇。
池
程序动态申请内存空间，是要使用系统调用的，比如 Linux 系统上是调用 mmap 方法实现的。但对于大型系统服务来说，直接调用 mmap 申请内存，会有一定的代价。比如：
系统调用会导致程序进入内核态，内核分配完内存后（也就是上篇所讲的，对虚拟地址和物理地址进行映射等操作），再返回到用户态。频繁申请很小的内存空间，容易出现大量内存碎片，增大操作系统整理碎片的压力。为了保证内存访问具有良好的局部性，开发者需要投入大量的精力去做优化，这是一个很重的负担。如何解决上面的问题呢？有经验的人，可能很快就想到解决方案，那就是我们常说的对象池（也可以说是缓存）。
假设系统需要频繁动态申请内存来存放一个数据结构，比如 [10]int。那么我们完全可以在程序启动之初，一次性申请几百甚至上千个 [10]int。这样完美地解决了上面遇到的问题：
不需要频繁申请内存了，而是从对象池里拿，程序不会频繁进入内核态因为一次性申请一个连续的大空间，对象池会被重复利用，不会出现碎片。程序频繁访问的就是对象池背后的同一块内存空间，局部性良好。这样做会造成一定的内存浪费，我们可以定时检测对象池的大小，保证可用对象的数量在一个合理的范围，少了就提前申请，多了就自动释放。
如果某种资源的申请和回收是昂贵的，我们都可以通过建立资源池的方式来解决，其他比如连接池，内存池等等，都是一个思路。
Golang 内存管理
Golang 内存管理本质上就是一个内存池，只不过内部做了很多的优化。比如自动伸缩内存池大小，合理地切割内存块等等。
内存池 mheap
Golang 的程序在启动之初，会一次性从操作系统那里申请一大块内存作为内存池。这块内存空间会放在一个叫 mheap 的 struct 中管理，mheap 负责将这一整块内存切割成不同的区域，并将其中一部分的内存切割成合适的大小，分配给用户使用。
我们需要先知道几个重要的概念：
page: 内存页，一块 8K 大小的内存空间。Go 与操作系统之间的内存申请和释放，都是以 page 为单位的。span: 内存块，一个或多个连续的page组成一个 span。如果把 page 比喻成工人，span 可看成是小队，工人被分成若干个队伍，不同的队伍干不同的活。sizeclass: 空间规格，每个 span 都带有一个 sizeclass，标记着该 span 中的 page 应该如何使用。使用上面的比喻，就是 sizeclass 标志着 span 是一个什么样的队伍。object: 对象，用来存储一个变量数据的内存空间，一个 span 在初始化时，会被切割成一堆等大的 object。假设 object 的大小是 16B，span 大小是 8K，那么就会把 span 中的 page 就会被初始化 8K / 16B = 512 个 object。所谓内存分配，就是分配一个 object 出去。示意图
上图中，不同颜色代表不同 span，不同 span 的 sizeclass 不同，表示里面的 page 将会按照不同的规格切割成一个个等大的 object 用作分配。
使用 Go1.11.5 版本测试了下初始堆内存应该是 64M 左右，低版本会少点。
测试代码：
package main import "runtime" var stat runtime.MemStats func main() { runtime.ReadMemStats(&stat) println(stat.HeapSys) }内部的整体内存布局如下图所示：
内存地址布局
mheap.spans：用来存储 page 和 span 信息，比如一个 span 起始地址是多少，有几个 page，已使用了多大等等。mheap.bitmap 存储着各个 span 中对象的标记信息，比如对象是否可回收等等。mheap.arena_start: 将要分配给应用程序使用的空间。再说明下，图中的空间大小，是 Go 向操作系统申请的虚拟内存地址空间，操作系统会将该段地址空间预留出来不做它用；而不是真的创建出这么大的虚拟内存，在页表中创建出这么大的映射关系。
mcentral
用途相同的 span 会以链表的形式组织在一起。 这里的用途用 sizeclass 来表示，就是指该 span 用来存储哪种大小的对象。比如当分配一块大小为 n 的内存时，系统计算 n 应该使用哪种 sizeclass，然后根据 sizeclass 的值去找到一个可用的 span 来用作分配。其中 sizeclass 一共有 67 种（Go1.5 版本，后续版本可能会不会改变不好说），如图所示：
找到合适的 span 后，会从中取一个 object 返回给上层使用。这些 span 被放在一个叫做 mcentral 的结构中管理。
mheap 将从 OS 那里申请过来的内存初始化成一个大 span(sizeclass=0)。然后根据需要从这个大 span 中切出小 span，放在 mcentral 中来管理。大 span 由 mheap.freelarge 和 mheap.busylarge 等管理。如果 mcentral 中的 span 不够用了，会从 mheap.freelarge 上再切一块，如果 mheap.freelarge 空间不够，会再次从 OS 那里申请内存重复上述步骤。下面是 mheap 和 mcentral 的数据结构：
type mheap struct { // other fields lock mutex free [_MaxMHeapList]mspan // free lists of given length， 1M 以下 freelarge mspan // free lists length >= _MaxMHeapList, >= 1M busy [_MaxMHeapList]mspan // busy lists of large objects of given length busylarge mspan // busy lists of large objects length >= _MaxMHeapList central [_NumSizeClasses]struct { // _NumSizeClasses = 67 mcentral mcentral // other fields } // other fields } // Central list of free objects of a given size. type mcentral struct { lock mutex // 分配时需要加锁 sizeclass int32 // 哪种 sizeclass nonempty mspan // 还有可用的空间的 span 链表 empty mspan // 没有可用的空间的 span 列表 }这种方式可以避免出现外部碎片（文章最后面有外部碎片的介绍），因为同一个 span 是按照固定大小分配和回收的，不会出现不可利用的一小块内存把内存分割掉。这个设计方式与现代操作系统中的伙伴系统有点类似。
mcache
如果你阅读的比较仔细，会发现上面的 mcentral 结构中有一个 lock 字段；因为并发情况下，很有可能多个线程同时从 mcentral 那里申请内存的，必须要用锁来避免冲突。
但锁是低效的，在高并发的服务中，它会使内存申请成为整个系统的瓶颈；所以在 mcentral 的前面又增加了一层 mcache。
每一个 mcache 和每一个处理器(P) 是一一对应的，也就是说每一个 P 都有一个 mcache 成员。 Goroutine 申请内存时，首先从其所在的 P 的 mcache 中分配，如果 mcache 没有可用 span，再从 mcentral 中获取，并填充到 mcache 中。
从 mcache 上分配内存空间是不需要加锁的，因为在同一时间里，一个 P 只有一个线程在其上面运行，不可能出现竞争。没有了锁的限制，大大加速了内存分配。
所以整体的内存分配模型大致如下图所示：
zero size
有一些对象所需的内存大小是0，比如 [0]int, struct{}，这种类型的数据根本就不需要内存，所以没必要走上面那么复杂的逻辑。
系统会直接返回一个固定的内存地址。源码如下：
func mallocgc(size uintptr, typ *_type, flags uint32) unsafe.Pointer { // 申请的 0 大小空间的内存 if size == 0 { return unsafe.Pointer(&zerobase) } //..... }测试代码：
package main import ( "fmt" ) func main() { var ( a struct{} b [0]int c [100]struct{} d = make([]struct{}, 1024) ) fmt.Printf("%p\n", &a) fmt.Printf("%p\n", &b) fmt.Printf("%p\n", &c) fmt.Printf("%p\n", &(d[0])) fmt.Printf("%p\n", &(d[1])) fmt.Printf("%p\n", &(d[1000])) } // 运行结果，6 个变量的内存地址是相同的: 0x1180f88 0x1180f88 0x1180f88 0x1180f88 0x1180f88 0x1180f88Tiny对象
上面提到的 sizeclass=1 的 span，用来给 <= 8B 的对象使用，所以像 int32, byte, bool 以及小字符串等常用的微小对象，都会使用 sizeclass=1 的 span，但分配给他们 8B 的空间，大部分是用不上的。并且这些类型使用频率非常高，就会导致出现大量的内部碎片。
所以 Go 尽量不使用 sizeclass=1 的 span， 而是将 < 16B 的对象为统一视为 tiny 对象(tinysize)。分配时，从 sizeclass=2 的 span 中获取一个 16B 的 object 用以分配。如果存储的对象小于 16B，这个空间会被暂时保存起来 (mcache.tiny 字段)，下次分配时会复用这个空间，直到这个 object 用完为止。
如图所示：
以上图为例，这样的方式空间利用率是 (1+2+8) / 16 * 100% = 68.75%，而如果按照原始的管理方式，利用率是 (1+2+8) / (8 * 3) = 45.83%。
源码中注释描述，说是对 tiny 对象的特殊处理，平均会节省 20% 左右的内存。如果要存储的数据里有指针，即使 <= 8B 也不会作为 tiny 对象对待，而是正常使用 sizeclass=1 的 span。
大对象
如上面所述，最大的 sizeclass 最大只能存放 32K 的对象。如果一次性申请超过 32K 的内存，系统会直接绕过 mcache 和 mcentral，直接从 mheap 上获取，mheap 中有一个 freelarge 字段管理着超大 span。
总结
内存的释放过程，没什么特别之处。就是分配的返过程，当 mcache 中存在较多空闲 span 时，会归还给 mcentral；而 mcentral 中存在较多空闲 span 时，会归还给 mheap；mheap 再归还给操作系统。这里就不详细介绍了。
总结一下，这种设计之所以快，主要有以下几个优势：
内存分配大多时候都是在用户态完成的，不需要频繁进入内核态。每个 P 都有独立的 span cache，多个 CPU 不会并发读写同一块内存，进而减少 CPU L1 cache 的 cacheline 出现 dirty 情况，增大 cpu cache 命中率。内存碎片的问题，Go 是自己在用户态管理的，在 OS 层面看是没有碎片的，使得操作系统层面对碎片的管理压力也会降低。mcache 的存在使得内存分配不需要加锁。当然这不是没有代价的，Go 需要预申请大块内存，这必然会出现一定的浪费，不过好在现在内存比较廉价，不用太在意。
总体上来看，Go 内存管理也是一个金字塔结构：
这种设计比较通用，比如现在常见的 web 服务设计，为提升系统性能，一般都会设计成 客户端 cache -> 服务端 cache -> 服务端 db 这几层（当然也可能会加入更多层），也是金字塔结构。
将有限的计算资源布局成金字塔结构，再将数据从热到冷分为几个层级，放置在金字塔结构上。调度器不断做调整，将热数据放在金字塔顶层，冷数据放在金字塔底层。
这种设计利用了计算的局部性特征，认为冷热数据的交替是缓慢的。所以最怕的就是，数据访问出现冷热骤变。在操作系统上我们称这种现象为内存颠簸，系统架构上通常被说成是缓存穿透。其实都是一个意思，就是过度的使用了金字塔低端的资源。
这套内部机制，使得开发高性能服务容易很多，通俗来讲就是坑少了。一般情况下你随便写写性能都不会太差。我遇到过的导致内存分配出现压力的主要有 2 中情况：
频繁申请大对象，常见于文本处理，比如写一个海量日志分析的服务，很多日志内容都很长。这种情况建议自己维护一个对象([]byte)池，避免每次都要去 mheap 上分配。滥用指针，指针的存在不仅容易造成内存浪费，对 GC 也会造成额外的压力，所以尽量不要使用指针。附
内存碎片
内存碎片是系统在内存管理过程中，会不可避免的出现一块块无法被使用的内存空间，这是内存管理的产物。
内部碎片
一般都是因为字节对齐，如上面介绍 Tiny 对象分配的部分；为了字节对齐，会导致一部分内存空间直接被放弃掉，不做分配使用。
再比如申请 28B 大小的内存空间，系统会分配 32B 的空间给它，这也导致了其中 4B 空间是被浪费掉的。这就是内部碎片。外部碎片
一般是因为内存的不断分配释放，导致一些释放的小内存块分散在内存各处，无法被用以分配。如图：
上面的 8B 和 16B 的小空间，很难再被利用起来。不过 Go 的内存管理机制不会引起大量外部碎片。
源代码调用流程图
针对 Go1.5 源码