Skip to content
New issue

Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? Sign in to your account

使用sync.Pool管理buf的时候,高QPS可能会导致类似内存占用过大 #614

Open
szyhf opened this issue Apr 3, 2024 · 9 comments · May be fixed by #664
Open

使用sync.Pool管理buf的时候,高QPS可能会导致类似内存占用过大 #614

szyhf opened this issue Apr 3, 2024 · 9 comments · May be fixed by #664

Comments

@szyhf
Copy link

szyhf commented Apr 3, 2024

关联函数:

func freeBytes(p []byte) {
p = p[:0]
bytesPool.Put(p)
}

func freeBuffer(p *bytes.Buffer) {
p.Reset()
bufferPool.Put(p)
}


情况说明:

  • 这两个函数都是采用重置buf游标的方式,重用buf,内存的实际释放完全依赖sync.Pool的内置机制。
  • 这种情况下,重置游标并没有真正的释放内存,而是把写入点重置到开头,本身目的是避免多次内存分配。
  • 但特定情况下,会导致类似内存泄漏的效果。

场景描述:

  • 如果线上存在大量json的序列化,而其中包含部分特大json的情况,则每次处理特大json的时候,都会从pool中随机获取一个buf,然后扩容到满足需求的buf大小,然后放回pool。
  • 而线上大量并发的操作会让pool同时保持大量的buf对象,随着时间推移,大部分buf对象都会被扩容到极大,占用大量的内存空间。
  • 这个时候结合实际业务,内存换时间其实不一定是一个合适的策略,但可以是一个可选的策略(配置项)。

关于这个问题还可以参考官方包fmt类似场景的描述:

https://github.com/golang/go/blob/d8e47e257e40ab03c5eaf2316eaea4cb83e650c3/src/fmt/print.go#L160-L182

// free saves used pp structs in ppFree; avoids an allocation per invocation.
func (p *pp) free() {
	// Proper usage of a sync.Pool requires each entry to have approximately
	// the same memory cost. To obtain this property when the stored type
	// contains a variably-sized buffer, we add a hard limit on the maximum
	// buffer to place back in the pool. If the buffer is larger than the
	// limit, we drop the buffer and recycle just the printer.
	//
	// See https://golang.org/issue/23199.
	if cap(p.buf) > 64*1024 {
		p.buf = nil
	} else {
		p.buf = p.buf[:0]
	}
	if cap(p.wrappedErrs) > 8 {
		p.wrappedErrs = nil
	}

	p.arg = nil
	p.value = reflect.Value{}
	p.wrappedErrs = p.wrappedErrs[:0]
	ppFree.Put(p)
}

是同一类问题。


建议可以考虑

  1. 增加一个配置项,可以在特定需求下,拒绝复用cap大于指定长度的buf。
  2. fmt包一样直接写死一个大小,过大的直接弃用。
@AsterDY AsterDY closed this as completed Apr 5, 2024
@szyhf
Copy link
Author

szyhf commented Apr 8, 2024

@AsterDY 感谢您的回复,不过我觉得不是同一个问题。

关于:

https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/option/option.go#L21

这个配置项影响的是每个buff初始化的时候默认分配的buff大小。

但是在业务执行的序列化过程中,如果写入大的结构,会导致buf被扩容。

用完会在把buff游标归零后放回sync.Pool,这个场景下,其实分配的大buff还是存在的,只是由pool来控制释放时机。

特定场景下,pool里会持有大量被扩容到很大的buff,虽然节省了时间,但空间开支会很大。

所以我之前的提议是如果cap(buff)大于某个值,就不要放回sync.Pool了,直接丢弃让GC酌情回收(fmt也是这么干的)。


copy-string那边我看了下描述的是decoding string类型的字段的时候,生成的object里的string类型会持续引用json buff导致长期被持有不释放,跟我这个issue里提到的encoding的应该不是同一个问题。

@szyhf
Copy link
Author

szyhf commented Apr 8, 2024

关联函数的改动思路:

func freeBytes(p []byte) {
p = p[:0]
bytesPool.Put(p)
}

func freeBytes(p []byte) { 
    if cap(p) > OptionXXX {
        p = nil
        return
    }
     p = p[:0] 
     bytesPool.Put(p) 
 } 

func freeBuffer(p *bytes.Buffer) {
p.Reset()
bufferPool.Put(p)
}

func freeBuffer(p *bytes.Buffer) { 
     if p.Cap() > OptionXXX {
         return
    }
     p.Reset() 
     bufferPool.Put(p) 
 } 

@liuq19 liuq19 reopened this Jun 19, 2024
@liuq19
Copy link
Collaborator

liuq19 commented Jun 20, 2024

这个问题我们重新考虑一下,高QPS 可能出现内存浪费问题。

为了避免歧义,重新修改了标题。你说的这个问题准确来说应该不是内存泄露,因为 sync pool 本身保证内存了后面会被回收掉

@liuq19 liuq19 changed the title 使用sync.Pool管理buf的时候,特定场景会导致类似内存泄漏的效果 使用sync.Pool管理buf的时候,高QPS可能会导致类似内存占用过大 Jun 20, 2024
@szyhf
Copy link
Author

szyhf commented Jun 20, 2024

这个问题我们重新考虑一下,高QPS 可能出现内存浪费问题。

为了避免歧义,重新修改了标题。你说的这个问题准确来说应该不是内存泄露,因为 sync pool 本身保证内存了后面会被回收掉

谢谢回复。

是的,所以我原来的描述也是类似内存泄漏,本质上这些内存还是在管理中的。

另外就是这个问题其实不只是高QPS,主要是还涉及到,反复序列化反序列化特别大的json对象,大对象会产生大buf,然后高QPS环境下,大buf会慢慢淘汰小buf,最后每个小buf都被扩容成了大buf。

@AsterDY
Copy link
Collaborator

AsterDY commented Jun 25, 2024

sync.Pool也会有GC,一般情况下不太可能导致OOM。目前我们公司内部没有出现过因为encoder buffer过大导致OOM的情况。你们如果有遇到的话可以分享一下,我们再根据实际情况来评估要不要优化

@szyhf
Copy link
Author

szyhf commented Jun 25, 2024

我们这边确实就是线上遇到了,然后查了好久才找到问题在这,理论上sync.Pool确实应该有GC,但实际上当时就是线上这样跑,内存就会缓慢的涨,通过pprof也能看到内存大头就在这,最后就OOM了,最后在使用缓存池的地方加了类似fmt的处理以后,才好了。

我们的项目里,涉及大量的JSON序列化和反序列化的业务,主要是两块,一个是通讯消息,这里大部分都是小json,但调用非常频繁,另一个是数据存储,就有一些比较大的JSON(大的有几mb),我们实际测试,并在线上调整观察的情况,就是这些大的json会慢慢淘汰掉sync.Pool里的小buff,后期每个拿出来的buf都非常大,pprof的分析结果也会显示这块占用了大量内存。

参考fmt包里官方对sync.Pool使用的说明,我觉得这个场景应该是官方也知道的,我们最后就是参考这个写法处理的(线上就没再出问题了)。

https://github.com/golang/go/blob/d8e47e257e40ab03c5eaf2316eaea4cb83e650c3/src/fmt/print.go#L160-L182

主要是json序列化属于很基础的组件,就像fmt包里的设计一样,99%的情况这种设计确实可有可无,但一旦遇到这个场景,作为一个在项目大量地方调用底层库就非常难受了。

但确实也不是一个必选项,可能我们项目这种比较极端的情况才会出现,所以我也是希望可以作为一个可选项来处理,如果觉得每次都要额外判断一下大小会影响速度,可以考虑把当前的方法作为默认实现,然后允许通过配置项之类的,替换一个实现方法,应该对性能不会有很大的影响。

我们目前是fork了以后,用mod的replace替换了一下,项目的主库,依赖的很多自建的工具库,都涉及这个问题,所以才提这个建议,也希望你们能考虑下。

@szyhf
Copy link
Author

szyhf commented Jun 25, 2024

还可以参考下这个issue

golang/go#23199

@chenzhuoyu
Copy link
Member

@szyhf 嗯,确实有一定道理。这个建议我们内部先讨论一下,看看怎么处理比较合适....

@AsterDY AsterDY linked a pull request Jul 1, 2024 that will close this issue
Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment
Labels
None yet
Projects
None yet
Development

Successfully merging a pull request may close this issue.

4 participants