技术

agentic chat 图数据库的一些考量 LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 向量数据库的一些考量 fastapi+sqlalchemy进行项目开发 LLM微调实践 Python协程实现 Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 Python虚拟机 LLM工作流编排 Python实践 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Python一些比较有意思的库 Transformers源码学习 LangChain源码学习 通用分布式计算引擎Ray Python并发 go依赖注入 go collection gc的基本原理 golang性能分析及优化 数据湖 高性能计算与存储 Linux2.1.13网络源代码学习 《大数据经典论文解读》 三驾马车学习 Spark 内存管理及调优 Yarn学习 从Spark部署模式开始讲源码分析 容器狂占内存资源怎么办? 多角度理解一致性 golang io使用及优化模式 Flink学习 c++学习 学习ebpf go设计哲学 ceph学习 学习mesh kvm虚拟化 学习MQ go编译器以及defer实现 学习go 为什么要有堆栈 汇编语言 计算机组成原理 运行时和库 Prometheus client mysql 事务 mysql 事务的隔离级别 mysql 索引 坏味道 学习分布式 学习网络 学习Linux go堆内存分配 golang 系统调用与阻塞处理 Goroutine 调度过程 重新认识cpu mosn有的没的 负载均衡泛谈 单元测试的新解读 《Redis核心技术与实现》笔记 《Prometheus监控实战》笔记 Prometheus 告警学习 calico源码分析 对容器云平台的理解 Prometheus 源码分析 并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go channel codereview gc分析 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes扩缩容 神经网络模型优化 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 TIDB源码分析 什么是云原生 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 共识算法 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全访问机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 容器日志采集 容器狂占资源怎么办? Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes类型系统 源码分析体会 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 线程排队 jib源码分析之细节 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI——容器网络是如何打通的 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用? 串一串一致性协议 当我在说PaaS时,我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 精简代码的利器——lombok 学习 《深入剖析kubernetes》笔记 编程语言那些事儿 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 如何分发计算 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 calico学习 AQS——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记 log4j学习 为什么netty比较难懂? 递归、回溯、动态规划 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 docker运行java项目的常见问题 OpenTSDB 入门 spring事务小结 分布式事务 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型和jvm内存布局 java exception Linux IO学习 netty内存管理 测试环境docker化实践 netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker namespace和cgroup zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty回顾 Thrift基本原理与实践(二) Thrift基本原理与实践(一) 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 深度学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring(八) 支持AOP 自己动手写spring(七) 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring(六) 支持FactoryBean 自己动手写spring(九) 总结 自己动手写spring(五) bean的生命周期管理 自己动手写spring(四) 整合xml与注解方式 自己动手写spring(三) 支持注解方式 自己动手写spring(二) 创建一个bean工厂 自己动手写spring(一) 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM执行 git maven/ant/gradle/make使用 再看tcp kv系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 Go基础 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

架构

bert rerank微调 大模型推理tips RAG向量检索与微调 dddfirework源码分析 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM 大模型推理服务框架 模型服务化(未完成) 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer k8s设备管理 ddd从理念到代码 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象(LLM)? 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 分布式链路追踪 K8S YAML 资源清单管理方案 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从混部到统一调度 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 多活 volcano特性源码分析 推理服务 kubebuilder 学习 mpi 学习pytorch client-go学习 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 学习rpc BFF openkruise学习 可观察性和监控系统 基于Kubernetes选主及应用 《许式伟的架构课》笔记 Admission Controller 与 Admission Webhook 发布平台系统设计 k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的? 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 业务系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 概率论 serverless 泛谈 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 架构大杂烩 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 性能问题分析 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列

标签

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的? Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时,我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件
agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LLM工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化(未完成) 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象(LLM)? AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

go编译器以及defer实现

2021年05月15日

前言

Go语言编译器简介 未读完

  1. N种语言+M种机器=N+M个任务,有几种方案
    1. 其它语言 ==> C ==> 各个机器
    2. 各个语言 ==> x86 ==> 各个机器
  2. 通用编译器方案

SSA-IR(Single Static Assignment)是一种介于高级语言和汇编语言的中间形态的伪语言,从高级语言角度看,它是(伪)汇编;而从真正的汇编语言角度看,它是(伪)高级语言。顾名思义,SSA(Single Static Assignment)的两大要点是:

  1. Static:每个变量只能赋值一次(因此应该叫常量更合适);
  2. Single:每个表达式只能做一个简单运算,对于复杂的表达式ab+cd要拆分成:”t0=ab; t1=cd; t2=t0+t1;”三个简单表达式;

golang 的 runtime 是与用户代码一起打包在一个可执行文件中,是程序的一部分,在 golang 语言中的关键字编译时会变成 runtime 中的函数调用,例如 go 关键字对应 runtime 中的 newproc 函数。

go编译器

Go 语言的编译器完全用 Go 语言本身来实现,它完全实现了从(编译)前端到后端的所有工作

漫谈Go语言编译器(01)

一个95分位延迟要求5ms的场景,如何做性能优化Golang 的生态中相关工具我们能用到的有 pprof 和 trace。pprof 可以看 CPU、内存、协程等信息在压测流量进来时系统调用的各部分耗时情况。而 trace 可以查看 runtime 的情况,比如可以查看协程调度信息等。代码层面的优化,是 us 级别的,而针对业务对存储进行优化,可以做到 ms 级别的,所以优化越靠近应用层效果越好。对于代码层面,优化的步骤是:

  1. 压测工具模拟场景所需的真实流量
  2. pprof 等工具查看服务的 CPU、mem 耗时
  3. 锁定平顶山逻辑,看优化可能性:异步化,改逻辑,加 cache 等
  4. 局部优化完写 benchmark 工具查看优化效果
  5. 整体优化完回到步骤一,重新进行 压测+pprof 看效果,看 95 分位耗时能否满足要求(如果无法满足需求,那就换存储吧~。

火焰图中圈出来的大平顶山都是可以优化的地方。在火焰图中,一个函数占据的宽度越宽,表明该函数消耗的cpu占比越高,但对于位于火焰图下方的函数来说,它们虽然开销比较大,但都是因为其子函数执行消耗的,所以一般都是看最上方的宽度较长的函数。

另外推荐一个不错的库,这是 Golang 布道师 Dave Cheney 搞的用来做性能调优的库,使用起来非常方便:https://github.com/pkg/profile,可以看 pprof和 trace 信息。有兴趣读者可以了解一下。

Go 程序启动引导

深入剖析 Golang 程序启动原理 - 从 ELF 入口点到GMP初始化到执行 main!一般编程语言的入口点都不会是我们在代码中写的那个 main。c 语言中如此,golang 中更是这样。这是因为各个语言都需要在进程启动过程中做一些启动逻辑的。在 golang 中,其底层运行的 GMP、垃圾回收等机制都需要在进入用户的 main 函数之前启动起来。

Go 程序启动引导Go 程序既不是从 main.main 直接启动,也不是从 runtime.main 直接启动。 相反,其实际的入口位于 runtime.rt0_amd64*。随后会转到 runtime.rt0_go 调用。在这个调用中,除了进行运行时类型检查外,还确定了两个很重要的运行时常量,即处理器核心数以及内存物理页大小。

在 schedinit 这个函数的调用过程中, 还会完成整个程序运行时的初始化,包括调度器、执行栈、内存分配器、调度器、垃圾回收器等组件的初始化。 最后通过 newproc 和 mstart 调用进而开始由调度器转为执行主 goroutine。

TEXT runtime·rt0_go(SB),NOSPLIT,$0
	(...)
	// 调度器初始化
	CALL	runtime·schedinit(SB)

	// 创建一个新的 goroutine 来启动程序
	MOVQ	$runtime·mainPC(SB), AX
	PUSHQ	AX
	PUSHQ	$0			// 参数大小
	CALL	runtime·newproc(SB)
	POPQ	AX
	POPQ	AX

	// 启动这个 M,mstart 应该永不返回
	CALL	runtime·mstart(SB)
	(...)
	RET

主 Goroutine 的生与死主 Goroutine 运行runtime.main

// 主 Goroutine
func main() {
	...
	// 执行栈最大限制:1GB(64位系统)或者 250MB(32位系统)
	if sys.PtrSize == 8 {
		maxstacksize = 1000000000
	} else {
		maxstacksize = 250000000
	}
	...
	// 启动系统后台监控(定期垃圾回收、抢占调度等等)
	systemstack(func() {
		newm(sysmon, nil)
	})
	...
	// 执行 runtime.init。运行时包中有多个 init 函数,编译器会将他们链接起来。
	runtime_init()
	...
	// 启动垃圾回收器后台操作
	gcenable()
	...
	// 执行用户 main 包中的 init 函数,因为链接器设定运行时不知道 main 包的地址,处理为非间接调用
	fn := main_init
	fn()
	...
	// 执行用户 main 包中的 main 函数,同理
	fn = main_main
	fn()
	...
	// 退出
	exit(0)
}

defer

defer 的前世今生未读完

  1. 在函数返回、产生恐慌或者 runtime.Goexit 时被调用。PS: 配对编程在文件、锁等场景很有必要,但全对的配对很难实现,要考虑异常等场景,在c++ 里“释放”动作经常要封装到 析构函数里
  2. 直觉上看, defer 应该由编译器直接将需要的函数调用插入到该调用的地方,似乎是一个编译期特性, 不应该存在运行时性能问题。但实际情况是,由于 defer 并没有与其依赖资源挂钩,也允许在条件、循环语句中出现,无法在编译期决定存在多少个 defer 调用

defer 使用的几个注意事项

  1. 对于有返回值的自定义函数或方法,返回值会在 deferred 函数被调度执行的时候被自动丢弃。
  2. Go 语言中除了自定义函数 / 方法,还有 Go 语言内置的 / 预定义的函数。append、cap、len、make、new、imag 等内置函数都是不能直接作为 deferred 函数的,而 close、copy、delete、print、recover 等内置函数则可以直接被 defer 设置为 deferred 函数。对于那些不能直接作为 deferred 函数的内置函数,我们可以使用一个包裹它的匿名函数来间接满足要求,以 append 为例是这样的:
     defer func() {
     _ = append(sl, 11)
     }()
    
  3. 有时候为了 明确defer的作用域,可能故意在函数中使用匿名函数。常见于 缩小锁的作用域。
     func someFunc(){
         ...
         func(){
             mu.Lock()
             defer mu.Unlock()
             ...
         }
         ... 	// 这里很长
     }
    
  4. defer 关键字后面的表达式,是在将 deferred 函数注册到 deferred 函数栈的时候进行求值的。

三种实现方案

func main() {
    defer foo()
    return
}

堆上分配

// 编译器伪代码
func main() {
    deferproc foo()     // 记录被延迟的函数调用
    ...
    deferreturn         // 取出defer记录执行被延迟的调用
    return
}

一个函数中的延迟语句会被保存为一个 _defer 记录的链表,附着在一个 Goroutine 上。

// src/runtime/panic.go
type _defer struct {
	siz       int32         // 参数和结果的内存大小
	started   bool
	openDefer bool
	sp        uintptr       // 代表栈指针
	pc        uintptr       // 代表调用方的程序计数器
	fn        *funcval      // defer 关键字中传入的函数
	_panic    *_panic
	link      *_defer       // 通过link 构成链表
}
// src/runtime/runtime2.go
type g struct {
	...
	_defer *_defer
	...
}

栈上分配

在栈上创建 defer, 直接在函数调用帧上使用编译器来初始化 _defer 记录

func main() {
    t := deferstruct(stksize) // 从编译器角度构造 _defer 结构
    arg0 := s.constOffPtrSP(types.Types[TUINTPTR], Ctxt.FixedFrameSize())   // 对该记录的初始化
    ...
    deferreturn         // 取出defer记录执行被延迟的调用
    return
}

开放编码式

允许进行 defer 的开放编码的主要条件:没有禁用编译器优化,即没有设置 -gcflags “-N”;存在 defer 调用;函数内 defer 的数量不超过 8 个、且返回语句与延迟语句个数的乘积不超过 15;没有与 defer 发生在循环语句中。

defer f1(a1)
if cond {
	defer f2(a2)
}
...
==================>
deferBits = 0           // 初始值 00000000
deferBits |= 1 << 0     // 遇到第一个 defer,设置为 00000001
_f1 = f1
_a1 = a1
if cond {
	// 如果第二个 defer 被设置,则设置为 00000011,否则依然为 00000001
	deferBits |= 1 << 1
	_f2 = f2
	_a2 = a2
}
==================== 在退出位置再重新根据被标记的延迟比特反向推导哪些位置的 defer 需要被触发
exit:
// 按顺序倒序检查延迟比特。如果第二个 defer 被设置,则
//   00000011 & 00000010 == 00000010,即延迟比特不为零,应该调用 f2。
// 如果第二个 defer 没有被设置,则 
//   00000001 & 00000010 == 00000000,即延迟比特为零,不应该调用 f2。
if deferBits & 1 << 1 != 0 { // 00000011 & 00000010 != 0
	deferBits &^= 1<<1       // 00000001
	_f2(_a2)
}
// 同理,由于 00000001 & 00000001 == 00000001,因此延迟比特不为零,应该调用 f1
if deferBits && 1 << 0 != 0 {
	deferBits &^= 1<<0
	_f1(_a1)
}

开放编码式 defer 并不是绝对的零成本,尽管编译器能够做到将 延迟调用直接插入返回语句之前,但出于语义的考虑,需要在栈上对参与延迟调用的参数进行一次求值; 同时出于条件语句中可能存在的 defer,还额外需要通过延迟比特来记录一个延迟语句是否在运行时 被设置。 因此,开放编码式 defer 的成本体现在非常少量的指令和位运算来配合在运行时判断 是否存在需要被延迟调用的 defer。

 func main() {
	startedAt := time.Now()
	defer fmt.Println(time.Since(startedAt))	
	time.Sleep(time.Second)
}
$ go run main.go
0s          
// 调用 defer 关键字会立刻对函数中引用的外部参数进行拷贝,所以 time.Since(startedAt) 的结果不是在 main 函数退出之前计算的,而是在 defer 关键字调用时计算的
func main() {
	startedAt := time.Now()
	defer func() { fmt.Println(time.Since(startedAt)) }()
	
	time.Sleep(time.Second)
}
$ go run main.go
1s

panic /recover

Go 与其他主流编程语言在错误处理上有一个很大的分歧,Go 区分了「错误」和「异常」。与 error 错误不同,panic 指的是 Go 程序在运行时出现的一个异常情况。如果异常出现了,但没有被捕获并恢复,Go 程序的执行就会被终止,即便出现异常的位置不在主 Goroutine 中也会这样。在 Go 中,panic 主要有两类来源,一类是来自 Go 运行时,另一类则是 Go 开发人员通过 panic 函数主动触发的。无论是哪种,一旦 panic 被触发,后续 Go 程序的执行过程都是一样的,这个过程被 Go 语言称为 panicking。

panic/recover 机制控制流作用在整个goroutine的调用栈,当goroutine执行到panic时,控制流开始在当前goroutine调用栈向上回溯并执行每个函数的defer,如果defer中遇到recover 则回溯停止。如果执行到goroutine 最顶层的defer还没有recover,runtime就输出调用栈信息然后退出。所以如果要使用recover 避免panic 导致进程挂掉,recover 必须要放到defer里。

recover 是 Go 内置的专门用于恢复 panic 的函数,它必须被放在一个 defer 函数中才能生效。如果 recover 捕捉到 panic,它就会返回以 panic 的具体内容为错误上下文信息的error值。如果没有 panic 发生,那么 recover 将返回 nil。而且,如果 panic 被 recover 捕捉到,panic 引发的 panicking 过程就会停止。

Java 中对checked exception处理的本质是错误处理,虽然它的名字用了带有“异常”的字样。Go 中的 panic 呢,更接近于 Java 的RuntimeException+Error。不同于java 的 try…catch,在 Golang 中并不是所有异常都能够被 recover 捕获到:

  1. 当异常是通过 runtime.panic() 抛出时,能够被 recover 方法捕获;
  2. 当异常是通过 runtime.throw() 或者 runtime.fatal() 抛出时,不能够被 recover 方法捕获。

不过绝大多数情况下并不建议使用 panic + recover 机制,panic 表示意外的异常,而我们在编写代码阶段,更多需要处理的情况是可以预见的错误 error。对于真正意外的情况,比如数组索引越界,我们才会使用 panic,对于一般性错误,我们应该是使用 error 来进行处理。

Go 的 panic 的秘密都在这

func main() {
	defer func() {
		recover()    // runtime.gorecover
	}()
	panic(nil)       //  runtime.gopanic
}

数据结构

type _panic struct {
	argp      unsafe.Pointer // panic 期间 defer 调用参数的指针; 无法移动 - liblink 已知
	arg       interface{}    // panic 的参数
	link      *_panic        // link 链接到更早的 panic
	recovered bool           // 表明 panic 是否结束
	aborted   bool           // 表明 panic 是否忽略
}
type g struct {
    // ...
    _panic         *_panic // panic 链表,这是最里的一个
    _defer         *_defer // defer 链表,这是最里的一个;
    // ...
}

panic 的实现在一个叫做 gopanic 的函数: 创建一个panic 实例,检查有没有defer 兜着自己,有则过关执行panic后面的代码,无则gg(exit)。

// runtime/panic.go
func gopanic(e interface{}) {
    // 在栈上分配一个 _panic 结构体
    var p _panic
    // 把当前最新的 _panic 挂到链表最前面
    p.link = gp._panic
    gp._panic = (*_panic)(noescape(unsafe.Pointer(&p)))
    
    for {
        // 取出当前最近的 defer 函数;
        d := gp._defer
        if d == nil {
            // 如果没有 defer ,那就没有 recover 的时机,只能跳到循环外,退出进程了;
            break
        }
        // 进到这个逻辑,那说明了之前是有 panic 了,现在又有 panic 发生,这里一定处于递归之中;
        if d.started {... continue}
        // 标记 _defer 为 started = true (panic 递归的时候有用)
        d.started = true
        // 记录当前 _defer 对应的 panic
        d._panic = (*_panic)(noescape(unsafe.Pointer(&p)))
        // 执行 defer 函数
        reflectcall(nil, unsafe.Pointer(d.fn), deferArgs(d), uint32(d.siz), uint32(d.siz))
        // defer 执行完成,把这个 defer 从链表里摘掉;
        gp._defer = d.link
        // 取出 pc,sp 寄存器的值;
        pc := d.pc
        sp := unsafe.Pointer(d.sp)
        // 如果 _panic 被设置成恢复,那么到此为止;
        if p.recovered {
            // 摘掉当前的 _panic
            gp._panic = p.link
            // 如果前面还有 panic,并且是标记了 aborted 的,那么也摘掉;
            // panic 的流程到此为止,恢复到业务函数堆栈上执行代码;
            gp.sigcode0 = uintptr(sp)
            gp.sigcode1 = pc
            // 注意:恢复的时候 panic 函数将从此处跳出,本 gopanic 调用结束,后面的代码永远都不会执行。
            mcall(recovery)
            throw("recovery failed") // mcall should not return
        }
    }
	// 一旦走到循环外,说明 _panic 没人处理,程序即将退出;
    // 打印错误信息和堆栈,并且退出进程;
    preprintpanics(gp._panic)
    fatalpanic(gp._panic) // should not return
    *(*int)(nil) = 0      // not reached
}

首先是确定 panic 是否可恢复(一系列条件),对可恢复panic,创建一个 _panic 实例,保存在 goroutine 链表中先前的 panic 链表,接下来开始逐一调用当前 goroutine 的 defer 方法, 检查用户态代码是否需要对 panic 进行恢复,如果某个包含了 recover 的调用(即 gorecover 调用)被执行,这时 _panic 实例 p.recovered 会被标记为 true, 从而会通过 mcall 的方式来执行 recovery 函数来重新进入调度循环,如果所有的 defer 都没有指明显式的 recover,那么这时候则直接在运行时抛出 panic 信息

其它

build tag

在Go中,build tag是添加到我们的代码中第一行,来标识编译相关的信息。其决定了当前文件是否会被当前 package 所包含。用于限制一整个文件是否应该被编译入最终的二进制文件,而不是一个文件中的部分代码片段。

project
	main.go
	dev.go
	prod.go
	test.go

# dev.go
// +build dev
package main
func init() {
    configArr = append(configArr, "mysql dev")
}
# prod.go
// +build prod
package main
func init() {
    configArr = append(configArr, "mysql prod")
}

使用go build -tags "dev",执行二进制文件,会输出 mysql dev

闭包/Closures

  1. 闭包是匿名函数与匿名函数所引用环境的组合,匿名函数有动态创建的特性,这使得匿名函数不用通过参数传递的方式,就可以直接引用外部的变量。
  2. 循环的index、key、value 实质一个变量,如果循环启动了协程 使用了 index、key、value,则实质是for 循环主协程 与子协程共享这些变量,for 循环本身会不断改变这些变量的值,导致子协程读取的值 与预期不一致。 Go1.22 可能会解决循环变量的坑
func i := range nodes{
	// 你会发现处理的都是 最后一个node
	go func(){
		node := nodes[i]
		处理 node
	}
}
func i := range nodes{
	index := i
	// goroutine闭包不能直接使用循环的index、key、value,因为主协程for 会持续更改这些变量的值,等到子协程启动开始读取index、key、value 值时,已经与预期不一致了
	go func(){
		node := nodes[index]
		处理 node
	}
}