Go编程库Sync.Pool用法示例详解

目录

• 场景
• 用法
• 创建
• GET & PUT
• 优化 Log 函数
• 性能测试

场景

go 如果频繁地创建、销毁对象（比如 http 服务的 json 对象，日志内容等），会对 GC 造成压力。比如下面的 Log 函数，在高并发情况下，需要频繁地创建和销毁 buffer。

func Log(w io.Writer, key, val string) {
	b := new(bytes.Buffer)
  // 按一定的格式打印日志，这一段不是重点
	b.WriteString(time.Now().UTC().Format(time.RFC3339)www.devze.com)
	b.WriteByte(' ')
	b.WriteString(key)
	b.WriteByte('=')
	b.WriteString(val)
	b.WriteByte('\n')
	w.Write(b.Bytes())
}

这时候可以考虑复用这些 buffer。我们可以维护一个 buffer 的对象池，需要的时候从对象池拿 buffer，用完放回对象池。这时候就推荐使用 sync.Pool 了。

sync.Pool 维护着一组对象池，需要时从对象池拿对象，不需要放回对象池就可以了。它有这些特点：

• 忙时会自动扩容对象池，闲时会自动缩容；
• 线程安全；
• 对象池的对象，会未经通知地自动删除;
• 不能被 copy。

用法

创建

初始化时指定 New 方法。sync.Pool 会通过 New 方法创建对象池的对象。一般返回一个指针。

// 从对象池里取 buffer编程客栈 时，如果池里没 buffer了，则调用 New 创建一个新的。
var bufPool = sync.Pool{
	New: func() interface{} {
		return new(bytes.Buffer)
	},
}

GET &编程 PUT

通过 Get 获取对象池的对象。当使用完毕，通过 Put 把对象返回对象池。

  b := bufPool.Get().(*bytes.Buffer)  // 从对象池拿 buffer 对象
  // 操作对象，这个不重要
	b.Reset()
	b.WriteString(time.Now().UTC().Format(time.RFC3339))
  // 操作完放回对象池
	bufPool.Put(b)

优化 Log 函数

Log 函数可以使用 sync.Pool 的优化，代码如下：

var bufPool = sync.Pool{
	New: func() interface{} {
		return new(bytes.Buffer)
	},
}
func LogWithPool(w io.Wrjavascriptiter, key, val string) {
  // 从对象池拿 buffer 
	b := bufPool.Get().(*bytes.Buffer)
	b.Reset()
  // 按一定的格式打印日志，这一段不是重点
	b.WriteString(time.Now().UTC().Format(time.RFC3339))
	b.WriteByte(' ')
	b.WriteString(key)
	b.WriteByte('=')
	b.WriteString(val)
	b.WriteByte('\n')
	w.Write(b.Bytes())
  // 放回对象池
	bufPool.Put(b)
}

性能测试

我们对两个函数进行性能测试

// 不使用 sync.Pool
func BenchmarkLog(b *testing.B) {
	writer := os.NewFile(0, os.DevNull)
	for n := 0; n < b.N; n++ {
		Log(writer, "path", "/search?a=flowers")
	}
}
// 使用 sync.Pool 复用
func BenchmarkLogWithPool(b *testing.B) {
	writer := os.NewFile(0, os.DevNull)
	for n := 0; n < b.N; n++ {
		LogWithPool(writer, "path", "/search?a=flowers")
	}
}

结果：

> go test -bench . -benchmem

goos: darwin

goarch: amd64

pkg: example/pool

cpu: Intel(R) Core(TM) i5-1038NG7 CPU @ 2.00GHz

BenchmarkLog-8             &njsbsp;     1849365               635.0 ns/op &nb开发者_Python学习sp;         112 B/op          2 allocs/op

BenchmarkLogWithPool-8           1993304               614.4 ns/op            48 B/op          1 allocs/op

PASS

ok      example/pool    4.333s

相比之下，使用 Sync.Pool 和不使用的时候，内存的使用比为 48：112，优化效果还是挺明显的。

参考：

[1]. pkg.go.dev/synC#Pool

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