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背景为何需要字节池最简单的方式测试不预先申请空间预先申请空间字节数组池测试结果更优雅的方式测试直接使用Bufferbytes.Buffer池测试结果限制池大小测试固定大小字节池测试结果总结总结

背景

在某些场景下，我们可能会大量的使用字节数组，比如IO操作、编解码，如果不进行优化，大量的申请和释放字节数组会造成一定的性能损耗，因此有必要复用字节数组。

(相关资料图)

为何需要字节池

在 Go 语言编程中，在从 io.Reader 中读取数据时，我们都要创建一个字节切片 []byte 去存储，在高频调用或并发比较高的场景中，需要频繁的进行内存申请和释放，增大了 GC 的压力，所以这时候需要采用 “字节池” 来优化。

最简单的方式

对于Go语言来说，我们第一个想到的就是使用sync.Pool来做字节数组的对象池，比如这样：

package bufferpool

import "sync"

type BytePool struct {
	p sync.Pool
}

func NewBytePool(size, cap int) *BytePool {
	if size > cap {
		panic("size must be less then cap")
	}
	p := &BytePool{}
	p.p.New = func() any {
		return make([]byte, size, cap)
	}
	return p
}

// 获取字节数组
func (p *BytePool) Get() []byte {
	return p.p.Get().([]byte)
}

// 归还字节数组
func (p *BytePool) Put(b []byte) {
	// 重置已用大小
	b = b[:0]
	p.p.Put(b)
}

我们简单的封装了sync.Pool，sync.Pool.New根据指定的初始大小申请新的字节数组，在Put的时候重置字节数组的已用空间（这样下次才能从头开始使用）。

测试

我们进行一个简单性能测试，也就是不断的申请字节数组，然后写入长度为1024的字节数组块，共64块，也就是64KB，测试样例共3个：

不预先申请空间

这个样例我们不预先申请字节数组空间，因此在append的过程中会不断的申请新的更大的空间，然后转移字节数组内容。

func BenchmarkByte(b *testing.B) {
	for n := 0; n < b.N; n++ {
                // 从长度为0的字节数组开始
		var b []byte
		for i := 0; i < blocks; i++ {
			b = append(b, block...)
		}
	}
}

预先申请空间

由于这个测试的总大小的预先知道的，因此我们可以先提前申请空间，这样就不用在append过程中不断的申请新的更大空间，然后转移字节数组内容了。

func BenchmarkMake(b *testing.B) {
	for n := 0; n < b.N; n++ {
                // 预先保留需要的空间
		b := make([]byte, 0, blocks*blockSize)
		for i := 0; i < blocks; i++ {
			b = append(b, block...)
		}
	}
}

字节数组池

这里我们每次先从字节池拿一个字节数组Get()，使用完之后归还字节池Put()。

func BenchmarkBytePool(b *testing.B) {
	pool := NewBytePool(0, blocks*blockSize)
	for n := 0; n < b.N; n++ {
                // 拿字节数组
		b := pool.Get()
		for i := 0; i < blocks; i++ {
			b = append(b, block...)
		}
                // 归还
		pool.Put(b)
	}
}

测试结果

可以看到我们简单的字节池就可以带来很大的性能提升！

BenchmarkByte-16                   32470             38136 ns/op
BenchmarkMake-16                  605449              1962 ns/op
BenchmarkBytePool-16             1000000              1162 ns/op

更优雅的方式

在实际的编程中，我们在使用字节数组时，很多时候都需要以一个流的形式去读写，同时也可能很难提前计算出需要的大小，因此bytes.Buffer可能更加适合实际的编程。

package bufferpool

import (
	"bytes"
	"sync"
)

type BufferPool struct {
	p sync.Pool
}

func NewBufferPool(size, cap int) *BufferPool {
	if size > cap {
		panic("size must be less then cap")
	}
	p := &BufferPool{}
	p.p.New = func() any {
		var b []byte
		if cap > 0 {
			b = make([]byte, size, cap)
		}
		return bytes.NewBuffer(b)
	}
	return p
}

// 获取字节数组
func (p *BufferPool) Get() *bytes.Buffer {
	return p.p.Get().(*bytes.Buffer)
}

// 归还字节数组
func (p *BufferPool) Put(b *bytes.Buffer) {
	// 重置已用大小
	b.Reset()
	p.p.Put(b)
}

测试

测试条件与上面相同。

直接使用Buffer

作为对比实验我们直接使用Buffer。

func BenchmarkBuffer(b *testing.B) {
	for n := 0; n < b.N; n++ {
		b := bytes.NewBuffer(make([]byte, 0, blocks*blockSize))
		for i := 0; i < blocks; i++ {
			b.Write(block)
		}
	}
}

bytes.Buffer池

func BenchmarkBufferPool(b *testing.B) {
	pool := NewBufferPool(0, blocks*blockSize)
	for n := 0; n < b.N; n++ {
		b := pool.Get()
		for i := 0; i < blocks; i++ {
			b.Write(block)
		}
		pool.Put(b)
	}
}

测试结果

可以看到使用bytes.Buffer池比字节数组池性能差了一点，主要是因为bytes.Buffer比较复杂，但是bytes.Buffer的功能比字节数组强大很多。

BenchmarkByte-16                   31748             38131 ns/op
BenchmarkMake-16                  605847              1964 ns/op
BenchmarkBytePool-16             1000000              1162 ns/op
BenchmarkBuffer-16                589336              2030 ns/op
BenchmarkBufferPool-16            962132              1235 ns/op

限制池大小

有时候我们不想对象池无限大，因此我们需要限制对象池的大小，对于Go语言来说，我们可以使用channel+select，也就是申请一个固定长度缓冲区的channel，配合select的default分支。

Put：channel不满则put，否则default分支丢弃这个对象。Get：channel不空则get，否则default分支申请新对象。

这里我们直接使用minio的实现： github.com/minio/minio…

package bufferpool

type ByteFixPool struct {
	cache chan []byte
	size  int
	cap   int
}

// cacheSize: 字节池缓存长度
// size: 字节数组长度
// cap: 字节数组容量
func NewByteFixPool(cacheSize, size, cap int) *ByteFixPool {
	if size > cap {
		panic("size must be less then cap")
	}
	return &ByteFixPool{
		cache: make(chan []byte, cacheSize),
		size:  size,
		cap:   cap,
	}
}

func (p *ByteFixPool) Get() []byte {
	select {
	// 从channel读
	case b := <-p.cache:
		return b
		// 如果channel空则申请一个新的字节数组
	default:
		return make([]byte, p.size, p.cap)
	}
}

func (p *ByteFixPool) Put(b []byte) {
	// 重置已用大小
	b = b[:0]
	select {
	// 放入channel
	case p.cache <- b:
	// channel满了则丢弃字节数组
	default:
	}
}

测试

固定大小字节池

这里使用固定大小字节池，同时预先分配空间。

func BenchmarkByteFixPool(b *testing.B) {
	pool := NewByteFixPool(16, 0, blocks*blockSize)
	for n := 0; n < b.N; n++ {
		b := pool.Get()
		for i := 0; i < blocks; i++ {
			b = append(b, block...)
		}
		pool.Put(b)
	}
}

测试结果

可以看到使用channel+select的性能甚至更好一点，而且还能限制字节池大小，当然相比于sync.Pool的实现，它在字节池channel里面的空间是没办法自动回收的。

BenchmarkByte-16                   31748             38131 ns/op
BenchmarkMake-16                  605847              1964 ns/op
BenchmarkBytePool-16             1000000              1162 ns/op
BenchmarkBuffer-16                589336              2030 ns/op
BenchmarkBufferPool-16            962132              1235 ns/op
BenchmarkByteFixPool-16          1000000              1130 ns/op

总结

对于字节池来说。

字节对象可以是：

[]byte：字节数组bytes.Buffer：功能更加强大的字节数组其他：比如一组bytes.Buffer

实现方式可以是：

sync.Pool：根据GC期间对象是否使用回收对象channel+select：限制字节池长度其他：比如限制对象池使用空间

当然，最通用的实现是sync.Pool+bytes.Buffer，因为sync.Pool能够自动回收字节对象，bytes.Buffer又能提供强大的功能。

上面介绍的几种都是比较常用的，而且实现也非常简单的字节池，如果在业务中有更加复杂的需求，也可以根据需求实现一个字节池。

代码地址：github.com/jiaxwu/gomm…

总结

到此这篇关于Go如何优雅的使用字节池的文章就介绍到这了,更多相关Go优雅使用字节池内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

关键词： 测试结果 申请空间 自动回收