Google Go 团队的成员 Richard L. Hudson (Rick) 近日在 Go 的官方博客和大家分享了他在2018年6月18日国际内存管理研讨会(ISMM)上发表的主题演讲稿。在过去的25年里，ISMM 一直是发布内存管理和垃圾回收论文的首选场所，而 Rick 也因其在内存管理方面的工作而被大家熟知。

Rick 是内存管理方面的专家，发明了 Train, Sapphire 和 Mississippi Delta 等算法，其中 GC stack maps 算法使得静态类型语言（比如：Modula-3, Java, C# 和 Go）的垃圾回收成为可能。他还发表了很多关于语言运行时内存管理、并发、并行、内存模型、事务内存的文章。Rick 作为 Google Go 团队的一员，负责 Go 的 GC 和运行时的问题。

Risk 在演讲稿中先是介绍了 Go GC 取得的成功。

Go 的应用程序中有数十万个堆栈(stacks)，它们由 Go scheduler 调度程序管理，并总是在 GC safepoints 处被抢占。Go scheduler 调度程序将 Go routines 多路复用到 OS 线程上，希望每个 HW 线程使用一个 OS 线程来运行。通过复制它们并更新堆栈中的指针来管理堆栈及其大小，这是一个本地操作，因此它可以很好地扩展。

Go 语言包含两大可调节的方法来控制 GC，一个是 SetGCPercent，另一个则是 SetMaxHeap。前者可以调整你想要使用多少 CPU 以及你想要使用多少内存。后者尚未发布但正在内部使用和评估，它允许程序员设置最大的堆内存大小应该是多少，MaxHeap 还提供了更多的调度灵活性，运行时(runtime)可以将堆的大小调整为 MaxHeap。

而对于 Go 语言的 GC 延迟问题，开发团队为解决它们付出了巨大的心血。从2014年开始，最初的计划是做一个无 read barrier 的并发复制GC，因为读取的开销存在很大的不确定性，所以 Go 想要避免它们。

但当时由于编译器的性能限制所在，后来他们放弃了实现“复制”部分。

然后 Risk 谈到了最终推动 GC 延迟问题走向成功的 GC Pacer，它确定何时最佳地启动 GC 循环，当然它做的远不止这些，这只是基本方法。

谈到成功，自然也会有失败。Risk 和大家分享了类似 ROC(Request Oriented Collecter) 这种方案的失败尝试，他们采用 ROC 方案后，发现这反而降低了 write barrier 的速度。

谈到 Go 语言的未来方向方面，Risk 表示不打算增加 GC API surface，现在已经很合适，并且没有一个应用程序重要到足以让他们添加新标志。他们还将研究如何改进已经非常好的逃逸分析并优化 Go 的“面向价值(value-oriented)”编程。不仅在编程中，还包括为用户提供的工具中。在算法上，将关注设计空间的一些部分。

最后，Risk 表示希望摩尔定律在接下来的5年中能更好的体现在 RAM 而不是 CPU。

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