背景
今天照常写完代码,运行go的测试用例的时候,出现了signal killed
。很自然的,go 进程被杀死,测试终止。
我这段测试代码是测试Kuhn-Munkre
算法 ,算法是cgo混编的,用于做乘客订单和车辆的二分匹配。测试代码用于验证匹配结果。
机器是基于我本地的 Virtualbox Ubuntu 18.04LTS
的虚拟机,虚拟机内存2GB。
测试用例测试10000个订单和20辆车匹配,因此心里快速估算了一下运行过程中会产生如下的内存开销:
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Go 程序内部首先会有10000个订单的状态,在调用c++部分的代码执行算法计算的时候,会将矩阵压缩为一个10000 * 10000一维数组,通过cgo的机制传递给c++程序
// go 部分 cArray := make([]float64, max_v_num*max_v_num) // 10000 * 10000 result := C.entrance((*C.double)(unsafe.Pointer(&cArray[0])), C.long(max_v_num)) // cgo调用
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C++部分代码会生成 10000 * 10000 的矩阵,同时会初始化多个10000大小的数组
// c++ 部分 // 矩阵初始化 10000 * 10000 weight = new double*[input_max_v_num]; for(int i=0;i<input_max_v_num;i++){ weight[i] = new double[input_max_v_num]; } // 其他km辅助遍历初始化 10000 max_v_num = input_max_v_num; lx = new double[max_v_num]; ly = new double[max_v_num]; slack = new double[max_v_num]; x_used = new bool[max_v_num]; y_used = new bool[max_v_num]; linkx = new long[max_v_num]; linky = new long[max_v_num]; before = new long[max_v_num];
CGO内存模型
考虑到CGO的特殊性,在排查问题的时候深入的思考了我代码中CGO部分的内存模型。
go和c/c++程序之间调用是通过二进制接口(ABI)完成的。ABI标准涵盖了很多细节,例如:
- 数据类型大小,数据的内存布局和对齐
- 调用约定, 例如,是所有的参数都通过栈传递,还是部分参数通过寄存器传递;哪个寄存器用于哪个函数参数;通过栈传递的第一个函数参数是最先push到栈上还是最后;
- 系统调用的编码和一个应用如何向操作系统进行系统调用
- 目标文件的二进制格式
- ......
通常是操作系统或编译器的开发者来觉得是否可以与其他语言进行ABI交互,很显然go语言的开发者实现了cgo之间的ABI交互。
go和c之间的内存布局不同
go有自己的内存分配和回收机制,这部分完全由go的runtime去控制的,也就是说go的内存地址在运行过程中会变化,例如goroutine的栈伸缩的时候。
c一般会有内存分配器(例如malloc、tcmalloc),内存分配器决定如何去分配地址,但内存分配之后就是固定的地址,如果申请者不手动释放,则程序运行过程中内存会一直存在,也就是说c的内存地址是稳定的。
go持有c分配的内存地址
看过go slice 部分源码的同学应该知道,slice 无法分配一个超过2GB内存的空间 (makeslice
) ,但如果使用cgo编程,我们知道C的内存地址是稳定的,通过C申请一个超过2GB内存的数组,然后交由Go去使用是常见的做法。
但需要注意的是,go程序应该在数组范围内去操作,以及需要调用c相关调用去释放。
c持有go分配的内存地址
上面提到过,go运行时无论是gc还是栈伸缩,或者其他情况,都会改变内存的地址,因此长期运行的c程序(特别是非CPU计算型)如果持有go开辟的内存,而go运行时改变了的话,其结果就会出现 segment fault
,程序崩溃。
解决方式也很简单:cgo调用时将go中对应的内存数据复制到c语言内存空间中,调用结束将c调用返回的内存数据复制到go内存空间中。
但这种解决方式在实际的生产代码中不可取的,因为大多用到cgo的场景可能都需要c/c++的高性能计算的优势,而频繁的内存拷贝则让这点优势荡然无存。
为了解决这个问题,cgo保证在go程序传递数据给c调用开始到调用结束这段时间内,go程序不会改变这块内存。看起来很完美,但很遗憾,软件工程没有银弹,go官方给出的这个方案也有缺陷:假设c调用长时间运行,那么在c调用过程中引用的这块go内存不能被改变,从而间接的导致goroutine的栈不能伸缩,goroutine被阻塞、
因此在c持有go内存的情况下,应避免长时间持有,或者做专门的优化。
cgo实现的一些细节
了解cgo实现的同学都知道cgo会产生一些中间文件,为了进一步探究我的代码中cgo的布局,我手动生成了这部分文件。
go tool cgo -objdir=./cppkm/ km.go
生成了以下文件
_cgo.o
_cgo_export.c
_cgo_export.h
_cgo_flags
_cgo_gotypes.go
_co_main.c
km.cgo1.go
km.cgo2.c
其中和我们程序比较有关的是 _cgo_gotypes.go
、km_cgo1.go
、km_cgo2.c
_cgo_gotypes.go
// 省略一些不重要的代码
//go:cgo_import_static _cgo_743da1d4b169_Cfunc_entrance
//go:linkname __cgofn__cgo_743da1d4b169_Cfunc_entrance _cgo_743da1d4b169_Cfunc_entrance
var __cgofn__cgo_743da1d4b169_Cfunc_entrance byte
var _cgo_743da1d4b169_Cfunc_entrance = unsafe.Pointer(&__cgofn__cgo_743da1d4b169_Cfunc_entrance)
//go:cgo_unsafe_args
func _Cfunc_entrance(p0 *_Ctype_double, p1 _Ctype_long) (r1 *_Ctype_long) {
_cgo_runtime_cgocall(_cgo_743da1d4b169_Cfunc_entrance, uintptr(unsafe.Pointer(&p0)))
if _Cgo_always_false {
_Cgo_use(p0)
_Cgo_use(p1)
}
return
}
_Cfunc_entrance
标记在变量p0
和p1
cgo中使用, 会导致p0和p1不会移动,而p0和p1就是调用C.entrance
的参数。
_cgo_743da1d4b169_Cfunc_entrance
则是cgo为我们生成代码的c函数。
_cgo_743da1d4b169_Cfunc_entrance(void *v)
{
struct {
double* p0;
long int p1;
long int* r; // r是返回值
} __attribute__((__packed__, __gcc_struct__)) *_cgo_a = v; // 这部分涉及到C ABI的内存布局
char *_cgo_stktop = _cgo_topofstack();
__typeof__(_cgo_a->r) _cgo_r;
_cgo_tsan_acquire();
_cgo_r = (__typeof__(_cgo_a->r)) entrance(_cgo_a->p0, _cgo_a->p1); // 真正调用了entrace
_cgo_tsan_release();
_cgo_a = (void*)((char*)_cgo_a + (_cgo_topofstack() - _cgo_stktop)); // 计算返回值地址
_cgo_a->r = _cgo_r;
_cgo_msan_write(&_cgo_a->r, sizeof(_cgo_a->r)); // 写入go的内存空间mspan
}
km.cgo1.go
中的代码和我们自己的km.go
代码整体差不多,唯一的区别在于
result := ( /*line :109:12*/_Cfunc_entrance /*line :109:21*/)((* /*line :109:25*/_Ctype_double /*line :109:33*/)(unsafe.Pointer(&cArray[0])), /*line :109:64*/_Ctype_long /*line :109:70*/(max_v_num)) //problem
对比一下我们的km
.go
result := C.entrance((*C.double)(unsafe.Pointer(&cArray[0])), C.long(max_v_num))
可以看到编译器帮我们插入了函数调用和返回值等代码。
接下来就可以想象到了,编译器会根据这些生成的代码进行编译。
signal killed 原因排查
思考完CGO的内存模型后,其实对这个问题排查没有带来实质性的帮助,因为分析完内存模型后,发现cgo直接通过ABI调用并没有什么额外的内存开销,go和c各自使用自己的方式分配、使用和管理内存。
因此对于 signal killed
想到的是go调用c++代码时,由于内存不足,进而导致,c++内部初始化km
算法执行过程用到的变量失败。
于是希望寄托于能否找到在执行哪个调用的过程中收到了signal kill
信号,自然的想到通过 strace
去追踪,于是执行 strace go test -v -run "TestDispatch10000_20" -timeout 100s
,程序收到 singal killed
之前最后一个系统调用是 futex
,这是一个内核级别的lock,因此还是没有实质性的帮助。
于是只能查看 kill的一些记录
dmesg | egrep -i -B100 'killed process'
得到了信息是
Out of mempry: Kill process 17443 (km.text) score 94 or sarifice child
kernel: killed process 17443 (km.test) total-vm:31354724kB, anon-rss:30636060kB, file-rss:476kB, shmem-rss:0kB
通过第一行信息,可以确定问题是OOM
, Linux进程内存不足,进而决定杀掉score最高的进程。 决定score的因素除了内存占用大小之外,还有内存增长速率。
第二行告诉了一些详细信息,简单解读一下:
- total-vm就是进程使用的虚拟内存大小,其中部分内容映射到RAM本身,也就是主存,被分配和使用也就成了RSS
- 部分RSS在实际内存块里面分配,成了anon-rss,叫做匿名内存。
- 还有映射到设备和文件的RSS内存卡,叫做file-rss。
比如malloc()
动态分配很大部分的内存,但没有使用它,那么total-vm会很高,但anon-rss会比较低,如果也用了它,那么anon-rss会很高。
在我的c++代码里使用了new去分配内存,对应的其实就是底层的malloc
,并且计算过程中使用了它,因此看到的total-vm 和 anon-rss会很高。
解决方式
找到了问题的原因,解决方式也很简单,增大内存,但我是虚拟机,用了一种更简单的思路:增加swap大小。
具体做法如下:
dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=1M count=2048 # dd命令写一个2GB字节的文件
mkswap /swapfile # mkswap 格式化为交互分区
swapon /root/swapfile # swapon 启用交互分区
在运行测试用例时就不会出现 signal killed
问题,但速度会非常慢(使用了交换分区而不是内存)
总结
其实出现这个问题的条件非常苛刻,2GB大小虚拟机,并且运行了其他占用内存的进程,进而导致运行测试用例出现了这个问题。实际生成服务器往往是独立的撮合系统进程+大容量的内存,可能一辈子都不会出现这个问题。
但在测试阶段暴露问题也给自己提了一个醒:万一生成环境出现了这个问题呢?
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