記憶體與併發原語

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零分配不是玄學，是逃逸分析加物件重用加選對同步原語。這篇把 sync.Pool、atomic、Mutex/RWMutex 擺一起講，之後看 gortex 的零分配 hot path 才不會卡。

逃逸分析：stack 還是 heap

變數放 stack 還是 heap，由編譯器在編譯期決定，不是看你寫 new 還是 &。能證明變數不會活過函式作用域就放 stack（不歸 GC 管，函式返回就回收）；一旦被外部引用，像回傳指標、塞進 interface、被 closure 捕捉、存進會逃逸的結構，就 escape 到 heap。

func New() *T { return &T{} } // &T 逃逸到 heap：指標被回傳出去了

用 go build -gcflags='-m' 可以看每個變數的逃逸決策。零分配的第一步，就是砍掉不必要的 escape。

sync.Pool：重用降 GC 壓力

sync.Pool 重用短命物件，把配置成本與 GC 壓力分散掉。Get 拿一個（池子空了就呼叫 New），用完 Put 還回去：

var bufPool = sync.Pool{New: func() any { return new(bytes.Buffer) }}

b := bufPool.Get().(*bytes.Buffer)
b.Reset()            // 放回前/拿出後要清空
defer bufPool.Put(b)

兩個重點：還回去前要 reset，避免髒資料外洩；而且不能假設池子一定留著你的物件，GC 會清掉 Pool。gortex 每條請求的 Context 就是從這種 pool 拿、用完歸還（B4〈零分配的秘密〉，gortex-zero-allocation-context）。

atomic vs Mutex vs RWMutex

  • atomic：對單一整數或指標做無鎖操作（AddInt64、CompareAndSwap），最快，但只保護得了那一個值。
  • sync.Mutex：保護一段臨界區，適合一次要改好幾個欄位。
  • sync.RWMutex：讀多寫少時，多個讀並行、寫獨佔；但它比 Mutex 重，讀寫比不夠懸殊反而更慢。

選法一句話：單一計數用 atomic，一塊狀態用 Mutex，讀遠多於寫才考慮 RWMutex。gortex 的 sharded metrics 同時用上 atomic 計數與 per-shard 鎖（B5〈sharded metrics 與 circuit breaker〉）。

Effective Go 精選：Data

Effective Go 的 Data 講配置的基本盤：new(T) 配一塊歸零記憶體、回 *T；make 專給 slice / map / channel 並做初始化；composite literal &T{...} 直接給值。搞懂這幾個配置路徑，才分得出哪些值落在 heap、哪些能留在 stack 省掉。

重點整理

  • 逃逸分析決定 stack/heap，-gcflags='-m' 看；回傳指標、進 interface 容易逃逸。
  • sync.Pool 重用物件攤平 GC；放回前 reset，別假設物件一定還在。
  • 選同步原語：atomic（單值）→ Mutex（一段狀態）→ RWMutex（讀多寫少才划算）。
  • 這三樣是 gortex 零分配 hot path 的前置：B4 的 Context pool、B5 的 sharded metrics 都建在這上面。

延伸：本系列接著用這些觀念拆 gortex 框架，原始碼見 yshengliao/gortex。

大綱 Sheng，內文 Claude 協助 · 環境 Go 1.25（當時最新 release）· 本系列為事後回填整理 · 列入 20260613 blog 翻新計劃，新漆未乾。