Go开发的应用程序通常部署在容器中。在容器中运行时，重要的一点是要设置CPU限制以确保容器不会耗光主机上的所有CPU。但Go运行时不知道容器上设置的CPU限制，因此有可能会把所有可用的CPU都用光，从而造成应用延迟很高。这个问题曾经困扰过我，在这篇文章中，我将解释发生了什么以及如何修复。
这是对Go垃圾收集器(GC)的概要介绍，想要更深入了解，建议阅读Go文档[2]以及Will Kennedy的系列文章[3]。
绝大多数情况下，Go运行时在执行程序的同时执行垃圾收集，这意味着GC会与程序同时运行。然而，在GC过程中有两个点需要Go运行时暂停所有Goroutine，从而确保数据完整性。在GC标记阶段(Mark Phase)之前，运行时将暂停所有Goroutine，用以启用写屏障(write barrier)，确保在此之后创建的任何对象都不会被GC，这个阶段称为扫描终止(Sweep Termination)。在标记阶段完成后，还有一个STW(stop the world)阶段，被称为标记终止(Mark Termination)，并且也是删除写屏障的过程。整个流程通常需要几十微秒。
我创建了一个简单的web应用，分配了大量内存，并使用以下命令在一个限制为4个CPU核的容器中运行，源代码在Github[4]上。
docker run --cpus=4 -p 8080:8080 $(ko build -L main.go)值得注意的是，docker CPU限制是硬性限制。可以设置--CPU-shares，表示只在主机CPU受限时强制执行。这意味着如果主机有空闲容量，容器可以使用超出分配的CPU核。但是如果主机资源受限，那么应用程序也将受到限制。
可以使用runtime/trace[5]包收集trace，然后用go tool trace对其进行分析。下面的trace显示了在我的机器上捕获的一个GC周期，可以看到在Proc 5中STW阶段的扫描终止和标记终止。
这个GC周期只花了不到2.5ms，但我们在STW阶段花费了近10%的时间。这是相当长的一段时间，特别是对于延迟敏感应用来说。
完全公平调度程序(Complete Fair Scheduler, CFS)[6]是在Linux 2.6.23中引入的，在2023年10月份发布的Linux 6.6之前一直是默认调度程序，很可能你正在使用CFS。
CFS是一个比例共享调度器[7]，意味着进程权重与允许使用的CPU内核数量成正比。例如，如果允许一个进程使用4个CPU核，那么它的权重将为4。如果一个进程被允许使用2个CPU核心，它的权重将为2。
CFS通过分配一小部分CPU时间来实现，一个4核系统每秒钟有4秒的CPU时间可以分配。当我们为容器分配多个CPU内核时，实际上是要求Linux调度器给它n个CPU的时间。
在上面的docker run命令中，指定了4个CPU，意味着容器每秒将获得4秒的CPU时间。
当Go运行时启动时，为每个CPU内核创建一个操作系统线程。这意味着如果有一个16核的机器，Go运行时将创建16个操作系统线程，不管任何CGroup CPU限制。然后Go运行时使用这些操作系统线程来调度程序。
问题是Go运行时不知道CGroup的CPU限制，而是在所有16个操作系统线程上调度goroutine，意味着Go运行时预计每秒能够使用16秒的CPU时间。
由于Go运行时需要在等待Linux调度器调度的线程上停止gooutine，因此将面临长时间的STW时间，因为一旦容器使用超过了CPU配额，线程就不会被调度。
Go通过设置GOMAXPROCS环境变量限制运行时将创建的CPU线程数量。这一次，使用以下命令来启动容器:
docker run --cpus=4 -e GOMAXPROCS=4 -p 8080:8080 $(ko build -L main.go)下面是从与上面相同的应用程序捕获的trace，现在使用与CPU配额匹配的GOMAXPROCS环境变量。
在这个trace中，尽管负载完全相同，但垃圾收集时间要短得多。GC周期小于1ms，STW时间为26μs，约为无限制时的1/10。
GOMAXPROCS应该设置为容器允许使用的CPU核数，通常情况应该向下取整，如果分配的CPU内核少于1个，则向上取整。可以用GOMAXPROCS=max(1, floor(cpu))来计算。Uber开源了一个库automaxprocs[8]来自动从容器的cgroups中计算这个值。
有一个Github问题[9]支持将这个特性添加到Go运行时中，使其开箱即用，希望最终会被Go运行时接受！
在容器化应用程序中运行Go时，设置CPU限制非常重要。通过设置合理的GOMAXPROCS值或使用像automaxprocs这样的库，确保Go运行时意识到这些限制也很重要。
[1]Go, Containers, and the Linux Scheduler: https://www.riverphillips.dev/blog/go-cfs
[2]Go文档: https://tip.golang.org/doc/gc-guide
[3]Garbage Collection In Go: https://www.ardanlabs.com/blog/2018/12/garbage-collection-in-go-part1-semantics.html
[4]示例代码: https://github.com/RiverPhillips/go-cfs-blog
[5]runtime/trace package: https://golang.org/pkg/runtime/trace
[6]完全公平调度程序(Complete Fair Scheduler, CFS): https://docs.kernel.org/scheduler/sched-design-CFS.html
[7]Proportional share scheduling: https://en.wikipedia.org/wiki/Proportional_share_scheduling
[8]automaxprocs: https://github.com/uber-go/automaxprocs
[9]Github问题: https://github.com/golang/go/issues/33803
本文链接：http://www.28at.com/showinfo-26-48340-0.html理解Go、容器以及Linux调度器
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