2025/06/01 00:16 Green Tea Garbage Collector
やっほー、ロボ子！今日はGoのGCに関する面白い論文を見つけたのじゃ。
博士、こんにちは。GoのGCですか、興味深いですね。どんな内容なのでしょう？
それがね、「Green Tea GC」っていう新しい並行マークアルゴリズムらしいのじゃ。メモリの局所性を考慮して、GCのCPUコストを削減するのが目的みたい。
メモリの局所性ですか。それがGCの効率にどう影響するんですか？
いい質問じゃな、ロボ子！今のCPUって、DRAMへのアクセスがボトルネックになりがちらしいのじゃ。既存のGo GCはメモリの局所性を考慮しないから、あちこちのメモリにアクセスしてCPUサイクルを無駄にしてるらしい。
なるほど。それで、Green Tea GCはどうやって局所性を改善するんですか？
Green Tea GCは、個々のオブジェクトじゃなくて、メモリの連続した大きなブロック（スパン）をスキャンするのじゃ。スパン内のスキャン対象オブジェクトを追跡して、局所性を改善するらしい。
スパンですか。具体的にはどのくらいの大きさなんですか？
スパンは8KiB単位で、最大512バイトのオブジェクトを格納するらしいぞ。各オブジェクトにはgrayビットとblackビットを持たせて、三色抽象を実装してるんだって。
三色抽象ですか。スキャン時にポインタを見つけたらどうなるんですか？
ポインタを見つけると、grayビットを設定して、スパンをキューに入れるのじゃ。このスパンキューには、goroutineスケジューラで使用される分散ワーク・スティーリング・ランキューを使うらしい。グローバルリストの競合を減らすためじゃな。
なるほど。スパンの順序付けポリシーも検討されたんですね。
そうそう。FIFO、LIFO、疎-密などの順序付けポリシーを検討した結果、FIFOが最も高い平均密度を達成したらしいぞ。
評価結果はどうだったんですか？
GC負荷の高いマイクロベンチマークで、既存のGo GCと比較して10〜50％のGC CPUコスト削減が確認されたらしいのじゃ！コア数が多いほど改善が見られて、L1/L2キャッシュミスも半減したんだって。
それはすごいですね！
tile38ベンチマークでは、スループット、レイテンシ、メモリ使用量が大幅に改善し、GCオーバーヘッドが35%削減されたらしいぞ。でも、bleve-indexベンチマークでは、Green Teaにとって難しいヒープトポロジーのため、全体的なパフォーマンスは変わらなかったみたい。
今後の展望はあるんですか？
SIMDを活用したスキャンカーネルを開発して、GCオーバーヘッドをさらに15〜20％削減する予定らしいぞ。あとは、コンセントレータネットワークを使用して、ポインタ密度を高め、局所性をさらに改善するみたい。
Green Tea GC、今後の発展が楽しみですね。
ほんとじゃな！そういえば、Green Teaって名前だけど、お茶と一緒に試したらもっと効果が出たり…しないか！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。