使用 goroutine 修复 go 程序的内存消耗

Question

我正在处理一个涉及生产者-消费者模式的问题。我有一个生产任务的生产者和消费任务的“n”个消费者。消费者任务是从文件中读取一些数据，然后将该数据上传到 S3。一位消费者可以读取多达 xMB(8/16/32) 的数据，然后将其上传到 s3。将所有数据保存在内存中导致内存消耗超过程序的预期，所以我切换到从文件中读取数据，然后将其写入某个临时文件，然后将文件上传到 S3，尽管这在内存方面，但CPU受到了打击。我想知道是否有任何方法可以一次分配固定大小的内存，然后在不同的 goroutines 中使用它？ 我想要的是，如果我有 4 个 goroutine，那么我可以分配 4 个不同的 xMB 数组，然后在每个 goroutine 调用中使用相同的数组，这样 goroutine 就不会每次都分配内存，也不依赖于GC 释放内存？

编辑：添加我的代码的症结所在。我的 go 消费者看起来像：

type struct Block {
   offset int64
   size int64
}

func consumer (blocks []Block) {
   var dataArr []byte
   for _, block := range blocks {
      data := file.Read(block.offset, block.size)
      dataArr = append(dataArr, data)
   }
   upload(dataArr)  
}

我基于Blocks从文件中读取数据，这个块可以包含几个xMB限制的小块或一个xMB的大块。

Edit2：根据评论中的建议尝试了 sync.Pool。但我没有看到内存消耗有任何改善。我做错了吗？

var pool *sync.Pool
func main() {
  pool = &sync.Pool{
    New: func()interface{} {
        return make([]byte, 16777216)
    },
  }
  for i:=0; i < 4; i++ {
     // blocks is 2-d array each index contains array of blocks.
     go consumer(blocks[i])
  }
 
}
  
go consumer(blocks []Blocks) {
    var dataArr []byte
    d := pool.(Get).([]byte)
    for _, block := range blocks {
     file.Read(block.offset,block.size,d[block.offset:block.size])
    }
    upload(data)  
    pool.put(data)
}

Answer 1

看看StaticCheck的SA6002，关于sync.Pool。您也可以使用pprof 工具。