Go 语言中对 GC 的触发时机存在两种形式：
主动触发，通过调用 runtime.GC 来触发 GC，此调用阻塞式地等待当前 GC 运行完毕。
-
被动触发，分为两种方式：
使用系统监控，当超过两分钟没有产生任何 GC 时，强制触发 GC。
使用步调（Pacing）算法，其核心思想是控制内存增长的比例。
通过 GOGC 或者 debug.SetGCPercent 进行控制（他们控制的是同一个变量，即堆的增长率 ）。整个算法的设计考虑的是优化问题：如果设上一次 GC 完成时，内存的数量为
（heap marked），估计需要触发 GC 时的堆大小
（heap trigger），使得完成 GC 时候的目标堆大小
（heap goal） 与实际完成时候的堆大小
（heap actual）最为接近，即：
。
除此之外，步调算法还需要考虑 CPU 利用率的问题，显然我们不应该让垃圾回收器占用过多的 CPU，即不应该让每个负责执行用户 goroutine 的线程都在执行标记过程。理想情况下，在用户代码满载的时候，GC 的 CPU 使用率不应该超过 25%，即另一个优化问题：如果设 为目标 CPU 使用率（goal utilization），而
为实际 CPU 使用率（actual utilization），则
。
求解这两个优化问题的具体数学建模过程我们不在此做深入讨论，有兴趣的读者可以参考两个设计文档：Go 1.5 concurrent garbage collector pacing[5] 和 Separate soft and hard heap size goal[6]。
计算 的最终结论（从 Go 1.10 时开始
增加了上界
，从 Go 1.14 开始时
增加了下界 0.6）是：
- 设第 n 次触发 GC 时 (n > 1)，估计得到的堆增长率为
、运行过程中的实际堆增长率为
，用户设置的增长率为
（
）则第
次出触发 GC 时候，估计的堆增长率为：
特别的，
，
，
。第一次触发 GC 时，如果当前的堆小于
MB，则强制调整到
特别的，当
时，将其调整为
，当
时，将其设置为
默认情况下，
（即 GOGC = 100），第一次触发 GC 时强制设置触发第一次 GC 为 4MB，可以写如下程序进行验证：
package main
import (
"os"
"runtime"
"runtime/trace"
"sync/atomic"
)
var stop uint64
// 通过对象 P 的释放状态，来确定 GC 是否已经完成
func gcfinished() *int {
p := 1
runtime.SetFinalizer(&p, func(_ *int) {
println("gc finished")
atomic.StoreUint64(&stop, 1) // 通知停止分配
})
return &p
}
func allocate() {
// 每次调用分配 0.25MB
_ = make([]byte, int((1<<20)*0.25))
}
func main() {
f, _ := os.Create("trace.out")
defer f.Close()
trace.Start(f)
defer trace.Stop()
gcfinished()
// 当完成 GC 时停止分配
for n := 1; atomic.LoadUint64(&stop) != 1; n++ {
println("#allocate: ", n)
allocate()
}
println("terminate")
}
我们先来验证最简单的一种情况，即第一次触发 GC 时的堆大小：
$ go build -o main
$ GODEBUG=gctrace=1 ./main
#allocate: 1
(...)
#allocate: 20
gc finished
gc 1 @0.001s 3%: 0.016+0.23+0.019 ms clock, 0.20+0.11/0.060/0.13+0.22 ms cpu, 4->5->1 MB, 5 MB goal, 12 P
scvg: 8 KB released
scvg: inuse: 1, idle: 62, sys: 63, released: 58, consumed: 5 (MB)
terminate
通过这一行数据我们可以看到：
gc 1 @0.001s 3%: 0.016+0.23+0.019 ms clock, 0.20+0.11/0.060/0.13+0.22 ms cpu, 4->5->1 MB, 5 MB goal, 12 P
- 程序在完成第一次 GC 后便终止了程序，符合我们的设想
- 第一次 GC 开始时的堆大小为 4MB，符合我们的设想
- 当标记终止时，堆大小为 5MB，此后开始执行清扫，这时分配执行到第 20 次，即 20*0.25 = 5MB，符合我们的设想
我们将分配次数调整到 50 次
for n := 1; n < 50; n++ {
println("#allocate: ", n)
allocate()
}
来验证第二次 GC 触发时是否满足公式所计算得到的值（为 GODEBUG 进一步设置 gcpacertrace=1）：
$ go build -o main
$ GODEBUG=gctrace=1,gcpacertrace=1 ./main
#allocate: 1
(...)
pacer: H_m_prev=2236962 h_t=+8.750000e-001 H_T=4194304 h_a=+2.387451e+000 H_a=7577600 h_g=+1.442627e+000 H_g=5464064 u_a=+2.652227e-001 u_g=+3.000000e-001 W_a=152832 goalΔ=+5.676271e-001 actualΔ=+1.512451e+000 u_a/u_g=+8.840755e-001
#allocate: 28
gc 1 @0.001s 5%: 0.032+0.32+0.055 ms clock, 0.38+0.068/0.053/0.11+0.67 ms cpu, 4->7->3 MB, 5 MB goal, 12 P
(...)
#allocate: 37
pacer: H_m_prev=3307736 h_t=+6.000000e-001 H_T=5292377 h_a=+7.949171e-001 H_a=5937112 h_g=+1.000000e+000 H_g=6615472 u_a=+2.658428e-001 u_g=+3.000000e-001 W_a=154240 goalΔ=+4.000000e-001 actualΔ=+1.949171e-001 u_a/u_g=+8.861428e-001
#allocate: 38
gc 2 @0.002s 9%: 0.017+0.26+0.16 ms clock, 0.20+0.079/0.058/0.12+1.9 ms cpu, 5->5->0 MB, 6 MB goal, 12 P
我们可以得到数据：
- 第一次估计得到的堆增长率为
- 第一次的运行过程中的实际堆增长率为
- 第一次实际的堆大小为
- 第一次目标的堆大小为
- 第一次的 CPU 实际使用率为
- 第一次的 CPU 目标使用率为
我们据此计算第二次估计的堆增长率：
因为 ，因此下一次的触发率为
，与我们实际观察到的第二次 GC 的触发率 0.6 吻合。
