这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的第3篇笔记。 前言：
性能优化与软件质量 在保证软件接口稳定的前提下改进具体实现 测试用例：尽量覆盖 文档 隔离：通过选项控制是否开启优化 可观测：必要的日志输出
性能优化的基本问题
性能优化两个方面 业务层，语言优化
性能优化的可维护性
01. 自动化内存管理
1.1概念
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动态内存 程序在运行时根据需求动态分配的malloc
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自动内存管理（垃圾回收）：程序语言动态内存管理 避免手动，专注业务 保证内存使用正确性和安全性
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三个任务 为对象分配新空间；找回存活对象；回收死亡对象
1.1 自动内存管理——相关概念
- Mutator：业务线程，分配新对象，修改对象指向
- Collector：GC线程，找到存活对象，回收死亡对象
- Serial GC：只有一个collector
- Parallel GC：多个collector
- Concurrent GC：mutator和collector同时执行
- 必须感知对象指向关系的改变
1.1 自动内存管理-概念
- 评价GC算法
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- 安全性：不能回收存活的对象 基本要求
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- 吞吐率： 花在GC上的时间
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- 暂停时间：stw 业务是否感知
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- 内存开销： GC元数据开销
1.2 追踪垃圾回收
对象被回收的条件：指针指向关系不可达的对象
- 标记根对象
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- 静态变量，全局变量，常量，线程栈
- 标记：找到可达对象
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- 求指针指向关系的传递闭包
- 清理：所有不可达对象
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- Copying GC
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- Mark Sweep
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- Mark compact GC
- 根据对象的生命周期，使用不同的标记和清理策略
1.3 分代GC
- 分代假说：使用过就不再使用了
- 目的：对年轻和年老的对象指定不同的GC
- 不同年龄的对象放置在heap不同区域
1.4 引用计数
- 每个对象都有一个与之关联的引用数目
- 对象存活的条件：当且仅当引用数大于0
- 优点
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- 内存管理操作平摊到程序执行过程
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- 不需要了解runtime的实现细节，如C++智能指针(smart pointer)
- 缺点
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- 需要通过原子操作，开销大
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- 无法回收环形结构-week reference
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- 内存开销，每个对象计数，开销大
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- 回收可能引发暂停
02. Go内存管理及优化
2.1 内存分配——分块
- 目标：为对象在heap上分配内存
- 提前将内存分块
- 对象分配：根据对象的大小，选择最合适的块返回
2.1 内存分配——缓存
- TCMallloc：thread cashing
- 每个p包含一个mcache用于快速分配
2.2 Go内存管理优化
- 对象分配时非常高频的操作：每秒分配GB级别内存
- 小对象占比高
- Go 内存分配比较耗时
2.3 字节的优化方案：Blanced GC
- GAB对于Go内存管理来说是一个大对象
- 本质：将多个小对象的分配合并成一个大对象
- 问题：GAB的对象分配方式会导致内存被延迟释放
- 语言类顶会： PLDI POPL OOPSLA ECOOP
03. 编译器和静态分析
3.1 编译器结构
主要学习后端优化
3.2 静态分析
- 静态分析：不执行程序代码，推导程序行为，分析
- 控制流：程序执行的流程
- 数据流：数据在控制流上的传递
过程内分析和过程间分析
- 过程内分析：函数内部
- 过程间分析：参数传递，返回值，数据流控制流
04. Go编译器优化
4.1 函数内联（Inlining）
- 内联：将被调用函数的函数体（callee）的副本替换到调用位置（caller）上，同时重写代码以反映参数的绑定
- 优点：消除开销，将过程间分析转化为过程内分析，帮助其他优化，如逃逸分析
- 缺点：函数体变大，编译生成的Go镜像变大
- 函数内联在大多数是正向优化
4.2 Beast Mode
- Go函数内联收到的限制较多
- Beast Mode：调整函数内联策略，使更多函数被内联
- 开销：镜像增加，编译时间增加
4.2 逃逸分析
- 逃逸分析：分析代码中的指针的动态作用域，指针在何处可以被访问。
