这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的的第3篇笔记。
性能优化：提升软件系统处理能力，减少不必要的消耗，充分发掘计算机能力。
性能优化的层面
业务层优化
- 针对特定场景，具体问题，具体分析
- 容易获得较大性能收益
语言运行时优化
- 解决更通用的性能问题
- 考虑更多场景
- Tradeoffs
数据驱动
- 自动化性能分析工具--pprof
- 依靠数据而非猜测
- 首先优化最大瓶颈
性能优化与软件质量
- 软件质量至关重要
- 在保证接口稳定的前提下改进具体实现
- 测试用例：覆盖尽可能多的场景，方便回归
- 文档：做了什么，没做什么，能达到怎样的效果
- 隔离：通过选项控制是否开启优化
- 可观测：必要的日志输出
自动内存管理
动态内存
程序在运行时根据需求动态分配的内存：malloc（）
自动内存管理（垃圾回收）
由程序语言的运行时系统管理动态内存
- 避免手动内存管理，专注于实现业务逻辑
- 保证内存使用的正确性和安全性
三个任务
- 为新对象分配空间
- 找到存活对象
- 回收死亡对象的内存空间
相关概念
- Mutator：业务线程，分配新对象，修改对象指向关系
- Collector：GC线程，找到存活对象，回收死亡对象的内存空间
- Serial GC：只有一个collector
- Parallel GC:支持多个collectors同时回收的GC算法
- Concurrent GC：mutator（s）和collector（s）可同时执行
- Collectors必须感知对象指向关系的改变
评价GC算法
- 安全性：不能回收对象，基本要求
- 吞吐率：1-GC时间/程序执行总时间，花在GC上的时间
- 暂停时间：stop the world（STW），业务是否感知
- 内存开销：GC元数据开销
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
- 静态变量、全局变量、常量、线程栈等
- 标记：找到可达对象
- 求指针指向关系的传递闭包：从根对象触发，找到所有可达对象
- 清理：所有不可达对象
- 将存活对象复制到另外的内存空间（Copying GC）
- 将死亡对象的内存标记为“可分配”（Mark-sweep GC）
- 移动并整理存活对象（Mark-compact GC）
- 根据对象的声明周期，使用不同的标记和清理策略
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
- 内存管理的操作被平摊到程序执行过程中
- 内存管理不需要了解runtime的实现细节：C++智能指针（smart pointer）
- 缺点
- 维护引用计数的开销较大：引用原子操作保证对引用计数操作的原子性和可见性
- 无法回收唤醒数据结构--weak reference
- 内存开销：每个对象都引入的额外内存空间存储引用数目
- 回收内存时依然可能引发暂停
分代GC
- 分代假说（Generational hypothesis）：most objects die young
- Intuition：很多对象在分配出来后很快就不再使用了
- 每个对象都有年龄：经历过GC的次数
- 目的：针对年轻和老年的对象，制定不同的GC策略，降低整体内存管理的开销
- 不同年龄的对象处于heap的不同区域
- 年轻代（Young generation）
- 常规的对象分配
- 由于存活对象很少，可以采用copying collection
- GC吞吐率很高
- 老年代（Old generation）
- 对象趋向于一致活着，反复复制开销较大
- 可以采用mark-sweep collection
