性能优化之自动内存管理、编译器与静态分析 | 青训营笔记

小新没有蜡笔
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这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的的第 6 篇笔记
本文为个人创作将会在本人掘金以及CSDN等平台发布

什么是性能优化？

提升软件系统处理能力，减少不必要的消耗，充分发掘计算机算力

为什么要做性能优化？

用户体验：提升用户体验感

资源利用利用：降低成本，提高效率

性能优化层面

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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
  • Teadeoffs

数据驱动

  • 自动化性能分析工具
  • 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

  • 软件质量非常重要
  • 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，可以达到什么效果
  • 隔离：通过选项控制是否开启优化
  • 可观测：必要的日志输出

1 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

1.1 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

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  • 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)可以同时执行

    Collectors必须感知对象指向关系的改变！

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评价GC算法

  • 安全性：不能回收存活的对象 基本要求
  • 吞吐率：image-20220514151303849.png 花在GC上的时间
  • 暂停时间：stop the world 业务是否感知
  • 内存开销：GC 元数据开销

1.1.1追踪垃圾回收

  • 对象被回收的条件：指针指向关系不可达对象

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  • 标记根对象

    • 静态变量、全局变量、常量、线程栈等

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  • 标记：找到可达对象

    • 求指针指向关系的传递闭包：从根对象出发，找到所有可达对象

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  • 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:将对象复制到另外的内存空间)

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  • 将死亡对象内存标记为“可分配”(Mark-sweep GC:使用free list管理空闲内存)

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  • 移动并整理存活对象(Compact GC:原地整理对象)

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  • 根据对象的生命周期，使用不同的标记和清理策略

1.1.2 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

  • 缺点：

    • 维护引用计数的开销较大：通过原子操作保证对引用计数操作的原子性和可见性
    • 无法回收环形数据结构
    • 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

2 编译器和静态分析

2.1 编译器结构分析

  • 重要的系统软件

    • 识别符合语法和非法的程序
    • 生成正确且高效的代码

  • 分析部分(前端 front end)

    • 词法分析
    • 语法分析
    • 语义分析
    • 中间代码生成

  • 综合部分

    • 代码优化,机器无关优化,生成优化后等等IR
    • 代码生成,生成目标代码

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2.2 静态分析

  • 静态分析:不执行程序代码,推导程序的行为,分析程序的性质

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  • 控制流(Control flow):程序执行的流程

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  • 数据流(Data flow):数据在控制流上的传递

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2.3 过程内分析和过程间分析

  • 过程内分析:

    • 仅在函数内部进行分析

  • 过程间分析:

    • 考虑过程调用时参数传递和返回值的数据流和控制流
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