这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的的第1篇笔记
引言
追求极致性能
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性能优化是什么？
- 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
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为什么要做性能优化
- 用户体验：带来用户体验的提升 ——让刷抖音更丝滑，让双十一购物不再卡顿
- 资源高效利用：降低成本，提高效率——很小的优化乘以海量机器会是显著的性能提升和成本节约
自动内存管理（垃圾回收）
由程序语言的运行时系统回收动态内存
追踪垃圾回收
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回收条件：指针指向关系不可达的对象
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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--标记所有通过指针能找到的对象
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清理：所有不可达对象
- Copying GC —— 将存活对象复制到另外的内存空间
- Mark-sweep GC ——将死亡对象的内存标记为“可分配”
- Mark-compact GC ——移动并整理存活对象（相当于压缩）
- 根据对象的生命周期，使用不同的标记和清理策略
分代GC
争对年轻的老年的对象，制定不同的GC策略，降低整体内存管理的开销
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年轻代
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存活对象很少，可以采用copying collection
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GC吞吐率很高
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老年代
- 对象趋向于一直活着，反复复制开销较大
- 可以采用mark-sweep collection
引用计数
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每个对象都有一个与之关联的引用数目 即记录它的入度
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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
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缺点
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维护引用计数开销大：通过原子操作保证对引用计数操作的原子性和可见性
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无法回收环形数据结构 ——weak reference
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内存开销：每个对象都引入的额外内存空间存储引用数目
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回收内存依然可能引发暂停（链路太长）
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Go内存管理及优化
Go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
- 根据对象的大小，分配块
缓存
Go内存管理优化
分析
- 对象分配是非常高频的操作
- 小对象占比比较高
- Go内存分配比较耗时
优化方案 Balanced GC
- 每个g都绑定一大块内存（1kB）称为GAB
- GAB用于noscan类型的小对象分配： < 128 B
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使用三个指针维护GAB base end top
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Bump pointer(指针碰撞)分格对象分配
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无须和其他分配请求互斥
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分配动作简单高效
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形如队列的方式插入，添加一个标记位区分不同对象
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GAB对于Go内存管理来说是一个对象，会导致内存被延迟释放——其中一个对象没有释放，整个GAB都不呢个释放
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方案：移动GAB存活的对象
- 设定阈值，用copying GC的算法管理小对象
编译器和静态分析
编译器的结构
静态分析
过程内分析和过程间分析
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过程内分析
- 仅在函数内部进行分析
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过程间分析
- 考虑过程调用参数传递和返回值的数据流和控制流
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过程间分析联合求解，比较复杂
Go编译器优化
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why？
- 用户无感知，重新编译获得性能收益
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now
- 采用的优化少
- 编译时间较短，没有进行较复杂的代码分析和优化
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编译优化的思路
- 场景：面向后端长期执行任务
- Tradeoff：用编译时间换取更高效的机器码
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Beast mode
- 函数内联
- 逃逸分析
- 默认栈大小调整
- 边界检查消除
- 循环展开
函数内联
Beast Mode
- 调整函数内联的策略，使更多的函数被内联，更多对象不逃逸
- 未逃逸的对象可以在栈上分配
- 对象在栈上分配和回收很快，移动sp
- 减少在heap上的分配，降低GC负担
