这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的的第4篇笔记。
由于最近个人琐事较多，第四次课堂记录并未及时更新，听课之后消化了一段时间。
高性能Go语言发行版优化与落地实践
- 优化：内存管理优化、编译器优化
- 背景：自动内存管理和Go内存管理机制、编译器优化的基本问题和思路
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，充分发掘计算机潜力
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，购物不卡顿
- 资源高效利用：降低成本，提高效率
性能优化的层面
业务代码、SDK、基础库、语言运行时、OS
性能优化与软件质量
- 软件质量至关重要
- 在保证接口稳定的情况下改进具体实现
- 测试用例：尽可能覆盖较多场景,方便回归
- 文档：做了什么，没做什么，能达到什么样的效果
- 隔离：通过选项控制是否开启优化
- 可观：必要的日志输出
一、自动内存管理
1.1 自动内存管理
动态内存：
- 程序在运行时根据需求自动分配内存 malloc 自动内存管理（垃圾管理）：
- 避免手动管理，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
评价GC算法
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
- 标记报对象：静态变量、全局变量、常量等
- 标记；找到可达对象
- 清理：所有不可达对象 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
- Intution：很多对象在分配出来后很快就不使用了
- 每个对象都有年龄：经历过GC的次数
- 目的：对年轻和老年的对象，指定不同的GC粗略，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
1.4 引用计数
- 每个对象都有一个与之关联的引用数目
- 对象存货的条件：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
- 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 weak reference
- 内存开销：每个对象都引入额外内存空间存储引用数目
- 回收内存是依然可能引发暂停
二、Go内存管理及优化
2.1 Go内存分配 -- 分块
缓存
2.2 Go内存管理优化
2.3 Balance GC
- GAB对于Go内存管理来说时一个大对象
- 本质：将多个小对象的分配合并成一次大对象的分配
- 问题：GAB的对象分配方式会导致内存被延迟释放
- 方案：移动GAB中存活的对象
- 当GAB总大小超过一定阈值时，将GAB存货的对象复制到另外分配的GAB中
- 原先的GAB可以释放，避免内存泄漏
- 本质：用copying GC的算法管理小对象 根据对象的生命周期，使用不同的标记和清理策略！
三、编译器和静态分析
3.1 编译器的结构
3.2 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
- 控制流：程序执行的流程
- 数据流：数据在控制流的传递
