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
语言发行版优化与落地实践
性能优化的层面
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业务层优化
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针对特定场景，具体问题，具体分析
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容易获得较大的性能收益
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语言运行时的优化
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解决更通用的性能问题
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考虑更多场景
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Tradesoffs
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数据驱动
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自动化性能分析工具 ——pprof
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依靠数据而非猜测
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首先优化最大瓶颈
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性能优化与软件质量
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软件质量至关重要
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再熬正接口稳定的前提下改进具体实现
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测试用例：覆盖尽可能多的场景，方便回归
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文档：做了什么，没做什么，能达到怎样的效果
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隔离：必须通过选项控制是否开启优化
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可观测：必要的日志输出
1、自动内存管理
1.1 自动内存管理
1.2 追踪垃圾回收
1.3 分代GC
1.4 引用计数
总结
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自动内存管理的背景和意义
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概念和评价方法
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追踪垃圾回收
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引用计数
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分代GC
2.Go内存管理以及优化
2.1Go内存分配——分块
2.2Go内存管理优化
2.3优化方案 Balanced Gc
总结
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Go内存管理——分块
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Go内存管理——缓存
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Go——分配对象的性能问题
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分配路径过长
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小对象居多
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Balanced GC
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指针碰撞风格的对象分配
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实现了copying GC
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性能收益
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3 编译器和静态分析
3.1编译器结构
3.2 静态分析
3.3过程内分析和过程间分析
4.Go编译器优化
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为什么做编译器优化？
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用户无感知，重新编译即可获得性能收益
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通用性优化
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现状
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采用的优化少
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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
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场景：面向后端长期执行任务
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Tradeoff：用编译时间换取更高效的机器码
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Beast mode
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函数内联
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逃逸分析
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默认栈大小调整
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边界检查消除
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循环展开
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4.1函数内联（Inlining）
4.2Beast Mode
逃逸分析
总结
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go编译器优化的问题
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Beast mode
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函数内联
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逃逸分析
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通过micro-benchmark快速验证性能优化
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性能收益
总结
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本节课程：高性能Go语言发行版优化与落地实践
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性能优化
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自动内存管理
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Go内存管理
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编译器与静态分析
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编译器优化
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时间
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Balanced Gc优化对象分配
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Beast mode提升代码性能
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分析问题的方法与解决问题的思路
