5.14高性能Go语言发行版优化与落地实践 | 青训营笔记

这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的第4篇笔记

做性能优化可以从那些方面出发

需要工具辅助，不能盲目猜测

目录

1.自动内存管理

背景

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，找到存活的对象，回收死亡对象的内存空间
• GC算法的分类
  • Serial GC：只有一个collector，有暂停
  • Parallel GC：支持多个collectors同时回收的GC算法，有暂停
  • Concurrent GC：mutators和collectors可以同时执行，不用暂停

Concurrent GC的一些挑战：Collectors必须感知到对象只想关系的改变

评价GC算法（四个方面）

1. 希望花在GC上面的时间越少越好
2. 暂停时间越短越好
3. 内存开销也是越小越好

推荐书：

两种常见的GC技术

1. 追踪垃圾回收(Tracing garbage collection)
2. 引用计数(Reference counting)

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

分为以下3个步骤

1. 标记根对象
   1. 先将静态变量、全局变量、常量、线程栈等标记为存活的，因为后面还有可能会用到
2. 标记：找到可达对象
   1. 从根对象出发，找到所有可达的对象
   2. 也就是求指针指向关系的传递闭包
3. 清理：所有不可达的对象
   1. 清理的时候也会有一些不同的清理策略
      1. 将存活的对象复制到另外的内存空间(Copying GC)【下面这张图片，左边灰色的部分就是存活的对象，将存活的对象复制到右边的区域】
      2. 将死亡对象的内存标记为"可分配"(Mark-sweep GC)【将死亡空间用用一个free List管理起来】
      3. 移动并整理存活对象(Mark-compact GC)【没有额外的内存空间了，原地整理对象】

我们需要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(Generational GC)

• 分代假说

1.4引用计数

第二种常见的内存管理机制

• 每个对象都有一个与之关联的引用数目
  • 箭头指向这个对象的个数就是引用的数目
• 存活条件：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(程序一边执行，内存管理的操作也在执行)
  • 内存管理不需要里了解runtime的实现细节，比如C++的智能指针
• 缺点

回收环形数据结构可以使用weak reference

总结

内存管理的概念和评价方法，2种常见的自动内存管理的算法，常见的管理方法：分代GC，为不同声明周期的对象指定不同的回收机制

2.Go内存管理及优化

2.1Go内存分配-分块

• 目标：为对象在heap上分配内存
• 怎么做：提前将内存分块
• 对象分配：过根据对象的大小，选择最合适的块返回

2.1Go内存分配-缓存

2.2Go内存管理优化

2.3优化方案：Balanced GC

针对针对对象分配的优化方案

针对小对象 针对问题的解决方案：用copying GC的算法管理小对象

2.3Balance GC - 性能收益

总结

3.编译器和静态分析

3.1编译器的结构

3.2静态分析

编译器后端优化一般来说都要用到一个工具/技术：静态

3.3过程内分析和过程间分析

过程间分析很复杂

总结

4. Go编译器优化

背景

4.1函数内联(Inlining)

右边那个图片，用编译器的一个选项，强制要求不inline

• 缺点

4.2 Beast Mode

4.2逃逸分析

• 概念：分析代码中指针的动态作用域，也就是指针在何处可以被访问到
• 具体怎么做？
• Beast mode具体对逃逸分析做了哪些优化？GC是在堆上进行操作

总结

参考文献