这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的第三篇笔记
性能优化
- 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
- Tradeoffs
- 数据驱动
- 自动化性能分析工具 —— pprof
- 依靠数据而非猜测
- 首先优化最大瓶颈
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回收动态内存
- 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: double-free problem, use-after-free problem
- 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
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
- 调用系统调用 mmap() 向 OS 申请一大块内存，例如 4 MB
- 先将内存划分成大块，例如 8 KB，称作 mspan
- 再将大块继续划分成特定大小的小块，用于对象分配
- noscan mspan: 分配不包含指针的对象 —— GC 不需要扫描
- scan mspan: 分配包含指针的对象 —— GC 需要扫描
- 对象分配：根据对象的大小，选择最合适的块返回
编译器
- 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，生成词素 (lexeme)
- 语法分析，生成语法树
- 语义分析，收集类型信息，进行语义检查
- 中间代码生成，生成 intermediate representation (IR)
- 综合部分 (后端 back end)
- 代码优化，机器无关优化， 生成优化后的 IR
- 代码生成，生成目标代码
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
- 控制流 (Control flow)：程序执行的流程
- 数据流 (Data flow)：数据在控制流上的传递
- 通过分析控制流和数据流，我们可以知道更多关于程序的性质 (properties)
- 根据这些性质优化代码
函数内联
- 内联：将被调用函数的函数体 (callee) 的副本替换到调用位置 (caller) 上，同时重写代码以反映参数的绑定
- 优点
- 消除函数调用开销，例如传递参数、保存奇存器等
- 将过程间分析转化为过程内分析，帮助其他优化，例如逃逸分析
- 缺点
- 函数体变大，instruction cache (icache) 不友好
- 编译生成的 Go 镜像变大
- 函数内联在大多数情况下是正向优化
- 内联策略
- 调用和被调函数的规模
- ......
