这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的的第三篇笔记
优化
性能优化层面：
1.业务代码：业务层优化针对特定问题进行优化
2.SDK
3.基础库
4.语言运行时：解决更通用的性能问题
5.OS
数据驱动优化
1.自动化性能分析工具--- pprof
2.依靠数据而非猜测
3.首先优化最大瓶颈
性能优化与软件质量
1.软件质量至关重要
2.在保证接口稳定的前提下改进具体实现
3.测试用例：覆盖尽可能多的场景，方面回归
4.文档：做了什么，没做什么，能达到怎样的效果
5.隔离：通过选项控制是否开启优化
6.可观测：必要的日志输出
内存管理优化
01.自动内存管理
1.1自动内存管理
动态管理
- 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管理动态内存
- 避免手动内存管理，专注于业务逻辑
- 保证内存使用的安全性和正确性
（GC）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
1.1自动内存管理-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，找到存活对象，回收死亡对象的内存空间
- Serial GC：只支持一个collector
- Parallel GC：支持多个collectors同时回收的GC算法
- Concurrent GC：mutator(s) 和 collector(s)可以同时执行
Concurrent GC的挑战：必须要感知到对象指向关系的改变
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
标记根对象
- 静态变量、全局变量、常量、线程栈等
标记：找到可达对象
- 求指针指向关系的传递闭包：从根对象除法，找到所有可达对象
清理：所有不可达对象
- 将存活对象复制到另外的内存空间（Copying GC）
- 将死亡对象的内存标记为可分配（Mark-sweep GC）
- 移动并整理存活对象（Mark-compact GC）
（灰色的为GC标记存活的对象，将标记存活的对象移动到另一个空间）
（黑色为标记的存活对象，freelist跳过存活对象）
（灰色的为GC标记存活的对象，将标记存活的对象进行整理移动）
1.3分代
根据对象的生命周期，使用不同的标记和清理策略
1.4引用计数
02.Go内存管理及优化
2.1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4MB
- 将内存划分成大块，例如8kb，称为mspan
- 再将大块继续分成特定大小的小块，用于对象分配
- noscan mspan：分配不含指针的对象--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：根据对象大小，选择最合适的块返回
2.1内存分配-缓存
TCMalloc:thread caching
每个p包含一个mcache用于快速分配，用于为绑定于p上的g分配对象
mcache管理一组mspan
当mcache中的mspan分配完毕，向mcentral申请带有未分配块的mspan
当mspan中没有分配的对象，mspan会被缓存在mcentral中，而不是立刻释放并归还给OS
2.2 Go内存管理优化
2.3字节的优化方案：Balanced GC
编译器优化
03.编译器和静态分析
3.1编译器的结构
3.2静态分析
静态分析：不执行程序代码，推导程序行为，分析程序的性质
控制流：程序执行的流程
数据流：数据在控制流上的传递
通过分析控制流和数据流，可以知道更多关于程序的性质
3.3过程内分析和过程间分析
04.Go编译器优化
4.1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：
- 消除函数调用的开销，例如传递参数、保存寄存器
- 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
