后端-高性能 Go 语言发行版优化与落地实践|青训营笔记

xhlbetter
135 阅读5分钟

这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的第2篇笔记

青训营

性能优化-提高软件系统处理能力，减少不必要的消耗。

为什么要做性能优化？

  • 带来用户体验的提升
  • 降低成本，提高效率

1自动内存管理

1.1自动内存管理

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

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

相关概念：

在这里插入图片描述

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 从根对象出发，找到所有可达对象
  • 清理：所有不可达对象 Copying GC Mark-sweep GC Mark-compact GC

根据对象的生命周期，采取不同的策略

1.3 分代GC（Generational GC）

在这里插入图片描述 针对老年代：如果发现有很多的碎片，也可以采用Mark-compact GC

1.4引用计数

  • 每个对象都有一个与之关联的引用数目

  • 对象存活的条件：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：C++智能指针（smart pointer）

  • 缺点 维护引用计数的开销较大：需要原子操作（开销比较大） 无法回收环形数据结构-weak reference 每个对象都需要引入额外内存空间存储引用计数 回收内存时依然可能引发暂停

2.Go内存管理及优化

2.1 Go内存分配

2.1.1 分块

  • 目标：为对象在heap上分配内存
  • 提前将内存分块
  • 对象分配：根据对象的大小，选择最合适的块返回 在这里插入图片描述

2.1.2 缓存

在这里插入图片描述

  • 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

  • 对象分配是非常高频的操作：每秒分配GB级别的内存
  • 小对象占比较高
  • Go内存分配比较耗时 分配路径长：g->m->p->mcache->mspan->memory block->return pointer pprof:对象分配的函数是最频繁调用的函数之一 在这里插入图片描述

2.3 我们的优化方法：Balanced GC

  • 每个g都绑定一大块内存（1KB），称作goroutine allocation buffer(GAB)
  • GAB用于noscan类型的小对象分配：< 128B
  • 使用三个指针维护GAB：base,end,top
  • Bump pointer（指针碰撞）风格对象分配 无须和其他分配请求互斥 分配动作简单高效 在这里插入图片描述
  • GAB对于Go内存管理来说是一个大对象
  • 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 如下图所示，GAB中一个小对象的存活会导致整个GAB不能被释放。 在这里插入图片描述 针对上面的问题采取的解决方案：
  • 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中存活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

3.编译器和静态分析

3.1 编译器的结构

  • 重要的系统软件
  • 分析部分（前端front end）
  • 综合部分 （后端 back end） 在这里插入图片描述

3.2 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：程序执行的流程
  • 数据流：数据在控制流上的传递

在这里插入图片描述 控制流分析： 在这里插入图片描述 数据流分析： 在这里插入图片描述

3.3 过程内分析和过程间分析

  • 过程内分析 仅在函数内部进行分析
  • 过程间分析 考虑函数调用时参数传递和返回值的数据流和控制流

一般来说，过程间分析需要同时分析控制流和数据流-联合求解，比较复杂。

4.Go编译器优化

为什么做编译器优化？

  • 用户无感知，重新编译即可获得性能收益
  • 通用性优化

4.1 函数内联（Inlining）

内联：将被调用函数的函数体的副本替换到调用位置上，同时重写代码以后反映参数的绑定。 优点：

  • 消除函数调用开销，例如传递参数，保存寄存器等
  • 将过程间分析转换为过程内分析，帮助其他优化，例如逃逸分析。

缺点：

  • 函数体变大，instruction cache 不友好
  • 编译生成的Go镜像变大

内联策略：

  • 根据调用函数和被调用函数的规模
  • 。。。。

4.2 Beast Mode

  • Go函数内敛受到的限制较多 语言特性，例如iterface,defer等，限制了函数内敛 内敛策略非常保守
  • Beast mode:调整函数内敛的策略，使更多函数被内联 降低函数调用的开销 增加了其他优化的机会：逃逸分析
  • 开销： Go镜像增加 ~10% 编译时间增加

4.3 逃逸分析

逃逸分析：分析代码中指针的动态作用域：指针在何处可以被访问

在这里插入图片描述

  • Beast mode : 函数内联拓展了函数边界，更多对象不逃逸
  • 优化：未逃逸的对象可以在栈上分配 对象在栈上分配和回收很快：移动sp 减少在heap上的分配，降低GC负担

在这里插入图片描述

avatar
文章
阅读
粉丝