这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的的第五篇笔记。
性能优化建议
1. 简介
高质量的代码能够完成功能,但是在大规模程序部署的场景,仅仅支持正常功能还不够,我们还要尽可能地提升性能,节省资源成本。接下来主要介绍性能相关的建议。
- 性能优化的前提是满足正确可靠、简洁清晰等质量因素
- 性能优化是综合评估,有时候时间效率和空间效率可能对立,需要作出适当的折衷
- 针对 Go 语言特性,介绍 Go 相关的性能优化建议
2. Benchmark
性能表现需要实际数据衡量
Go 语言提供了支持基准线性能测试的 benchmark 工具
以计算斐波拉契数列的函数为例,分两个文件,fib.go 编写函数代码,fib_test.go 编写 benchmark 的逻辑,通过命令 go test -bench=. -benchmen 运行 benchmark 可以得到测试结果
-benchemen 表示也统计内存信息
// from fib.go
func Fib(n int) int {
if n < 2 {
return n
}
return Fib(n-1) + Fib(n-2)
}
// from fib_test.go
func BenchmarkFib10(b *testing.B) {
// run the Fib function b.N times
for n := 0; n < b.N; n++ {
Fib(10)
}
}
- 结果说明
3. Slice
Slice 预分配内存
尽可能在使用 make() 初始化切片时提供容量信息,特别是在追加切片时
对比一下两种情况的性能表现,NoPreAlloc 没有提供初始化容量信息,PreAlloc 设置了容量大小
-
切片本质是一个数组片段的描述
- 包括数组指针
- 片段的长度
- 片段的人容量(不改变内存分配情况下的最大长度)
-
切片操作并不复制切片指向的元素
-
创建一个新的切片会复用原来切片的底层数组
以切片的 append 为例,append时有两种场景:
- 当 append 之后的长度小于等于 cap,将会直接利用原底层数组剩余的空间。
- 当 append 后的长度大于 cap 时,则会分配一块更大的区域来容纳新的底层数组。
因此,为了避免内存发生拷贝,如果能够知道最终的切片的大小,预先设置 cap 的值能够避免额外的内存分配,获得更好的性能。
4. Map
map 预分配内存
- 不断向 map 中添加元素的操作会触发 map 的扩容
- 提前分配好空间可以减少内存拷贝和 Rehash 的消耗
- 建议根据实际需求提前预估好需要的空间
5. 字符串处理
下面看看直接用 + 拼接、 strings.Builder 和 bytes.Buffer 的差异。
// 字符串拼接
func Plus(n int, str string) string {
s := ""
for i := 0; i < n; i++ {
s += str
}
return s
}
// 使用 strings.Builder
func StrBuilder(n int, str string) string {
var builder strings.Builder
for i := 0; i < n; i++ {
builder.WriteString(str)
}
return builder.String()
}
// 使用 byte.Buffer
func ByteBuffer(n int, str string) string {
buf := new(bytes.Buffer)
for i := 0; i < n; i++ {
buf.WriteString(str)
}
return buf.String()
}
根据测试结果,使用 + 拼接性能最差, strings.Builder 和 bytes.Buffer 相近,strings.Buffer 更快。
分析:
- 字符串在 Go 语言中是不可变类型。占用内存大小是固定的
- 使用 + 每次都会重新分配内存
- strings.Builder, bytes.Buffer 底层都是 []byte 数组
- 内存扩容策略,不需要每次拼接重新分配内存
6. 空结构体
性能优化有时是时间和空间的平衡,之前提到的都是提高时间效率的点,对于空间上是否有优化的手段呢?
空结构体是节省内存空间的一个手段
-
空结构体 struct{} 实例不占据任何的内存空间
-
可作为各种场景下的占位符使用
- 节省资源
- 空结构体本身具有很强的语义,即这里不需要任何值,仅作为占位符
空结构体的实用场景:实现 set
- 这个场景只需要用到 map 的键,而不需要值
- 即使是将 map 的值设置为 bool 类型,也会多占据 1 个字节空间
7. Atomic包
在多线程的场景下,比如实现一个多线程共用的计数器,如何保证计数准确,线程安全,有不同的方式,比如使用 Atomic 包和加锁。
下面对比一下 Atomic 包和加锁的性能
可以看到 Atomic 包比加锁的性能更好,原因如下
- 锁的实现是通过操作系统来实现,属于系统调用
- atomic 操作是通过硬件实现,效率比锁高
- sync.Mutex 应该用来保护一段逻辑,不仅仅用于保护一个变量
- 对于非数值操作,可以使用 atomic.Value,能承载一个 interface{}