这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第4天
一、本堂课重点内容
本节课程主要分为四个方面：
- 自动内存管理
- Go 内存管理及优化
- 编译器和静态分析
- Go 编译器优化
二、详细知识点介绍
Go 内存管理及优化
Go 内存管理
- TCMalloc: TC is short for thread caching
- 目标：为对象在 heap 上分配内存
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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
-
内存缓存
- Go 内存管理构成了多级缓存机制，从 OS 分配得的内存被内存管理回收后，也不会立刻归还给 OS，而是在 Go runtime 内部先缓存起来，从而避免频繁向 OS 申请内存。内存分配的路线图如下。
Go 内存管理的问题
mspan, mcache 和 mcentral 构成了内存管理的多级缓存机制。
- 对象分配是非常高频的操作：每秒分配 GB 级别的内存
- 线上 profiling 发现，Go 的内存分配占用很多 CPU
可以看到，用于分配对象的函数 mallocgc() 占用 CPU 较高
- 小对象分配占大多数
横轴是对象大小，纵轴是数目，可以看到绝大多数对象都小于 80 B。因此优化小对象分配是关键
编译器和静态分析
- 编译器的结构
- 静态分析：不执行代码，推导程序的行为，分析程序的性质。
- 控制流：程序的执行流程
- 数据流：数据在控制流上的传递
上图的程序转换成控制流图 (control-flow graph)
-
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) ，这些事实可以帮助我们做编译优化。
- 例如上面的程序。我们通过分析数据流和控制流，知道这个程序始终返回 4。编译器可以根据这个结果做出优化。
- Intra-procedural analysis: 函数内分析：在函数内进行控制流和数据流的分析
- Inter-procedural analysis: 函数间分析：除了函数内的分析，还需要考虑跨函数的数据流和控制流，例如参数传递，函数返回值等
Go 编译器优化
目的
- 用户无感知，重新编译即可获得性能收益
- 通用的优化手段
现状
- 采用的优化较少
- 追求编译时间短，因此没有进行复杂的代码分析和优化
思路
- 面向后端长期执行的任务
- 用适当增加编译时间换取更高性能的代码
函数内联
- 定义：将被调用函数的函数体的副本替换到调用位置上，同时重写代码以反映参数的绑定
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优点
- 消除调用开销
- 将过程间分析的问题转换为过程内分析，帮助其他分析
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缺点
- 函数体变大
- 编译生成的 Go 镜像文件变大
- 函数内联在大多数情况下是正向优化，即多内联，会提升性能
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采取一定的策略决定是否内联
- 调用和被调用函数的规模
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Go 内联的限制
- 语言特性：interface, defer 等等，限制了内联优化
- 内联策略非常保守
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字节跳动的优化方案
- 修改了内联策略，让更多函数被内联
- 增加了其他优化的机会：逃逸分析
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开销
- Go 镜像大小略有增加
- 编译时间增加
- 运行时栈扩展开销增加
逃逸分析
- 定义：分析代码中指针的动态作用域，即指针在何处可以被访问
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大致思路
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从对象分配处出发，沿着控制流，观察数据流。若发现指针 p 在当前作用域 s:
- 作为参数传递给其他函数；
- 传递给全局变量；
- 传递给其他的 goroutine;
- 传递给已逃逸的指针指向的对象；
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则指针 p 逃逸出 s，反之则没有逃逸出 s.
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优化：未逃逸出当前函数的指针指向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 即可完成内存的分配和回收；
- 减少在堆上分配对象，降低 GC 负担。
