这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第 4 天
要点：
1.自动内存管理
2.Go 内存管理及优化
3.编译器和静态分析
4.Go 编译器优化
课程1-性能优化及自动内存管理
性能优化的层面：
1.业务代码
2.SDK
3.基础库
4.语言运行时
5.OS
业务层优化：
1.针对特定场景，具体问题，具体分析
2.容易获得较大性能收益
语言运行时优化：
1.解决更通用的性能问题
2.考虑更多场景
3，Tradeoffs
数据驱动
1.自动化性能分析工具——pprof
2.依靠数据而不是猜测
3.首先优化最大瓶颈
1.自动内存管理
三个任务：a.为新对象分配空间；b.找到存活对象；c.回收死亡对象的内存空间
基础概念：
线程分类：
a.Mutator:业务线程，分配新对象、修改对象指向关系等
b.Collector:GC线程，找到存活对象，回收死亡对象的内存空间
GC算法分类：
Serial GC:只有1个collector
Parallel GC:支持多个collectors同时回收的GC算法
Concurrent GC：Mutators 和 Collectors可以同时执行；Collectors必须感知对象指向关系的改变
评价GC算法
安全性：不能回收存活的对象【基本要求】
吞吐率：1-GC时间/程序执行总时间【花在GC上的时间】
暂时时间：stop the world（STW）【GC业务是否感知】
内存开销：GC元数据开销
2.两种GC算法
1.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、全局遍量、常量、线程栈等
标记：找到可达对象
清理：所有不可达对象；
清理策略：
Copying GC：将存活对象复制到另外的内存空间
Mark-sweep GC：将死亡对象的内存标记为“可分配”
Mark-compact GC：移动并整理存活对象【原地整理对象】
可以根据不同的对象存活周期分配不同的清理策略【分代GC】
2.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：
a.内存管理操作被平摊到程序执行过程中
b.内存管理不需要了解runtime的实现细节。如C++的智能指针
缺点：
a.维护引用计数的开销较大：需要通过原子操作保证对引用操作的原子性和可见性
b.无法回收环形数据结构——weak reference
c.内存开销：对每个对象都引入额外的内存空间存储引用数目
d.回收内存时依然可能引发暂停
课程2-Go 内存管理 & 编译器优化思路
1.GO内存管理
对象分配时非常高频率的操作；
小对象占比较高
GO内存分配较为耗时：
分配路径：g->m->p->mcache->span->memory block->return pointer
使用pprof查看：对象分配函数是最频繁调用的函数之一
2.编译器优化思路
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：程序执行的流程
数据流：数据在控制流上的传递
两个优化思路
函数内联：将函数体考呗到调用位置是那个
优点：
a.消除函数调用开销，如函数传递、保存寄存器等
b.将过程健分析转化为过程内分析，帮助其他优化，如逃逸分析
缺点：
a.函数体变大，对cpu指令cache不友好
B.编译器生成的go的镜像变大
逃逸分析
概念：分析代码中指针的动态作用域：指针在何处可以被访问
大致思路：
a.从对象分配处出发，沿着控制流，观察对象的数据流
b.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goroutine
传递给已经逃逸的指针指向的对象
c.则指针p指向的对象逃逸出s，反之则没有逃逸处
