这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 4 天

一、本节课重点知识

优化：

内存管理优化

编译器优化

二、详细知识介绍

1、基本知识

基本问题

性能优化：提升软件系统处理能力，减少不必要的消耗，充分发掘计算机算力

两个层面

业务层优化

• 针对特定场景，具体问题，具体分析
• 容易获得较大性能收益

语言运行时优化

• 解决更通用的性能问题
• 考虑更多场景
• Tradeoffs

可维护性

数据驱动

• 自动化性能分析工具——pprof
• 依靠数据而非猜测
• 首先优化最大瓶颈

2、自动内存管理

由程序语言的运行时系统回收动态内存

• 避免手动内存管理，专注于实现业务逻辑
• 保证内存使用的正确性和安全性

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

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：只有一个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

追踪垃圾回收

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

根据对象的生命周期，使用不同的标记和清理策略

分代GC

分代假说：most objects die young

目的：对年轻和老年的对象，制定不同的GC策略，降低整体内存管理的开销

年轻代

• 常规的对象分配
• 由于存活对象很少，可以采用copying collection
• GC吞吐率很高

老年代

• 对象趋向于一直活着，反复复制开销较大
• 可以采用mark-sweep collection
• 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

缺点：

维护引用计数的开销较大：通过原子操作保证对引用计数操作的原子性和可见性

无法回收环形数据结构——weak refere

内存开销：每个对象都引入的额外内存空间存储引用数目

回收内存时依然可能引发暂停

3、Go内存管理及优化

Go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

对象分配：根据对象的大小，选择最合适的块返回

Go内存分:配—缓存

TCMalloc：thread caching

Go对象分配的性能问题

分配路径过长

小对象居多

优化方案：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

本质：将多个小对象的分配合并成一次达对象的分配

4、编译器和静态分析

编译器的结构

重要的系统软件

• 识别符合语法和非法的程序
• 生成正确且高效的代码

分析部分(前端 front end)

• 词法分析，生成词素
• 语法分析，生成语法树
• 语义分析，收集类型信息，进行语义检查
• 中间代码生成，生成intermediate representation

综合部分(后端 back end)

• 代码优化，机器无关优化，生成优化后的IR
• 代码生成，生成目标代码

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

5、Go编译器优化

编译优化思路

场景：面向后端长期执行的任务

Tradeoff：用编译时间换取更高效的机器码

Beast mode

• 函数内联：将被调用函数的函数体的副本替换到调用位置上，同时重写代码以反映参数的绑定
• 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
• 默认栈大小调整
• 边界检查消除
• 循环展开