Go语言性能优化及自动内存管理 ｜ 青训营笔记
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：
二、详细知识点介绍：
1. 自动内存管理
- 自动内存管理
- 动态内存
- 程序在运行时根据需求动态分配的内存：malloc()
- 自动内存管理（垃圾回收）：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double-free problem，use-after-free problem
- 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SerialGC：只有一个collector
- ParallelGC:支持多个collectors同时回收的GC算法
- Concurrent GC: mutator(s) collector(s)可以同时执行
- 追踪垃圾回收
- 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
- 标记：找到可达对象
- 求指针指向关系的传递闭包：从根对象出发，找到所有可达对象
- 清理：所有不可达对象
- 将存活对象复制到另外的内存空间（CopyingGC）
- 将死亡对象的内存标记为可分配”（Mark-sweepGC）
- 移动并整理存活对象（Mark-compactGc）
- 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Generationahypothesis） most objects die young
- Intuition:很多对象在分配出来后很快就不再使用了
- 每个对象都有年龄：经历过GC的次数
- 目的：针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
- 不同年龄的对象处于heap的不同区域
- 年轻代（Young generation）
- 常规的对象分配
- 由于存活对象很少，可以采用copyingcollection
- GC吞吐率很高
- 老年代（Oldgeneration）
- 对象超向于一直活看，反复复制开销较大
- 可以采用mark-sweepcollection
- 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
- 优点
- 内存管理的操作被平到程序执行过程中
- 内存管理不需要了解runtime的实现细节：C++智能指针 smartpointer
- 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————Weakreference
- 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
2. Go内存管理及优化
- Go内存分配
- Go内存管理优化
- BalancedGC
- 每个g都绑定一大块内存（1KB），称作goroutine allocationbuffer(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
3. 编译器和静态分析
- 编译器的结构
- 重要的系统软件
- 分析部分（前端frontend）
- 词法分析，生成词素（dlexeme）
- 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intermediaterepresentation（IR）
- 综合部分（后端backend）
- 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
- 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（Controlflow）：程序执行的流程
- 数据流（Dataflow）：数据在控制流上的传递
- 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）
- 根据这些性质优化代码
- 过程内分析和过程间分析
- 过程内分析（lntra-proceduralanalysis）
- 过程间分析（nter-proceduralanalysis）
4. 编译器优化
- Go编译器优化的问题
- Beast mode
- 函数内联
- 逃逸分析
- 通过micro-benchmark快速验证性能优化
- 性能收益
三、实践练习例子：
- BalancedGC优化对象分配
- Beast mode提升代码性能
四、课后个人总结：
- 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
五、引用参考：
