[ Go 语言内存管理详解| 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

性能优化层面

1. 业务优化
   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
2. 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
3. 数据驱动
   1. 自动化性能分析工具 - pprof
   2. 依靠数据而非猜测
   3. 首先优化最大瓶颈

性能优化与软件质量

1. 软件质量至关重要
2. 在保证接口稳定的前提下改进具体实现
3. 测试用例: 覆盖尽可能多的场景，方便回归
4. 文档: 做了什么，没做什么，能达到怎样的效果
5. 隔离: 通过选项控制是否开启优化
6. 可观测: 必要的日志输出

自动内存管理（垃圾回收）

概念

1. Mutator: 业务线程，分配新对象，修改对象指向关系
2. Collector: GC 线程，找到存活对象，回收死亡对象的内存空间
3. Serial GC: 只有一个 collector
4. Parallel GC: 支持多个 collectors 同时回收的 GC 算法
5. Concurrent GC: mutator(s) 和 collector(s) 可以同时执行

追踪垃圾回收

1. 被回收条件：指针指向关系不可达对象
2. 标记根对象
3. 标记：找到可达对象
4. 清理：所有不可达对象
   1. Copying GC：将存活对象复制到另外的内存空间
   2. Mark-sweep GC：将死亡对象的内存标记为可分配
   3. Mark-compact GC：将存活对象移动到最左边
   4. 分代GC：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
      1. 年轻对象：存活对象少，一般用 Copying GC
      2. 老年对象：趋于一直或者，一般采用 Mark-sweep GC

引用计数

1. 优点：内存管理的操作被平摊到程序执行过程中
2. 缺点：（巴拉巴拉一大堆😒）开销大，可能引发暂停

内存管理级优化

Go内存分配 - 分块

1. 提前将内存分块，根据对象的大小，选择最合适的块返回

Go内存管理分配 - 缓存

Go内存管理优化

1. Balanced GC
   1. 将多个小对象的分配合并成一次大对象的分配
   2. 本质：用Copying GC 管理小对象

编译器和静态分析

静态分析

1. 静态分析：不执行程序代码，推导程序行为
2. 控制流：程序执行的流程
3. 数据流：数据在控制流上的传递
4. 过程内分析：函数内部
5. 过程间分析：考虑过程调用时参数的传递和返回值的数据流和控制流

编译器优化

1. 函数内联
2. Beast Mode 函数内联拓展了函数边界，更多对象不逃逸
   1. 逃逸分析