Go 语言**高性能** ｜ 青训营笔记

emoration
85 阅读4分钟

这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 4 天

本文为青训营课程笔记，配合原课程食用效果更佳哦~

课程笔记

优化

一、优化是什么？

  1. 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

二、为什么优化？

  1. 用户体验：带来用户体验的提升 — 让刷抖音更丝滑，让双十一购物不再卡顿
  2. 资源高效利用：降低成本，提高效率 — 很小的优化乘以海量机器会是显著的性能提升和成本节约

三、优化点在哪？

  1. 业务层
    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. 内存管理
    1. GC垃圾回收优化

      1. 需要保证安全性和正确性的前提下才能优化

      2. 评价标注：安全性，吞吐率，暂停时间，内存开销

      3. 追踪垃圾回收

        1. 清理不可达对象，三种方式：

          1. 将存活对象复制到另外的内存空间 (Copying GC)
          2. 将死亡对象的内存标记为“可分配“ (Mark-sweep GC)
          3. 移动并整理存活对象 (Mark-compact GC)

        2. 分代假说（优化方式）

          1. 情况：很多对象在分配出来后很快就不再使用了

          2. 思路：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

          3. 实现：不同年龄的对象处于 heap 的不同区域

            1. 年轻代使用copying collection
            2. 老年代使用mark-sweep collection

      4. 引用计数

        1. 清理引用数为0的对象

          1. 优点

            1. 内存管理的操作被平摊到程序执行过程中
            2. 内存管理不需要了解 runtime 的实现细节：C++ 智能指针 (smart pointer)

          2. 缺点

            1. 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
            2. 无法回收环形数据结构 —— weak reference
            3. 内存开销：每个对象都引入的额外内存空间存储引用数目
            4. 回收内存时依然可能引发暂停
    2. 内存分配优化

      1. 原生分配机制

        1. TCMalloc: thread caching
        2. 每个 p 包含一个 mcache 用于快速分配，用于为绑定于p 上的 g 分配对象
        3. mcache 管理一组 mspan
        4. 当 mcache 中的 mspan 分配完毕，向 mcentral 申请带有未分配块的 mspan
        5. 当 mspan 中没有分配的对象，mspan 会被缓存在mcentral 中，而不是立刻释放并归还给 OS

      2. 问题分析

        1. 对象分配是非常高频的操作：每秒分配 GB 级别的内存
        2. 小对象占比较高
        3. Go 内存分配比较耗时

    3. 优化方案：Balanced GC

      1. 使用三个指针base, end, top 维护 GAB:

      2. GAB 对于 Go 内存管理来说是一个对象

        • 本质：将多个小对象的分配合并成一次达对象的分配

        • 新的问题：GAB 的对象分配方式会导致内存被延迟释放

        • 方案：用 copying GC 移动 GAB 中存活的对象

  3. 编译器优化

    1. 过程内分析：仅在函数内部进行分析

    2. 过程间分析：考虑函数调用时参数传递和返回值的数据流和控制流

    3. 内联：将被调用函数的函数体 (callee) 的副本替换到调用位置 (caller) 上，同时重写代码以反映参数的绑定

      优点：消除函数调用开销，帮助逃逸分析

      缺点：函数体变大编，译生成的 Go 镜像变大

    4. Beast Mode

      • 针对问题：Go 函数内联受到的限制较多，内联策略非常保守
      • 解决方案：调整函数内联的策略
      • 效果：Go 镜像增加 ~10%

  4. 注意：

    1. 用数据说话，而非猜测优化效果
    2. 一定要在保证接口稳定的前提下改进
    3. 多写测试样例，保证稳定性和正确性

总结收获

通过样例与知识点结合的方式，学到了一些GC和编译器优化方式；

通过样例的讲解，更了解了具体的优化策略选择；

又是收获满满的一天

avatar
文章
阅读
粉丝