这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第5天

优化目标: *内存管理优化 *编译器优化

优化层面

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

思路:数据驱动,依靠自动化性能分析工具——pprof,依靠数据,优先优化最大瓶颈

性能优化软件质量至关重要, 在保证接口稳定下改进具体实现
测试用例尽可能覆盖更多场景
文档详尽 ,有必要的日志输出
隔离,能控制是否开启优化

自动内存管理Garbage Collection

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):程序语言运行时系统管理动态内存

    *避免手动管理,专注于业务逻辑  
    *保证内存使用的**正确性**和**安全性**: 如双重释放内存double free,释放后使用 use after free  

三个任务:

    为对象分配空间

    找到存活对象

    回收死亡对象内存

基本概念:

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, 回收死亡对象内存空间
Serial GC: 只有一个Collector
Parallel GC: 支持多个Collector同时回收的GC算法
Concurrent GC: mutator和collector可同时执行, 必须能感知对象指向关系的改变.(三色标记,混合写屏障)

考虑方面

安全性:不能回收存活对象(基本)

吞吐量:1- GC时间/程序执行时间

暂停时间: 业务是否感知

内存开销:GC元数据开销

追踪垃圾回收GC算法

指针指向关系不可达的对象被回收

标记根对象:
    静态变量,全局变量,常量,线程栈等

标记可达对象:
    求指针指向关系的传递闭包:从根对象出发

清理不可达对象:
    *方式一:将存活对象复制到另外的内存(copying GC)  
    *方式二:将死亡对象内存标记为可分配(Mark-sweep GC)  
    *方式三:移动并处理存活对象(Mark-compact GC)//相当于原地复制整理内存,和copying类似  

  根据对象生命周期选择策略

  分代GC: 很多对象分配后就不再使用

    每个对象都有年龄:经历GC的次数

年轻代(Young Generation):常规对象分配, 由于存活对象少,采用copying GC,GC吞吐率高

老年代(Old generation):对象趋于一直活着,反复复制开销大,可采用Mark-sweep;碎片率高可Mark-compact

引用计数GC算法

每个对象都有一个与之联系的引用数

存活条件:当且仅当引用数>0

优点:

    内存管理操作平摊到执行中

    不需要了解runtime的实现细节: C++智能指针

缺点:

    维护开销大: 通过原子操作保证引用计数操作的原子性和可见性

    无法回收环形数据结构——解决方法weak reference

    每个对象都引入额外的内存储存引用数

    内存回收时依然可能引发暂停(回收大的数据结构)

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Go内存管理及优化

编译器和静态分析

Go编译器优化