这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第 2 天

性能优化及自动内存管理

性能优化能带来用户体验的提升，降低成本提升效率。性能优化可以从两个层面进行优化，如业务层优化，语言运行时优化等。相比业务层优化的具体问题具体分析，语言运行时优化更有通用性。但不管是何种角度都应该做到有数据驱动的想法。

01. 自动内存管理

自动内存管理管理的是动态内存. 而自动内存管理可以利于程序员关注于业务逻辑的代码实现，避免手动内存管理，保证了内存使用的正确性。

其有三个任务 1. 为新对象分配空间 2.找到存活对象 3.找回死亡对象的内存空间。其中Mutator执行1的操作，collector执行2，3的操作。

则有几个评价GC算法的指标，如安全性（不能回收活对象），吞吐率（花在GC上的时间），暂停时间，内存开销等。

有两种非常常见的垃圾回收技术：追踪垃圾回收和引用计数。

在追踪垃圾回收时，要用什么标记和清理策略要根据不同对象生命周期进行分析，可以利用分代GC的假说，年轻代存活对象较少可以采用copying collection的方式，而老年态存活校多则可存在mark-sweep collection的方式。

在引用计数时，给每个对象有一个关联的引用，当且仅当引用计数大于0时，对象才能存活。

go 内存分配蕴涵了分块，缓存的方式。其存在问题，对象分配非常高频，小对象占比高，GC内存分配占时高。而balanced GC做法则是利用GAB进行管理，并在GAB超过一定阈值时，将GAB中存活的对象复制到另外分配的GAB上。

现状：采用的优化少，编译时间短，并且没有进行复杂的代码优化和分析。 beast mode方法, 如以下两点：

(1) 函数内联：将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

(2) 逃逸分析：分析代码指针的动态作用阈，及指针在何处可以被访问