这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 5 天

Go性能优化与内存管理

性能优化

性能优化是什么&为什么？

• 性能优化是什么

  提升软件系统的处理能力，减少不必要的消耗，发掘计算机的算力。

• 为什么要做性能优化

  • 用户体验：提升用户体验，减少用户使用过程中的卡顿延时
  • 资源利用：降低成本，提高资源利用效率

性能优化的层面

软件由上到下可以分为如下几个层次：

• 业务代码
• SDK
• 基础库
• 语言运行时
• 操作系统

一般的优化可以分为两类：

• 业务层优化：
  • 针对特定场景，具体问题具体分析
  • 容易获得较大的性能收益
• 语言运行时优化：
  • 考虑更加通用的性能问题
  • 考虑更多场景
  • tradeoff

优化的进行一定要以数据驱动，而不要凭借想象进行：

• 使用性能分析工具例如pprof
• 首先优化最大瓶颈

性能优化与软件质量

• 软件质量至关重要

• 在保证接口稳定的前提下改进具体实现

  • 因为可能有用户依赖与接口的行为，因此不要贸然改变接口的行为

• 测试用例

  • 需要尽可能覆盖更多的场景，方便回归。测试代码的行数可能比实际代码的行数还要多。

• 文档

  • 详细描述做了什么、没有做什么、可以达到怎样的效果

• 隔离

  • 性能优化可以通过一个选项来控制是否开启

• 可观测

  • 通过日志输出一些统计数据等等

内存管理

自动内存管理

自动内存管理的基本概念

• 动态内存：堆内存即使用malloc()分配的内存

• 自动内存管理（垃圾回收）：由程序的运行时系统来管理动态内存

  • 避免手动内存管理，专注于业务逻辑实现
  • 保证内存使用的正确性：避免double-free、use-after-free等问题

• 自动内存管理的三个任务：

  • 为新对象分配内存空间
  • 找到存活对象
  • 回收死亡对象的内存空间

• 相关概念：

  Go的GC中有如下的注释

  The GC runs concurrently with mutator threads

  • Mutator ：指的是业务线程，会分配对象，修改对象引用关系
  • Collector ：GC线程，会找到存活对象，并回收死亡对象的内存空间
  • Serial GC ：指的是只有一个Collector的情况
  • Parallel GC ：支持多个Collector并行回收的GC算法
  • Concurrent GC ：指的是业务线程Mutator和GC线程Collector可以同时执行
    • Concurrent GC必须能感知对象指向关系的改变

• GC算法的评判标准

  • 安全性：不能回收仍存活的对象 基本要求
  • 吞吐率： (程序执行时间 - GC时间) / (程序执行时间)
  • 暂停时间： STW时间
  • 内存开销：用于GC的元数据开销

[参考书： The Garbage Collection Handbook]

追踪垃圾回收

即Tracing garbage collection

一般可以分为三个步骤：

1. 标记root对象：

   静态变量、全局变量、线程栈上的对象等

2. 标记：找到所有可达的对象

   求指针指向关系的传递闭包

3. 清理：清理所有不可达的对象

   不同清理策略：

   1. Copying GC：将存活对象复制到另一块内存空间
   2. Mark-Sweep GC：将死亡对象的内存标记为可分配的
   3. Mark-Compact GC：移动并整理存活对象，与Copying GC类似，但是原地整理而不是额外开辟空间

分代GC算法：

​ 基于分代假说（很多对象在分配出来后很快就不再使用了）

​ 将对象分为年轻代（存活率低）和老年代（存活率高），对前者采用Copying Collection，后者采用mark-sweep

引用计数

Reference Counting

每个对象都有一个与之关联的引用计数，只有当引用计数大于0时，该对象才是存活的。

优势：

• 内存管理的操作被平摊到了程序执行过程中
• 内存管理不需要了解runtime的实现细节

缺点：

• 引用计数开销比较大（一般来说计数器是原子操作）

• 对于循环引用，必须引入weak reference来解决

• 每个对象都存在额外的内存开销

• 进行回收时仍然可能引发暂停

  例如一个对象指向了很多其他的对象，那么在回收该对象时会消耗大量时间，可能引发执行的暂停