这是我参与「第五届青训营 」笔记创作活动的第6天
性能优化的层面
- 业务代码 业务层优化
- SDK
- 基础库
- 语言运行时 语言运行时优化
- OS
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
数据驱动：
- 自动化性能分析工具——pprof
- 依靠数据而非猜测
- 首先优化最大瓶颈
自动内存管理
动态内存：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）：由程序语言的运行时系统管理动态内存
- 避免手动内存管理，专注于实现业务逻辑
- 保证内存使用的正确性和安全性（double-free, use-after-free）
三个任务：
- 为新对象分配空间
- 找到存活对象
- 回收死亡对象的内存空间
相关概念：
- 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，回收死亡对象的内村空间
- Serial GC：只有一个collector
- Parallel GC： 支持多个collectors 同时回收的GC算法
- Concurrent GC： mutators 和collectors 可以同时执行
评价GC算法：
- 安全性：不能回收存活的对象
- 吞吐率： 1- GC时间/程序执行总时间 花在GC上的时间
- 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：
- 对象被回收的条件：指针指向关系不可达的对象
- 标记根对象：静态变量、常量、线程栈等
- 标记：找到可达对象：从跟对象出发，找到所有可达对象
- 清理：所有不可达对象
清理策略：根据对象的生命周期，采取不同策略
- Copying GC: 将存活的对象复制到另外的内存空间
- Mark-sweep GC: 将死亡对象的内存标记为“可分配”， 使用free list管理空闲内存
- Mark Compact GC: 移动并整理存活对象
分代GC(Generational GC)
- 分代假说：most objects die young
- Intuition：很多对象在分配出来后很快就不再使用了
- 每个对象都有年龄：经历过GC的次数
- 目的： 针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
- 不同年龄的对象处于heap的不同区域
年轻代：
- 常规的对象分配
- 存活对象很少，采用 copying GC
- GC吞吐率高
老年代：
- 对象趋向于一直活着，反复复制开销较大
- 采用mark-sweep
引用计数
- 每个对象都有一个与之关联的引用数目
- 对象存活的条件： 当且仅当引用数大于0
优点：
- 内存管理的操作被平摊到程序执行过程中
- 内存管理不需要了解runtime的实现细节：C++智能指针
缺点：
- 维护引用技术的开销较大： 通过原子操作保证对引用计数操作的原子性和可见性
- 无法回收环形数据结构——weak reference
- 内存开销：引入额外内存空间存储引用数目
- 回收内存时依然可能引发暂停
Go内存管理及优化
Go内存分配 目标： 为对象在heap上分配内存 提前将内存分块
- 调用系统调用mmap（）向OS申请一大块内存，例如4MB -先将内存划分成大块，例如8KB，成为mspan
- 再将大块继续划分成特定大小的小块，用于对象分配
- noscan mspan：分配不包含指针的对象——GC不需要扫描
- scan mspan： 分配包含指针的对象——GC需要扫描
对象分配： 根据对象的大小，选择最合适的块返回
缓存：
- 借鉴TCMalloc： thread caching
内存管理优化：
- 对象分配时高频操作： 线上可能每秒GC级别的内存
- 小对象占比较高
- Go内存分配比较耗时
编译器和静态分析
编译器功能：
- 识别符合语法和非法的程序
- 生成正确且高效的代码
分析部分（前端）：
- 词法分析，生成词素
- 语法分析， 生成语法树
- 语法分析，收集类型信息，进行语义检查
- 中间代码生成，生成IR
静态分析： 不执行程序代码，推导程序的行为，分析程序的性质。 控制流： 程序执行的流程 数据流： 数据在控制流上的传递 通过分析控制流和数据流，我们可以知道更多关于程序的性质
过程内分析： 仅在函数内部进行分析 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
综合部份（后端）：
- 代码优化，机器无关优化，生成优化后的IR
- 代码生成，生成目标代码
