这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第 5 天

学习内存管理优化和编译器优化

隔离：通过配置选项控制是否开启优化可观测：必要的日至输出文档：做了什么，没做什么，达到什么效果。这样用户知道是否要开启优化

自动内存管理

concurrently
mutator thread：业务线程（比如 goroutine）
Collector: GC 线程
serial GC 只有一个 collector
Concurrent GC: 并发 GC (nutator 和 collector 可以同时执行)
Parallel GC: 并行 GC（多个 collector, 但 mutator 和 collector 不同时执行）
- collector 必须感知对象指向关系的改变，否则就会出错

暂停就是 StopTheWorld

并发：一个cpu 轮流切换多个线程并行：多个 cpu 同时执行多个线程

GC 算法

评价 GC 算法

安全性
吞吐率
暂停时间
内存开销推荐书：《the garbage collection handbook》

介绍 2 种垃圾回收算法：

追踪垃圾回收

回收条件：不可达的对象清理方式：

copying GC
mark-sweep GC
mark-compact GC

如何选择策略：根据对象生命周期，选择不同的标记和清理策略

分代 GC

分代假说：很多 young 刚分配就结束生命周期根据对象的年龄，放在 heap 不同区域，制定不同 GC 策略

年轻代可使用 copying GC
老年代可使用 mark-sweep GC

引用计数

GCROOT 优点：

内存管理操作被分摊到程序执行过程中
不需要了解 runtime 的实现细节（比如 C++智能指针）缺点：
维护计数开销大：原子操作计数
无法回收环形数据结构 weak reference
内存开销：额外空间存储引用计数
回收内存时可能引发暂停（回首大数据结构时，需要多时间，所以会引起暂停）

内存分配

分块

nonscan mspan：分配不包含指针对象，GC 不用扫描 scan mspan：分配包含指针对象，GC 需要扫描

缓存

TCMalloc

优化

小对象多分配路径过长根据以上 2 个问题开发 Balance GC

Balance GC

本质：多个小对象分配，合并成一次大对象分配问题：GAB 的分配方式导致内存延迟释放

解决方法：copying GC 算法，复制到另外 GAB 中

编译器优化

静态分析

不执行代码控制流 control flow 数据流 data flow

过程内分析：仅在函数内
过程间分析：考虑函数调用时参数传递和返回值

函数内联

将过程间分析转换成过程内分析缺点：

函数体变大，instruction cache (icache) 不友好。会频繁 icache miss
Go 镜像变大

Beast Mode： go 语言特性interface、defer 等限制了函数内联 beast mode：

调整内联策略，使更多函数被内联。
增加了其他优化的机会：逃逸分析

逃逸分析

分析代码中指针的动态作用域函数内联扩展了函数边界，更多对象不逃逸。这样未逃逸对象可以在栈上分配

Go 语言内存管理详解｜ 青训营笔记