Go 语言内存管理 | 青训营笔记

ChangChiang
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这是我参与「第五届青训营 」笔记创作活动的第4天

一、内容概览

  • 性能优化简介
  • 自动内存管理
  • Go 内存管理及优化
  • 编译器和静态分析
  • Go 编译器优化

二、知识点详解

1. 性能优化简介

  • 性能优化

    提升软件系统处理能力，减少不必要的消耗，充分发掘计算机算力

  • 为什么要做性能优化

    • 提升用户体验：刷抖音更丝滑，双十一购物不卡顿
    • 高效利用资源：小优化乘以海量机器是显著的性能提升和成本节约

  • 性能优化的层面

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  • 性能优化与软件质量

    • 软件质量至关重要

    • 保证接口稳定的前提下改进具体实现

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    • 测试用例：覆盖尽可能多的场景，方便回归

    • 文档：做了什么，没做什么，能达到怎样的效果

    • 隔离：通过选项控制是否开启优化

    • 可观测：必要的日志输出

2. 自动内存管理

2.1 概念

  • 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）

    • 避免手动内存管理，专注实现业务逻辑
    • 保证内存使用的正确性和安全性：double-free problem, use-after-free problem

  • 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

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  • GC 算法评价

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2.2 Tracing garbage collection

追踪垃圾回收

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2.3 Generational GC

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2.4 Reference counting

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3. Go 内存管理及优化

3.1 Go 内存管理——分块

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3.2 Go 内存管理——缓存

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3.3 Go 内存管理优化——问题

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3.4 Go 内存管理优化——Balanced GC

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4. 编译器和静态分析

4.1 编译器的结构

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4.2 静态分析

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4.3 过程内分析和过程间分析

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5. Go 编译器优化

5.1 问题

  • 为什么做编译器优化
    • 用户无感知，重新编译即可获得性能收益
    • 通用性优化
  • 现状
    • 采用的优化少
    • 编译时间较短，没有进行较复杂的代码分析和优化
  • 编译优化的思路
    • 场景：面向后端长期执行任务
    • Tradeoff：用编译时间换取更高效的机器码
  • Beast mode（集成在 Go SDK）
    • 函数内联
    • 逃逸分析
    • 默认栈大小调整
    • 边界检查消除
    • 循环展开
    • ···

5.2 函数内联 inlining

  • 内联：将被调用函数的函数体（callee）的副本替换到调用位置（caller）上，同时重写代码以反映参数的绑定

  • 优点

    • 消除函数调用开销，例如：传递参数、保存寄存器等
    • 将过程间分析转换为过程内分析，帮助其他优化，如逃逸分析

  • 缺点

    • 函数体变大，instruction cache (icache) 不友好
    • 编译生成的 Go 镜像变大

  • 函数内联在大多数情况下是正向优化

  • 内联策略

    • 调用和被调用函数的规模
    • ···

  • micro-benchmark 验证

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  • Beast Mode

    • 背景：Go 函数内联受到的限制较多
      • 语言特性，如 interface，defer 等，限制了函数内联
      • 内联策略非常保守
    • Beast mode：调整函数内联的策略，使更多函数被内联
      • 降低函数调用的开销
      • 增加了其他优化的机会：逃逸分析
    • Beast mode 带来的开销
      • Go 镜像增加 ~10%
      • 编译时间增加

5.3 逃逸分析

  • 概念：分析代码中指针的动态作用域（指针在何处可以被访问）
  • 大致思路
    • 从对象分配出发，沿着控制流，观察对象的数据流
    • 若发现指针 p 在当前作用域 s:
      • 作为参数传递给其他函数
      • 传递给全局变量
      • 传递给其他的 goroutine
      • 传递给已逃逸的指针指向的对象
    • 则指针 p 指向的对象逃逸出 s，反之则没有逃逸出 s
  • Beast mode：函数内联拓展了函数边界，更多对象不逃逸
  • 优化：未逃逸的对象可以在栈上分配
    • 对象在栈上分配和回收很快：移动 sp
    • 减少在 heap 上的分配，降低 GC 负担

三、实践

1. Balanced GC 优化对象分配

2. Beast mode 提升代码性能

四、总结

  • 性能优化：业务层、语言运行层
  • 自动内存管理
    • 追踪垃圾回收
    • 分代假说
    • 引用计数
  • Go 内存管理：分块、缓存、Balanced GC
  • 编译器优化：内联、逃逸分析

五、参考

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