Go 性能优化

这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 9 天

2 Go 内存管理及优化

2.1 Go 内存分配

2.1.1 分块

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4 MB先将内存划分成大块，例如8 KB，称作 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

2.1.2 缓存

TCMalloc: thread caching

每个 p 包含一个 mcache用于快速分配， 用于为绑定 于p上的g分配对象 mcache 管理一组 mspan

当 mcache 中的 mspan 分配完毕， 向 mcentral 申请 带有未分配块的mspan

当 mspan 中没有分配的对象，mspan 会被缓存在 mcentral 中，而不是立刻释放并归还给 OS

2.2 Go 内存管理优化

对象分配是非常高频的操作：每秒分配GB级别的内存

小对象占比较高

Go 内存分配比较耗时

• 分配路径长： g -> m -> p -> mcache -> mspan -> memory block -> return pointer
• pprof： 对象分配的函数是最频繁调用的函数之一

2.3 优化方案 Balanced GC

• 每个 g 都绑定一大块内存（1 KB），称作 goroutine allocation buffer（GAB）

• GAB用于 noscan类型的小对象分配：<128 B

• 使用三个指针维护 GAB：base，end，top

• Bump pointer（指针碰撞）风格对象分配

  • 0无须和其他分配请求互斥

  • 分配动作简单高效

• GAB 对于 Go 内存管理来说是一个对象

• 本质：将多个小对象的分配合并成一次达对象的分配

• 问题：GAB 的对象分配方式会导致内存被延迟释放0

• 方案：移动 GAB 中存活的对象

  • 当 GAB 总大小超过一定阈值时，将 GAB 中存活的对象复制到另外分配的GAB 中

  • 原先的 GAB 可以释放，避免内存泄漏

  • 本质：用 copying GC 的算法管理小对象

  3 编译器和静态分析

3.1 编译器的结构

重要的系统软件

• 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front end）

• 词法分析，生成词素（lexeme）
• 语法分析，生成语法树
• 语义分析，收集类型信息，进行语义检查
• 中间代码生成，生成 intermediate representation （IR）

综合部分（后端backend）

• 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

3.2 静态分析

• 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（Control flow）：程序执行的流程
• 数据流（Data flow）：数据在控制流上的传递

3.3 过程内分析和过程间分析

过程内分析（Intra-procedural analysis）

• 仅在函数内部进行分析

过程间分析（Inter-procedural analysis）

• 考虑过程调用 时参数传递和返回值的数据流和控制流

为什么过程间分析是个问题？

• 需要通过数据流分析得知i的具体类型， 才能知道 i.foo（） 调用的是哪个 foo（）
• 根据 i 的具体类型，产生了新的控制流，A.foo（），分析继续
• 过程间分析需要同时分析控制流和数据流一联合求解，比较复杂

4 Go 编译器优化

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

• 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
• ......