高质量编程 | 青训营笔记

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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

高质量编程

  • 简单型
  • 可读性
  • 生产力
  • 生产力

如何编写高质量的Go代码

代码格式
  • 使用 gofmt 自动格式化代码,保证所有的 Go 代码与官方推荐格式保持一致

总结

  • 提升可读性,风格一致的代码更容易维护、需要更少的学习成本、团队合作成本,同时可以降低 Review 成本
注释
  • 注释应该解释代码什么情况会出错

总结

  • 代码是最好的注释
  • 注释应该提供代码未表达出的上下文信息
命名规范
  • variable

    • 简洁胜于冗长
    • 缩略词全大写,但当其位于变量开头且不需要导出时,使用全小写
    • 变量距离其被使用的地方越远,则需要携带越多的上下文信息
    • 全局变量在其名字中需要更多的上下文信息,使得在不同地方可以轻易辨认出其含义
  • function

    • 函数名不携带包名的上下文信息,因为包名和函数名总是成对出现的
    • 函数名尽量简短
    • 当名为 foo 的包某个函数返回类型 Foo 时,可以省略类型信息而不导致歧义
    • 当名为 foo 的包某个函数返回类型 T 时(T 并不是 Foo),可以在函数名中加入类型信息
  • package

    • 只由小写字母组成。不包含大写字母和下划线等字符
    • 简短并包含一定的上下文信息。例如 schema、task 等
    • 不要与标准库同名。例如不要使用 sync 或者 strings
    • 使用单数而不是是复数

总结

  • 关于命名的大多数规范核心在于考虑上下文
  • 人们在阅读理解代码的时候也可以看成是计算机运行程序,好的命名能让人把关注点留在主流程上,清晰地理解程序的功能,避免频繁切换到分支细节,增加理解成本
控制流程
  • 避免嵌套,保持正常流程清晰
  • 如果两个分支中都包含 return 语句,则可以去除冗余的 else
  • 尽量保持正常代码路径为最小缩进,优先处理错误情况/特殊情况,并尽早返回或继续循环来减少嵌套,增加可读性

总结

  • 线性原理,处理逻辑尽量走直线,避免复杂的嵌套分支
  • 提高代码的可读性
错误和异常处理
  • 简单错误处理

    • 优先使用 errors.New 来创建匿名变量来直接表示该错误。有格式化需求时使用 fmt.Errorf
    • github.com/golang/go/b…
  • 错误的 Wrap 和 Unwrap

    • 在 fmt.Errorf 中使用 %w 关键字来将一个错误 wrap 至其错误链中
    • github.com/golang/go/b…
    • Go1.13 在 errors 中新增了三个新 API 和一个新的 format 关键字,分别是 errors.Is、errors.As 、errors.Unwrap 以及 fmt.Errorf 的 %w。如果项目运行在小于 Go1.13 的版本中,导入 golang.org/x/xerrors 来使用。以下语法均已 Go1.13 作为标准。

  • panic

    • 不建议在业务代码中使用 panic(不要轻易使用)
    • 如果当前 goroutine 中所有 deferred 函数都不包含 recover 就会造成整个程序崩溃
    • 当程序启动阶段发生不可逆转的错误时,可以在 init 或 main 函数中使用 panic
    • github.com/Shopify/sar…
  • recover

关于defer语句

  • defer语句会在函数返回前调用
  • 多个defer语句是后进先出

总结

  • panic 用于真正异常的情况
  • error 尽可能提供简明的上下文信息,方便定位问题
  • recover 生效范围,在当前 goroutine 的被 defer 的函数中生效

性能优化建议

  • 在满足正确性、可靠性、健壮性、可读性等质量因素的前提下,设法提高程序的效率
  • slice 预分配内存
    • 在尽可能的情况下,在使用 make() 初始化切片时提供容量信息,特别是在追加切片时

    • 原理

      • ueokande.github.io/go-slice-tr…

      • 切片本质是一个数组片段的描述,包括了数组的指针,这个片段的长度和容量(不改变内存分配情况下的最大长度)

      • 切片操作并不复制切片指向的元素,创建一个新的切片会复用原来切片的底层数组,因此切片操作是非常高效的

      • 切片有三个属性,指针(ptr)、长度(len) 和容量(cap)。append 时有两种场景:

        • 当 append 之后的长度小于等于 cap,将会直接利用原底层数组剩余的空间
        • 当 append 后的长度大于 cap 时,则会分配一块更大的区域来容纳新的底层数组
      • 因此,为了避免内存发生拷贝,如果能够知道最终的切片的大小,预先设置 cap 的值能够获得最好的性能

    • 另一个陷阱:大内存得不到释放

      • 在已有切片的基础上进行切片,不会创建新的底层数组。因为原来的底层数组没有发生变化,内存会一直占用,直到没有变量引用该数组
      • 因此很可能出现这么一种情况,原切片由大量的元素构成,但是我们在原切片的基础上切片,虽然只使用了很小一段,但底层数组在内存中仍然占据了大量空间,得不到释放
      • 推荐的做法,使用 copy 替代 re-slice
  • map 预分配内存
    • 原理

      • 不断向 map 中添加元素的操作会触发 map 的扩容
      • 根据实际需求提前预估好需要的空间
      • 提前分配好空间可以减少内存拷贝和 Rehash 的消耗
  • 使用 strings.Builder
    • 常见的字符串拼接方式

      • strings.Builder
      • bytes.Buffer
    • strings.Builder 最快,bytes.Buffer 较快,+ 最慢

    • 原理

      • 字符串在 Go 语言中是不可变类型,占用内存大小是固定的,当使用 + 拼接 2 个字符串时,生成一个新的字符串,那么就需要开辟一段新的空间,新空间的大小是原来两个字符串的大小之和
      • strings.Builder,bytes.Buffer 的内存是以倍数申请的
      • strings.Builder 和 bytes.Buffer 底层都是 []byte 数组,bytes.Buffer 转化为字符串时重新申请了一块空间,存放生成的字符串变量,而 strings.Builder 直接将底层的 []byte 转换成了字符串类型返回
  • 使用空结构体节省内存
    • 空结构体不占据内存空间,可作为占位符使用

    • 比如实现简单的 Set

      • Go 语言标准库没有提供 Set 的实现,通常使用 map 来代替。对于集合场景,只需要用到 map 的键而不需要值
  • 使用 atomic 包
    • 原理

      • 锁的实现是通过操作系统来实现,属于系统调用,atomic 操作是通过硬件实现的,效率比锁高很多
      • sync.Mutex 应该用来保护一段逻辑,不仅仅用于保护一个变量
      • 对于非数值系列,可以使用 atomic.Value,atomic.Value 能承载一个 interface{}
总结
  • 避免常见的性能陷阱可以保证大部分程序的性能
  • 针对普通应用代码,不要一味地追求程序的性能,应当在满足正确可靠、简洁清晰等质量要求的前提下提高程序性能

性能优化分析工具

性能调优介绍

  • 性能调优原则

    • 要依靠数据不是猜测
    • 要定位最大瓶颈而不是细枝末节
    • 不要过早优化
    • 不要过度优化

性能分析工具

性能调优的核心是性能瓶颈的分析,对于 Go 应用程序,最方便的就是 pprof 工具

  • pprof 的采样过程和原理
    • CPU 采样
    • 堆内存采样
    • 协程和系统线程采样
    • 阻塞操作和锁竞争采样

性能调优案例

  • 基本概念
    • 服务:能单独部署,承载一定功能的程序
    • 依赖:Service A 的功能实现依赖 Service B 的响应结果,称为 Service A 依赖 Service B
    • 调用链路:能支持一个接口请求的相关服务集合及其相互之间的依赖关系
    • 基础库:公共的工具包、中间件
  • 业务优化
    • 流程

      • 建立服务性能评估手段
      • 分析性能数据,定位性能瓶颈
      • 重点优化项改造
      • 优化效果验证
    • 建立压测评估链路

      • 服务性能评估
      • 构造请求流量
      • 压测范围
      • 性能数据采集
    • 分析性能火焰图,定位性能瓶颈

      • pprof 火焰图
    • 重点优化项分析

      • 规范组件库使用
      • 高并发场景优化
      • 增加代码检查规则避免增量劣化出现
      • 优化正确性验证
    • 上线验证评估

      • 逐步放量,避免出现问题
    • 进一步优化,服务整体链路分析

      • 规范上游服务调用接口,明确场景需求
      • 分析业务流程,通过业务流程优化提升服务性能
  • 基础库优化
    • 适应范围更广,覆盖更多服务

    • AB 实验 SDK 的优化

      • 分析基础库核心逻辑和性能瓶颈
      • 完善改造方案,按需获取,序列化协议优化
      • 内部压测验证
      • 推广业务服务落地验证
  • Go 语言优化
    • 适应范围最广,Go 服务都有收益

    • 优化方式

      • 优化内存分配策略

      • 优化代码编译流程,生成更高效的程序

      • 内部压测验证

      • 推广业务服务落地验证

转载自:juejin.cn/post/718822…