这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第 7 天
入门GO语言-性能优化及自动内存管理(一)
性能优化是什么?
- 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?
- 用户体验:带来用户体验的提升一让刷抖音更丝滑,让双十一购物不再卡顿
- 资源高效利用:降低成本,提高效率―很小的优化乘以海量机器会是显著的性能提升和成本节约
优化
- 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
- 性能优化与软件质量
- 软件质量至关重要
- 在保证接口稳定的前提下改进具体实现
- 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
内存管理优化
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()
- 程序在运行时根据需求动态分配的内存:
- 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 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
自动内存管理-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,回收死亡对象的内存空间
- Serial GC:只有一个collector
- Parallel GC:支持多个collectors同时回收的GC算法
- Concurrent GC: mutator(s)和collector(s)可以同时执行
- Collectors必须感知对象指向关系的改变!
- 评价GC算法
- 安全性(Safety):不能回收存活的对象基本要求
- 吞吐率(Throughput): $1-\frac{GC时间}{程序执行总时间}$花在GC上的时间
- 暂停时间(Pause time): stop the worla (SIW) 业分定白感
- 内存开销(Space overhead) GC元数据开销
- 追踪垃圾回收(Tracing garbage collection)
- 引用计数(Reference counting)
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、全局变量、常量、线程栈等
- 标记:找到可达对象
- 求指针指向关系的传递闭包:从根对象出发,找到所有可达对象
- 清理:所有不可达对象
- 将存活对象复制到另外的内存空间(Copying GC)
Copying GC: 将对象复制到另外的内存空间 - 将死亡对象的内存标记为“可分配”(Mark-sweep GC)
Mark-sweep GC:使用free list管理空闲内存 - 移动并整理存活对象(Mark-compact GC)
Compact GC:原地整理对象
- 将存活对象复制到另外的内存空间(Copying GC)
- 根据对象的生命周期,使用不同的标记和清理策略
分代 GC (Generational GC)
- 分代假说(Generational hypothesis: most objects die young
- lntuition: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: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(Young generation)
- 常规的对象分配
- 由于存活对象很少,可以采用copying collection
- GC吞吐率很高
- 老年代(Old generation)
- 对象趋向于一直活着,反复复制开销较大
- 可以采用mark-sweep collection
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(smart pointer)
- 缺点
- 维护引用计数的开销较大: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:每个对象都引入的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