这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第 6 天

追求极致性能

性能优化层面

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

自动内存管理

跟go相比java也有自动内存的管理，这样可以让程序员更加注重代码的逻辑而非手动去分配内存，除非迫不得已。

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)∶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

追踪垃圾回收

三个步骤：

标记跟对象：静态变量、全局变量、常量、线程栈等。
标记可达对象：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)
    将死亡对象的内存标记为“可分配”(Mark-sweep GC)
    移动并整理存活对象(Mark-compact GC)

分代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

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

引用

本文全部内容来自- 字节内部课：后端入门 - Go语言原理与实践

Go性能优化及内存管理 | 青训营笔记