这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第 4 天

课程主要内容是Go语言内存管理优化和编译器优化：
1. 自动内存管理
2. Go内存管理及优化
3. 编译器和静态分析
4. Go编译器优化

前言

接性能优化课程内容，性能优化能够带来更好的用户体验和资源的高效利用。可以分为两个层面，业务层优化（具体问题具体分析，较大性能收益）和语言运行时的优化（解决更通用的性能问题以及权衡）。这节课程侧重语言运行时的优化。

1.自动内存管理

主要任务是为新对象分配空间，找到存活对象，回收死亡对象的内存空间。

相关概念包括：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。

追踪垃圾回收

指针指向关系不可达的对象就能回收，过程：标记根对象（静态、全局常量、线程栈），标记找到可达对象（根据指针指向关系传递的闭包），最后清理所有不可达对象（Copying GC, Mark-sweep GC, Mark-compact GC）。

分代GC

对年轻和年老的对象，制定不同GC策略来降低内存管理开销。让不同年龄对象处于heap不同区域。年轻代存活较少，采用Copying GC。老年代存活较多，采用Mark-sweep GC。

引用计数

对象都有与之关联的引用数目，对象存活条件，当且仅当引用数目大于0。程序执行过程就能进行内存管理。缺点是要通过原子操作保证引用计数操作原子性和可见性，无法回收环形数据结构，需要额外开销存储引用数目，回收可能引发暂停。

2.Go内存管理及优化

Go内存分配包括分块和缓存。内存分配非常高频，并且小对象占比高，分配耗时，因为分配路径非常长。

Balanced GC

字节Balanced GC，每个协程绑定一块1KB内存，即GAP。用于小对象分配，采用三个指针base top end进行分配，不需要和其他分配请求互斥，分配动作简单高效。

GAP对于Go内存管理是一个大对象，将多个小对象合并成一次大对象分配，这样会产生问题就是一个小对象存活，那整个GAP不会被回收。解决办法是采用新的GAP，将不同GAP存活的小对象采用Copying GC管理。

3.编译器和静态分析

编译器结构分为前端和后端，前端主要分析，后端综合。主要学习后端的优化。静态分析指不执行程序代码推导程序行为和分析程序性质，包括控制流和数据流。

过程内分析和过程间分析

过程内分析在过程内部分析，过程间要考虑过程调用的参数传递和返回值数据流和控制流，联合求解比较复杂。

4.Go编译器优化

编译器优化是用户无感知重新编译就能获得性能收益，并且通用的优化。采用的优化少，目前都追求编译时间短，没有进行复杂代码分析和优化。因此思路是面向后端长期执行任务，用编译时间换取高效机器码。字节Beast mode包括函数内联合逃逸分析还有其他。

函数内联

将被调用函数的函数体的副本替换到调用位置上，同时重写代码以反映参数的绑定这样可以消除函数调用开销，例如传递参数、保存寄存器等，将过程间分析转化为过程内分析，帮助其他优化，例逃逸分析。

缺点是函数体变大，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但还需要内联策略来调整，例如调用和被调函数的规模。

逃逸分析

分析代码中指针的动态作用域:指针在何处可以被访问。

大致思路是：从对象分配处出发，沿若控制流，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。

总结

学到了很多，包括自动内存管理优化以及编译器优化，主要就是在语言运行时的优化，字节对这两方面的优化思路也能够应用在其他语言上，是个很好的借鉴。

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