这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第7天。

一、性能优化

• 业务代码：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
• SDK
• 基础库
• 语言运行时：解决更通用的性能问题，考虑更多场景，Tradeoffs
• OS：数据驱动：自动化性能分析工具——pprof，依赖数据而非猜测，首先优化最大瓶颈

二、自动内存管理

1.动态内存

程序运行时根据需求动态分配的内存：malloc()

2.垃圾回收

由程序语言的运行时系统管理动态内存

3.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：不能回收存活的对象
  • 吞吐率：$1-GC时间/程序执行总时间$
  • 暂停时间：stop the world (STW) 业务是否感知
• 追踪垃圾回收
• 引用计数

4.追踪垃圾回收

• 对象被回收条件：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)
  • 将死亡对象的内存标记为“可分配” (Mask-sweep GC)，使用freelist管理空闲内存
  • 移动并整理存活对象 (Mask-compact GC)，原地整理对象
• 根据对象的生命周期，使用不同的标记和清理策略

5.分代GC (Generational GC)

• 分代假说：most objects die young
• 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，降低整体内存管理开销
• 不同年龄对象处于heap的不同区域
• 年轻代
  • 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
  • 对象趋向一直活着，反复复制开销较大
  • 可以采用mark-sweep collection